Le fasi del Buyer’s Journey (per vendere di più)

Ho contattato (davvero volentieri) Francesco Gavello, perché mi era interessata moltissimo la sua attenzione per le tematiche del buyer’s journey. Meticoloso e paziente, Francesco mi ha spiegato come gestire analytics per leggere un funnel di acquisto su pagine web e come studiarne i processi. Un bel momento di consapevolezza, che ho il piacere di condividervi.

 

Ciao Francesco, ci descrivi i tuoi attuali focus lavorativi?

Ciao Francesco, è davvero un piacere essere qui!

Mi occupo di consulenza e formazione in Advertising e Web Analysis.

In due parole? Progetto strategie ADV – in Google Adwords e Facebook Ads, principalmente – mirate a portare traffico di qualità e analizzarne i risultati attraverso strumenti di web analsys come – primo tra tutti, ma non solo – Google Analytics.

 

Le persone consultano ancora blog e forum prima di acquistare online?

Direi proprio di sì. Il punto è capire quale sia il loro reale contributo all’interno di una strategia di Inbound Marketing. Sui blog in particolare, l’esempio che porto è semplice: si parla tantissimo (giustamente) di strategia di content marketing e di dinamiche legate alla pubblicazione e promozione dei contenuti. Cosa scrivere, quando pubblicare, come promuovere. Si parla un po’ meno, invece, di quanto sia importante analizzare il reale valore di un blog nel processo d’acquisto con dati concreti alla mano.

[adrotate banner=”1″]

In soldoni:

• gli utenti che leggono i tuoi articoli, comprano? comprano di più?
• quali temi (quali categorie del blog) convogliano meglio gli utenti verso zone chiave del sito, invogliandoli a generare micro e macro conversioni?

E così via.

Senza informazioni di questo tipo, non c’è vero content marketing. C’è solo l’aggiungere a una pila di articoli un nuovo post alla settimana, senza ragionare su ciò che davvero stia facendo la differenza.

 

È possibile tracciare quante volte un utente torna sul sito web prima di acquistare?

Certo che sì. Proprio Google Analytics ci offre un report fondamentale nascosto all’interno della sezione Conversioni > Canalizzazioni Multicanale > Lunghezza del percorso.

Nel momento in cui implementiamo sul nostro sito i tracciamenti E-commerce di Google Analytics (meglio se nella loro forma enhanced, qui un utile riferimento) abbiamo a disposizione una tabella piuttosto intuitiva che ci racconta la lunghezza del percorso in numero di interazioni, numero di conversioni che queste hanno generato e il loro valore.

Ovvero: quante volte ha bisogno l’utente di interagire con il nostro sito, prima di convertire? Se il tuo prodotto è più simile a una commodity, probabilmente sarà necessario un minor numero di passaggi prima di acquistare. Su prodotti complessi, potresti osservare una nuova crescita delle conversioni (e del loro corrispettivo valore economico) dopo una decina o più di interazioni.

Questo report fa il paio con il suo gemello, sempre nella stessa sezione, chiamato “Tempo alla Conversione”. Qui la riflessione è, appunto, sul tempo: quanti giorni dalla prima interazione servono per generare quante conversioni e con quale valore economico?

Dati di questo tipo orientano, e mantengono focalizzate, strategie di remarketing pensate per supportare il potenziale cliente nel suo viaggio: la cosiddetta Buyer’s Journey.

 

Ci descrivi a grandi linee le fasi del buyer’s journey?

Solitamente si divide la Buyer’s Journey in tre momenti che rispecchiano diverse posizioni all’interno del funnel d’acquisto.

• Consapevolezza
• Considerazione
• Decisione

Si tratta in un primo momento di stimolare e supportare la consapevolezza nel nostro potenziale cliente. Consapevolezza nell’avere una necessità e volerla effettivamente risolvere. Ci troviamo nella parte superiore del funnel (TOFU, Top Of the FUnnel) e non è affatto detto che per gli utenti si sia ancora concretizzata un’intenzione esplicita.

È nella fase della considerazione (MOFU, Middle Of the FUnnel) che si inizia, da clienti, a andare attivamente alla ricerca di potenziali interlocutori. Ricerche in Google, YouTube, Amazon e la raccolta di spunti che permettano all’utente di valutare nel dettaglio le alternative a disposizione.

Scatta così eventualmente la fase della decisione (BOFU, Bottom Of The FUnnel). L’utente è pronto a agire e soppesa pro e contro di tutte le alternative che ha considerato e messo da parte.

Tutti noi, di fronte a un potenziale prodotto o servizio, ci troviamo in diverse fasi della Buyer’s Journey. Potremmo non essere ancora consapevoli di poter risolvere una necessità o aver già trovato un interlocutore ideale. Potremmo essere a un passo dalla macro conversione (l’acquisto) o immersi in un fase intermedia – considerazione – tra micro conversioni e iscrizioni a newsletter, riproduzioni di video in Facebook, e download di materiale informativo.

Un’attività ADV ben pensata va a supportare queste tre fasi con approcci diversi, che vedono una contaminazione tra piattaforme diverse (AdWords e Facebook Ads in primis) e che trovano il loro naturale complemento con attività di Direct Email Marketing e di CRM.

 

Quali sono i principali passaggi di ottimizzazione dei processi mediante analytics?

Focalizzandoci su Analytics direi prima di tutto connettere la piattaforma con AdWords. Non ci serve solo per poter sbirciare nel report Acquisizione > AdWords ma principalmente per poter inviare a monte, sulla piattaforma ADV, segmenti di pubblico di remarketing basati sugli stessi segmenti che usiamo per scremare il traffico nelle nostre analisi.

E successivamente, prendere dimestichezza con le Viste, sempre in Analytics, in modo da duplicarle e filtrarle secondo le proprie necessità, raffinando la loro capacità di raccogliere dati di qualità.

Solitamente si consiglia di impiegare tre diverse viste:

• Una vista “Master” (da usare in produzione)
• Una vista “Raw Data” (da mantenere come backup di tutti i dati di traffico, non filtrati)
• Una vista “Test” (in cui testare operazioni potenzialmente distruttive sui dati, senza intaccare però la vista Master, su cui applicare eventuali modifiche solo quando si è certi di ciò che si sta facendo)

Gestire dunque più viste filtrate, così da separare i dati raccolti dai report per aree specifiche del proprio sito, evitando di guardare a numeri che altrimenti racconterebbero ben poco. Pensaci: quanto può aver senso valutare la durata media di sessione o la frequenza media di rimbalzo se sulle proprie pagine convive un e-commerce e un blog tracciato nella stessa Vista, il cui approccio all’utente e il contesto che offre ciascun “lato” del sito è sicuramente diverso?

Infine, i segmenti. Gli utenti non sono tutti uguali e ottenere una buona risposta dai propri dati di traffico significa ancora una volta partire da una buona domanda. Questa domanda trova applicazione pratica nel segmentare gli utenti che vediamo solcare le nostre pagine per sorgente di traffico, comportamento, demografica, tecnologia impiegata e molto, molto altro. Illuminare, insomma, una specifica fetta di utenti in visita affinché ci possano raccontare, rapportando la loro navigazione a micro e macro conversioni, quanto efficaci siamo davvero nella nostra proposta.

 

Testi consigliati per approfondire?

Sicuramente tre. Due di recentissima uscita e tutti italiani:

• Digital analytics per e-commerce, di Fabio Piccigallo
• Manuale di Inbound Marketing, di Alessandra Maggio

e poi il sempreverde:

• Web Analytics 2.0 di Avinash Kaushik