Glossario tecnico

Analytics

Raccolta, analisi e interpretazione sistematica dei dati generati da un sito web, un'app o un processo aziendale per supportare decisioni informate.

Cos'è l'analytics

Analytics è il processo di raccolta e analisi sistematica dei dati prodotti da un sistema, un sito web, un'applicazione, una campagna pubblicitaria o un processo aziendale, con l'obiettivo di capire cosa sta succedendo e perché, e quindi prendere decisioni migliori.

Il termine è usato sia al singolare che al plurale. Nel contesto digitale, "analytics" indica quasi sempre gli strumenti e le pratiche per misurare il comportamento degli utenti online: quante persone visitano un sito, da dove arrivano, cosa fanno, dove si fermano, cosa li spinge a convertire o ad abbandonare.

Come funziona

Un sistema di analytics si compone di tre livelli:

  1. Raccolta dati, script o SDK inseriti nel sito o nell'app registrano ogni evento rilevante: pagine visitate, clic, form inviati, acquisti, durata della sessione
  2. Elaborazione, i dati grezzi vengono aggregati, filtrati e organizzati in dimensioni (es. paese, dispositivo, canale) e metriche (es. sessioni, conversioni, revenue)
  3. Visualizzazione e analisi, dashboard e report mostrano i dati in forma leggibile; analisti o strumenti AI identificano pattern, anomalie e correlazioni

Lo strumento più diffuso nel web è Google Analytics 4 (GA4), che usa un modello a eventi invece del tradizionale modello a sessioni, offrendo una visione più granulare del comportamento degli utenti.

Perché conta per le aziende

Analytics trasforma l'attività digitale da un processo a scatola chiusa in qualcosa di misurabile e ottimizzabile:

  • Ottimizzazione del sito, si capisce quali pagine funzionano e quali no, dove gli utenti si perdono, qual è il percorso tipico verso l'acquisto
  • Valutazione delle campagne marketing, ogni euro investito in pubblicità è tracciabile fino alla conversione
  • A/B testing, si testa quale versione di una pagina o di un messaggio performa meglio, con dati statisticamente significativi
  • Personalizzazione, i dati comportamentali permettono di mostrare contenuti e offerte diversi a segmenti diversi di utenti

Esempio pratico

Un'azienda B2B lancia una nuova landing page per un servizio. Dopo due settimane, Google Analytics 4 mostra un tasso di rimbalzo dell'87%: la maggior parte degli utenti abbandona subito. Analizzando il flusso, emerge che quasi tutti arrivano da mobile ma la pagina non è ottimizzata per smartphone. L'azienda interviene sulla versione mobile e il tasso di conversione aumenta del 140% nel mese successivo.

Sydus

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