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E-mail e Web Analytics: leggiamo i dati giusti

Del: 06/09/2007

Il punto di partenza per comprendere quali sono e come si leggono i dati di analisi delle attività on-line, è la distinzione dei due concetti base di e-mail analytics e web analytics.

 


 

 

 

 

Principalmente, ciò che li distingue è la “nominatività” dei dati che considerano. Alla base di tutte le analisi, ci sono esclusivamente le “aperture” e i “click” sulle e-mail che arrivano a destinazione. Pochi dati, che aggregati e analizzati nel modo corretto possono, però, dare molte informazioni utili al business aziendale.

L’apertura dell’e-mail si calcola attraverso la visualizzazione di una immagine... Tecnicamente, è quindi impossibile sapere quanti hanno effettivamente aperto l’e-mail e quanti, invece, ne hanno solo visualizzata l’anteprima nella casella di posta. E’ possibile, però, farne una stima, in modo da verificare che non ci siano i cosiddetti “falsi positivi”.

 

 

 

 

 

 


 

 

 

 

La misurazione dei click è, al contrario delle aperture, assolutamente puntuale e precisa.
Dai dati che vengono registrati con le azioni di aperture e click, è possibile rilevare numerose importanti informazioni:
- data e ora dell’evento (apertura / click)
- indirizzo ip
- identificativo di chi apre / clicca
- referral
Altro concetto fondamentale relativo alla lettura dei dati delle e-mail è lo “unique open” o “unique click”, dove unique sta a identificare l’utente (o e-mail) “unico”.

La differenza tra aperture o click unici e quelli totali è un dato che può completamente stravolgere la lettura dei risultati: le aperture ripetute si riferiscono a uno stesso utente, quindi avere un dato numerico sulle aperture non significa avere il corrispondente dato sul numero delle persone che hanno aperto l’e-mail. I click possono essere più degli utenti!
Sulla base di questo elemento, è necessario valutare l’incidenza delle azioni ripetute.
Ma i dati fondamentali non finiscono qui. Da valutare sono, infatti:
- Numero di e-mail con bounce (indicativo di anzianità del database)
- Tasso di disiscrizione (indicativo di fastidio)
- Forward di una mail (indicativo di interesse a “virilizzare”).

 


 

 

 

 

 

 

 

 

E le aperture nascoste? Un’azione di click non preceduta da un’apertura identifica un utente che non visualizza le immagini. Grazie alla lettura delle aperture nascoste, abbiamo la possibilità di identificare gli utenti reattivi che non visualizzano le immagini.
Ipotizzando che i reattivi si distribuiscano nello stesso modo possiamo stimare il totale aperture.


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Massimo Fubini
AD Tomato Interactive
srl ContactLab

 
 

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