Il Blog di ShinyStat

In questo senso qualsiasi processo di segmentazione dell’utenza di un sito web sulla base delle caratteristiche dei suoi utenti inizia con inizia con la raccolta di dati e l’utilizzo della tecnologia più semplice e sicura per segmentare del pubblico in modo efficiente.

Dataset

ShinyStat, così come i principali software di Web Analytics in commercio, consente di raccogliere informazioni fondamentali per alimentare il processo di segmentazione, raggruppandole in quattro diversi dataset:

• Demografia: Età, genere, posizione geografica dell’utenza del sito.
• Comportamento: pagine visitate, tempo trascorso sul sito e sulle singole pagine, tassi di conversione e interazioni monitorate tramite gli eventi.
• Fonti di traffico: ovvero le dimensioni e le metriche che consentono di determinare la provenienza del traffico verso il proprio sito: motori di ricerca, social media, campagne pubblicitarie, referral, etc.
• Interessi: dati relativi al comportamento online degli utenti, alla loro affinità rispetto a un determinato argomento, brand, prodotto o servizio.

Una corretta strategia di segmentazione deve sì considerare le informazioni del dataset socio-demografico (determinando ad esempio la quota di utenti di genere maschile vs genere femminile e le relative fasce d’età), senza però tralasciare le sfumature più complesse dei comportamenti e delle preferenze online individuali.

Infatti, man mano che le aspettative dei clienti evolvono le aziende dovrebbero ricalibrare il proprio approccio nei loro confronti per tentare di rimanere rilevanti e coltivare relazioni digitali durature.

In questo contesto, l’evoluzione continua delle metodologie e delle tecnologie di analisi web ha portato ad attribuire sempre più rilevanza a una modalità di clustering che dà maggior peso alle azioni individuali, “sito-specifiche” e peculiari di una specifica audience: la segmentazione comportamentale.

Segmentazione Comportamentale

Questo approccio mira a ricavare nuovi e preziosi dataset esaminando meticolosamente le azioni, le preferenze e le interazioni online degli utenti, con lo scopo di ideare campagne sempre più personalizzate e ad alte prestazioni.

L’era dominata da strategie di marketing generali e onnicomprensive ha quindi ceduto il passo a un’era di attenzione ai dettagli e di precisione chirurgica nel targeting.

Questo approccio pone indubbiamente un tema di privacy safety: sebbene le informazioni ricavate dai comportamenti degli utenti consentano alle aziende di ottimizzare l’esperienza dei clienti, è essenziale trovare un equilibrio tra personalizzazione e rispetto della privacy.

Cos’è la segmentazione comportamentale?

La segmentazione comportamentale è un tipo di analisi che ordina gli utenti in base al loro comportamento in un’app o in un sito Web e cerca modelli tra diversi gruppi.

A seconda del sito, i comportamenti possono includere acquisti, clic, likes, riproduzioni multimediali, caricamenti, visualizzazioni di pagina, immissione di dati o condivisioni sui social.

Questo approccio viene utilizzato ad esempio dai team di prodotto per determinare quali comportamenti dell’utenza sono correlati a un migliore coinvolgimento e fidelizzazione. Ciò consente di modificare di la user experience, l’interfaccia o le meccaniche di funzionamento di una online application.

Cruciale quindi individuare i segmenti che si distinguono chiaramente per il valore più elevato: utenti di una funzionalità specifica che tendono a rimanere più a lungo, persone che effettuano un acquisto o che tendono a interagire maggiormente con gli elementi presenti sul sito.

Il risultato di questa analisi e della successiva segmentazione gioca quindi un ruolo cruciale in diversi processi legati all’ottimizzazione delle performance di un progetto web:

1. Personalizzazione avanzata:

Comprendere il comportamento degli utenti consente alle aziende di personalizzare le esperienze online. Ciò aiuta a fornire contenuti e consigli su misura per aumentare la conversione, la fidelizzazione e la soddisfazione del cliente.

2. Miglioramento dell’esperienza utente:

La segmentazione comportamentale consente di ottimizzare le interfacce utente (UI) e la navigazione identificando i percorsi degli utenti e i punti critici, migliorando il livello di coinvolgimento e la fidelizzazione.

3. Marketing mirato:

Come già scritto, creare segmenti di utenza consente di migliorare l’efficienza del marketing adattando le campagne al comportamento degli utenti. Ciò aumenta la probabilità di interesse per prodotti o servizi specifici.

4. Ottimizzazione del tasso di conversione:

L’analisi dei dati comportamentali rivela fattori che influenzano le decisioni degli utenti, consentendo l’ottimizzazione del sito Web per un processo di acquisto semplificato e tassi di conversione più elevati.

5. Data driven decision making:

In ultima analisi la segmentazione comportamentale consente di prendere decisioni basate sui dati. Identifica tendenze, modelli comportamentali e opportunità emergenti, facilitando l’adattamento alle preferenze degli utenti e alle dinamiche del mercato.

Principali tipologie di segmentazione

Ma quali sono le principali segmentazioni che è possibile creare utilizzando i dati di web analytics? Ne riportiamo di seguito alcune:

Segmenti basati sulle visite: basati sulle modalità di visita degli utenti. Il risultato dell’analisi consentirà di confrontare ad esempio i visitatori che visitano per la prima volta con quelli di ritorno così come gli utenti che atterrano su pagine specifiche con quelli che accedono al sito mediante altre.

Segmenti basati sull’interazione: creati sulla base alle interazioni dell’utente con il sito e misurati tramite eventi e conversioni.

Segmenti basati su campagne: strutturati partendo da un sottoinsieme specifico di utenti (coloro che sono atterrati sul sito per mezzo di un canale adv) per analizzare le specificità del loro comportamento rispetto a quello degli utenti organici

Segmenti e-commerce: questa modalità di clustering consente di aggregare gli utenti in base agli acquisti online sullo store, alla frequenza di visita di specifiche pagine di prodotto, al numero di eventi ecommerce-specifici che generano nel corso delle loro visite (aggiunte al carrello, visualizzazioni del checkout, inserimento di informazioni relative al pagamento).

L’output tipico è una segmentazione che consente di distinguere gli utenti in base al loro comportamento di acquisto: frequenza, valore, tipologia di prodotto, categoria di prodotto.

Segmenti per tecnologia: ovvero, aggregazione di utenti in base ai dispositivi e ai browser che hanno utilizzato per navigare il sito.

Consente di ottenere informazioni importanti in merito alla user experience di poter rilevare potenziali problemi tecnici.

Segmentazione comportamentale: attivazione dei cluster.

Una volta definiti secondo questi criteri i segmenti sono pronti per essere attivati. A questo scopo possono essere utilizzati sia strumenti on-line (Google Ads, Meta, Programmatic Adv) sia strategie di marketing offline, levereggiando le informazioni ottenute dalla segmentazione per porre in essere miglioramenti di prodotto/servizio, tattiche commerciali specifiche, considerazioni legate alla distribuzione e all’implementazione di nuove funzionalità.

I segmenti sono funzionali anche alla Marketing Automation. ShinyEngage ad esempio consente di differenziare il contenuto di un layer sulla base di dataset specifici precedentemente definiti.

Se ad esempio la segmentazione socio-demografica ha rivelato che il cluster uomo over 25 anni risulta essere più propenso a un acquisto online sul nostro sito: ShinyEngage potrà essere configurato per mostrare solo agli utenti non appartenenti a questo cluster un promocode che possa indurli a convertire più facilmente.

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