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Qualsiasi E-commerce traccia i dati delle proprie vendite tramite Google Analytics. Ma quanto sono corretti e affidabili i dati di vendita?

Abbiamo provato a confrontare il tracciamento dello strumento di analisi gratuito più utilizzato al mondo con la segmentazione di precisione di Rfmcube: scopriamo le differenze!

Il Metodo

Per la nostra ricerca abbiamo selezionato un campione di 3 E-commerce che utilizzano Rfmcube, di dimensioni diverse.

Per ciascuno sono stati creati su Google Analytics 3 segmenti:

• Nuovi Clienti (transazioni =1)
• Clienti Ricorrenti (transazioni per utente > 1)
• Tutti gli utenti

Abbiamo poi analizzato il comportamento di acquisto dei 3 segmenti in 2 periodi diversi:

• il mese scorso
• lo stesso mese dell’anno precedente

Infine abbiamo confrontato le metriche Scontrino Medio (AOV), Numero Ordini e Fatturato con i grafici di Rfmcube per vedere se e in che misura i numeri differiscono.

Nel fare questo abbiamo selezionato E-commerce con account Analytics il più possibile “sani”, per escludere grossolani problemi di tracciamento.

Confronto dati Rfmcube/GA shop #1

Il primo E-commerce preso in esame vende prodotti di consumo hi-tech e ha un volume di circa 700 ordini/mese.

CONFRONTO 1. dati Febbraio 2020

	N° Ordini	Fatturato	AOV
Nuovi clienti (Rfmcube)	471	110.794 €	235 €
Nuovi clienti (GA)	674	131.770 €	195 €
Ricorrenti (Rfmcube)	283	37.923 €	134 €
Ricorrenti (GA)	48	13.235 €	275 €
Dati aggregati (Rfmcube)	754	242.564 €	197 €
Dati aggregati (GA)	722	145.005 €	200 €

Come si può vedere i numeri mostrati da Analytics si discostano in modo sensibile dalla realtà mostrata in Rfmcube.

Quello che salta agli occhi è la maggior attribuzione di vendite a nuovi clienti in GA, seguita da un numero irrisorio di clienti ricorrenti: ne vengono tracciati solamente 48, contro i 283 di Rfmcube, con un fatturato di soli 13.235 euro anziché 37.923 euro come dovrebbe essere.

Infine il dato più sorprendente: questi 48 clienti ricorrenti (anziché 283), che hanno speso 13k (anziché 37k), hanno avuto uno scontrino medio di 275 euro, quando lo scontrino medio dei clienti ricorrenti, tracciato con precisione da Rfmcube, è di soli 134 euro.

Leggendo i dati di Analytics, sembrerebbe che ci siano pochissimi clienti ricorrenti che acquistano con scontrino medio 80 euro più alto rispetto ai nuovi clienti.

Invece la realtà che emerge chiaramente in Rfmcube è che:

• le vendite dei clienti ricorrenti sono state molte di più: 283 anziché 48
• di conseguenza anche il fatturato generato dai ricorrenti è maggiore, 37k anziché 13k
• lo scontrino medio dei ricorrenti è molto più basso, 134 euro anziché 275
• al contrario lo scontrino medio dei nuovi clienti è molto maggiore rispetto a quanto riportato in GA: 235 euro anziché 195 euro
• GA ha tracciato in totale 722 ordini anziché 754: un margine di errore di “soli” 32 ordini, inferiore rispetto al segmento dei soli ricorrenti

I dati di GA presentano sempre un certo margine di errore, che tende ad acutizzarsi nel segmento Clienti Ricorrenti.

Il dato più preciso di GA è il dato aggregato dello scontrino medio, 200 euro anziché 197 euro.

Continuiamo le analisi per vedere se i nostri sospetti sono confermati.

CONFRONTO 2. dati Febbraio 2019

	N° Ordini	Fatturato	AOV
Nuovi clienti (Rfmcube)	471	106.759 €	235 €
Nuovi clienti (GA)	576	123.474 €	214 €
Ricorrenti (Rfmcube)	283	41.128 €	184 €
Ricorrenti (GA)	54	13.626 €	252 €
Dati aggregati (Rfmcube)	754	147.887 €	218 €
Dati aggregati (GA)	630	137.100 €	217 €

I dati del Febbraio 2019 mostrano un andamento simile, con molti meno clienti ricorrenti tracciati da GA rispetto alla realtà (54 anziché 283).

Rispetto ai dati del 2020, troviamo:

• una migliore corrispondenza nel volume del fatturato generale: 137k anziché 147K, solo 10k di differenza
• un margine di errore maggiore per quanto riguarda il numero di ordini: 630 anziché 754, ben 124 ordini di differenza!

Confronto dati shop #2

Il secondo E-commerce analizzato vende prodotti di bigiotteria ed è più piccolo del precedente, con un volume di vendita di circa 200 ordini/mese.

CONFRONTO 1. dati Febbraio 2020

	N° Ordini	Fatturato	AOV
Nuovi clienti (Rfmcube)	156	6.240 €	40 €
Nuovi clienti (GA)	140	6.029,24 €	43 €
Ricorrenti (Rfmcube)	140	7.361 €	52 €
Ricorrenti (GA)	29	1.558 €	53 €
Dati aggregati (Rfmcube)	296	13.601 €	45 €
Dati aggregati (GA)	169	7.588 €	44 €

Troviamo più o meno la stessa discrepanza nei dati, che aumenta in modo grave nel caso dei Clienti ricorrenti:

• 29 ordini anziché 140
• 1.5k euro di fatturato generato invece di 7.3k

In rapporto ai numeri inferiori, la discrepanza nei dati aggregati è anche maggiore rispetto all’E-commerce del caso precedente:

• 169 ordini anziché 296
• 7.588 euro anziché 13.601

Vediamo invece una buona corrispondenza nel fatturato dei nuovi clienti (6k anziché 6,2k), probabilmente perché molte vendite attribuite loro da google analytics, in realtà sono da attribuire a clienti ricorrenti.

Anche in questo caso, la metrica più precisa rimane lo scontrino medio.

CONFRONTO 2. dati Febbraio 2019

	N° Ordini	Fatturato	AOV
Nuovi clienti (Rfmcube)	99	3.581 €	36 €
Nuovi clienti (GA)	92	4.394 €	47 €
Ricorrenti (Rfmcube)	69	3.155 €	45 €
Ricorrenti (GA)	17	509,72 €	29 €
Dati aggregati (Rfmcube)	168	6.736 €	40 €
Dati aggregati (GA)	109	4.904 €	44 €

I dati di Febbraio 2019 confermano le discrepanze del 2020, in aggiunta si ha un significativo errore anche per quanto riguarda lo Scontrino Medio dei Ricorrenti, 29 euro anziché 45.

Confronto 3

CONFRONTO 1. dati Febbraio 2020

	N° Ordini	Fatturato	AOV
Nuovi clienti (Rfmcube)	1.297	145.918 €	123 €
Nuovi clienti (GA)	2.003	230.894 €	115 €
Ricorrenti (Rfmcube)	1.030	87.237 €	103 €
Ricorrenti (GA)	154	18.038 €	117 €
Dati aggregati (Rfmcube)	2.327	233.155 €	114 €
Dati aggregati (GA)	2.157	248.932 €	115 €

Abbiamo qui il terzo e ultimo E-commerce della nostra analisi. I volumi di vendite sono molto più alti rispetto ai precedenti, con una media di oltre 2k ordini/mese.

Ritornano ineludibili gli stessi errori, che potremo già iniziare a considerare una costante:

• una differenza sensibile ma non grave nel numero di ordini totali (2.157 anziché 2.327)
• un numero sovrastimato di nuovi clienti (2.003 anziché 1.297)
• un numero esiguo di ricorrenti rispetto alla realtà (154 anziché 1.030)

Anche in questo caso, lo scontrino medio è il valore che meglio regge il confronto.

CONFRONTO 2. dati Febbraio 2019

	N° Ordini	Fatturato	AOV
Nuovi clienti (Rfmcube)	1.377	145.918 €	105 €
Nuovi clienti (GA)	1.832	182.311 €	99 €
Ricorrenti (Rfmcube)	958	87.237 €	91 €
Ricorrenti (GA)	247	22.685 €	91 €
Dati aggregati (Rfmcube)	2.335	233.155 €	99 €
Dati aggregati (GA)	2.079	204.996 €	98 €

Stessa identica situazione nel rapporto di Febbraio 2019.

Conclusioni

I dati di GA presentano delle discrepanze a vari livelli, ma queste si acutizzano quando si tratta di clienti ricorrenti.

La più probabile spiegazione di questa discrepanza è anche la più semplice: Google Analytics fatica a stabilire quando un cliente è ricorrente.

Questo perché il riconoscimento degli utenti in GA avviene mediante cookies e gli strumenti che mette a disposizione il browser (local storage) e questo non può garantire l’identità dell’utente nel corso del tempo.

Faticando a riconoscere un utente come ricorrente (perché ha cancellato i cookie, ha cambiato dispositivo ecc.) tenderà ad attribuire molte più vendite ai nuovi clienti rispetto alla realtà.

Per quanto riguarda gli ordini come dato aggregato che Analytics non è riuscito a conteggiare, possono dipendere da diversi fattori come:

• l’utente ha chiuso la pagina di ringraziamento prima che si attivasse il codice di Analytics
• il cliente ha in seguito cancellato l’ordine
• per errore qualche addetto marketing ha visualizzato la pagina di ringraziamento perché doveva fare dei lavori, ma non ha impostato un filtro Ip su GA e viene conteggiato come cliente
• sono stati generati ordini da backend, ad esempio nel caso di vendite chiuse con l’aiuto del supporto telefonico

Come risolvere questi problemi? Devo buttare Google Analytics nel bidone?

Assolutamente no! Google Analytyics rimane il miglior strumento di tracciamento gratuito di sempre, e un potente alleato per l’analisi del rendimento del tuo E-commerce.

In particolare quando devi analizzare dati come il comportamento di navigazione tra le pagine, o le sorgenti di acquisizione del traffico, niente meglio di Google può restituirti i dati che cerchi.

I problemi iniziano quando si tratta del tracciamento di entità meno “svolazzanti” come appunto gli ordini e i clienti.

In questo caso, come abbiamo visto il tracciamento comune tramite javascript si rivela approssimativo nella migliore delle ipotesi, fuorviante nella peggiore (come nel caso dei clienti ricorrenti).

È possibile risolvere parzialmente il problema se hai un programmatore disposto a dedicarci del tempo.

GA mette infatti a disposizione delle API per sviluppatori che permettono di migliorare notevolmente la qualità del tracking attraverso tecnologie come lo User ID e il tracciamento lato Server (vai alla guida per sviluppatori di Google Analytics).

Tieni però presente che nella versione free di GA, anche ammesso di avere il tempo e le risorse di impostarlo al meglio, i problemi di tracciamento non spariranno mai del tutto.

Per quanto sia possibile (almeno in linea teorica) un riconoscimento dell’utente cross-browser e cross-device, certi limiti sembrano oggettivamente invalicabili, ad esempio:

• rimane il problema di tracciare un reso o una cancellazione ordine
• non misuri ordini chiusi da backend (es. ordini telefonici)
• durante i periodi di cambio piattaforma, è facile fare errori e rimanere con “buchi” di ordini nel periodo di migrazione

L’errore più invalicabile in assoluto rimane però uno:

• l’impossibilità di mostrare dati retroattivi (e vorrei anche vedere, è gratis!)

Questo fa si che se anche ora decidi di iniziare un tracciamento più serio su GA, sarà sempre e solo da ORA in avanti.

Come alternativa puoi continuare ad utilizzare Google Analytics per gli innumerevoli preziosi Report che fornisce, ma affidarti a Rfmcube quando devi misurare con precisione i dati di ordini e clienti.

A partire dalla prova gratuita, potrai infatti avere una panoramica istantanea e retroattiva di tutto il tuo storico clienti, dal primo all’ultimo giorno di attività del tuo Store, con una precisione del 100%.

Pensi forse che il tuo Google Analytics sia migliore e non abbia tutte quelle discrepanze viste sopra?

Sfida accettata ?: confronta i dati del tuo GA con i dati che troverai su Rfmcube: se i dati saranno allineati al 100% (dati 2020 e 2019) riceverai in regalo 1 intero anno di abbonamento gratis!

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