Nel mondo degli ecommerce, dove la concorrenza cresce ogni giorno e le scelte giuste fanno la differenza tra profitto e spreco, c’è una sola cosa che può guidarti con chiarezza: i dati.
Come dice una celebre frase: “Senza dati sei una persona con un’opinione”.
In questo articolo scoprirai perché la Web Analytics è uno degli asset più potenti per chi vende online. Ti guiderò attraverso esempi pratici, strumenti come GA4 e Google Tag Manager, e un case study reale nel settore moda, per mostrarti come un ecommerce ha aumentato le sue conversioni del 32% grazie ai dati.
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Alla fine troverai una checklist gratuita per iniziare a misurare e migliorare il tuo ecommerce da subito.
Scarica ora la checklist gratuita “Web Analytics per Ecommerce” e scopri se stai davvero misurando ciò che conta.
La Web Analytics è l’insieme degli strumenti e delle tecniche che ti permettono di misurare, analizzare e migliorare tutto ciò che accade sul tuo sito ecommerce.
Ma attenzione: non parliamo solo di sapere quante persone arrivano sul sito. Parliamo di:
Capire cosa fanno gli utenti
Quali pagine visitano prima di comprare (o abbandonare)
Dove cliccano, da dove provengono, e perché non comprano
Un ecommerce senza analytics è come un negozio al buio: entrano persone, ma non sai cosa guardano, cosa prendono, e perché escono a mani vuote.
Perché ogni ecommerce dovrebbe usare la Web Analytics
Decisioni basate sui dati (vs intuizioni)
Le scelte di business non possono più basarsi su sensazioni. Se noti un calo delle vendite, devi poter analizzare:
Il comportamento degli utenti
Le fonti di traffico
Le performance delle campagne pubblicitarie
Solo così puoi intervenire con soluzioni efficaci.
In questo articolo vedremo quale sia il percorso per diventare un Web Analyst, quali sono i requisiti, che cosa fa nella pratica e quanto guadagna in Italia e all’estero.
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Da qualche anno il mondo odierno si è circondato di opportunità digitali e con esse sono sopraggiunte anche nuove fonti di dati che, se gestite con criterio, possono portare un valore aggiunto al business.
La figura di riferimento per la lettura e la comprensione di questi dati è il Web Analyst, che fino a poco tempo fa non sapevamo nemmeno chi fosse, oggi invece ricopre un ruolo fondamentale in ogni business, soprattutto in quelli full digital.
Scopriremo insieme chi è il Web Analyst, che mansioni svolge, quanto guadagna e perché diventare web analyst, ma prima vorrei raccontarti una storia.
Oggi chi cerca lavoro incontra molte difficoltà ed anch’io l’ho sperimentato direttamente: avevo il desiderio di lavorare in un mondo digital, ma le aziende hanno richiedevano un laureato col massimo dei voti, con 2 anni di esperienza lavorativa come minimo e con tutte le skills complete.
Beh… io ero appena uscito dall’università e come bagaglio avevo solo i miei studi: qualche lavoro occasionale, ma certamente non anni di esperienza! Quindi… ero già fuori dai requisiti richiesti.
Per fortuna sono stato uno smanettone al computer e quindi qualche conoscenza avanzata la possedevo già, oltre a un bel bagaglio di studi universitari e la propensione alla formazione.
E… cos’altro, ah sì!
Dimenticavo la cosa più importante! Tanta tanta passione per il mondo del Digital Marketing…
Proprio questo requisito è stato secondo me l’elemento portante per fare la differenza nel settore che avevo scelto, perché mi ha motivato a studiare tutto quello che era necessario per colmare le mie lacune ed avere l’esperienza base richiesta dalle aziende.
Quindi ho pensato… Perché non propormi per qualche piccola attività? Qualche azienda potrebbe aver bisogno di me come digital marketing specialist e io potrei mettere in pratica la teoria che ho imparato nei corsi: un win-win per entrambi.
Decisi quindi di buttarmi, e di svolgere i piccoli lavori che mi si proponevano: non volevo nulla in cambio, se non soddisfare la fame della mia passione.
Ebbene, sì, ho trovato una piccola azienda che aveva bisogno di rifare il logo aziendale, un sito web con tracciamenti e promozioni advertising.
Ecco cosa ho realizzato:
Creazione di un sito WordPress (HTML, CSS e Javascript)
Tracciamento con Google Tag Manager e Google Analytics
SEO on site
Campagne con Google Ads
Campagne con Facebook Ads
Sinceramente non avevo competenze avanzate per compiere queste attività, ma ho imparato strada facendo ricorrendo a corsi e tutorial online.
In sintesi, alla fine della mia esperienza, vorrei condividere con te alcuni suggerimenti:
Non preoccuparti di quanto puoi ricavare, ma piuttosto concentrati sul dare valore all’esperienza e a quello che potrai apprendere.
Lasciati guidare dalla tua vocazione/passione, anche se inizialmente non si intravedono prospettive… Soprattutto economiche.
Pensa in grande pur facendo piccoli passi: è dai piccoli gesti, abitudini e pensieri che si cambia la nostra vita, non occorre stravolgerla.
Ora che ti ho già anticipato un po’ di della mia esperienza, vorrei porre questa domanda preliminare, che per me è essenziale per proseguire nel percorso intrapreso:
Perché?
PERCHE’ DIVENTARE WEB ANALYST
Senza dati sei solo un’altra persona con un’opinione.”
W. Edwards Deming
La frase dell’ingegner Deming rende proprio l’idea dell’importanza dei dati. Tutta la nostra vita, anche se non ce ne rendiamo conto, è costituita da dati e le aziende avranno sempre più bisogno di una figura professionale capace di gestire quantità sempre più elevate di informazioni.
CHI E’ IL WEB ANALYST (e cosa deve sapere)
Il Data Analyst è la figura che studia i dati per risolvere problemi e creare opportunità per i propri clienti, è la figura di riferimento in azienda per pianificare, leggere e analizzare i dati trasformandoli in informazioni utili per strategie decisionali d’impresa.
Naturalmente esistono diversi settori in cui è richiesta questa figura, per la mia esperienza vi parlerò del settore del Digital Marketing e dell’e-commerce, in quanto sono specializzato in Web analysis.
Le competenze del Web Analyst
Il Data Analyst deve avere primariamente queste competenze: un background di statistica, economia o informatica; oltre alla conoscenza del digital marketing e di tutti i media digitali, è necessario avere una buona conoscenze dei linguaggi di programmazione, per non parlare degli indispensabili tool di analisi base come excel o google sheet.
Le specializzazioni del Web Analyst sono diverse, ad esempio:
Web Analysis, Social media Analysis, Sales Performance analysis.
Le skills del Web Analyst
Abilità analitiche: è necessario avere un’ottima confidenza con la matematica, la statistica e l’informatica.
Problem Solving: avere delle capacità di risoluzione dei problemi è particolarmente importante per trovare soluzioni adatte alle esigenze dei clienti.
Creatività e pensiero laterale: per la risoluzione dei problemi più complessi è necessario guardare fuori dagli schemi e proporre iniziative razionali diverse dall’ordinario.
Comunicazione: saper comunicare i risultati ottenuti è molto importante; occorre saper selezionare e presentare le informazioni giuste all’azienda, in modo da poter prendere le decisioni migliori per la crescita dell’impresa.
Attenzione ai dettagli: l’interpretazione dei dati deve essere fatta in modo contestualizzato e preciso, per poter desumere le informazioni corrette.
IN COSA CONSISTE IL LAVORO DEL WEB ANALYST
Il lavoro del Data analyst si compone di diverse fasi:
Pianificazione: Fissare gli obiettivi per scoprire quali dati sono necessari per conseguirli.
Raccolta dati: Studiare insieme ai suoi colleghi una metodologia di raccolta o tracciamento dati sia sul web sia in contesti offline.
Elaborazione: selezionare i dati raccolti e individuare quelli più rappresentativi.
Analisi: in questo passaggio avviene una vera e propria traduzione, dal confronto dei dati qualitativi e quantitativi si arriva all’informazione che dà valore.
Presentazione: consiste nella comunicazione dei risultati, per rendere comprensibili le informazioni trovate.
Passiamo adesso ad un livello più dettagliato e concreto sulla Web analytics.
Audit e Piano dei tracciamenti e ottimizzazione delle piattaforme di Analytics
Consiste in un’analisi a 360 gradi del sito e dei suoi tracciamenti, per verificare il suo stato di salute generale, insieme alla configurazione delle impostazioni di piattaforme Analytics.
Per tracciare un sito è necessario pianificare e scrivere dei codici javascript da inviare e far implementare agli sviluppatori del sito. Questi codici si attiveranno a determinati eventi i quali verranno registrati e memorizzati sulle piattaforme di analytics.
Talvolta i tracciamenti di alcuni siti presentano delle lacune nelle implementazioni, anche se questo non compromette del tutto il loro funzionamento. In questo caso si ottimizza il sito affinché i dati ottenuti risultino corretti. Per esempio durante lo studio di un funnel di acquisto, occorre controllare che nella fase del check-out i dati dei prodotti siano presenti in tutti gli step fino alla transazione. Successivamente è necessario allineare il controllo fatto sul sito anche sulla piattaforma di Analytics.
Problem solver e analisi on demand
Si svolgono delle analisi sul sito per analizzare alcune metriche specifiche o KPI, come l’andamento del traffico, il completamento delle conversioni. Può accadere per esempio per un sito web vi sia un calo di traffico inaspettato: scoprire la causa, risolvere il problema è uno dei compiti primari del Data Analyst.
Creazione di report e dashboard
Semplificare e selezionare le informazioni più importanti da riferire in base alle esigenze del cliente, in modo da consentire a tutti di poter interpretare e leggere i dati. Si usa la data visualization per rappresentare i dati e rendere i risultati statistici comprensibili a chiunque.
QUANTO GUADAGNA UN DATA ANALYST
Essendo un lavoro nato da poco, ma al tempo stesso tra i più richiesti sul mercato, il valore risulta molto elevato.
Un analista di dati, negli Stati Uniti, può arrivare a guadagnare fino a centomila dollari all’anno. In Italia la remunerazione annua è più bassa: si parte da circa venticinquemila euro per arrivare a cinquantamila euro per chi ha esperienza avanzata.
COME DIVENTARE DATA ANALYST
Una domanda che mi è stata spesso posta durante una conferenza universitaria è stata:
“Come hai fatto a diventare un Web Analyst? Cosa hai studiato dopo la laurea?”.
In effetti la domanda non mi sorprende perché non c’è una specializzazione o corsi specifici certificati, ci sono diversi studi e possibilità in base ai diversi background che abbiamo alle spalle.
Il mio consiglio è una laurea economica, informatica o statistica, necessaria come base, perché crea una forma mentis che adeguata per lo studio e le analisi. Tra le soft skills è importante avere un bilanciamento di logica razionale e di creatività empatica per immedesimarsi nei comportamenti degli utenti, che sono il riflesso dei dati ottenuti, proprio perché questi stati generati da persone. Successivamente serve poi arricchire le proprie competenze iscrivendosi ad un master specialistico.
Risulta inoltre utile conoscere i software di data visualization, per poter poi creare delle rappresentazioni utili per tradurre i dati in concetti. Come tutti i lavori all’avanguardia, è importante che il data analyst si aggiorni costantemente sulle novità del settore per garantire un lavoro efficiente.
Tools da saper usare
Pacchetto office (Soprattutto Excel e Google Sheet)
R Studio, STATA o Math Lab
Web browser console
Google Analytics
Google Tag Manager
Coding
HTML5 e CSS3
Javascript
Python
SQL
Da dove posso iniziare?
Voglio guidarti con 5 passi pratici per iniziare da subito a esplorare questo mondo:
Corsi di Google: sono perfetti per chi inizia, offrono tutti i corsi gratuitamente e con i software anch’essi gratuiti, sono completi e facili da capire.
Leggi e studia: Ci sono molti libri, articoli accademici e report che parlano di data analysis, scegli il tuo ambito e specializzati su di esso.
Guardati intorno: Studia il marketing o le strategie di un brand che ami e prova a capire quali sono i suoi obiettivi e come vuoi raggiungerli.
Pianifica, sperimenta e migliora: metti in gioco le tue abilità, quando ti sentirai pronta/o prova a proporti per piccole mansioni per amici o conoscenti.
Motivazione: scopri qual è il tuo motore trainante e tienilo sempre attivo, se a guidarti sarà la tua passione sarai sempre un passo avanti a tutti.
Siamo giunti alla fine di questo percorso, spero che l’articolo ti sia stato utile, in tal caso condividilo con chi vuoi. Se hai altre domande scrivi pure nei commenti o via mail.
Cos’è la Web Analytics e perché è fondamentale oggi
La Web Analytics rappresenta l’insieme delle attività necessarie per raccogliere, misurare, analizzare e interpretare i dati provenienti dal comportamento degli utenti online. In un mondo sempre più connesso, dove ogni azione digitale può essere tracciata, comprendere questi dati è fondamentale per prendere decisioni consapevoli e migliorare l’efficacia delle strategie di marketing digitale.
Utilizzare la Web Analytics significa adottare un approccio data-driven, ossia basato sui dati. Si tratta di un processo che va ben oltre la semplice osservazione dei numeri: si tratta piuttosto di trasformare i dati in informazioni utili e le informazioni in decisioni intelligenti. Che tu gestisca un e-commerce, un sito informativo o una campagna social, la Web Analytics può fornirti risposte chiare a domande cruciali: Chi visita il mio sito? Da dove proviene il traffico? Quali contenuti sono più apprezzati? Quali sono i punti deboli del mio funnel di conversione?
In questa guida completa scoprirai le sei fasi fondamentali della Web Analytics, gli strumenti indispensabili per ogni fase e gli ambiti di applicazione più importanti, con una panoramica aggiornata e professionale.
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La Web Analytics si compone di 6 fasi:
Pianificazione (Data strategy)
Acquisizione dati (Data Capturing)
Elaborazione dati (Data Reporting)
Analisi dati (Data Analysis)
Comunicazione (Data Sorytelling)
Riservatezza dei dati (Data Protection)
Fase 1: Pianificazione della strategia dei dati (Data Strategy)
Fase 1: Pianificazione della strategia dei dati (Data Strategy)
La pianificazione è il punto di partenza della Web Analytics. Non si può misurare tutto e non tutto ci serve: per questo bisogna partire dalla definizione di obiettivi chiari e misurabili.
Questa fase comporta:
Identificare gli obiettivi di business: vendita, lead generation, brand awareness, ecc.
Scegliere i KPI (Key Performance Indicators) più rilevanti.
Analizzare i dati storici disponibili.
Formulare ipotesi basate su dati e osservazioni.
Allocare il budget in funzione dei canali più efficaci.
Raccogliere i dati corretti è fondamentale. Un errore in questa fase compromette tutto il processo. Il Data Capturing include:
Tracciamento delle azioni degli utenti sul sito tramite strumenti come Google Tag Manager.
Integrazione con CRM, ERP e sistemi offline (come dati dei punti vendita fisici).
Importazione di dati da fonti esterne: benchmarking, trend di settore, concorrenza.
Ogni punto di contatto digitale deve essere tracciato con un evento personalizzato. Esempi? Click su pulsanti, visualizzazioni di video, download di documenti, scorrimento delle pagine.
Un errore comune è sovraccaricare di eventi inutili: ricordati che è megli gestire pochi tracciamenti ma di qualità.
Fase 3: Reporting (Data Reporting)
Una volta acquisiti i dati, è necessario organizzarli in dashboard personalizzate e report leggibili. Il reporting serve a:
Un buon report è visivo, aggiornato in tempo reale e adattato al pubblico (manager, team marketing, sviluppatori, ecc.). Presta attenzione al data cleaning: eliminare i dati duplicati, gestire i campi nulli e correggere le distorsioni è un passaggio essenziale.
Fase 4: Analisi dei dati (Data Analysis)
L’analisi è il cuore pulsante della Web Analytics. Qui si passa dalla semplice osservazione all’interpretazione dei dati. Significa rispondere a domande come:
Cosa ha funzionato?
Perché gli utenti abbandonano il carrello?
Come si comportano gli utenti in mobile rispetto a desktop?
Con strumenti di analytics puoi scoprire:
Fonti di traffico più efficaci
Performance delle campagne
Ciclo di vita del cliente (Customer Journey)
Segmenti di utenti più attivi
Utilizza Google Analytics 4 per analisi avanzate come funnel esplorativi, coorti di utenti, e confronto tra segmenti.
Fase 5: Data Storytelling (Comunicazione dei dati)
Il Data Storytelling trasforma la fredda analisi numerica in una narrazione strategica. Non basta avere buoni dati: bisogna comunicarli in modo efficace.
Ecco alcuni consigli:
Racconta una storia con inizio, sviluppo e conclusione.
Usa grafici semplici e coerenti.
Confronta i dati attuali con periodi precedenti.
Crea storytelling multicanale: presentazioni, video, post social.
Ricorda: un buon report senza una chiave di lettura contestualizzata rischia di non essere utilizzato. La comunicazione è un momento strategico, perché orienta le decisioni successive.
Fase 6: Riservatezza e compliance dei dati (Data Protection)
La gestione dei dati deve essere etica, conforme e trasparente. Il rispetto della GDPR e di altre normative sulla privacy è oggi imprescindibile.
Linee guida chiave:
Anonimizzare gli IP
Ottenere il consenso esplicito tramite cookie banner
La Web Analytics riveste un ruolo fondamentale nel marketing digitale, perché consente di valutare le strategie intraprese, rivedere eventuali azioni, conoscere meglio i propri utenti e investire al meglio risorse e tempo.
Un buon dato è un dato che ha un’utilità e quindi crea informazione
Un buon dato è un dato calato in un contesto ed è quindi confrontabile
Un buon dato conduce a decisioni migliori
Grazie alla Web Analytics è possibile distinguere da quale fonte arrivano gli utenti: da ricerca organica sui motori di ricerca, blog, campagne social, newsletter, banner pubblicitari, campagne Google AdWords, backlink su altri siti, motori di ricerca o Google Shopping (per fare solo alcuni esempi).
Questo consente di valutare quale direzione prendere e dove indirizzare gli investimenti.
Si possono ottenere importanti informazioni su chi sono i visitatori del sito web e come si comportano, quali pagine visitano maggiormente e, di conseguenza, organizzare campagne promozionali ad hoc per aumentare le vendite, oppure ideare nuove campagne di marketing, più accattivanti, per quei prodotti o servizi che sono poco richiesti, magari perché poco visibili.
La Web Analytics consente di analizzare i dati anche dal punto di vista temporale; ciò significa che, a seconda di ciò che ci interessa sapere, è possibile verificare i risultati ottenuti in un arco di tempo ben definito e decidere tempestivamente se procedere nella direzione stabilita o se intervenire, modificando alcune azioni.
Applicazioni pratiche della Web Analytics
Applicazioni pratiche della Web Analytics
Web Analytics per la pubblicità online
Con la Web Analytics puoi valutare il rendimento delle campagne pubblicitarie, capire quali messaggi funzionano e ottimizzare le creatività. In particolare:
Misura click-through rate (CTR), impression, ROI.
Verifica quali campagne portano vendite e quali solo traffico non qualificato.
Confronta canali come Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads.
Un buon uso della Web Analytics permette di evitare sprechi e massimizzare il ritorno degli investimenti.
Web Analytics e Social Media
Le interazioni sui social possono essere misurate:
Numero di click da post social
Interazioni con pulsanti di condivisione
Comportamento degli utenti atterrati da Facebook o Instagram
Con strumenti come Meta Business Suite e UTMs ben configurati puoi attribuire correttamente il traffico e il valore generato dai social.
Web Analytics e Mobile
Secondo il rapporto di WeAreSocial, l’accesso a Internet è trainato dall’uso dei dispositivi mobili: nel 2025, 5,78 miliardi di persone utilizzano un telefono cellulare, corrispondenti al 70,5% della popolazione globale.
Fonte wearesocial
Per questo è fondamentale:
Monitorare le performance da smartphone e tablet
Ottimizzare la UX mobile
Tracciare le app con Firebase o GA4 App + Web
Web Analytics e User Experience (UX)
I dati possono indicare quali pagine funzionano meglio e quali necessitano di miglioramenti:
Tasso di rimbalzo o Tasso di Engagement
Tempo medio di permanenza
Click heatmap (es. Hotjar, Microsoft Clarity)
Queste analisi guidano scelte di design e architettura informativa, orientate all’utente.
Web Analytics e monitoraggio conversioni
Misurare le conversioni è essenziale:
Vendite e-commerce
Lead generati da form
Iscrizioni a newsletter
Il monitoraggio permette di ottimizzare il tasso di conversione (CRO) e capire cosa funziona davvero nel funnel.
Purchase Funnel di Google Analytics 4
Web Analytics con Google Analytics 4
Google Analytics 4 (GA4) rappresenta l’evoluzione della classica piattaforma Universal Analytics. GA4 è stato progettato per rispondere alle esigenze del marketing digitale moderno: orientato agli eventi, integrato nativamente con machine learning e in grado di tracciare in modo efficace il comportamento dell’utente su più dispositivi e piattaforme.
Le principali caratteristiche di GA4 includono:
Modello event-based: non esistono più categorie di eventi, azioni e etichette. Ogni interazione è un evento personalizzabile, più flessibile e adatto al tracciamento moderno.
Analisi cross-device: grazie all’uso di User ID e Google Signals, è possibile monitorare utenti che iniziano il percorso su un dispositivo e lo completano su un altro.
Machine learning integrato: GA4 offre insights predittivi come probabilità di churn o potenziale di acquisto, grazie all’uso dell’intelligenza artificiale.
Integrazione nativa con BigQuery: gli utenti possono esportare dati grezzi e realizzare query avanzate con SQL, funzionalità riservata solo agli account enterprise in Universal Analytics.
Personalizzazione avanzata dei funnel: è possibile costruire funnel su misura con condizioni, sequenze e interruzioni specifiche, per analizzare in dettaglio ogni percorso utente.
Controlli migliorati sulla privacy: è più semplice gestire la raccolta del consenso, l’anonimizzazione degli IP e la durata dei dati.
Per iniziare con GA4, Google offre la Google Analytics 4 Academy, un percorso formativo gratuito che guida passo passo nell’impostazione e nell’interpretazione dei dati.
GA4 rappresenta oggi lo standard per la Web Analytics, ed è fondamentale comprenderne la logica e le opportunità per sfruttarne a pieno il potenziale.
Conclusione: perché investire nella Web Analytics
La Web Analytics non è più un’opzione, ma una necessità strategica. In un contesto digitale complesso, con utenti esigenti e concorrenti globali, prendere decisioni senza dati è come navigare a vista.
Grazie alla Web Analytics puoi:
Conoscere il tuo pubblico con precisione.
Misurare ogni investimento.
Migliorare costantemente le performance.
Anticipare i bisogni degli utenti.
Se vuoi costruire un vantaggio competitivo solido e duraturo, la Web Analytics è il punto di partenza obbligato.