Come impostare e personalizzare i report GA4 per adattarli al tuo business

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By Giovanni Fabbrocino

Come impostare e personalizzare i report GA4 per adattarli al tuo business

Di cosa parleremo oggi

L’analisi dei dati riveste un ruolo cruciale per comprendere le dinamiche degli utenti e per ottimizzare le strategie di marketing. Google Analytics 4 (GA4) si distingue come uno strumento imprescindibile, offrendo agli esperti di marketing e agli analisti digitali un approccio innovativo per la creazione e la personalizzazione di report.

I report GA4 rappresentano una finestra preziosa sull’andamento del traffico sul tuo sito web, e-commerce o app. I report GA4 offrono una panoramica statisticamente significativa del comportamento degli utenti, consentendo a tutti i reparti aziendali di prendere decisioni informate.

Ovviamente, il presupposto fondamentale per ottenere report GA4 con dati statisticamente significativi è impostare correttamente GA4: ne abbiamo già discusso ampiamente in articoli precedenti quindi ora focalizziamo l’attenzione sui report GA4.

In questo articolo vedremo:

  • Report standard e custom GA4.
  • Come costruire un report custom adattabile al tuo business.
  • 3+1 guide step-by-step per la costruzione di un report custom adatto al tuo business.

Report GA4 standard e custom

I report GA4 standard

I report GA4 standard sono modelli predefiniti di reportistica che forniscono una panoramica generale delle metriche e delle analisi comuni per comprendere le prestazioni del sito web, ecommerce o dell’app. Questi report standard offrono un punto di partenza per l’analisi e sono inclusi di default nella piattaforma di GA4.

I report standard in GA4 includono diverse categorie di analisi, ognuna centrata su un aspetto specifico del comportamento degli utenti o delle performance del sito.
Alcuni esempi di categorie di report standard sono:

  • Acquisition: questi report forniscono informazioni sulle fonti di traffico che portano gli utenti al sito web o all’app. Si concentrano su canali come ricerca organica, direct, social, referral, campagne pubblicitarie, ecc;
  • Engagement: questi report misurano l’interazione degli utenti con il contenuto del sito o dell’app. Includono metriche come la durata della sessione, il numero di pagine visualizzate per sessione e altre metriche di coinvolgimento contestualizzandole in specifici report relativi a cluster di eventi, landing pages, percorsi di pagina specifici;
  • Monetizzazione: questi report si focalizzano sulle azioni che gli utenti compiono e che portano a risultati desiderati, come gli acquisti, le iscrizioni, i download, generazione di lead o altre eventi classificati come conversioni e quindi significative per il tuo business.

I report GA4 standard forniscono quindi una visione iniziale delle performance, ma è importante personalizzarli o crearne di nuovi per adattarli meglio agli obiettivi specifici del tuo sito web, ecommerce o app.

I report GA4 standard forniscono quindi una visione iniziale delle performance, ma è importante personalizzarli o crearne di nuovi per adattarli meglio agli obiettivi specifici del tuo sito web, ecommerce o app.

Si tratta quindi di un punto di partenza.

Ma come faccio a personalizzare i report GA4 standard?

Esistono 3 principali modi diversi per personalizzare i report GA4 standard, vediamoli insieme uno per volta:

  • Filtri e/o Comparisons: i filtri ti permettono di filtrare e visualizzare una singola dinamica, aspetto, qualità dei dati raccolti tramite GA4. Le comparisons, invece, ti permettono di comparare contemporaneamente singoli clusters in base a audience specifiche oppure dimensioni standard e/o custom;

Filtri e/o Comparisons: i filtri ti permettono di filtrare e visualizzare una singola dinamica, aspetto, qualità dei dati raccolti tramite GA4.

  • Customizzazione della struttura del report: nell’angolo in alto a destra, esiste la possibilità di accedere alla customizzazione del report di dettaglio che stiamo osservando. Nel dettaglio possiamo modificare, aggiungere e/o eliminare sia parti grafiche che metriche e dimensioni appartenenti alla tabella presente nella parte bassa del report GA4.

Customizzazione della struttura del report: nell’angolo in alto a destra, esiste la possibilità di accedere alla customizzazione del report di dettaglio che stiamo osservando.

Quindi cliccando sulla “matita” apparirà da destra un menù a scomparsa che ci propone tutte queste modifiche con le quali possiamo liberamente rappresentare graficamente e in righe e colonne, tutte le metriche e/o dimensioni a nostra disposizione. Ovviamente dopo aver riportato le modifiche dovremo salvare per vedere effettivamente le modifiche apportate;

Quindi cliccando sulla “matita” apparirà da destra un menù a scomparsa che ci propone tutte queste modifiche con le quali possiamo liberamente rappresentare graficamente e in righe e colonne, tutte le metriche e/o dimensioni a nostra disposizione.

  • Customizzazione della tabella del report: queste customizzazioni sono meno profonde e impattanti rispetto alle prime due ma sono molto più semplici e veloci da realizzare. Inoltre riguardano solo il report tabellare, la prima la funzione di ricerca di determinati eventi, fonti di traffico e/o altre dimensioni principali mentre la seconda è la funzione di aggiunta di una dimensione secondaria.
    Grazie alla funzionalità di ricerca e ad una dimensione secondaria possiamo, ad esempio, avere un’immediata consapevolezza di quali sono le landing page che ricevono determinate percentuali di scroll. Nell’esempio qui sotto ho ricercato uno specifico cluster di landing page che contengono nel percorso di pagina uno specifica stringa e ho inserito il parametro custom “percent_scrolled” relativo all’evento custom scroll. Ovviamente ho dovuto “censurare” tutti i dati sensibili relativi alla proprietà GA4 del business che stiamo prendendo come esempio.

Nell'immagine, ho ricercato uno specifico cluster di landing page che contengono nel percorso di pagina uno specifica stringa e ho inserito il parametro custom “percent_scrolled” relativo all’evento custom scroll.

Questi sono solo alcuni esempi di personalizzazione dei report standard: il limite è solo rappresentato dalla profondità con cui vuoi analizzare determinati aspetti presenti nei report standard.

Ok, ma come puoi creare report “sartoriali” in base al tuo modello di business e in grado di darti un’immediata consapevolezza sulle metriche fondamentali per il tuo business?

La risposta è: explore! 

Come costruire un report custom adattabile al tuo business

I report “Custom Explore” in Google Analytics 4 (GA4) sono uno strumento avanzato che consente agli utenti di eseguire analisi dettagliate e personalizzate sui dati raccolti, offrendo una maggiore flessibilità rispetto ai report standard. Questo strumento permette agli analisti di creare report altamente personalizzati utilizzando un’interfaccia intuitiva e flessibile.

Abbiamo diverse tipologie di report “Custom Explore” in Google Analytics 4 (GA4) e possiamo crearli accedendo alla sezione “Explore”.

Fra le tante tipologie di report le mie preferite sono 2:

  • Funnel exploration: è la classica visualizzazione degli step del funnel percorso da tutti gli utenti. Si può comporre di metriche relative a numero di utenti per ogni singolo step con il conseguente drop da uno step all’altro e di dimensioni sulle quali distribuire queste metriche per fare ragionamenti su singoli gruppi di utenti;
  • Free form: piena libertà di espressione e di creazione di una reportistica quanto più adatta alle dinamiche del nostro business.

Ovviamente la “gallery” dei report “custom explore” già pronti all’uso è ben fornita per qualunque necessità di analisi, quindi il mio consiglio è di testare i report della gallery per prendere ispirazione per il nostro modello di report ideale.

La “gallery” dei report “custom explore” già pronti all’uso è ben fornita per qualunque necessità di analisi, quindi il mio consiglio è di testare i report della gallery per prendere ispirazione per il nostro modello di report ideale

3+1 guide step-by-step per la costruzione di un report custom adatto al tuo business

Bene, se sei arrivato fino a qui vuol dire che l’argomento ti interessa molto. Voglio quindi regalarti qualche spunto con il quale potrai costruire in autonomia dei modelli efficienti per analizzare una delle metriche più importanti per qualsiasi business online: il conversion rate o tasso di conversione.

Premessa

Prenderemo in considerazione 4 principali tipologie di business:

  • Lead generation;
  • Portale editoriale o blog;
  • Ecommerce;
  • L’ultimo caso mostrerà un modello ibrido che può avere caratteristiche riconducibili ai primi 3 elencati qui sopra.

La base fondamentale per poter applicare ciò che vedremo è:

  • Saper “inquadrare” il proprio business in una delle casistiche elencate;
  • Avere ben chiari gli obiettivi di business: acquisizione lead, clic su link di affiliazione, vendite, ecc.;
  • Aver ben chiara la mappatura del customer journey del proprio business e/o della propria strategia, sia in termini di URL e sia in termini di steps;
  • Avere un account e una conoscenza di base di google tag manager (GTM);
  • Avere un account e una conoscenza di base di GA4;
  • Installare correttamente GTM e GA4;
  • Per comodità riporterò tutte le naming convention (variabili, tag, trigger, impostazioni, ecc.) in inglese. Ti basterà tradurre in italiano o impostare l’account GTM/GA4 in inglese.

Lead generation

I business di lead generation hanno un customer journey più o meno semplice e riconducibile ai seguenti step:

  • L’utente atterra su una landing page;
  • Riempie e invia un form (modulo) con 1 o più campi (email, telefono, nome, cognome ecc.) e atterra su una thank you page dove visualizza un messaggio di ringraziamento.

Quindi l’obiettivo del nostro report sarà quello di restituire una rappresentazione grafico/quantitativa, statisticamente significativa, di tutti gli utenti che percorrono questi 3 steps;

Vediamo come farlo

Primo step: tracciare l’arrivo dell’utente sulla landing page:

In GTM crea una variabile “Regex Table” e inserisci le seguenti impostazioni:

  • Variabile input: Page Hostname. Questa variabile legge il nome host della landing page. Solitamente le landing si caratterizzano per la presenza di un sottodominio all’interno del nome host come ad esempio: l.nomesito.it oppure landing.nomesito.it oppure ln.nomesito.it oppure ancora altri sottodomini impostati specificatamente per le landing pages.
    Non stai utilizzando questo metodo sulle tue landing pages? Se utilizzi un url senza sottodominio per le landing pages, ti conviene impostare come variabile di input una variabile diversa, in grado di leggere l’elemento distintivo per le tue landing pages. Ad esempio se l’url delle tue landing è nomesito.it/landing/esempio-servizio puoi utilizzare come variabile di input page path, la quale andrà a leggere solo il percorso di pagina, nel tuo caso /landing/esempio-servizio.
    Non stai utilizzando nessuna delle due varianti viste qui sopra? Fossi in te inizierei ad implementare una di queste due tecniche di differenziazione URL di landing pages da sito classico. Nel frattempo, se non dovessi usare nessuna delle tecniche proposte qui sopra, inserisci come variabile il Page URL;
  • Pattern: è il pattern regex che GTM cercherà di abbinare alla variabile di input che abbiamo settato nello step precedente (Page Hostname). Ecco come appare nel nostro caso:
    ^https:\/\/landing\.nomesito\.(it|com)
    Non sai cosa sono le regex? Chiedi a chatGPT!
  • Output: è l’output prodotto da GTM dopo aver letto l’hostname ed averlo abbinato con la regex riportata nel punto precedente. Nel nostro caso si tratta di: landing_page.

Riassumendo.
Ecco come appare la variabile “Regex Table” nella prima variante proposta: variabile di input Page Hostname, pattern proposto al secondo punto e output landing_page.
Chiamala “Regex – landing_page”.

Ecco come appare la variabile “Regex Table” nella prima variante proposta: variabile di input Page Hostname, pattern proposto al secondo punto e output landing_page.

In GTM, crea un trigger di tipo pageview che si attiva solo quando la variabile “Regex – landing_page” (creata nello step precedente) è uguale a landing_page. Chiamalo “page_view – landing_page”.

In GTM, crea un trigger di tipo pageview che si attiva solo quando la variabile “Regex - landing_page” (creata nello step precedente) è uguale a landing_page. Chiamalo “page_view - landing_page”.

In GTM crea un tag evento GA4 “landing_page” che si attiva con il trigger “page_view – landing_page”.

In GTM crea un tag evento GA4 “landing_page” che si attiva con il trigger “page_view - landing_page”.

Bene, quando un utente atterrerà sulla tua landing page, attiverà un evento GA4 di nome landing_page, questo sarà il nostro primo step del funnel.

Secondo step: tracciare il lead dopo che l’utente invia con successo il form con i propri dati.

In GTM crea un evento generate_lead che si attiva in corrispondenza della visualizzazione della thank you page. Nel mio caso la thank you page avrà un page path corrispondente a /grazie-offerta/.
Qui trovi un esempio di tag e di trigger:

In GTM crea un evento generate_lead che si attiva in corrispondenza della visualizzazione della thank you page.

Nel mio caso la thank you page avrà un page path corrispondente a /grazie-offerta/.

Terzo step: creiamo un report “custom explore” di tipo funnel in GA4.

Vai in explore → seleziona “funnel exploration” → inserisci i seguenti elementi:

  • Dimensione → nome evento;
  • Canalizzazione aperta → disattivata;
  • Suddivisione → categorie dispositivo;
  • Passaggi → primo step lead e secondo step generate lead.

Otterremo un risultato di questo tipo:

Terzo step: creiamo un report “custom explore” di tipo funnel in GA4.

Qui il dettaglio dei passaggi:

Terzo step: creiamo un report “custom explore” di tipo funnel in GA4. Tutti i passaggi.

Come puoi vedere il risultato finale è una rappresentazione di un funnel di tutti coloro che, con diversi dispositivi, hanno visitato la landing page e hanno inviato correttamente il form facendo scattare l’evento generate_lead.

Sarebbe utile contestualizzare e accompagnare questo tipo di analisi con altri dati: settore/nicchia del business, eventi di tipo scroll, mappe di calore per l’analisi del comportamento utenti in pagina, eventi per rilevare eventuali errori javascript in pagina, ma in questo articolo ci concentreremo principalmente sulla costruzione dei report GA4.

Da qui possiamo iniziare ad approfondire per capire i motivi per i quali gli utenti abbandonano la landing e non arrivano fino alla thank you page.

Ecommerce

Gli ecommerce hanno un customer journey più o meno classico e riconducibile ai seguenti step:

  • L’utente atterra su una pagina prodotto;
  • Aggiunge al carrello il prodotto, inserendo prima quantità e caratteristiche specifiche (varianti colore, taglia, ecc.);
  • Tramite un mini-carrello popup, arriva sulla pagina di inizio checkout;
  • Inserisce i dati di spedizione;
  • Inserisce i dati di pagamento;
  • Completa l’acquisto e arriva su una pagina di ringraziamento.

Il tracciamento di tutti questi eventi è un argomento complesso che varia da piattaforma a piattaforma, quindi ci concentriamo unicamente sulla creazione di un report e-commerce in GA4 tramite “custom exploration”.

Ripercorriamo gli step visti in precedenza, ma in chiave eventi e-commerce.

Primo step: creiamo un report “custom explore” di tipo funnel in GA4.

Vai in explore → seleziona “funnel exploration” → inserisci i seguenti elementi:

  • Dimensione → nome evento;
  • Canalizzazione aperta → disattivata;
  • Passaggi → primo step view_item, secondo step add_to_cart, terzo step begin_checkout, quarto step add_payment_info, quinto step purchase.

Primo step: creiamo un report “custom explore” di tipo funnel in GA4.

Passaggi → primo step view_item, secondo step add_to_cart, terzo step begin_checkout, quarto step add_payment_info, quinto step purchase.

Come puoi vedere il risultato finale è una rappresentazione di un funnel di tutti coloro che, con pagina prodotto, hanno aggiunto al carrello e hanno proseguito fino ad acquistare il prodotto facendo scattare l’evento purchase.

Sarebbe utile contestualizzare e accompagnare questo tipo di analisi con altri dati: settore/nicchia del business, eventi di tipo scroll, mappe di calore per l’analisi del comportamento utenti in pagina, eventi per rilevare eventuali errori javascript in pagina, ma in questo articolo ci concentreremo principalmente sulla costruzione dei report GA4.

Portale editoriale o blog

I portali editoriali o blog hanno un customer journey più o meno classico e riconducibile ai seguenti step:

  • L’utente atterra su una pagina articolo;
  • Clicca su una cta (contenente ad esempio un link di affiliazione ad una piattaforma terza oppure un link che porta alla landing del portale editoriale o blog oppure su una pagina prodotto) e atterra su una pagina che esula dalle logiche dell’articolo e punta a convertire l’utente.

Vediamo come farlo

Primo step: tracciare l’arrivo dell’utente sulla pagina articolo.

In GTM crea una variabile “Regex Table” e inserisci le seguenti impostazioni:

  • Variabile input: Page Path. Questa variabile legge il percorso pagina dell’URL della pagina articolo. Solitamente questi URL si caratterizzano per la presenza di un percorso pagina all’interno del quale troviamo elementi come: /blog/ oppure /articolo/.
    Non stai utilizzando nessuna delle due varianti viste qui sopra? Facci sapere nei commenti quale stai utilizzando e ti daremo degli input utili per capire come ottimizzare questa dinamica di tracking sul tuo blog;
  • Pattern: è il pattern regex che GTM cercherà di abbinare alla variabile di input che abbiamo settato nello step precedente (Page Path). Ecco come appare nel nostro caso:
    ^https:\/\/nomesito\.(it|com)\/articolo\/?.*$
    Non sai cosa sono le regex? Chiedi a ChatGPT!
  • Output: è l’output prodotto da GTM dopo aver letto l’hostname ed averlo abbinato con la regex riportata nel punto precedente. Nel nostro caso si tratta di: pagina_articolo.

Riassumendo.
Ecco come appare la variabile “Regex Table” nella prima variante proposta: variabile di input Page Path, pattern proposto al secondo punto e output pagina_articolo. Chiamala “Regex – pagina_articolo”.

Ecco come appare la variabile “Regex Table” nella prima variante proposta: variabile di input Page Path, pattern proposto al secondo punto e output pagina_articolo. Chiamala “Regex - pagina_articolo”.

In GTM crea un trigger di tipo pageview che si attiva solo quando la variabile “Regex – pagina_articolo” (creata nello step precedente) è uguale a pagina_articolo. Chiamalo “page_view – pagina_articolo”.

In GTM crea un trigger di tipo pageview che si attiva solo quando la variabile “Regex - pagina_articolo” (creata nello step precedente) è uguale a pagina_articolo. Chiamalo “page_view - pagina_articolo”.

In GTM crea un tag evento GA4 “pagina_articolo” che si attiva con il trigger “page_view – pagina_articolo.

In GTM crea un tag evento GA4 “pagina_articolo” che si attiva con il trigger “page_view - pagina_articolo.

Secondo step: tracciare il seguente step, dopo che l’utente clicca con successo su una CTA (contenente ad esempio un link di affiliazione ad una piattaforma terza oppure un link che porta alla landing del portale editoriale o blog oppure su una pagina prodotto) e atterra su una pagina che esula dalle logiche dell’articolo e punta a convertire l’utente.

In questo contesto dinamico e molto variabile, affido a te il compito di decidere cosa può essere meglio per il tuo business in base allo step successivo al clic sulla CTA.

Bonus: business ibridi

Moltissime volte capita di dover analizzare business ibridi con customer journey molto strutturati.

Qui possiamo ripercorrere gli step visti in precedenza per dar vita ad un tracking e ad una rappresentazione in GA4 totalmente personalizzata in base alle necessità del business in oggetto.

È solo questione di esercizio e pratica con gli strumenti GTM e GA4.

Il mio consiglio è quello di semplificare al massimo il tracciamento degli eventi e di semplificare anche la creazione e lettura del report GA4.

Quindi in questo senso e ponendo il caso che stiamo trattando un business composto da un blog che può portare alla lead generation per la newsletter e/o alle pagine prodotto per l’acquisto dei prodotti consigliati negli articoli del blog, gli step sono molto simili a quanto visto in precedenza:

  • Analisi e mapping del customer journey atteso;
  • Tracking del customer journey atteso;
  • Visualizzazione separata del customer journey atteso sotto forma di funnel: un funnel per la parte editoriale separato dal funnel dedicato alla parte di lead generation e/o di ecommerce;
  • Visualizzazione unificata del customer journey atteso, ponendo l’attenzione sul passaggio dalla pagina articolo allo step di lead generation e/o di ecommerce.

Considerazioni finali

In sintesi, i report “Custom Explore” in GA4 rappresentano uno strumento potente che offre agli utenti la possibilità di esplorare, analizzare e visualizzare i dati in modo altamente personalizzato e dettagliato, consentendo una migliore comprensione del comportamento degli utenti e delle performance del business preso in considerazione.

Ad oggi, “Custom Explore” in GA4 restituisce l’80% dei report e visualizzazione dei dati di cui di base qualunque business ha bisogno.
Sta a noi saperli mappare, costruire, interpretare e raccontare nella forma e nella modalità più adatta al business e all’interlocutore con cui ci stiamo confrontando.

Scritto da:
Giovanni Fabbrocino

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