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Questa è la traduzione dell'articolo Beyond Goals: Site Search Analytics from the Bottom Up di Lou Rosenfeld, pubblicato originariamente su A List Apart il 22 Settembre 2009. La traduzione viene qui presentata con il consenso dell'editore (A List Apart Magazine) e dell'autore.

Avinash Kaushik ha dimostrato che l'analisi della ricerca sul sito è un potente strumento che potete usare per comprendere a livello quantitativo quelli che sono gli intenti dei visitatori. In questo tipo di analisi, come in tutti gli ambiti della web analytics, potete lavorare secondo un approccio che possiamo definire top-down. Iniziando da metriche chiare e misurabili basate sugli obiettivi della vostra organizzazione, potete compiere analisi comparative e continue ottimizzazioni dei contenuti e del design del vostro sito.

L'analisi guidata dagli obiettivi è straordinariamente utile, ma in questo articolo useremo un altro approccio, che definiremo bottom-up: poggia sull'analisi dei pattern e dei fallimenti nelle azioni degli utenti per aiutarvi a comprendere i loro comportamenti da un punto di vista qualitativo.

Tocca a voi scoprire il comportamento degli utenti

Piuttosto che misurare le performance in base agli indicatori di performance (KPI), in un'analisi di tipo bottom-up, voi "giocate" con i dati per portare alla luce ciò che è inaspettato: pattern interessanti relativi ai modi in cui le persone cercano sul vostro sito e strani indicatori che possono insegnarvi cose nuove sui vostri clienti. Per esempio, se siete produttori di stampanti, potreste essere sorpresi nell'apprendere che le query di ricerca più comuni sono per i driver delle stampanti e non per informazioni sui prodotti. Una volta che avrete compreso che i clienti attuali cercano di più dei potenziali clienti, potreste drasticamente modificare i contenuti del sito su cui investite di più.

Per comprendere l'intento di un cliente, l'analisi bottom-up è importante quanto quella top-down, e per almeno due ragioni:

1. L'analisi trae sempre beneficio quando svolta da diverse prospettive. Nessuna singola prospettiva è di per sé completa e autorevole; l'analisi bottom-up è un'altra lente con cui osservare e trarre conclusioni rispetto ai vostri dati.
2. L'analisi top-down significa misurare solo obiettivi noti. L'analisi top-down non anticipa ciò che è ignoto, dal momento che il vostro sito, il vostro business, i vostri clienti e il mondo stesso cambiano di continuo. Senza analisi bottom-up non riuscirete a portare a luce elementi importanti che non sono legati a obiettivi specifici.

Inoltre, ci sono occasioni in cui avrete bisogno di basarvi su un'analisi bottom-up perché quella top-down non funziona. Ecco alcuni esempi:

• Un sito potrebbe non avere obiettivi chiari e definiti. Per esempio, il management potrebbe non essere in grado di articolare gli obiettivi dell'azienda.
• Un certo obiettivo potrebbe non essere misurabile. Potrebbe essere difficile generare utili KPI per il vostro sito personale, il sito della scuola di vostra figlia, etc.
• Potrebbe non essere possibile effettuare la misurazione. Può darsi che non ci sia la disponibilità di un software di analytics, di tempo o di personale esperto.

In questo potrebbe essere d'aiuto l'analisi bottom-up: l'analisi dei pattern ci fa scoprire specifiche tendenze nei tipi di informazione che gli utenti vogliono; l'analisi dei fallimenti ci aiuta a identificare quegli errori di progettazione che è meglio correggere al più presto. Iniziamo dunque.

Fare query sulle vostre query di ricerca

L'analisi bottom-up è più facile di quello che si possa pensare. Quello che si va a fare è un esame dei dati secondo diverse modalità, per poi attendere che emergano pattern e indicatori interesanti. Per esempio, esaminiamo le 50 query di ricerca più comuni e usate. Potete suddividerle in categorie in base agli argomenti, oppure in base ai tipi di documento? Potete suddividerle in categorie in base ad altri fattori?

È una cosa davvero semplice. Non bisogna padroneggiare al meglio Excel e le sue formule più complicate, non c'è bisogno di una laurea in statistica. Basta scavare un po' a fondo e divertirsi. Potete iniziare con i rapporti di base del vostro software di web analytics, oppure importando i vostri dati grezzi in Excel. Mentre "giocate" con le informazioni, ponete ai vostri dati domande di questo tipo:

1. Quali sono le query uniche più frequenti?
2. Sono frequenti le query che generano risultati di qualità?
3. Quali sono i tassi di click-through per ciascuna query frequente?
4. Quali sono i risultati più cliccati per query?
5. Quali query frequenti ottengono 0 risultati?
6. Quali sono i referrer per le query più frequenti?
7. Quali query portano a trovare documenti importanti?
8. Quali pattern interessanti emergono in genere?

Queste domande di base sono rilevanti per qualunque sito e le risposte vi condurranno spesso a porvi ulteriori e conseguenti domande specifiche per il vostro sito e i vostri utenti. Sono la guida ideale mentre vi confrontate con megabyte su megabyte di dati sulle ricerche. E vi aiuteranno nei passi successivi: l'analisi dei pattern e l'analisi dei fallimenti.

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