L’ Analisi Comparativa Multidimensionale, permette di esaminare simultaneamente più dimensioni, esempio i tipi di dispositivi, e le loro prestazioni rispetto a diverse metriche chiave. Questo metodo offre una panoramica comprensiva e immediata delle performance, evidenziando le aree di forza e quelle di miglioramento. Utilizzando mappe di calore per rappresentare i dati, possiamo non solo catturare variazioni significative tra differenti dimensioni, ma anche identificare tendenze e correlazioni in modo visivo e intuitivo.

Standardizzazione dei dati

L’approccio si basa su tecniche di standardizzazione dei dati, come la scalatura delle metriche a media zero e varianza unitaria, permettendo un confronto equo tra variabili che altrimenti non sarebbero direttamente confrontabili a causa delle loro diverse scale di misura. Questo metodo facilita la rilevazione di anomalie, l’identificazione di modelli comportamentali per tipo di dispositivo e l’ottimizzazione delle strategie in base a dati concreti.

Il “punto di riferimento” (o la “media”) corrisponde alla media calcolata su tutte le osservazioni disponibili per ciascuna metrica, che dopo la standardizzazione diventa zero. Quindi, gli scostamenti da questo punto centrale forniscono un’indicazione immediata di come ciascun tipo di dispositivo si comporti rispetto alla media generale delle metriche analizzate.

Strumenti analitici

Tramite l’analisi dei dati raccolti e memorizzati in BigQuery, siamo in grado di estrarre metriche significative che riflettono il comportamento degli utenti su diversi dispositivi. Successivamente, applicando tecniche di elaborazione e visualizzazione dei dati in Python, creiamo mappe di calore che rappresentano queste metriche in maniera intuitiva.

Il processo in Python segue alcuni passaggi chiave per l’analisi e la visualizzazione dei dati:

1. Preparazione dei Dati: Inizia con il caricamento dei dati da BigQuery. Viene poi applicata una pulizia preliminare che rimuove eventuali valori mancanti e normalizza il testo (se necessario).
2. Standardizzazione e Raggruppamento: I dati vengono standardizzati utilizzando tecniche come lo Scaling per assicurare che le diverse metriche siano paragonabili. Successivamente, vengono raggruppati in base a specifiche categorie di interesse, come il tipo di dispositivo.
3. Calcolo delle Metriche: Per ciascun gruppo (ad esempio, per tipo di dispositivo), calcoliamo le metriche chiave come la durata media della sessione, il tasso di conversione, ecc. Questo ci dà un’idea del comportamento e delle prestazioni per ciascun segmento di utenti.
4. Analisi e Visualizzazione: Utilizziamo strumenti di visualizzazione come matplotlib e seaborn per creare mappe di calore o altri grafici che mostrano in modo chiaro e intuitivo le prestazioni relative di ciascun dispositivo rispetto alle varie metriche. Questo facilita l’identificazione rapida delle tendenze, dei punti di forza e delle aree di miglioramento.
5. Esportazione dei Risultati: I risultati dell’analisi possono essere esportati in formati come CSV o immagini, per essere condivisi o integrati in report.

Attraverso questo processo, Python agisce come un potente motore di elaborazione e analisi, consentendo di trasformare grandi set di dati grezzi in informazioni utili e comprensibili, pronte per guidare decisioni di business strategiche.

Rappresentazione grafica dell’analisi comparativa multidimensionale

Ecco il risultato dell’elaborazione: una mappa di calore che offre una panoramica visiva e dettagliata di comparazione tra dispositivi desktop, mobile, tablet.

Analizzando la mappa di calore notiamo, ad esempio, che:

1. Durata della Sessione (average_session_duration): Gli utenti Desktop mostrano il maggior tempo di permanenza sul sito (scostamento positivo rispetto alla media), seguiti da quelli che utilizzano Tablet. Questo può suggerire che il sito è particolarmente ben ottimizzato per l’uso su computer, oppure che gli utenti Desktop sono più inclini a navigare più a lungo, forse per acquisti complessi o ricerca approfondita.
2. Tasso di Rimbalzo (bounce_rate): Il tasso di rimbalzo è significativamente più alto per gli utenti che accedono tramite Smart TV, seguito da quelli su Desktop. Questo potrebbe indicare che il contenuto o l’interfaccia utente potrebbero non essere ottimizzati per la visualizzazione su grandi schermi o che gli utenti di Smart TV potrebbero avere intenzioni differenti rispetto a quelli su altri dispositivi.
3. Tasso di Conversione (conversion_rate): Il tasso di conversione è negativo per tutti i tipi di dispositivi, indicando che c’è spazio per miglioramenti. Tuttavia, gli utenti su Desktop mostrano uno scostamento meno negativo rispetto agli altri, suggerendo che potrebbero essere più propensi all’acquisto o che l’esperienza utente su questo dispositivo sia relativamente migliore.

Qualche considerazione sulle metriche negative

Quando tutti gli indicatori sono negativi, come nel caso del totale degli acquisti (total_purchases) e del tasso di conversione (conversion_rate), può indicare diverse situazioni o tendenze nell’ambito delle interazioni degli utenti con il sito web o l’applicazione. Vediamo alcune spiegazioni possibili:

1. Prestazioni sotto le aspettative: Se la media utilizzata come punto di riferimento è molto alta, gli scostamenti negativi possono riflettere delle prestazioni inferiori alle aspettative. Questo non significa necessariamente che non ci siano acquisti o conversioni, ma che questi sono inferiori alla media prevista o desiderata.
2. Barriere all’acquisto o alla conversione: Potrebbero esserci elementi del sito web che creano ostacoli all’acquisto o alla conversione. Questi possono includere problemi di navigazione, lunghezza eccessiva dei processi di checkout, mancanza di fiducia o percezione negativa del brand, prezzi non competitivi, o un’offerta di prodotti o servizi non allettante.
3. Dati stagionali o temporanei: Le prestazioni negative potrebbero riflettere un periodo specifico di tempo analizzato. Ad esempio, fuori stagione o in momenti dell’anno meno favorevoli per gli acquisti nel settore specifico del sito web.
4. Impatto delle piattaforme: Diversi dispositivi possono influenzare il comportamento d’acquisto degli utenti. Gli utenti mobile, ad esempio, potrebbero essere più inclini a navigare piuttosto che ad acquistare rispetto agli utenti desktop, portando a scostamenti negativi più marcati per gli acquisti e le conversioni su quei dispositivi.

In ogni caso, l’analisi di dati negativi non deve essere vista solo come un segnale di allarme, ma come un’opportunità per investigare ulteriormente e migliorare le strategie di coinvolgimento, conversione e fedeltà degli utenti.

In conclusione, da questi insights possiamo decidere di ottimizzare ulteriormente il sito web per dispositivi mobili e desktop, o di indagare le ragioni specifiche dei comportamenti degli utenti su ciascun dispositivo per implementare strategie mirate di marketing.