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Gioia Visani Web Analytics Eba2009

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"Web Analytics: performance marketing e cultura dell'analisi" Presentazione di Gioia Visani di çBi IconMEdialab

Published in: Business, Technology
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Gioia Visani Web Analytics Eba2009

  1. 1. Web Analytics performance marketing e cultura dell’analisi EBA Forum – 28 maggio 2009
  2. 2. Agenda 1. Il quadro generale 2. La cultura dell’analisi 3. Portare la WA in azienda
  3. 3. Il quadro generale
  4. 4. Because its purpose is to create a customer, the business has two – and only two – functions: marketing and innovation. Marketing and innovation create value; all the rest are costs. - Peter Drucker, 1977
  5. 5. I trend on line • La rivoluzione del consumatore • Il passaggio da offline a online marketing • La costruzione (e distruzione) instantanea del brand • I rich media e la varietà infinita
  6. 6. I trend on line • La rivoluzione del consumatore • Il passaggio da offline a online marketing • La costruzione (e distruzione) instantanea del brand • I rich media e la varietà infinita
  7. 7. I trend on line • La rivoluzione del consumatore • Il passaggio da offline a online marketing • La costruzione (e distruzione) istantanea del brand • I rich media e la varietà infinita
  8. 8. I trend on line • La rivoluzione del consumatore • Il passaggio da offline a online marketing • La costruzione (e distruzione) istantanea del brand • I rich media e la varietà infinita
  9. 9. However beautiful the strategy, you should occasionally look at the results. - Sir Winston Churchill
  10. 10. Performance marketing
  11. 11. La cultura dell’analisi
  12. 12. Com’è un’azienda data-driven? 1. Utilizza obiettivi di business per guidare il processo decisionale 2. Non si affida alle intuizioni 3. Investe sugli obiettivi di business 4. Implementa uno standard di obiettivi individuali 5. Segmenta gli utenti sulla base dei loro bisogni e del loro valore Jason Burby & Shane Atchison - 2007
  13. 13. Com’è un’azienda data-driven? 1. Utilizza obiettivi di business per guidare il processo decisionale 2. Non si affida alle intuizioni 3. Investe sugli obiettivi di business 4. Implementa uno standard di obiettivi individuali 5. Segmenta gli utenti sulla base dei loro bisogni e del loro valore
  14. 14. Com’è un’azienda data-driven? 1. Utilizza obiettivi di business per guidare il processo decisionale 2. Non si affida alle intuizioni 3. Investe sugli obiettivi di business 4. Implementa uno standard di obiettivi individuali 5. Segmenta gli utenti sulla base dei loro bisogni e del loro valore
  15. 15. Com’è un’azienda data-driven? 1. Utilizza obiettivi di business per guidare il processo decisionale 2. Non si affida alle intuizioni 3. Investe sugli obiettivi di business 4. Implementa uno standard di obiettivi individuali 5. Segmenta gli utenti sulla base dei loro bisogni e del loro valore
  16. 16. Com’è un’azienda data-driven? 1. Utilizza obiettivi di business per guidare il processo decisionale 2. Non si affida alle intuizioni 3. Investe sugli obiettivi di business 4. Implementa uno standard di obiettivi individuali 5. Segmenta gli utenti sulla base dei loro bisogni e del loro valore
  17. 17. Portare la WA in azienda
  18. 18. Operativamente… 1. Scrivete il vostro “libro bianco” della web analytics 2. Coltivate i vostri talenti 3. Costruite un’architettura tecnologica coerente
  19. 19. Coinvolgete ogni area del business nel vostro processo
  20. 20. Il “libro bianco” 1. Non pensate : “l’analisi web è semplice” 2. Non date nulla per scontato 3. Prendetevi tutto il tempo per definire e implementare un processo di analytics centrato sul business 4. Correggete e integrate continuamente il processo che avete definito
  21. 21. Sviluppate talenti vostri
  22. 22. Il vostro team 1. Web analyst 2. web analytics passionate 3. Analytical management
  23. 23. Costruite la vostra architettura tecnologica
  24. 24. Un esempio di dashboard mensile
  25. 25. Un esempio di dashboard dei KPI del tasso di conversione ecommerce: 109.38 %
  26. 26. L’approccio LBI IconMedialab 1 Obiettivi di business e KPI 2 Web Analytics Team e processo: il libro bianco 3 L’architettura tecnologica 4 Definizione delle dashboard 5 Forecast ROI 6 Monitoraggio, analisi e raccomandazioni 7 Implementazione modifiche e verifica obiettivi/KPI
  27. 27. quanto costa? how much? wie viel? combien ça coûte? ¿ cuanto cuesta? πόσο κάνει;
  28. 28. Domande?
  29. 29. Grazie per l’attenzione Gioia Visani LBI IconMedialab - Milano +39 02 480421 gioia.visani@iconmedialab.it

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