Intervista a Fred Pike, amministratore delegato di Northwoods

Continuiamo la nostra rubrica Expert Opinion e oggi presentiamo alla vostra attenzione un'intervista con Fred Pike , un presentatore esperto e blogger sugli argomenti di Google Analytics, Google Analytics 4 e Google Tag Manager. Fred è amministratore delegato di Northwoods , un'agenzia digitale e un negozio di sviluppo software. Allo stesso tempo, da anni tiene corsi tecnici in MeasureSchool, SDEC, ecc., oltre a creare tre corsi video online per CXL Institute.

Come sempre, ecco gli argomenti principali per la navigazione:

Sono un amministratore delegato di Northwoods, un'agenzia digitale e un negozio di sviluppo software a Milwaukee, nel Wisconsin.

Dirigo anche l'area pratica di Google Analytics/Google Tag Manager di Northwoods. In un certo senso, devo incolpare Peep Laja di CXL per questo. Anni fa, ho frequentato il suo corso CRO. Ho appreso immediatamente che la mia comprensione di Google Analytics, che ritenevo sofisticata, era in realtà terribile.

Questo mi ha portato a un corso di Google Analytics che mi ha cambiato la vita da Jeff Sauer a Data Driven U. La lezione di Jeff, a sua volta, mi ha portato alla lezione di Julian Juenemann Google Tag Manager alla Measure School , un'altra svolta che mi ha cambiato la vita.

Tutto quanto sopra, oltre ai corsi, ai blog, ai contributi e alle amicizie di Simo Ahava , Julius Fedorivicius e Brian Clifton , ha portato ad anni di lavoro con i clienti sulle implementazioni di Google Analytics e Google Tag Manager, un lavoro che amo.

Innanzitutto la curiosità. Il desiderio di scoprire perché certe cose accadono. Cosa li ha causati? Riesci a misurare, anche approssimativamente, cause ed effetti? Agisci su quella curiosità. Immergiti nei dati e ottieni risposte.

Secondo, l'umiltà. Mettiti comodo con l'idea di non conoscere tutte le risposte. Impara dagli altri. Guarda cosa stanno facendo.

I migliori corsi che ho seguito mi fanno sentire come se fossi seduto accanto a maestri del mestiere mentre condividono le conoscenze, sia in lezioni esplicite che lasciandomi sbirciare alle loro spalle mentre fanno le loro cose.

Terzo, la comunicazione. Sia che stia spiegando le cose a un cliente o progettando una classe, mi sforzo di comunicare chiaramente le mie domande, i miei risultati, le mie ipotesi e le mie conclusioni. Quello che so non ha molta importanza se non posso trasmettere quella conoscenza ad altre parti rilevanti. Una buona comunicazione può richiedere tempo. Ho riletto le mie email prima di inviarle. Quando registro un corso, mi aspetto di dedicare circa un'ora a lavorare su ogni minuto di contenuto finale. Vuoi far passare il tuo messaggio? Rivedere. Quindi rivedi un po' di più.

Dedico molto tempo, tutto ciò che è necessario, ad assicurarmi che le mie implementazioni di GA e GTM siano corrette e a raccogliere i dati più puliti possibili.

La maggior parte dei miei errori ha a che fare con il non controllare il mio lavoro con sufficiente attenzione. Una volta ho impostato un filtro IP sull'account di un cliente e ho aggiunto una pipe aggiuntiva (|) alla fine del mio filtro RegEx, che ha bloccato TUTTO il traffico verso la proprietà GA. Questo era per un grande cliente internazionale. Fortunatamente (ma imbarazzante), dopo tre giorni di assenza di traffico in GA, il cliente mi ha chiesto cosa stesse succedendo. Ovviamente, avevamo una visione grezza impostata, quindi avevamo ancora un'idea decente di ciò che era successo. Ma ancora, quella svista mi perseguita.

Un altro esempio: testare le modifiche in GTM, impostare tutto e poi dimenticare di pubblicare il contenitore.

Continuo a pensare a quel detto: se non hai tempo per farlo bene, quando avrai tempo per aggiustarlo? Quindi cerco consapevolmente di prendermi il mio tempo, assicurarmi che sia giusto e testare il cambiamento dopo che è stato pubblicato.

Ho letto su questo più di quanto l'abbia incontrato. Potrebbe essere solo raro nel mercato delle PMI che serviamo principalmente, ma anche tra i nostri clienti più grandi, analisti e team di marketing generalmente comunicano bene. I marketer con cui lavoriamo tendono ad essere abbastanza tecnici. Di solito capiscono gli analisti.

Amen per due di loro. La scarsa qualità dei dati mi fa passare così tanto tempo in anticipo a sudare i dettagli sulla raccolta dei dati (vedi domanda 3).

È difficile ottenere informazioni pertinenti: ecco perché odio i dashboard senza un certo livello di analisi.

Un esempio recente: uno dei festival musicali con cui collaboriamo ha un programma di eventi, con una barra di ricerca esclusiva per quel programma, a parte la casella di ricerca generale del sito web. Abbiamo catturato i termini di ricerca che le persone hanno inserito in quella casella di ricerca del programma e abbiamo trovato una straordinaria gamma di cercatori di varianti e ortografie alternative inseriti per uno degli headliner del festival. Il nome è un po' controintuitivo, in termini di ortografia. Quindi che si fa? Dannazione, è meglio avere un motore di ricerca in logica fuzzy/variante nel programma, per restituire risultati utili agli acquirenti di biglietti.

Non sono così sicuro che i rapporti ad hoc siano troppo difficili. Dipende dal tipo di marketer. I veri esperti di marketing digitale hanno la curiosità (vedi domanda 1) e una conoscenza sufficiente degli strumenti di analisi e reportistica per gestire report ad hoc. Questa formazione non è difficile da trovare o difficile da completare. In un mese o due, puoi sviluppare abilità decenti. E cavolo, se non altro, dovrebbero usare OWOX! :-)

Ancora una volta (vedi domanda 3), assicurati che l'implementazione iniziale ti fornisca dati buoni e puliti.

Per GA3 (Universal Analytics), la creazione di un'ampia serie di eventi GA (categoria/azione/etichetta) che siano chiari, ben strutturati e che catturino le interazioni chiave dell'utente sul sito può essere un compito formidabile, ma necessario . Gli eventi in GA3 sono il cuore e l'anima di una grande realizzazione; senza di loro, hai un set di dati piuttosto generico.

Per GA4, la sfida consiste nel capire come acquisire le stesse interazioni chiave dell'utente, ma nel modello evento/parametro GA4. Ciò significa utilizzare il più possibile gli eventi di misurazione avanzata o consigliati e i parametri esistenti. (Questo è stato l'argomento della mia presentazione a MeasureSummit , il 1 ottobre 2021.)

Il campo è immaturo e in rapida evoluzione e il tasso di cambiamento non rallenterà nel prossimo futuro. Gli analisti con una profonda conoscenza in una o due aree, ma che rimangono aperti e adattabili, saranno molto richiesti. Se tendi a resistere al cambiamento, trova un'altra linea di lavoro.

Sospetto che nella maggior parte dei casi scalfiamo a malapena la superficie di ciò che i nostri strumenti possono fare. Se non stiamo nemmeno facendo un buon lavoro con la raccolta dei dati ora, perché preoccuparsi di un futuro senza cookie?

Tempo fa ho tenuto una masterclass sulle estensioni di Chrome agli studenti di Data Driven U . Ho parlato di FAST — Il fantastico test di sniffing di Fred. Non devo nemmeno entrare nella proprietà di GA per avere un buon odore. In meno di cinque minuti, posso determinare il livello di sofisticazione di una configurazione GA rispondendo ad alcune domande:

• Stanno usando dimensioni personalizzate? (Il 99%+ dei siti Web non lo fa.)

• Se si tratta di un sito di e-commerce, tracciano correttamente l'aggiunta al carrello e la rimozione dal carrello? (Circa un tasso di errore dell'80% alla rimozione dal carrello.)

• Sono visualizzazioni di pagina a doppio conteggio? (Il 10-15% dei siti lo fa.)

• Stanno monitorando i collegamenti in uscita e i file scaricati? (Non riesce per il 60-70% di tutti i siti GA3.)

• Che tipo di interazioni dell'utente stanno monitorando, se ce ne sono? (50-60% non ne traccia.)

Assicurati che i dati siano raccolti correttamente! :-)

Sto facendo un bel po' con GA4. Abbiamo impostato il doppio tagging sulla maggior parte degli account cliente che tocchiamo (stiamo eseguendo GA3 e GA4). Attualmente sono coinvolto in un grande progetto per un'università, poiché spostiamo tutte le oltre 30 proprietà in GA4.

Mi piace molto di GA4, in particolare le misurazioni avanzate che sono attive per impostazione predefinita e la struttura dei dati dell'e-commerce più pulita. Ma mancano ancora alcune cose. È importante configurare GA4, ma esito ancora a consigliarlo come analisi unica.

I dati sono incompleti ora; sarà incompleto in futuro, ed è sempre stato incompleto. Scopriamo le cose e ci arrangiamo.

Mikko Piippo , un analista digitale in Finlandia, mi ha fornito forse la migliore prospettiva sulla raccolta e l'analisi dei dati. Mi ha davvero aiutato a smettere di catastrofizzare.

Mikko ha studiato storia medievale. Durante una colazione di SuperWeek, ha spiegato che anche senza i dati minuto per minuto di quel periodo, sappiamo ancora molto sull'epoca medievale e le nostre conoscenze continuano ad espandersi. Penso che sarà vero anche nel nostro campo!

Andiamo con Mikko Piippo!

Oh cavolo, vedo che l'hai già intervistato. Che ne dici di Ahmad Kanani?

Se vuoi diventare un eccellente specialista in analisi, ricorda queste cose: resta curioso (non smettere mai di scoprire perché certe cose accadono), mettiti comodo con l'idea di non conoscere tutte le risposte e prenditi il ​​tuo tempo per testare, ricontrolla e assicurati di aver fatto tutto bene.

Apprezziamo davvero le risposte oneste di Fred e la condivisione della sua esperienza. Ci auguriamo che questa intervista sia stata utile e che vi siate divertiti a leggerla.

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