Analytics: 3 modi per misurare al meglio le attività di marketing

Misurare i risultati di un’ attività di marketing costituisce un tassello fondamentale della strategia perché è ciò che ci consente di valutarne l’efficacia e decidere se e come replicarla. Molti professionisti, però, commettono degli errori in questa fase molto delicata.

Avinash Kaushik, Head of Strategic Analytics di Google, ci da 3 suggerimenti per misurare i dati in maniera corretta:

1. Contestualizzare le metriche

Spesso i marketer si compiacciono dei risultati della loro ultima campagna dicendo, ad esempio, che ha ricevuto 10.000 impressioni on-target, oppure che il suo video di 6 secondi ha ottenuto una percentuale di completamento del 60%.

In questi casi, la domanda da farsi è: “Che cosa vogliono dire tutte queste cifre? Sono positive o negative? Dovremmo andarne fieri o cercare di capire che cosa è andato storto?”

Ecco perché il mio primo suggerimento è:

a) fornire sempre il contesto delle metriche. Sono molti i modi in cui possiamo farlo e il più semplice consiste nell’utilizzare i benchmark di settore.

Affermare che “il video di 6 secondi ha ottenuto una percentuale di completamento del 60%” non vuol dire molto. Al contrario, la frase: “il video di 6 secondi ha ottenuto una percentuale di completamento del 60%, a fronte di un benchmark di settore dell’81%” ha un significato molto diverso! Fornire il contesto ci aiuta a capire davvero il risultato di un’attività e migliorarne il rendimento in futuro;

b) possiamo contestualizzare i dati anche rispetto ai risultati interni. Ad esempio, se l’ultima campagna email ha ottenuto un tasso di apertura medio del 20%, possiamo fissare un obiettivo del 23%. Quindi, dire che “il tasso medio di apertura nel febbraio 2020 è stato del 25%, rispetto a un obiettivo del 23%” è un modo per dimostrare di aver raggiunto un ottimo risultato!

c) un’altra informazione di contesto ideale riguarda il costo. Supponiamo che le nostre pagine di destinazione dinamiche, basate sul machine learning, abbiano generato 1,5 milioni di engaged view in un mese rispetto al solo milione raggiunto dalle vecchie pagine di destinazione statiche. È una cosa di cui andare fieri, giusto? Vediamo cosa accade se aggiungiamo il contesto: dopo aver calcolato i costi di sviluppo e manutenzione, scopriamo che le nuove pagine dinamiche hanno un costo per engaged view pari a 5 Euro mentre per quelle statiche il costo era solo di 1 Euro. Ecco la potenza del contesto: è un modo che ci aiuta a prendere decisioni più oculate.

2. Non commettere errori banali nei report

Il compito degli analisti di marketing è quello di tradurre dati altamente complessi in affermazioni semplici. Eppure può succedere di fare errori grossolani e facilmente evitabili. Ecco cosa bisogna assolutamente evitare secondo Avinash Kaushik:

a) non inserire nei report le sole percentuali. Dire che la nuova campagna digital ha portato un aumento del 100% nelle iscrizioni è un’informazione è pressoché inutile. Il numero degli iscritti è salito da 100 a 200 o da 10.000 a 20.000? C’è una bella differenza a riguardo.

Inserire le sole percentuali nei report, senza inserire cifre di riferimento, è un errore. Nel migliore dei casi, suggerisce che ci manca una conoscenza di base dei dati e del ruolo che giocano nel processo decisionale. Nel peggiore dei casi, ci fa sembrare disonesti, come se cercassimo di utilizzare i dati per dipingere un quadro più roseo di quello che sia in realtà.

Il segreto consiste nell’associare alle percentuali le cifre più rilevanti;

b) il secondo consiglio consiste nell’assicurare che i report non contengano ordini di grandezza misti. Facciamo un esempio di un’analisi che contiene la seguente tabelle di metriche: nella colonna delle entrate, le cifre sono 12,3 Mln, 3,5 Mln, 145.000, 2,0 Mln, 12.000, 674.000. Quasi ogni numero è espresso utilizzando una grandezza diversa. Ciò significa che chi legge il rapporto deve fare altri calcoli per interpretare i dati. L’approccio ideale è il seguente: 12,3 Mln, 3,5 Mln, 0,15 Mln, 2,0 Mln, 0,01 Mln, 0,67 Mln.

Ogni cifra è allineata allo stesso ordine di grandezza, in modo che sia più facile confrontare i dati e ridurre il carico di elaborazione.

Ecco un altro esempio. Tutti guardiamo i video di YouTube. Se osserviamo le cifre relative a quanti utenti hanno gradito o meno questo video, vediamo che sono riportate con ordini di grandezza diversi:

In un certo senso, le cifre danno più peso al feedback negativo e sono fuorvianti. Se invece i “Mi piace” e i “Non mi piace” fossero sullo stesso ordine di grandezza, ad esempio 15k e 0.8k, il quadro sarebbe molto più veritiero.

Il modo in cui scegliamo di presentare i dati ha un notevole impatto perché attira l’attenzione su un aspetto piuttosto che su un altro. La prossima volta che presentiamo i risultati di una campagna al nostro cliente o direttore marketing, fate in modo che i dati nel report siano allineati sullo stesso ordine di grandezza, suggerisce Avinash Kaushik.

3. Lasciarsi guidare dai dati 

Dedichiamo molto tempo a pianificare e perfezionare una campagna di marketing. Abbiamo implementato un piano di misurazione, che definisce KPI, target e segmenti. Di solito il passo successivo consiste nel lanciare la campagna e aspettare fino alla sua conclusione per capire che cosa è successo. Ma si tratta di un grosso errore.

Le campagne di marketing digitale producono grandi quantità di dati sin dall’inizio. Questa regola vale sempre più anche per le campagne televisive e a mezzo stampa. Questo significa che possiamo iniziare a trarre preziose informazioni sin dal lancio della campagna e introdurre variazioni e ottimizzazioni per far rendere di più il nostro investimento.

Se non modifichiamo il 60% delle creatività, del targeting e del budget sulla base di quanto appreso dal primo 30% della spesa sostenuta, significa che non abbiamo capito come funziona. A dire il vero, forse dobbiamo proprio ripartire da zero.

Non è sempre facile creare team e definire processi che garantiscano agilità sufficiente per imparare e  di adattarsi sul momento. Ma è fondamentale se pensiamo all’impatto enorme che potrebbe avere sulla profittabilità della propria strategia di marketing.

Conclusioni

Se vogliamo ottimizzare la nostra attività di inserzionisti, dobbiamo essere in grado di capire meglio l’impatto del nostro lavoro e imparare a comunicarlo in modo adeguato. Per ottenere questo risultato, dobbiamo migliorare il modo in cui misuriamo l’efficacia del marketing sulla nostra azienda, per capire se la fa progredire o ne frena lo sviluppo. Se seguiremo questi tre suggerimenti potremo creare un vantaggio competitivo per la nostra azienda.

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Fonte: ThinkWithGoogle

 

 

 

 

Bounce Rate vs Exit Rate: differenze e giusto calcolo

Spesso i marketer hanno difficoltà  a definire una particolare metrica come potrebbe essere il bounce rate, spesso confuso con l’ exit rate o con altri criteri poi di fatto non pertinenti. Proprio per questo, in questa breve guida ti aiuteremo a fare chiarezza a diventare un esperto di bounce rate.

Innanzitutto, per chi è alle prima armi, spieghiamo cos’è il bounce rate o semplicemente frequenza di rimbalzo.

Che cos’è il Bounce Rate

La frequenza di rimbalzo è quella percentuale che indica il numero di visitatori che hanno abbandonato la pagina senza proseguire nella navigazione. Corrisponde alla quantità di utenti che abbandonano una pagina di un sito senza interessarsi delle altre. Il rimbalzo, infatti, corrisponde alla sessione di una pagina sola, in virtù della quale viene attivata una sola richiesta. Non bisogna pensare, comunque, che un’ elevata frequenza di rimbalzo sia sempre un segnale negativo per il sito.

Nello specifico, tale valore serve per capire quante sessioni, una volta giunte sul sito, si limitano a visitare una pagina sola: il bounce rate non tiene conto del tempo in cui si rimane sulla stessa pagina. Questo vuol dire che, ai fini della misurazione della frequenza di rimbalzo, un utente che rimane sulla stessa pagina di un sito per dieci secondi e poi lo abbandona vale come un utente che rimane sulla stessa pagina di un sito per un quarto d’ora. La percentuale viene calcolata da Google Analytics ma può essere misurata anche da altre piattaforme di analisi e statistiche.

Come viene calcolato il Bounce Rate in Google Analytics?

Google analytics è lo strumento indispensabile per elaborare ed interpretare al meglio i dati di un sito web. Questo strumento, totalmente gratuito, permette infatti di analizzare i dati del proprio sito web riuscendo a testare la salute e le performance dello stesso e, più in generale, l’efficacia della strategia digitale adottata. Strumento indispensabile per capire cosa sta andando nel verso giusto e cosa c’è da migliorare, Google analytics permette di avere una panoramica sul traffico che sta generando il sito. Le visite generate vengono suddivise in:

  • Organic search (ricerca organica).
  • Social (visite provenienti dai vari social network associati alla pagina).
  • Referral.
  • Ricerca diretta (utenti che inseriscono nel browser di navigazione direttamente l’url del sito web).

Sapere da dove provengono le visite è un fattore molto importante per capire cosa sta realmente funzionando e cosa deve essere migliorato.

Per calcolare la frequenza di rimbalzo in Google Analytics devi ricordare due cose chiave:

1. un rimbalzo in Google Analytics è una sessione a una pagina singola su un sito web;

2. la frequenza di rimbalzo per una pagina si basa solo sulle sessioni che iniziano con quella pagina

Cosa significa nella pratica?

Facciamo un esempio con 3 sessioni.

Immagina che ci siano state tre sessioni utente sul tuo sito web. Durante queste sessioni, le seguenti pagine sono state visualizzate in questo ordine:

  • Sessione Uno: Pagina A > Pagina B > Pagina C > uscita
  • Sessione Due : Pagina B > Pagina A > Pagina C > uscita
  • Sessione Tre: Pagina A > uscita

Bounce Rate pagina A = 50%
Bounce Rate pagina B = 0%
Bounce Rate pagina C = 0%

Perché? Potresti pensare che la frequenza di rimbalzo della Pagina A sia del 33% perché la pagina è stata visualizzata tre volte e l’utente è uscito dal sito solo dopo aver visualizzato la pagina A. È un malinteso tipico, ma stata logica è in realtà la definizione di “tasso di uscita“.

Allo stesso modo, potresti essere tentato di pensare che la frequenza di rimbalzo della Pagina C sia del 100%, poiché tutte le sessioni che hanno incluso la Pagina C come parte del loro percorso sono state immediatamente seguite da un’uscita. Tuttavia, solo le pagine che iniziano una sessione sono incluse in questi calcoli.

Facciamo un altro esempio con 5 sessioni:

  • Pagina B > Pagina A> Pagina C> uscita
  • Pagina B > uscita
  • Pagina A > Pagina C > Pagina B > uscita
  • Pagina C > uscita
  • Pagina B> Pagina C> Pagina A> uscita

La frequenza di rimbalzo della pagina C è del 100%. È stata visitato quattro volte, tuttavia, solo una sessione è iniziata con essa. È, quindi, l’unica conteggiata da Google Analytics nei suoi calcoli della frequenza di rimbalzo.

Cos’è un Exit in Google Analytics?

In poche parole, un’uscita è quando un utente esce dal sito in un modo o nell’altro.

Ciò significa che, se uno degli obiettivi del tuo sito è di portare gli utenti a cliccare su un rivenditore di terze parti dopo aver visitato la pagina di un prodotto, gli utenti dovranno uscire dal sito per essere conteggiati come una conversione.

In questo caso particolare, in teoria potresti avere contemporaneamente pagine con una frequenza di rimbalzo del 100% e una percentuale di conversione del 100%. Ma ridurre il numero di sessioni a pagina singola sul tuo sito è davvero il tuo obiettivo?

In caso contrario, potresti prendere in considerazione un KPI diverso per la tua attività. Per gli esperti di marketing SEO, spesso è l’indicatore KPI “go-to” quando si riferiscono sulle prestazioni, ma altri indicatori – come il tasso di uscita – potrebbero adattarsi meglio a seconda degli obiettivi del tuo sito web.

Come dovremmo utilizzare la frequenza di rimbalzo e la frequenza di uscita per un reporting efficiente?

1. Bounce Rate a livello di sito

“A livello di sito” – il calcolo generalmente presente nella dashboard di Google Analytics – la frequenza di rimbalzo indica solo la percentuale di sessioni a una pagina singola rispetto alle sessioni complessive.

A causa delle sue impostazioni predefinite, Google Analytics può essere fuorviante in quanto indicherà una percentuale decrescente con una freccia verde, suggerendo che è “buona”, mentre qualsiasi rialzo è contrassegnato in rosso e percepito come “non buono”. Tuttavia, avere una frequenza di rimbalzo più alta può essere una buona cosa, può darsi che l’utente habbia necessità di  visitare solo una pagina per trovare le informazioni di cui ha bisogno. Ciò dipende interamente dal tipo di sito su cui stai facendo l’analisi e dal contenuto che offre (e-commerce, blog, informazioni o altro).

Le variazioni della frequenza di rimbalzo a livello di sito web non devono essere utilizzate per valutare le prestazioni del sito stesso, ma piuttosto per notificare una modifica che richiede ulteriori indagini.

2. Bounce Rate a livello di pagina

Se la frequenza di rimbalzo aumenta per una determinata pagina, è importante valutare il tipo di pagina per capire se la il cambiamento è positivo o negativo.

Facciamo alcuni esempi:

  • homepage: un aumento della frequenza di rimbalzo è generalmente negativa e significa che pochi utenti vogliono visitare il tuo sito oltre la homepage.
  • contenuto/articolo: un aumento della frequenza di rimbalzo potrebbe significare che gli utenti hanno trovato le informazioni di cui hanno bisogno. In questo caso, la frequenza di rimbalzo da sola non può essere utilizzata per determinare una variazione positiva o negativa.
  • pagina prodotto: un aumento del bounce rate sulle pagine con funzionalità di e-commerce deve essere analizzato insieme alle recenti modifiche del template del sito per garantire che l’esperienza dell’utente non influisca negativamente sull’esperienza di acquisto.

3. Exit Rate a livello di sito

A livello di sito, l’exit rate non fornisce dati molto significativi poiché gli utenti dovranno sempre uscire da un sito da una delle sue pagine, a un certo punto.

Google Analytics fornisce ancora questo tipo di dati nella scheda “Comportamento“, ma non è consigliabile utilizzare queste informazioni per fare un report delle performance web.

La percentuale di uscita a livello di sito non può essere che del 100%. Tuttavia, tieni presente che Google Analytics calcola una media di exit page per tutte le pagine del sito al fine di ottenere una “media del sito”.

4. Exit Rate a livello di pagina

Qui è dove il tasso di uscita acquista senso. Se hai una user journey ideale per il tuo sito, l’ exit rate può aiutarti a identificare i cambiamenti nel comportamento degli utenti. Da qui, è possibile modificare i template delle pagine per portare gli utenti da un punto all’altro – utilizzando più pagine e monitorando dove gli utenti escono – e quindi terminare il percorso.

Ora che hai imparato la differenza tra frequenza di rimbalzo e frequenza di uscita potrai utilizzarli in modo efficace nei tuoi rapporti. Accedi a Google Analytics e inizia a scoprire cosa significano realmente queste statistiche per il tuo sito.

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Fonti: Google Analytics, Search Engine Watch,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Internet in Italia durante il COVID-19: i dati Audiweb tra il 2 e il 22 marzo 2020

Internet durante il Covid-19: i dati Audiweb tra il 2 e il 22 marzo 2020

In queste settimane di emergenza sanitaria si è inevitabilmente verificato un forte incremento dell’audience online.

L’analisi dell’andamento dell’audience online nel periodo di emergenza tra il 2 e il 22 marzo, realizzata attraverso l’osservazione dei dati dei brand iscritti alla rilevazione Audiweb Daily / Weekly, ha, infatti, rilevato un picco di +73,2% rispetto a una settimana di “normalità”, con variazioni medie del tempo speso pari al +61% nella settimana tra il 16 e il 22 marzo e, più in particolare, del 95% in più trascorso sui i brand di news online, alimentato, quest’ultimo, principalmente dagli utenti tra i 25 e i 54 anni.

Tempo trascorso online

Internet in Italia durante il COVID-19: Il tempo trascorso online

L’incremento del tempo speso sui brand di news online ha coinvolto sia le donne (+101%) che gli uomini (+91%) dai 13 anni in su, con una crescita leggermente più marcata per le donne, mentre emerge una distinzione tra le differenti fasce d’età.

Infatti, il contributo maggiore alla crescita del tempo trascorso sui brand della sotto-categoria Current Events & Global News principalmente da tre segmenti di utenti:  dai 25-34enni che, rispetto alla settimana media pre-emergenza, registrano un incremento del 110% del tempo trascorso su questo tipo di siti, dai 45-54enni con +118% e dai 55-64enni con +114%.

Internet in Italia durante il COVID-19: Il tempo trascorso online per fasce di età

Restano comunque interessanti gli incrementi di tempo speso per questa categorie di siti da parte delle altre fasce d’età, anche se con minore intensità rispetto ai primi: aumenta del 66% il tempo online sui brand delle news online per i 13-17enni, del 60% per i 18-24enni e del 65% per gli over 65 anni.

Interessi degli utenti online

Internet in Italia durante il COVID-19: gli interessi degli utenti

Più in generale, allargando l’analisi ai dati Audiweb Week di queste ultime settimane è possibile rappresentare l’andamento dei siti rilevati rispetto all’evolversi degli interessi degli utenti online (dai 2 anni in su) che, in questo periodo di emergenza, costretti a un cambio radicale della vita quotidiana, hanno indirizzato la propria attenzione su entità e contenuti indispensabili per informarsi in tempo reale e trovare risorse utili per trascorrere il tempo in casa.

Dal confronto con i dati dell’audience media delle settimane pre-emergenza (media delle settimana tra il 20/1 e il 16/2), tra il 2 e il 9 marzo – in corrispondenza dei provvedimenti più restrittivi presi dal Governo per alcune aree del Paese – si rileva un sostenuto balzo in avanti dell’audience online dei brand rilevati, con una variazione media del +37% e del 29,5% se si considera la fruizione dei soli contenuti video.

Da qui il trend raggiunge il picco di variazione media pari al +73.2% nella settimana tra il 9 e il 15 marzo, settimana in cui le misure restrittive sono state via via potenziate fino ad essere estese a tutto il territorio nazionale.

L’andamento crescente raggiunge poi un equilibrio nella settimana successiva tra il 16 e il 22 marzo, segnando comunque un incremento medio del 72% circa.

Inizia in quest’ultima settimana di rilevazione una fase di stabilità per i brand di news online e di attenzione crescente per l’offerta di contenuti di intrattenimento e per il tempo libero.

Categorie di siti

Internet in Italia durante il COVID-19: le categorie di siti più visitati

Entrando nel dettaglio delle categorie dei siti rilevati, è emerso che nelle prime due settimane analizzate la curva dell’interesse della popolazione online si è indirizzata principalmente verso le seguenti categorie:

  • News & Information – al primo posto con un +102% nella settimana tra il 9 e il 15 marzo.
  • Current Events & Global News dei brand di informazione quotidiana: +123% rispetto all’audience online nella settimana media pre-emergenza.

A seguire, si è passati dall’inseguimento di informazioni autorevoli e tempestive sulle disposizioni governative comunicate a più riprese, all’organizzazione e gestione di attività ludiche, di servizio, o di apprendimento e studio nell’ultima settimana di rilevazione, tra il 16 e il 22 marzo.

Infatti, mentre i brand rilevati di news online raggiungono un andamento più stabile in termini di audience (+3,8% rispetto alla settimana precedente), sebbene mantenendo valori ancora decisamente eccezionali rispetto alla normalità (+111,4%), l’interesse degli utenti inizia a crescere maggiormente verso l’offerta di contenuti utili a trascorrere il tempo in casa, tra lavoro o altre attività.

In questo periodo, infatti, si registra uno slancio della curva di crescita per alcune categorie di siti rilevati:

  • Home & Fashion – +114% rispetto al periodo precedente all’emergenza
  • Food & Cooking, Entertainment – +31% che raggruppa le realtà che offrono video di intrattenimento, le radio online, l’offerta di contenuti di infotainment e quelli dedicati al pubblico femminile (categoria Family & Lifestyles +23%).

Le prossime rilevazioni ci dimostreranno se il trend della quarantena sarà confermato o se inizieranno a segnalare un ritorno verso i valori pre-crisi.

Conoscere i comportamenti online dell’audience è fondamentale per la buona riuscita delle strategie di digital marketing, in particolare in un periodo particolare come quello che stiamo vivendo, durante il quale gusti e abitudini cambiano repentinamente, stravolgendo consuetudini e modificando numerosi KPI consolidati nel tempo.

Internet in Italia: i dati Audiweb di marzo 2018

Audiweb ha pubblicato i dati relativi alla “Total digital Audience” – l’insieme di utenti unici che hanno effettuato almeno un accesso a internet tramite i device rilevati – pc e/o device mobili (smartphone e/o tablet) – nel marzo 2018.

La total digital Audience nel mese di marzo 2018

Nel mese di marzo sono stati 34,2 milioni gli utenti che hanno navigato da PC, smartphone e/o tablet, pari al 62,3% della popolazione dai due anni in su.

L’audience online da mobile nel mese ha raggiunto il 68,7% della popolazione maggiorenne, con 30,1 milioni di utenti collegati per 49 ore in media per persona.

Il profilo dell’utente medio

Nel giorno medio la total digital audience ha raggiunto 25,4 milioni di utenti, online in media per 2 ore e 25 minuti a persona.

Dai dati sulla fruizione di internet dai differenti device rilevati, risulta che nel giorno medio sono stati 21,5 milioni gli italiani che hanno navigato da mobile (smartphone e/o tablet), di cui oltre la metà, il 58,8% pari a 12,6 milioni, ha navigato esclusivamente da mobile. Nel giorno medio sono stati 12,8 milioni gli italiani che hanno scelto di navigazione anche da PC.

Per quanto riguarda il profilo degli utenti online, in questo mese di rilevazione erano online nel giorno medio:

  • il 45,2% degli uomini (12,6 milioni);
  • il 47,3% delle donne (12,8 milioni);
  • oltre il 60% della popolazione adulta tra i 18 e i 54 anni (il 65% dei 18-24enni, il 66% dei 24-34enni e il 62% dei 35-54enni).

Il mobile surfing si è ormai affermato tra le attività quotidiane per oltre il 50% della fascia centrale della popolazione di 18-54 anni.

Infatti, nel giorno medio risultano online anche o solo da mobile:

  • il 58,8% dei 18- 24enni (2,4 milioni);
  • il 58,3% dei 25-34enni (4 milioni);
  • il 54,2% dei 35-54enni (10 milioni).

Dai dati sulla provenienza geografica degli utenti online, nel giorno medio a marzo risultano online:

  • il 49,1% della popolazione dell’area Nord-Ovest (6,9 milioni);
  • il 50,1% dall’area Nord-Est (4,7 milioni);
  • il 45,2% dall’area Centro (4,2 milioni);
  • il 43% dell’area Sud e Isole (9,2 milioni).

Cosa facciamo online?

Dai dati sulla distribuzione del tempo online tra i device rilevati, emerge che in questo mese di rilevazione il 78% del tempo totale trascorso online è stato dedicato alla fruizione di internet da mobile (smartphone e/o tablet).

Resta ulteriormente confermata la preferenza da parte delle donne e dei giovani
18-24enni per questa modalità di navigazione. Infatti, con circa l’84% del tempo totale online da questi device, le donne superano i valori raggiunti dagli uomini e, con l’86,3% del tempo totale online da mobile, i più giovani si attestano tra i principali fruitori dell’online da mobile.

Per quanto riguarda le dinamiche dei consumi online, resta confermato il trend fino ad ora rilevato e rappresentato, che vede almeno l’80% della popolazione online concentrata tra i siti e le applicazioni delle prime cinque categorie;

  1. Search, consultati dal 92,7% degli utenti online nel mese;
  2. General interest portals & communities dall’85,1% degli utenti;
  3. Member communities (social network) dall’84,7% degli utenti;
  4. Internet tools / web services dall’83,4%;
  5. Video / Movies dall’81,9%.

Le altre categorie di siti e applicazioni online, riescono comunque a raccogliere l’attenzione di almeno il 60% degli utenti online, segno del fatto che, sebbene la quasi totalità degli utenti sia attratta dalle entità rappresentate nelle prime categorie, molta parte dell’audience online si muove consultando tutta l’offerta disponibile, in base a interessi particolari, come:

  • News (categoria Current Events & Global News con il 64% degli utenti online);
  • Informazioni corporate (70,9% degli utenti online);
  • Email (77,7% degli utenti);
  • Cellular Paging (73,5%);
  • Instant Messaging (59,5%);
  • ecommerce (categoria Mass Merchandiser con il 72%);
  • Viaggi (categoria Maps/Travel info con il 66,% degli utenti online).

Internet in Italia: i dati Audiweb di febbraio 2018

Internet in Italia: i dati Audiweb di febbraio 2018

Audiweb ha pubblicato i dati relativi alla “Total digital Audience” – l’insieme di utenti unici che hanno effettuato almeno un accesso a internet tramite i device rilevati – pc e/o device mobili (smartphone e/o tablet) – nel febbraio 2018.

 

La total digital Audience nel mese di febbraio 2018

Internet in Italia: i dati Audiweb di febbraio 2018

La total digital audience a febbraio è rappresentata da 34,2 milioni di utenti unici, il 62,4% della popolazione dai due anni in su, online per 52 ore e 55 minuti in media per persona.

Nel giorno medio risultano 26,5 milioni gli italiani che si sono collegati almeno una volta, online in media per 2 ore e 26 minuti per persona.

 

Il profilo dell’utente medio

Quasi metà degli italiani, il 48,3%, ha navigato quotidianamente a febbraio:

  • con quote più rilevanti per la fascia d’età dai 18 ai 34 anni, con il 66,2% online almeno una volta nel giorno medio
  •  al di sotto della metà (43,8%) per la fascia più matura dei 55-74 anni.

A trainare resta la navigazione da mobile che vede coinvolti, in generale:

  • il 51,8% degli italiani maggiorenni
  • la quasi totalità dei giovani online (il 61,4% dei 18-24enni e il 60% dei 25-34enni), il 57,2% dei 35-54enni e il 38% degli over 55.

Quanto tempo trascorriamo online?

Per quanto concerne il tempo dedicato all’online, a febbraio 2018 risulta che:

  • il 77% del tempo complessivo dedicato alla fruizione di internet è stato generato dagli accessi da mobile;
  • le donne hanno dedicato all’online 26 minuti in più rispetto agli uomini;
  • il tempo quotidiano dedicato alla fruizione di internet supera la media generale nel caso della popolazione più giovane, con 2 ore e 40 per i 18-34enni, arrivando alle 2 ore e 34 minuti nel caso dei 35-54enni.

Cosa facciamo online?

Ed ecco i dati riferiti alle categorie di siti e applicazioni più visitati a febbraio:

Search il 93,6% degli utenti online nel mese, pari a 32 milioni

General interest portals & communities – 86,4% degli utenti (29,6 milioni)

Member communities / Social Network – 86,1%  (29,5 milioni)

Internet tools / web services  – 85,2% (29,2 milioni)

Video / Movies –  83,2% (28,5 milioni)

Email – 79%

Corporate Information –  72,1%

Cellular/Paging – 75,1%

Map/Travel-Info – 67,7%.