Spiegare l’importanza della web analytics

graficoL’altro giorno ho discusso un po’ col mio capo e col SEO sulle statistiche web che teniamo in ufficio. Per farla breve la mia conclusione è che non interessino a nessuno, quindi che non è il caso di spenderci tutti quei soldi.

Il fatto è che i report che produciamo vengono visti dai caporedattori come numeri e grafici, parole inglesi senza senso e concetti da imparare: sono rotture di coglioni.

Quel che dovrei sforzarmi di far capire è che la web analytics è uno dei metri, forse l’unico, per capire se il lavoro su un sito è fatto bene, se va nella giusta direzione; nel mio mondo immaginario il caporedattore tiene molto al suo sito e vuole controllare cosa va e cosa non va, cosa è in e cosa è out, e per farlo ha bisogno dei dati che gli fornisco; allo stesso identico modo per cui il direttore di un giornale ha bisogno di sapere il dato sulle vendite per capire se l’editore e gli inserzionisti gli faranno il mazzo o no.

L’altro concetto che non riesco probabilmente a far passare è che la statistica è tutta intorno a noi, basta solo saperla cogliere:
Il nostro bagno in ufficio ha 3 lavandini per 3 water. Ci sono ovviamente 3 distributori di salviette (quelle col rotolo di carta a strappo) ma non sono disposti in modo omogeneo: uno sta alla sinistra del lavabo più a sinistra, due stanno a destra di quello più a destra. Questioni di spazio. C’è però un solo specchio e sta sopra al lavabo di sinistra.

La situazione è che normalmente verso le 15-15.30 il rotolo sulla sinistra sia esaurito, e il cestino sulla sinistra strabordi di carta, perché le persone amano avere lo specchio di fronte quando si lavano le mani e poi optano per il distributore e il cestino più vicini.
Ieri qualcuno ha spostato lo specchio, lo ha messo sopra al lavabo di mezzo. La situazione ieri e oggi è che alle 16 i rotoli erano equamente consumati, e oggi addirittura uno di quelli di destra era esaurito. Idem i cestini, equamente pieni.

Questo perché la gente continua a preferire il lavabo con lo specchio, ma a fine lavaggio è indifferente – in termini di distanza – da quale rotolo prendere la salvietta.

La statistica ci ha fornito un dato (un dispenser lavora troppo e gli altri poco), qualcuno ha intrapreso un’azione correttiva (spostare lo specchio) e la statistica nuovamente ci fornisce un dato per controllare l’esito dell’azione correttiva (i tre dispenser lavorano in egual modo).
E’ o non è esattamente quel che ci si aspetta di fare su un sito web?

In realtà penso che la mossa dello specchio sia stata casuale, ma per illustrare il concetto è capitata a fagiolo. Chissà se riuscirò a spiegarlo per bene in ufficio?