Caso studio: LUISAVIAROMA ottimizza il tracciamento dei dati Ecommerce e le performance Advertising grazie a GA4 e BigQuery

LUISAVIAROMA è uno dei principali fashion e-tailer di lusso al mondo, con oltre 5 milioni di utenti attivi mensili e 25 milioni di visualizzazioni di prodotto al mese.

Attraverso il suo e-commerce e negozi fisici, LUISAVIAROMA propone collezioni di oltre 500 brand internazionali di lusso, offrendo abbigliamento e accessori per uomo, donna e bambino, oltre a prodotti beauty e articoli per la casa.

Nel 2019 LUISAVIAROMA ha introdotto LVRSustainable, una sezione dedicata ai prodotti e ai marchi leader della moda consapevole, permettendo ai consumatori di fare scelte responsabili dal punto di vista ambientale senza mettere lo stile in secondo piano.

Esigenza

La principale necessità di LUISAVIAROMA era di garantire l’integrità e continuità della raccolta di dati di qualità e numerosi, anche in seguito:

• al passaggio dal sistema di tracciamento e analisi dati da Universal Analytics a quello di GA4 360
• alla migrazione al nuovo sito del brand

Era quindi necessario effettuare la transizione tra i due strumenti in modo tale da non interrompere i flussi di dati chiave per le attività di marketing, l’attribuzione delle conversioni ai canali corretti e l’ottimizzazione delle prestazioni delle piattaforme web e app.

In particolare, gli obiettivi erano di:

• Definire un nuovo tracking plan, individuando i nuovi dati chiave da raccogliere per monitorare i nuovi obiettivi di business definiti

• Supporto nell’ottimizzare la precisione dei tracciamenti, implementando eventi ad hoc per analizzare i KPI di marketing e di business, semplificando allo stesso tempo la manutenzione e il controllo del regolare funzionamento dei tag di tracciamento

• Ristrutturare il Data Layer, ottimizzando il documento in modo tale da eliminare il passaggio di informazioni non più utili o ridondanti, inviando agli strumenti di web analytics solo i parametri e le variabili necessarie ai fini di marketing e business

• Migliorare l’attribuzione in GA4, analizzando i modelli di attribuzione per identificare e rimuovere problemi relativi all’errata attribuzione di traffico e conversioni ai vari canali di marketing e advertising

La soluzione adottata

Per rispondere a queste esigenze, abbiamo collaborato strettamente con i team Marketing e Data di LUISAVIAROMA, adottando un approccio sistemico e personalizzato.

In questo modo è stato possibile centrare obiettivi importanti, tra cui:

1. Ottimizzazione del dataLayer

Abbiamo ridefinito la struttura del dataLayer, adattando il documento ai nuovi KPI e nuovi obiettivi di misurazione, come segmentazione utenti, analisi del lifetime value, dei carrelli abbandonati e delle promozioni.

2. Migrazione personalizzata a GA4 360

Abbiamo effettuato una migrazione da Universal Analytics a GA4 360, garantendo la continuità dei dati e minimizzando le discrepanze tra le piattaforme.

Abbiamo definito numerosi eventi personalizzati, gestiti tramite una struttura semplificata che utilizza un solo tag e un solo attivatore in Google Tag Manager.

3. Semplificazione della struttura di Google Tag Manager

La riduzione del numero di tag e attivatori ha reso il contenitore Google Tag Manager (GTM) più flessibile e completo, riducendo tempi e costi di manutenzione.

Inoltre abbiamo dismesso le Zone (ossia, contenitori di GTM separati, collegati a uno principale, utili per più aziende o organizzazioni che collaborano sullo stesso sito) per ridurre la complessità e le possibilità di commettere errori in fase di implementazione di tag ed eventi di tracciamento.

4. Risoluzione delle criticità nei dati

Abbiamo corretto le anomalie nell’attribuzione dei dati nei report in GA4, grazie all’individuazione e risoluzione di problemi come:

• traffico auto-referral
• sovrastima dei canali Direct e Unassigned
• sottostima del traffico proveniente dai canali pubblicitari e affiliate

La configurazione personalizzata della Consent Mode V2 ci ha permesso di gestire i consensi degli utenti in conformità con le normative sulla privacy e ha contribuito ad attribuire il traffico ai canali corretti.

Abbiamo quindi ottimizzato l’attribuzione grazie a modifiche alla sequenza di attivazione dei tag, disattivazione degli audience triggers, individuazione del traffico BOT e correzione dei parametri di page_location.

5. Utilizzo di BigQuery per analisi avanzate

Il supporto dato all’integrazione di GA4 con BigQuery ci ha infine permesso di effettuare analisi dettagliate, individuare anomalie e migliorare la qualità dei dati raccolti da visualizzare in report personalizzati in base ai diversi obiettivi di marketing e business.

I risultati ottenuti

Grazie agli interventi strategici e tecnici realizzati, LUISAVIAROMA ha ottenuto:

• la costruzione di un sistema di raccolta e organizzazione dei dati personalizzato per decisioni data-driven e migliorare costantemente l’esperienza degli utenti
• un tracciamento GA4 più performante e mirato solo sui dati realmente utili ai fini di marketing e business, ottimizzando tempi ed efficacia dei processi di analisi e decisionali
• un sistema di attribuzione corretto e accurato grazie all’utilizzo di BigQuery, assicurando una continuità circa la quantità e qualità dei dati raccolti
• un sistema di monitoraggio dei presidi digitali del brand allineato al nuovo tracking plan, rendendo più semplice, sicura e rapida la gestione e ottimizzazione di tag, eventi e parametri di tracciamento

Mirko Pacini – Senior Data Analyst LUISAVIAROMA – presenta il caso studio sul palco dell’evento GA4 Summit 2024

Conclusioni

Grazie alla sinergia tra i vari team e a un approccio personalizzato, è stato possibile non solo risolvere le problematiche esistenti.

Infatti, la strategia e implementazioni di Digital Analytics adottate hanno permesso di creare un sistema di tracciamento dati solido e accurato a supporto del marketing, capace di adattarsi a future evoluzioni e ottimizzazione degli strumenti di web analytics.