Traduzione del linguaggio tecnico di Adobe Analytics per utenti non tecnici

Ultimo aggiornamento: 5 maggio 2025

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Parlare lingue diverse

Con la sempre crescente attenzione sul mondo digitale, è più necessario che mai comprendere, analizzare e intervenire sui dati avanzati disponibili nella propria configurazione di Adobe Analytics. E tra le parti interessate ci sono anche utenti che non conoscono ancora il mondo delle proprietà e delle eVar. In qualità di esperto di Adobe Analytics nella tua organizzazione, rivesti un ruolo fondamentale per aiutare le persone a comprendere i dettagli tecnici e trarre il massimo dall’investimento in Adobe Analytics.

Ecco quattro suggerimenti che ho trovato utili per aiutare altri a comprendere il linguaggio tecnico di Adobe Analytics.

1 - Fornire alle parti interessate una solida base

Un solido programma di onboarding per i nuovi utenti di Adobe Analytics è fondamentale per favorire fin da subito l’adozione di questo sistema. Spesso, il tuo programma di onboarding rappresenterà il primo contatto con il meraviglioso mondo di prop ed eVar. Per essere certi che i tuoi utenti continuino a usare questo strumento, il programma di onboarding deve essere accessibile, pertinente e memorabile.

Ad esempio, ecco come mi piace spiegare le eVar e i metodi di allocazione a un nuovo analista: immagina di passeggiare per le strade del tuo quartiere e… di calpestare una gomma da masticare! Per il resto della passeggiata, ti resterà appiccicata alla suola (proprio come un eVar!). Fai un paio di passi, e un’altra gomma da masticare ti si appiccica alla scarpa. Alla fine della passeggiata, decidi di buttar via le scarpe. Cosa ti ha fatto prendere questa decisione? È stata la prima gomma da masticare che hai calpestato? L’ultima? O forse entrambe?

SUGGERIMENTO
Assegnare nomi chiari ai componenti (dimensioni, segmenti e metriche) con relative descrizioni.
È sempre utile condividere con i colleghi il dizionario dati di eVar e prop, ma non aspettarti che un utente sporadico possa ricordare con il loro numero o codice tutte le variabili personalizzate e il loro utilizzo. In Adobe Workspace, assicurati quindi di assegnare ai componenti nomi descrittivi, con tag e descrizioni. Gli utenti potranno così trovare rapidamente la metrica necessaria tra le centinaia di eVar e l’infinità di metriche e segmenti.

2 - Trovare una lingua comune

Indipendentemente dal settore in cui lavori, trova un linguaggio comune che colleghi il mondo di Adobe Analytics a qualcosa che sia familiare a tutte le parti interessate.

In The Home Depot, un commerciante o il manager di un negozio potrebbe non sapere cosa sono gli hit, le visite o i visitatori univoci. Potremmo parlare loro delle chiamate al server di Analytics, delle sessioni di navigazione, dei timeout e dei cookie… oppure potremmo riportarli al negozio fisico e ai clienti (linguaggio comune). Un visitatore univoco diventa così un cliente che entra nel negozio. Le visite al sito web sono paragonabili alle volte che il cliente è entrato in un negozio Home Depot. E gli hit sono come le azioni eseguite dal cliente, ad esempio camminare lungo le varie corsie o parlare con un addetto alla vendita.

SUGGERIMENTO
Assicurarsi che l’implementazione rifletta il linguaggio comune.
Quasi tutto ciò che vedi nell’interfaccia utente di Adobe Analytics può essere personalizzato. Se nella tua organizzazione, ad esempio, il “carrello” viene chiamato “shopper”, puoi cambiare il nome dell’evento Carrello in Shopper.
E se internamente usate diversi sinonimi oppure alcuni termini creano spesso confusione, potrai creare un glossario “ufficiale” specifico per la tua organizzazione e cogliere l’opportunità per promuovere la standardizzazione in base alla terminologia preferita. Inoltre, nelle sessioni di onboarding e formazione, dedica del tempo a chiarire quei termini che generano più spesso confusione.

3 - Formare un gruppo di esperti

Tieni d’occhio gli utenti che brillano di più nell’analisi, che afferrano facilmente le sfaccettature tecniche di Adobe Analytics e riescono ad applicarle in breve tempo alle loro analisi. Che sia in modo formale o informale, usa questo gruppo di esperti per testare le modifiche che apporti al programma di onboarding o magari come utenti beta di un nuovo tipo di rapporto. Potranno anche segnalarti quando riscontrano delle lacune nei loro team.

Presso The Home Depot, abbiamo organizzato una sfida su Adobe Analytics, proponendo una serie di domande complesse che gli utenti potevano risolvere con questo strumento. Da questa sfida sono emersi anche i nostri utenti più esperti di analisi, e abbiamo potuto valutare il livello di familiarità di tutte le parti interessate con i dettagli tecnici di Adobe Analytics.

SUGGERIMENTO
Creare modelli e indicazioni con annotazioni per specifici modelli di Workspace.
Utilizza i rapporti aziendali (modelli) e le visualizzazioni di testo in Analysis Workspace per creare guide contestuali che aiuteranno i tuoi esperti a rimanere sulla strada giusta.
La flessibilità di Analysis Workspace consente di creare modelli per analisi più veloci e abilitare funzioni self-service e per l’auto-formazione. Combinando funzionalità quali modelli curati, annotazioni e collegamenti Workspace interni ed esterni, puoi creare guide efficaci, accessibili e facili da divulgare agli utenti non tecnici nel contesto di Adobe Analytics.