Skyscanner è uno dei principali motori di ricerca viaggi globale per voli, hotel e noleggio auto in tutto il mondo. Fondata nel 2003, ogni mese aiuta più di 40 milioni di persone a trovare le opzioni di viaggio migliori nel suo portafoglio di siti web e app mobili.

Skyscanner voleva capire il comportamento reso anonimo dei consumatori con un livello di dettaglio più approfondito rispetto a quello possibile nei rapporti standard disponibili nell'interfaccia web di Google Analytics Premium, utilizzando anche API per la creazione dei rapporti. "Questi metodi funzionano bene per le analisi di alto livello e i rapporti di marketing standard, ma volevamo analizzare i dati più a fondo per ottenere informazioni più dettagliate e ottimizzare ulteriormente i nostri prodotti", spiega Mark Shilton, analista principale del team dati di Skyscanner.

Ad esempio, l'azienda voleva creare coorti dettagliate per capire in che modo interagiscono gli utenti con Skyscanner nel corso del tempo. Inoltre, altri team dell'azienda desideravano capire il rendimento delle singole funzionalità di loro competenza. A tal fine, dovevano capire non solo il tasso di conversione complessivo, ma il modo in cui gli utenti che interagiscono con una determinata funzionalità generano conversioni rispetto agli utenti che non le generano. Skyscanner desiderava inoltre analizzare in dettaglio mercati, tipi di dispositivi e canali di marketing specifici.

Da quando abbiamo impostato l'esportazione di Google Analytics Premium in BigQuery, questa origine dati è diventata una parte fondamentale dei nostri strumenti di analisi. Siamo in grado di ottenere i dati precisi di cui abbiamo bisogno in modo più rapido e accurato.

Pianificazione di statistiche più approfondite

Skyscanner ha scelto di rispondere a tutte queste esigenze integrando Google Analytics Premium con BigQuery. L'integrazione è diventata il punto di partenza per condurre numerose indagini dettagliate in tutte le attività dell'azienda. Ad esempio, gli analisti e i tecnici eseguono analisi di coorte per capire la frequenza con cui gli utenti ritornano su Skyscanner e quali sono i canali più efficaci nelle diverse parti del percorso di acquisto dei clienti. "Questo tipo di analisi ci consente di comprendere in modo più approfondito la nostra attività di marketing e fornisce informazioni per la nostra strategia e i nostri investimenti futuri", afferma Mark.

L'utilizzo congiunto di BigQuery con altri strumenti quali Tableau e Python consente a Skyscanner di eseguire le analisi anche in modo più rapido ed efficiente rispetto a prima. "In passato era complicato trasferire direttamente da Google Analytics Premium alla dashboard di Tableau un rapporto completamente non campionato basato su segmenti specifici di utenti, mentre adesso è sufficiente scrivere la query, creare un collegamento in Tableau per aggiornare i dati automaticamente ogni giorno e condividere la dashboard con il resto dell'azienda".

Un altro aspetto vantaggioso dell'utilizzo di una combinazione flessibile di strumenti è la possibilità di monitorare i costi. "Quando sono necessari regolarmente aggregazioni e segmenti di dati, dobbiamo considerare il costo potenziale di interrogare l'intero seti di dati di BigQuery più volte per ottenere gli stessi dati", spiega Mark. "Per ridurre il più possibile il numero di query, utilizziamo gli script Python per automatizzare le aggregazioni e convertirle in nuove tabelle di dimensioni più piccole che sono molto più convenienti in termini di costi per eseguire le query".

Eccellente visibilità ed evoluzione futura ben chiara

L'integrazione di Google Analytics Premium con BigQuery ha potenziato le capacità di Skyscanner di trasformare i dati grezzi in una conoscenza approfondita del comportamento dei consumatori. "Abbiamo utilizzato BigQuery per varie analisi, dalle indagini mirate al potenziamento delle dashboard giornaliere", afferma Mark. "In tutti i casi ha velocizzato il nostro flusso di lavoro e ci ha consentito di ottenere informazioni più approfondite in modo più rapido. Nell'economia di Internet in rapida evoluzione, questo aspetto è fondamentale. Anziché impostare e pianificare uno o più rapporti API non campionati, gli analisti adesso possono scrivere una query da inviare a BigQuery e ottenere i risultati quasi istantaneamente".

"BigQuery ci ha anche consentito di isolare più facilmente gli effetti del marketing dagli effetti delle modifiche al sito", afferma Mark. "Scrivendo query mirate sul tasso di conversione da pagine specifiche nella canalizzazione, possiamo migliorare la segmentazione del traffico. Possiamo separare il traffico proveniente da varie fonti, tra cui campagne di marketing specifiche, utenti che raggiungono parti specifiche della canalizzazione o utenti che interagiscono con nuove funzionalità. La maggiore comprensione ha contribuito in modo determinante al miglioramento dei tassi di conversione complessivi nei nostri siti web, in particolare sui dispositivi mobili, dove abbiamo raggiunto miglioramenti dal 30 al 40% su smartphone e tablet negli ultimi sei mesi".

In futuro, Skyscanner prevede di esplorare le modalità per utilizzare questi dati per segmentare, raggruppare e classificare gli utenti per analisi con apprendimento automatico, che non sarebbero possibili utilizzando funzionalità standard per la creazione di rapporti.