Per anni gli hotel hanno utilizzato Google Analytics come principale punto di riferimento per analizzare il comportamento degli utenti sul proprio sito.
È uno strumento solido, diffuso e spesso indispensabile. Tuttavia, il suo limite principale è strutturale: Google Analytics nasce come piattaforma generalista, pensata per qualunque sito web, non per un settore complesso, stagionale e fortemente anticipatorio come quello alberghiero.
Nel turismo, e in particolare nell’hospitality, conoscere il semplice traffico non è sufficiente.
Ciò che davvero serve è comprendere la domanda reale: quando le persone cercano, per quali date, con quanto anticipo, per quante notti e cosa accade nel momento più delicato del funnel, il booking engine.
Sono queste le informazioni che guidano pricing, revenue e strategie di vendita. Ed è proprio qui che Google Analytics mostra i suoi limiti.
Traffico vs domanda: il primo grande equivoco
Google Analytics risponde molto bene a domande di tipo quantitativo: quante visite ha un sito, da dove arrivano gli utenti, quali pagine visualizzano e quanto tempo rimangono online.
Tutti dati utili, ma che raccontano solo una parte della storia.
Un hotel, però, ha bisogno di risposte diverse. Deve sapere per quali date gli utenti stanno cercando, quante notti stanno pianificando, quali tipologie di camera valutano e quante ricerche non trovano disponibilità.
Deve soprattutto capire come sta evolvendo la domanda rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente.
Google Analytics non intercetta nessuna di queste informazioni. Il rischio è concreto: un hotel può registrare un traffico in crescita senza sapere che l’aumento riguarda solo date di bassa stagione, che gli utenti stanno accorciando la durata dei soggiorni o che una parte significativa della domanda viene persa per mancanza di disponibilità.
In assenza di dati sulla domanda reale, pricing, campagne marketing e strategie revenue vengono ottimizzati alla cieca.
Il lead time: una metrica fondamentale che GA non vede
Nel settore alberghiero il lead time è una delle variabili più preziose: indica quanto tempo prima un potenziale cliente inizia a cercare una camera.
Sapere se gli utenti cercano con 90 giorni di anticipo in alta stagione, con pochi giorni nei periodi di bassa o last minute nei weekend cambia radicalmente il modo in cui un hotel pianifica prezzi, offerte e campagne.
Google Analytics, però, non è in grado di leggere il lead time.
Non interpreta la data di check-in cercata, non riconosce l’intenzione di soggiorno e non collega la ricerca al comportamento successivo.
È come fare revenue management senza avere davanti un calendario: tecnicamente possibile, ma strategicamente inefficace.
Il punto cieco più grave: il booking engine
Il booking engine è il cuore del funnel alberghiero.
È qui che avviene la vendita ed è qui che si concentra la maggior parte degli abbandoni.
Eppure Google Analytics, nemmeno nella sua versione GA4, riesce a descrivere cosa accade davvero all’interno di questo passaggio cruciale.
Non mostra quante ricerche vengono effettuate, quali tipologie di camera generano maggiore interesse, quante ricerche finiscono senza disponibilità o come varia la conversione giorno per giorno su date specifiche. Senza queste informazioni, un hotel non può sapere se una bassa conversione dipende dal prezzo, dalla disponibilità o da un problema di frizione nel booking engine.
Il risultato è semplice e pericoloso: non si sa perché si vende o perché non si vende.
Senza benchmark, i numeri perdono significato
Nel turismo nessun dato ha valore assoluto.
Tutto va letto in relazione al mercato. Gli hotel non operano nel vuoto: competono con una destinazione, un compset e un contesto in continuo cambiamento.
Google Analytics non è progettato per il benchmarking alberghiero.
Non permette di confrontare la propria domanda con quella media della destinazione, di analizzare le ricerche rispetto all’anno precedente o di leggere l’andamento dell’ADR del mercato.
Senza questo confronto, anche metriche apparentemente positive rischiano di essere fuorvianti.
La metrica più importante che manca: come cambia la domanda giorno per giorno
Uno degli aspetti più critici per un hotel è capire come evolve la domanda nel tempo.
Non a fine mese, ma giorno per giorno. Sapere se le ricerche per una data specifica stanno accelerando, rallentando o anticipando consente di intervenire su prezzi e campagne prima che il mercato si muova.
Google Analytics non può rispondere a domande come: quante ricerche per il 15 agosto abbiamo oggi rispetto a ieri? Come sta cambiando l’interesse per Capodanno rispetto allo scorso anno? Il tasso di conversione su una data chiave sta migliorando o peggiorando? Senza queste risposte, forecasting e revenue restano ipotesi, non strategie.
Come Optimand colma i limiti di Google Analytics
Optimand nasce proprio per risolvere questi gap. È una piattaforma di Real Demand Analytics pensata esclusivamente per l’hospitality, che unisce analisi della domanda, booking engine analytics, benchmarking e dati tariffari in un unico ecosistema coerente.
Optimand consente di tracciare in modo preciso e verificabile:
- tutte le ricerche effettuate nel booking engine,
- il lead time cercato e prenotato,
- la domanda per data, mercato e periodo,
- le variazioni giorno per giorno di domanda e conversione,
- l’integrazione con il PMS per collegare domanda, venduto e revenue,
- i benchmark di destinazione tramite dati aggregati e anonimizzati.
In questo modo, web analytics, comportamento degli utenti, dati di mercato e performance di vendita smettono di essere silos separati e diventano parte di una visione unica.
Conclusione: GA è necessario, ma non sufficiente
Google Analytics resta uno strumento utile e spesso indispensabile. Ma, da solo, non è in grado di supportare decisioni di pricing, distribuzione e revenue in modo efficace.
Gli hotel hanno bisogno di una piattaforma verticale, costruita per il settore, che sappia leggere non solo chi visita il sito, ma soprattutto chi cerca davvero, cosa cerca e quando lo cerca. Optimand colma esattamente questo vuoto.
Il risultato è concreto: più prenotazioni dirette, minore dipendenza dalle OTA, pricing più accurato e strategie guidate da dati reali, non da interpretazioni.
