O que é Web Analytics e qual a sua importância? - Vero Contents
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Você sabia que as empresas que adotam Web Analytics são mais assertivas e mais produtivas? Afinal de contas, medir o comportamento da audiência é essencial para tomar melhores decisões e adotar estratégias que tragam melhores resultados.
No marketing digital, analisar dados é uma tarefa obrigatória. Nesse artigo, vamos falar sobre Web Analytics e entender como sua análise pode mudar o jogo.
Já li em alguns lugares que o Web Analytics está ligado diretamente aos dados do site, por análise do Google Analytics. Em parte isso é verdade. Na realidade, muita gente confunde o que é Web Analytics com outros conceitos, como Marketing Analytics, por exemplo.
Enquanto o Marketing Analytics está ligado a ações de marketing (que podem ou não acontecer no âmbito digital), o Web Analytics acontece estritamente no âmbito digital quando falamos de sua origem.
E por que origem? Porque esses dados, embora venham da web, podem ser tratados até em uma planilha, embora existam ótimas ferramentas, como o Google Analytics e o Facebook Analytics. Em tempos de Big Data, o Web Analytics se consolida cada vez mais como um termômetro das ações que são realizadas na web.
É importante também salientar que o Web Analytics vai além dos resultados mostrados pelas ferramentas. A análise de dados utiliza ferramentas, mas quem interpreta os dados pode também tratar a informação de outras formas. Portanto, é importante sair da casinha quando falamos de análise de dados. Se você não estiver feliz com o que tem em mãos, leve o tratamento e análise de dados para outro patamar.
Para resumir então, o Web Analytics é um processo de medição, coleta e análise de dados gerados na internet, com o objetivo de tomar decisões mais assertivas e menor risco.
Por que o Web Analytics é tão importante
Eu me lembro de uma professora de História que tive que dizia: a História visa analisar fatos passados com o objetivo de entender o presente. Pois bem, é disso que se trata o Web Analytics. Analisar fatos passados para entender o seu impacto, entendendo o que está acontecendo. E mais: com o objetivo de corrigir ou melhorar estratégias para obter resultados melhores.
É interessante que a análise de dados permite não só entender o que está errado. Achar o que está dando certo é muito importante, pois permite ampliar os resultados. Você pode descobrir uma preferência da sua persona ou perceber um tipo de comportamento em uma landing page, por exemplo, ajustando sua campanha, o que poderia aumentar uma taxa de conversão.
Para ajudar na organização da análise, temos alguns pontos importantes para incluir a tarefa na rotina:
Planeje sua análise
Existem, a grosso modo, dois tipos de análise no Web Analytics: a análise preditiva e a análise prescritiva. A análise preditiva ajuda a entender o macro e a segunda, o micro. Na preditiva, o principal objetivo é resumir os dados obtidos, o que daria margem para correções, antes de seguir para os detalhes. Já a análise prescritiva objetiva entender os detalhes de um determinado resultado.
Para definir as métricas, você precisa primeiramente considerar quais são os objetivos de marketing. Sem eles, a análise de dados será vazia e sempre tendenciosa. Não adianta ter aumento de tráfego, por exemplo, se o objetivo for conversões. Não adianta ter muitas conversões, se elas não resultam em vendas e o objetivo era vender.
Ficar sempre de olho no que está acontecendo ajuda a realizar ajustes. Além disso, você deve fazer isso de forma planejada e organizada. Seja disciplinado.
Você pode usar um conjunto de ferramentas ou apenas uma. O importante é ter os mesmos dados analisados para comparação. Você pode usar, além do Google Analytics e o Facebook Analytics, por exemplo, outras ferramentas como o Hotjar e o Kissmetrics. O Excel também vale.
Outras boas dicas de ferramentas são o Tableau, que permite integrações com o Salesforce e o Hadoop, e o Google Attribution, plataforma que permite unir informações de diversas origens de dados.
Quais as principais métricas a serem analisadas
O trabalho de Web Analytics, como já mostramos, vai além das ferramentas mais conhecidas. Da mesma forma, vai além das métricas usuais. Mas é importante temos um ponto de partida. Sugiro aqui alguns KPIs (Key Perfomance Indicator, ou indicador-chave de desempenho) importantes, que podem ser utilizados para iniciar o trabalho de Web Analyitcs.
Custo de Aquisição de Clientes (CAC): O CAC mostra exatamente o valor gasto para conquistar um cliente. Para checar no valor, você deve incluir todos os investimentos para atrair novos clientes e dividi-los pela quantidade de novos clientes.
Lifetime Value (LTV): Saber quanto tempo e o quanto valeu aquele tempo em que seu cliente esteve ativo em sua base é essencial para determinar a longevidade do negócio. Além disso, o LTV é uma taxa que ajuda a entender se o negócio está indo bem, se os clientes estão satisfeitos e qual a taxa de churn (perda de receita ou clientes).
Return Over Investment (ROI): O retorno sobre investimento, ou simplesmente ROI é a famosa taxa de retorno. Ele ajuda a entender o quanto uma campanha está dando de resultados, de forma palpável e assertiva.
Como pudemos observar nesse artigo, o Web Analytics é imprescindível para entender e melhorar os negócios no marketing digital.
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