5 métricas comuns de web analytics desmistificadas – WeBiz Digital
5 métricas comuns de web analytics desmistificadas
Existem dezenas de métricas de análise da web disponíveis hoje. A maioria deles é útil até certo ponto. Eles devem orientá-lo na tomada de decisões importantes para sua empresa.
E se você interpretar suas métricas da maneira errada ou no contexto errado? Um número pode contar uma história, mas 10 pessoas que veem o mesmo número podem contar uma história diferente.
Neste artigo, você aprenderá sobre cinco métricas básicas de análise da web e como interpretá-las de uma maneira melhor.
A taxa de rejeição é uma das métricas famosas do Google Analytics. Muitas empresas tendem a basear decisões cruciais apenas nessa métrica.
A definição que o Google Analytics usa:
"Taxa de rejeição é a porcentagem de sessões de uma única página (ou seja, sessões em que a pessoa saiu do seu site na página de entrada sem interagir com a página)."
Vamos dividir um pouco para que não haja mal-entendidos aqui:
Sessões de página única : sua página de destino é a mesma que sua página de saída
Sem interação : nenhum evento interativo é acionado durante a sua sessão
O contexto agrega valor
A partir de agora, evite olhar apenas para as métricas de análise da web de um ponto de vista agregado.
O contexto ajuda você a interpretá-los da maneira certa.
Segmente sua taxa de rejeição
Intenção da página
Taxa de rejeição e tipo de site
Site da Leadgen
Taxa de rejeição e outras métricas
Não visualização de página interacções
Todos esses fatores ajudam a interpretar a taxa de rejeição de uma maneira melhor.
Por si só e em um nível agregado, a taxa de rejeição não é acionável de forma alguma!
"A taxa de rejeição é medida em relação ao número de entradas, a taxa de saída é medida em relação a uma página específica."
"Um salto é sempre uma saída, mas uma saída não precisa ser um salto."
Taxa de saída acionável
Vamos supor que seu site conte milhares de páginas. O que você poderia fazer para transformar a taxa de saída em uma métrica acionável?
Novamente, o contexto é a chave. Em quais páginas você está olhando? Existe uma diferença na taxa de saída no nível do canal? O que você deseja que seus visitantes alcancem?
Você precisa fazer perguntas a si mesmo para tornar uma métrica acionável.
"Você é funcionário de uma empresa de comércio eletrônico e trabalha em uma estrutura para fins de teste A / B. Seu gerente pergunta a você sobre as páginas para começar o teste primeiro. "
Neste caso, você deve considerar:
Páginas de alto tráfego (funil)
Páginas que são relevantes para o processo de compra
Tente identificar "vazamentos de baldes": páginas com uma taxa de saída relativamente alta que você precisa otimizar para conversões mais altas.
E se você identificar um, olhe para ele em um nível segmentado também. Há espaço suficiente para melhorias em uma ou mais áreas?
Para começar, gostaria de fazer uma pergunta:
"Você mede no Google Analytics 1000 sessões, 500 usuários e 10 conversões. Qual é a taxa de conversão? "
Você provavelmente acha que deveria ser 1% ou 2%:
Com base nas sessões: 10/1000 = 1%.
Com base nos usuários: 10/500 = 2%.
O Google Analytics mede a taxa de conversão com base no número de sessões .
Neste caso, você verá 1% no Google Analytics. E você concorda com isso?
"Você dirige um blog como eu. Uma de suas principais conversões é a assinatura de um boletim informativo. O que você percebe é uma quantidade relativamente alta de visitantes recorrentes que convertem. Isso indica que as pessoas voltam algumas vezes antes de decidirem assinar seu boletim informativo. "
Minha jornada em seu site (presumo que você me reconheça como uma pessoa com quatro sessões):
A lista acima torna as coisas um pouco mais claras para você. Eu sou a mesma pessoa todos os dias e minha taxa de conversão pode ser de 100% por cento ou 25% por cento. O último é o valor que o Google Analytics calcula.
Em minha opinião, é mais preciso calcular a taxa de conversão com base no número de usuários em vez de sessões. Ou você acha que eu assinaria quatro vezes o seu boletim informativo? 🙂
Por padrão, é muito difícil obter métricas precisas do usuário em sua conta. Porque há muitos dispositivos e navegadores no escopo que podem desvalorizar essa métrica de análise da web.
Em primeiro lugar, você precisa trabalhar com o Universal Analytics e implementar um UserID. Isso vai além do escopo deste artigo.
4. Tempo médio na página
Em primeiro lugar, não gosto de médias. As médias são muito enganosas. Você precisa saber o que constitui esse número médio.
No exemplo acima, você vê 22 notas e uma pontuação média de 6,5. Existem 7 alunos com 5 ou menos, o que não é uma boa nota!
Em geral, é melhor olhar para as distribuições em vez das médias .
O Google Analytics calcula o tempo na página da seguinte forma:
O tempo de duração entre chegar na página um e chegar na página dois
Se você chegar na minha página inicial às 11h e a próxima página que você vê é o meu blog às 11h02, você gastou 2 minutos na página inicial.
Dê uma olhada neste gráfico para entender melhor como o Google Analytics calcula o tempo médio na página:
Ao calcular o tempo médio na página, o Google Analytics não leva em consideração os visitantes que saltam. O tempo que você gastou na última página não é medido.
5. Tempo médio no local
Você precisa se fazer muitas perguntas para tornar essa métrica acionável:
Como o Google Analytics realmente calcula o tempo médio no site?
Desejo que meus visitantes permaneçam mais tempo no meu site ou isso é um sinal de que eles não conseguem encontrar as informações com rapidez suficiente?
Existe uma correlação ou possível causa entre o tempo médio no local e a taxa de conversão?
E muitas outras coisas devem surgir em sua mente quando você está trabalhando com essa métrica.
Tempo médio no site = duração média da sessão.
"O Google Analytics calculou a duração média da sessão como a duração total de todas as sessões (em segundos) / número de sessões."
Há uma coisa que você precisa entender aqui. O Google Analytics não mede o tempo que você gasta na última página antes de sair . E isso tem um grande impacto nessa métrica.
11h01: você chega na página-a (conhecido)
11h05: você chega na página b (conhecido)
11h09: você terminou sua leitura na página b e saiu do site (desconhecido)
A duração da sua sessão é medida em 4 minutos, mas na realidade você gastou 8 minutos neste site. Que diferença!
Talvez você seja um cara técnico que pode inventar um hack do Google Analytics, mas lembre-se de que você sempre precisa ter cuidado com isso. Isso também pode impactar outras métricas de análise da web.
Transforme a duração da sessão em insights
Cada métrica é útil em sua própria maneira.
Se você quiser examinar mais de perto a duração da sessão, poderá definir algumas metas de "duração da sessão" no Google Analytics :
Você pode comparar essas metas com as mais importantes – metas macro – em seu site. E descubra se existe uma correlação entre os dois.
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