Web analytics: como usar a análise de dados a seu favor
Ariadni Siqueira
Estudante de jornalismo, vegetariana, apaixonada por moda e produtora de conteúdo.
July 01, 2021
Todos os dias uma enorme quantidade de dados são gerados por usuários a partir de suas ações na internet. E você sabia que é possível usar esses dados para te ajudar a tomar decisões mais inteligentes para o seu negócio?
Cada vez mais empresas estão usando o Web Analytics para conquistar melhores resultados de mercado e aperfeiçoar a experiência do usuário em seus sites ou plataformas.
Ter uma análise de dados bem feita afasta as incertezas do dia a dia dos profissionais de marketing, auxiliando na compreensão do comportamento de sua audiência.
Por isso, a estratégia de Web Analytics é essencial para a empresa realizar ações mais concretas e eficazes.
Quer saber mais sobre como a análise de dados pode ajudar seu negócio a atingir crescimentos consideráveis? Continue lendo!
O que é Web Analytics
Web Analytics é o processo de medir, coletar e analisar dados a partir da navegação e interação dos usuários na web.
Isto é, estruturar e coletar informações para entender o comportamento da audiência no digital, a fim de tomar decisões mais assertivas e de menor risco.
O Web Analytics permite que a empresa saiba de onde os usuários estão vindo e que atividades eles realizam dentro do seu site.
Isso facilita a mensuração do desempenho das estratégias de marketing digital e SEO.
Em um estudo sobre Big Data, os pesquisadores da Universidade de Harvard concluíram que as empresas que sabem como usar a análise de dados em suas estratégias são 5% mais produtivas e 6% mais assertivas ao tomar decisões.
Objetivo do trabalho de WA
O principal objetivo da análise de dados é adquirir e verificar informações da audiência para que o gestor possa tomar decisões com menos risco dentro de seu negócio.
Ou seja, ajudar a direcionar os investimentos para onde com certeza haverá resultados. Afinal, quanto mais você conhece os hábitos de seu cliente, melhor será a sua venda.
Além disso, o Web Analytics busca otimizar o trabalho e melhorar a experiência do usuário dentro do site ou plataforma através desses insights.
Benefícios de usar a análise de dados em sua estratégia
A análise de dados tem como objetivo trazer soluções assertivas para a empresa, além de melhorar a experiência do usuário no site e o dia a dia das equipes de marketing digital.
Estima-se que são desperdiçados 200 bilhões de dólares por ano em estratégias de marketing ineficientes. E em um mundo digital que dobra de tamanho a cada dois anos, investir na comunicação errada pode arruinar o seu negócio.
É por conta da aceleração digital e do ganho no volume de dados, que o Web Analytics se faz tão importante.
Ao estudar o comportamento do consumidor no passado, é possível criar uma orientação preditiva para as ações de implementação no futuro.
Quanto mais você entende sobre seu cliente, melhor vai ser a comunicação com ele, assim como sua venda.
Entretanto, somente aderir ao Web Analytics não é sinônimo de sucesso, já que trabalhamos com uma infinidade de dados e informações. Primeiro, deve-se entender os melhores métodos para realizar a análise de dados.
Análise descritiva
Para começar o trabalho da análise, fazemos perguntas para os dados, pois só assim poderemos obter as informações necessárias para atingir os resultados esperados.
A análise descritiva é focada nas perguntas “o que?” e “qual?” e funciona como um resumo sobre os dados obtidos.
O objetivo é entender o significado das informações para encaminhá-las para ações corretivas na análise preditivas e prescritivas.
Para entender como a análise descritiva funciona, vamos trazer um exemplo: o seu site alcançou um número menor de visitas.
Para descobrir o que houve, você deve se perguntar:
- O que aconteceu?
- Quantos visitantes recebi no período analisado?
- Quais páginas mais geraram tráfego?
- Quais atitudes tomar para melhorar o número de visitantes?
Feito isso, basta seguir para a análise preditiva e prescritiva para obter todos os detalhes e construir um entendimento sobre o tema em questão.
Análise preditiva e prescritiva
A análise preditiva e prescritiva tem a função de ajudar uma empresa a entender o porquê de um determinado resultado e analisar todos os detalhes sobre ele.
Isto é, perceber as causas e consequências do ocorrido, suas estatísticas principais e seus padrões - para assim, se antecipar no futuro.
Continuando com o exemplo do tópico anterior. Nesse momento você já sabe que o que causou menos acessos em seu site foram links quebrados, que não levavam a página alguma.
Quando a análise preditiva e prescritiva entra em cena, deve-se fazer questionamentos como:
- Por que isso aconteceu?
- Se eu substituir os links, o que vai acontecer?
- Como posso evitar que isso aconteça novamente?
Utilizando esse tipo de análise é possível identificar o que é preciso fazer a partir de padrões. Conhecendo-os, você pode reduzir os riscos de suas ações de marketing e melhorar a experiência do usuário.
Portanto, realizar testes é indispensável para entender qual padrão gera bons resultados e qual pode causar problemas. Com os testes, você consegue prever o futuro e escolher o melhor caminho.
Método de coleta de dados
Existem dois métodos principais de coleta de dados, a análise de log e a análise de tag. Também é possível realizar ambas as análises de dados juntas.
A coleta de dados pode ser realizada por dois métodos principais: análise de log e análise de tag.
A escolha do método de coleta de dados é o ponto de partida para a produção de relatórios estatísticos.
Análise de log
A análise de log coleta os registros gerados automaticamente pelo servidor web, como eventos, processos e outras informações. Esta análise identifica padrões que possam ajudar na solução de problemas, nas previsões de desempenho, na manutenção e em melhorias.
As vantagens de trabalhar com esse método de coleta são:
- Levantamento automático das informações;
- Padronização da solução de problemas e análise da causa raiz;
- Identificação de gargalos de armazenamento para evitar tempo de inatividade.
Page tagging / Análise de tag
A análise de tag recebe esse nome, porque usa marcações nas páginas monitoradas para enviar informações para um servidor de análise de dados.
As tags são adicionadas diretamente ao código fonte das páginas, capturando informações do visitante e também do navegador.
Os dados coletados são enviados para uma plataforma de Web Analytics pré-configurada.
As vantagens da análise de tag são:
- Podem ser instaladas em qualquer página;
- Possibilitam um controle maior sobre as informações a serem acompanhadas;
- Tem-se acesso aos registros das páginas contidas no cache.
- Facilidade no conhecimento do número de visitantes e dos itens que foram preenchidos em um formulário.
Principais métricas
O trabalho de Web Analytics também busca atingir objetivos e resultados, e por esse motivos existem duas principais métricas que são observadas na análise de dados.
Entender o custo de aquisição por cliente e também o retorno que esse cliente traz para sua empresa são fundamentais para a saúde do seu negócio.
Custo de Aquisição por Cliente (CAC)
O Custo de Aquisição por Cliente mede o valor que a sua empresa gasta para adquirir um novo cliente.
Este cálculo é feito a partir da divisão do investimento em aquisição de leads pela quantidade de novos clientes.
A partir dele é possível criar promoções de aquisição e medir a eficiência dos investimentos realizados até então.
Atrair clientes com custos cada vez menores é sempre o objetivo de um profissional de marketing.
Lifetime Value (LTV)
É chamado de Lifetime Value o valor que seu cliente agrega a sua empresa no período de relacionamento entre vocês.
O cálculo do LTV é baseado no ticket médio do produto multiplicado pela média de tempo que o cliente fica na empresa.
Por exemplo, o ticket médio do seu produto é R$300 e seu cliente fica em torno de 4 meses na sua empresa. Logo, você tem um valor de contrato de 4 x R$300, que é igual a R$1.200.
Ou seja, cada cliente que converter, vai ter um valor de 1.200 reais para a empresa.
Comparado ao CAC, o Lifetime Value mostra se sua empresa está gastando mais para captar clientes do que eles estão trazendo de receita.
Esses dados vão te ajudar a otimizar seus investimentos, reduzindo o custo de aquisição e aumentando o LTV através de ações do seu time.
Principais ferramentas
Dentro do marketing digital, as ferramentas têm um papel fundamental, principalmente na análise de dados. Extrair os dados, anotá-los e trabalhar com base neles não seria possível sem as seguintes ferramentas.
Existem ferramentas essenciais para a estratégia de análise de dados. Principalmente as que dão acesso às métricas necessárias para o trabalho de Web Analytics.
Há também ferramentas que são usadas no dia a dia para acompanhar e potencializar o trabalho da análise.
Google Sheets
O Google Sheets é o programa de planilhas oferecido pelo Google, semelhante ao Excel, porém é uma ferramenta que trabalha em nuvem.
Essa função é bastante útil para dividir as planilhas com outros membros do time, trabalhar simultaneamente e poder abrir o documento em qualquer lugar, contanto que você esteja logado em uma conta do Google.
Um programa de planilhas é indispensável para o Web Analytics, pois facilita a estruturação das informações, ajuda a fazer cálculos com agilidade e organização, e possibilita a representação dos resultados por meio de gráficos.
Google Analytics
Google Analytics é a ferramenta mais usada pelos profissionais que realizam campanhas de marketing digital.
A plataforma entrega dados bem completos sobre seu negócio online, como número de visitas, novos usuários, tempo de permanência na página e muitos outros.
Google Attribution
O Google Attribution ainda é uma ferramenta nova no mercado, que pretende unir todas as informações obtidas pelas outras plataformas de dados do Google.
Essa ferramenta ainda promete trazer insights mais claros que vão facilitar a visualização para os profissionais da área, além de permitir a segmentação dos dados pelo funil de vendas.
Uma estratégia de análise de dados é fundamental para o crescimento das empresas. Ter um time de Web Analytics pode otimizar o trabalho, melhorar as vendas e o relacionamento com o cliente.
Isso porque uma boa experiência do usuário dentro de sua plataforma agregará valor a sua empresa e tornará o cliente fiel.
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