Web Analytics: um guia para usar dados em prol de resultado

Lucas Amaral
Lucas Amaral

Análise permite potencializar ações de marketing digital

Você já deve ter ouvido falar que a maior vantagem de se fazer marketing na internet é o uso de dados. À interpretação dessas informações para tomar decisões certeiras dá-se o nome de web analytics. 

Ao passo em que os usuários navegam pelas páginas, um grande volume de dados é recolhido pelas ferramentas analíticas, como Google Analytics, Facebook Audience Insights e Adobe Analytics, apenas para citar algumas das principais. 

É por meio desses números e métricas que os profissionais realizam análises para melhorar a performance de suas campanhas de marketing. 

Se você quer saber mais sobre web analytics, suas características e como utilizar esse recurso a seu favor, continue a leitura. 

O que é web analytics?

Web analytics é um conjunto de ações que recolhe, armazena, realiza cálculos automáticos e produz relatórios com base nas atividades do usuário na internet. Isso permite a mensuração e a interpretação das informações para obtenção de vantagem competitiva nas ações de marketing digital.

O termo utilizado para definir a totalidade de dados gerados é Big Data. Esse banco de dados se expande a cada nova interação de um internauta, gerando um grande volume de informações analíticas. 

Cada ferramenta de análise possui seus próprios critérios de definição sobre quais números e cálculos são importantes de acordo com a sua funcionalidade para o usuário. 

No Google Analytics, por exemplo, estão presentes dados como a taxa de rejeição, o tempo de permanência, as fontes de tráfego e muitos outros. 

O Google Analytics 4, próxima geração da ferramenta, promete trazer dados ainda mais detalhados sobre a jornada do cliente, já se preparando para a medição sem cookies. 

Já no Facebook Insights, interações sociais como compartilhamentos, likes e comentários são exibidos no painel de métricas, assim com picos de horários e dias de atividade dos seguidores. 

Em plataformas de email marketing, elementos como taxa de abertura, cliques nos links e taxa de cancelamento de inscrições são vistas como fontes de insights. 

Isso também ocorre em canais de mídia paga, nos quais são avaliados itens como custo por clique e impressão ou lance médio. 

Existem também muitas informações de caráter geográfico, demográfico, comportamental ou psicográfico, que permitem uma investigação acurada sobre as operações do internauta.

Com tantas informações disponíveis, administradores de sites e profissionais da área de análise podem priorizar, preterir ou até mesmo criar métricas exclusivas para um determinado propósito. 

Ao observá-las com inteligência, é possível identificar padrões comportamentais, tendências de usabilidade e melhorar o resultado das campanhas. 

Além disso, esses dados também alimentam ferramentas de inteligência artificial, que aprendem por si só e realizam ajustes automáticos. 

Qual é a importância do web analytics?

O uso do web analytics é vital para gerar vantagem competitiva nos negócios. Para 79% dos executivos de grandes empresas, companhias que não aderirem ao Big Data correm risco de extinção (Accenture, Forbes, 2018). 

Outros dados interessantes dizem que organizações orientadas por dados (data-driven) têm 23 vezes mais chances de adquirirem novos clientes (McKinsey Global Institute, Forbes, 2016) e crescem 30% mais que seus concorrentes por ano (Forrester, 2018).

Esse recurso auxilia no entendimento de hábitos e costumes do consumidor no ambiente digital. Sem ele, todas as decisões seriam baseadas em “achismo”. O uso correto dos dados serve como uma bússola que mostra o melhor caminho para campanhas de marketing. 

Porém, um dos grandes benefícios do web analytics é também uma das grandes dificuldades dos profissionais de marketing. O excesso de informações, muitas vezes, atrapalha mais do que ajuda. 

É o que ocorre, por exemplo, com as chamadas métricas de vaidade. Elas alimentam o ego dos administradores, pois são números que chamam a atenção, como tráfego total ou número de seguidores, números nem sempre convertidos em benefícios à companhia.

No entanto, é preciso ter em mente que as métricas são ferramentas de negócio e seus principais objetivos são a conversão. Nem sempre uma grande audiência gera resultados efetivos para a empresa. 

Por essa razão, é preciso selecionar os dados que serão analisados com precisão, garantindo sua utilidade para gerir as estratégias digitais. 

Cada negócio possui uma estratégia diferente. Assim, os dados utilizados são únicos, dependendo do objetivo a ser cumprido com a campanha. 

Quais são as recomendações para o uso de web analytics?

Ilustração de mãos pegando gráficos para representar o como usar analisar dados

Existem muitas práticas recomendadas para a aplicação do web analytics. A seguir, conheça algumas recomendações para o uso desse recurso. 

Seleção de métricas específicas

Antes de mais nada, é preciso compreender que cada caso é único. Muitas vezes, mudanças estratégicas requerem alterações nas métricas avaliadas. 

Nas empresas é muito comum que seja estabelecido um único objetivo primário (para o qual é definido um prazo de execução). 

Em uma ação de fidelização, o tráfego direto pode ser mais importante do que o tráfego social, por exemplo. Em campanhas específicas, o número de downloads de um determinado material pode ter maior valor do que o de inscrições em uma newsletter. 

Alguns profissionais optam, também, pela inclusão de métricas de suporte para os objetivos secundários. Elas auxiliam na compreensão das razões pelas quais a campanha foi um sucesso ou fracassou e servem como alicerce para a realização de ajustes em uma próxima ação.

Mescla de análises descritivas, preditivas e prescritivas

Há três formas principais de se realizar uma análise de dados na web. 

A análise descritiva diz respeito ao passado. Ou seja, aos números que já foram coletados e quais insights são extraídos de sua observação. 

A análise preditiva, por sua vez, utiliza a probabilidade para prever o que pode acontecer no futuro por meio de modelos estatísticos e aprendizado de máquina. 

Já a análise prescritiva utiliza os dados das análises descritiva e preditiva para apontar o melhor caminho a ser seguido. Ou seja, auxiliam na tomada de decisões. 

Coleta de dados de público próprio

A web oferece uma vasta gama de dados, mas nada é tão valioso quanto a coleta realizada com o seu próprio público. 

É possível fazer pesquisas qualitativas e quantitativas com clientes e leads para ter acesso a informações personalizadas e tornar os dados ainda mais ricos para a realização da análise. 

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Escrito por Lucas Amaral

Escrito por Lucas Amaral

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Marcia Souza
Marcia Souza
30 dias atrás

Excelente explicação, colocada com clareza e objetividade.

Last edited 30 dias atrás by Marcia Souza
Escrito por Lucas Amaral

Escrito por Lucas Amaral

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