Aprenda a usar o Web Analytics para potencializar seus resultados

O que é Web Analytics? Esse é um assunto é tão falado atualmente, que até Harvard parou para estudá-lo. A crânio dos Estados Unidos concluiu que as empresas que adotam o Web Analytics em suas estratégias conseguem ser 5% mais produtivas e são 6% mais assertivas quando tomam decisões baseadas em dados.

Entender o funcionamento de sua estratégia e os resultados trazidos por ela é fundamental para aprimorar seu negócio, mantendo o que já funciona bem e alterando o que ainda não.

O Web Analytics, ou digital analytics, traz a tona a análise de dados de pesquisa necessária para você acompanhar suas ações e entender a importância delas no momento de tomadas de decisão.

Tomar decisões a partir de dados é a forma mais precisa de criar, modificar e estabelecer estratégias.

O Marketing Digital é um ótimo aliado nesse ponto, pois diferente do Marketing Tradicional, ele é capaz de metrificar as ações dos usuários e acompanhá-las, gerando dados e análises incríveis.

Você já deve ter escutado a frase “contra fatos, não há argumentos”. Os dados trazidos pelo Web Analytics são esses fatos.

A partir das informações processadas do ambiente on-line, as ações são direcionadas e os investimentos acontecem de maneira mais inteligente e estratégica, afastando possíveis achismos.

Uma estratégia baseada em Web Analytics, hoje é o diferencial de muitas empresas focadas em atingir sucessos crescentes.

Se seu desejo é descobrir como usar o Web Analytics a favor do seu negócio e otimizar os resultados positivos dele, acompanhe-nos no conteúdo a seguir e mãos a obra!

O que é web analytics e qual a importância dos dados para o sucesso de um negócio?

Todos os dias usuários on-line e consumidores geram enormes quantidades de dados através de suas ações e uma boa análise ajuda a compreender o comportamento do seu público e tomar decisões certeiras.

É para isso que serve o Web Analytics, afinal ele é o processo de medição, coleta, análise de dados e a produção de relatórios de navegação e interação.

O digital analytics tem o intuito de entender e otimizar o uso de sites e páginas na Internet para a tomada de decisões ser feita de maneira mais assertiva e com baixa probabilidade de erros.

O Web Analytics ajuda a orientar ações através de uma análise de dados das ações tomadas no passado, o que é ótimo para profissionais de Marketing e investidores dos projetos, pois um dos problemas encontrados nessa área é o mau direcionamento dos investimentos, ocasionados principalmente pela falta de análise de dados.

Com direcionamentos corretos e investimentos adequados, os resultados das estratégias chegam bem mais rápido e de maneira muito mais frutífera.

Mas tem um ponto muito importante nisso tudo, que é o quanto você conhece seu público-alvo, tal como seu comportamento, necessidades, anseios, poder aquisitivo e assim por diante.

Além disso, entender os dados é o grande segredo da sua análise, pois apenas aderir ao Web Analytics não é sinônimo de sucesso, para atingi-lo você deve aprender a usá-lo da melhor forma possível no seu negócio.

Como dissemos, apenas usar o Web Analytics não é o sinônimo de resultado e sim saber exatamente o que colher dele e como atuar depois. Para isso, temos dois momentos, os quais veremos abaixo.

Nesse primeiro momento você deve entender alguns pontos:

• Quais são os dados?
• Como foram os resultados deles?
• Como melhorá-lo de maneira específica?
• Quais ações devo tomar para potencializar os resultados de Web Analytics?

O objetivo destes questionamentos é visualizar o significado das informações atuais. Vamos entender os pontos:

Essa pergunta é feita para entender exatamente quais foram os resultados vindos do Web Analytics. Eles costumam ser dados em percentual e responsáveis pela construção de relatórios padrão.

A resposta dessa pergunta é um relatório ad hoc, ou seja, são questionamentos feitos a partir dos dados analisados. Eles são feitos a partir de uma demanda específica, pois não são periódicos.

Sabendo exatamente como foram os resultados trazidos pelos dados do Web Analytics é possível focar na melhoria deles, para isso é necessário detalhar ainda mais os dados. Esse processo se chama Drill Down.

Depois de colher dados de digital analytics, analisar, entender como eles surgiram e aprofundar seus estudos, agora é hora de colocar a mão na massa, ou seja, pensar nas ações a serem tomadas para a melhoria dos resultados se tornar constante.

Nesse momento começamos a levar em conta as informações necessárias para as análises preditivas e prescritivas do processo de Web Analytics, conforme veremos a seguir.

Se o objetivo dos questionamentos anteriores era visualizar o significado das informações atuais, agora é momento de encaminhar ações futuras através do entendimento sobre o funcionamento, quais as estatísticas principais e quais são seus padrões.

A partir disso você poderá deduzir quais as possíveis consequências de cada ação, formando padrões.

Depois de você ter identificado de onde vêm seus resultados positivos e negativos, chega o momento de manter o que é bom e alterar o que não é. Para isso você começa a partir de uma análise os dados de pesquisa de cada uma das ações de maneira detalhada a partir do Web Analytics.

Dica: foque nos resultados negativos!

Se você analisar todos os dados de uma mesma ação que não deu certo em períodos anteriores, você pode se deparar com alguns padrões, os quais devem ser mudados com o intuito de fazer elas começarem a dar bons resultados.

Sabendo da necessidade de melhorar esses resultados, é preciso fazer testes buscando entender o que é bom e o que é ruim dentro das suas ações, começando então a criar padrões mais assertivos com dados mais interessantes ao seu negócio.

Os testes A/B são essenciais nestes casos. Eles são responsáveis por testar e aprimorar pontos que não levam bons resultados ao negócio. Por isso é ideal alterar um ponto de cada vez, assim é possível saber exatamente o que gera dados com resultados positivos ou não.

Esses padrões baseados em testes que deram certo e começam a ser aplicados efetivamente são chamados de modelos preditivos. Esses modelos são baseados em ações que você já sabe que dão certo, por isso a possibilidade de erros diminui.

O melhor a acontecer então é a otimização dos processos de produção e o aumento de resultados positivos no Web Analytics.

Assim você começa a entender o seu atual cenário através de dados de Web Analytics e estabelecer métricas prioritárias visando aprimorar seu negócio e tornar suas ações cada vez mais assertivas no futuro.

O CAC é responsável por tornar claro o valor gasto para adquirir um novo cliente. Ele é muito importante para as empresas, pois mostra o quanto está sendo investido na conquista de novos clientes.

Esse valor é calculado da seguinte maneira:

CAC = Valor gasto para aquisição de clientes / Quantidade de novos clientes

Esse cálculo proporcionado por dados de Web Analytics também é fundamental para medir a eficiência dos seus investimentos.

A partir dele é possível criar também promoções focadas na atração de clientes, como, por exemplo, quando você oferece uma bonificação ao consumidor que indicar um aplicativo a um amigo.

Nesse caso, você beneficia o cliente já existente através da bonificação e entra em contato com novos consumidores a partir da divulgação realizada.

O CAC, quando atrelado ao indicador que explicaremos abaixo, torna tanto o planejamento estratégico quanto a distribuição adequada de investimento ainda mais assertivos.

O Lifetime Value representa a receita trazida pelo seu cliente à sua empresa no período de relacionamento entre vocês, sendo aplicado apenas em vendas recorrentes.

O LTV é o valor conquistado durante o tempo de vida do cliente na sua empresa.

Ou seja, o também conhecido como “Valor do Tempo de Vida do cliente“, é uma métrica de Web Analytics usada por Marketing e Vendas, a qual realiza uma estimação da potencial receita da empresa e lucros futuros gerados por um cliente durante o tempo dele de casa (o tempo de permanência como cliente no negócio).

Junto com o CAC ele mostra se você está gastando mais para trazer novos clientes ao seu negócio do que eles estão trazendo de receita.

Mas como assim?

Com esse gráfico podemos entender exatamente como funciona os dados oferecidos pelo CAC e pelo LTV.

Em vermelho está o CAC, o qual é o valor gasto para adquirir novos clientes, ou seja, é o momento em que a empresa está investindo, mas ainda não está obtendo retorno financeiro.

Quase ao centro da imagem tem um ponto no qual o gráfico sai do vermelho e passa para o azul. Esse ponto de transição é exatamente o momento no qual a empresa para de ter prejuízo e começa a ter lucro.

Já a parte azul é exatamente o LTV, ou seja, tudo que o cliente traz de lucro para a empresa.

Vamos supor que para adquirir um novo cliente você gastou R$ 3.000,00 em ações diversas. Cada contrato fechado tem o valor de R$ 1.000,00 mensais.

Sendo assim, para um cliente começar a dar lucro para o seu negócio, será necessário primeiro ficar por 3 meses apenas repondo gastos ocorridos no tempo de aquisição dele (ou seja, R$ 3.000,00), para depois disso começar a obter um retorno financeiro.

A métrica do LTV é calculada a partir dos dados do ticket médio e da média de tempo dos seus contratos. Ou seja:

LTV = Valor ticket médio x Tempo de contrato dos clientes

Exemplo:

Suponha que seu ticket médio seja R$ 500,00 e seus contratos durem 12 meses, porém seus clientes só começaram a dar lucro para o seu negócio, a partir do 3º mês, pois antes o valor estava suprindo ainda os gastos para conquistá-los. Com isso, o tempo de lucro do contrato passou a ser de 9 meses.

LTV = 500 x 9

LTV = 4.500

Sendo assim, seu LTV é de R$ 4.500,00. Sendo que os outros 3 meses que geraram R$ 1.500,00 de receita à empresa, foram destinados ao pagamento de gastos anteriores.

Mas e se seus clientes só começarem a dar retorno financeiro ao seu negócio após o 1º ano de jornada, embora o contrato deles seja de exatamente 1 ano? O que fará? Ficará apenas no prejuízo?

O LTV também diz respeito ao tempo em que um mesmo cliente pode permanecer com você gerando lucro. Ou seja, o seu serviço é renovável? Existe possibilidade de cross-sell? Upsell?

Tudo isso ajuda a aumentar o seu valor de Lifetime Value, gerando mais lucros à sua empresa.

É assim que você fará aquele cliente que tem 1 ano de contrato e só passará a dar retorno a partir desses primeiros 12 meses renovar ao final do período, começando a gerar lucro ao negócio.

Agora, atenção!

Os números de LTV não podem ser inferiores aos de CAC jamais!

Se isso acontecer, quer dizer que você está investindo mais para aquisição de clientes do que para retenção deles.

Vamos lá, você já aprendeu a analisar os dados de Web Analytics, conheceu as principais métricas e como trabalhá-las da maneira correta, mas onde obter os dados?

Existem diversas ferramentas responsáveis por analisar dados quantitativos e qualitativos de suas páginas.

Os dados quantitativos das estratégias de Analytics são aqueles que mostram a quantidade de pessoas que visitaram seu site e quais foram as ações delas nele, tal como o tempo de cada ação.

Já os dados qualitativos do Analytics são aqueles que analisam a experiência do usuário dentro das suas páginas, como o tempo em que o usuário ficou com o mouse parado em determinado local da página, por exemplo, e assim por diante.

Ou seja, ele fala da qualidade da sua estrutura e te ensina ainda mais sobre o público do seu negócio.

Vamos conhecer algumas das ferramentas de Web Analytics?

Para um conhecimento mais completo sobre digital analytics, vamos agora apresentar as principais ferramentas para análise de dados quantitativos.

Ajuda a estruturar dados e informações e realizar cálculos rápidos de maneira organizada, além de oferecer a opção de gráficos responsáveis por facilitar as análises de dados.

Essa ferramenta se assemelha muito ao Excel e é muito boa para a análise de dados, porém é oferecida pelo Google e trabalha em nuvem.

Ela é fundamental para pessoas acostumadas a dividir planilhas com as pessoas do time, possibilitando o trabalho simultâneo na mesma planilha.

Além disso, é possível acessar o documento e seus dados de qualquer lugar ao logar na conta.

Essa ferramenta, além de ser uma ótima solução para dados internos, permite integrações com programas externos, tal como o Salesforce e Hadoop.

Mais usada pelos profissionais que acompanham os dados dos seus sites e campanhas digitais, o Google Analytics é bastante simples e  entrega dados bem completos sobre seu negócio on-line, assim como informações sobre número de visitas, novos usuários e tempo de permanência na página, por exemplo.

Confira nosso post completo sobre Google Analytics aqui.

Essa ferramenta de Web Analytics é muito parecida com o Google Analytics citado acima.

Ela oferece soluções aos varejistas e lojistas que precisam aprimorar seus negócios a partir de dados digitais, permitindo conhecer o cliente de maneira completa e ajudando o profissional a ter insights cada vez mais objetivos;

Essa é uma ferramenta de Web Analytics nova no mercado e fundamental para a análise de dados de pesquisa.

Seu intuito é unir todas as informações obtidas pelas outras plataformas de dados do Google e ainda trazer insights mais claros, buscando facilitar a visualização de dados para os profissionais da área.

Além disso, ela permite segmentar informações através do funil de vendas da empresa, possibilitando um detalhamento de dados destinados à análises mais assertivas.

Essa ferramenta de Web Analytics permite um acompanhamento de toda a jornada do usuário pelo site, assim como o desempenho das campanhas em tempo real.

Ela auxilia na projeção de estratégias de campanhas multicanal e desenvolve processos para mantê-las ao longo do tempo, garante a procedência e precisão dos dados coletados, ajuda na criação de estratégias de segmentação alinhada aos atributos comportamentais dos usuários e possibilita alterar a ordem das dimensões para transformar um relatório em outro conforme necessidade.

Essa ferramenta oferece um preço mais acessível e garante incríveis funcionalidades.

Além da análise de dados quantitativos como visitas, origens e conversões, com ela você pode mensurar o Lifetime Value, a análise de corte e alguns outros dados. Ou seja, é uma ferramenta que vale bastante a pena.

Agora conheça duas das principais ferramentas para análise de dados qualitativos da estratégia de digital analytics.

Essa ferramenta é paga e é de qualidade impar. Além das análises de mapa de calor, ela permite a análise de estágios do preenchimento de formulários, a criação de funis de conversão, a gravação dos visitantes, a elaboração de enquetes e pesquisas com os visitantes do site, entre outras.

Também paga, essa é uma ferramenta bastante popular. Ela é responsável por realizar análise de dados qualitativos semelhantes às do Hotjar, além disso, com ela você tem um dashboard geográfico para observar e entender o comportamento dos usuários de cada região.

Ufa! Existem diversas ferramentas de Web Analytics, inclusive muitas outras além dessas citadas, tal como aquelas que complementam o serviço, como é o caso do Key Word Planner (planejador de palavras-chave) e outras.

Mas para começar o fundamental é conhecer essas que citamos acima, a partir de então o trabalho vai começando a ficar cada vez mais detalhado e assertivo.

Uma estratégia de Web Analytics bem feita e baseadas em dados assertivos te ajuda a otimizar seus dias e resultados. Além disso, te possibilita ter um panorama sobre o mercado e ações da concorrência.

Dica: Entenda a jornada do seu cliente na sua empresa. Isso é fundamental para aprimoramento de processos e aumento do potencial competitivo.

A análise de dados de pesquisa é essencial para o retorno positivo do seu negócio, então não perca tempo! Invista em Web Analytics e se prepare para resultados de sucesso!