Web Analytics: uma ferramenta para além das visualizações
A Web Analytics é uma ferramenta criada para analisar os dados gerados pelos usuários de um site, como forma de mensurar os resultados do marketing digital. Poucas são as agências especializadas em sua aplicação e os profissionais de marketing tendem a incluir sua análise na lista de outras ferramentas, como o Google Ads.
A princípio subestimada e vista apenas como análise de visualizações, estudos apontam que o uso das estratégias da Web Analytics podem ampliar os resultados em até 6%. A porcentagem é significativa, já que essa diferença é causada pela tomada de decisões a partir da análise de dados, demonstrando a sua importância dentro de um planejamento bem-sucedido.
A importância da Web Analytics
Uma das principais vantagens do marketing digital é a possibilidade de mensurar e metrificar as estratégicas e a resposta dos usuários. As análises são feitas ao mesmo tempo em que as ações estão sendo praticadas, possibilitando mudanças que contornem erros ou potencializem resultados.
A análise dos dados tem sido a diferença pontual entre uma empresa e sua concorrente, por meio das decisões tomadas a partir das informações coletadas. Essa ação quebra um tabu de atitudes baseadas em achismos, mais comum no marketing tradicional, o qual muitas pessoas utilizam para suas escolhas.
Quanto mais precisas forem as informações dadas pela ferramenta, melhor serão direcionadas as estratégias e os investimentos financeiros disponibilizados. Como a famosa frase “tempo é dinheiro”, saber se as ações decididas estão sendo bem-sucedidas ou não ajuda a não perder tempo insistindo com algo não tão bom.
O marketing digital trouxe mecanismos inteligentes para a elaboração de planejamentos, baseados em informações consistentes e detalhadas, coletadas a partir de pesquisas e ferramentas como a Web Analytics. Qualquer movimento feito na internet gera uma grande quantidade de dados, que podem se dispersar e desperdiçar informações importantes.
É preciso haver mecanismos capazes de peneirar esses dados, para que sejam analisados e demonstrem o comportamento do usuário a partir das publicações feitas no site ou página. A Web Analytics foi criada com esse objetivo: para que, ao medir, coletar, analisar e produzir relatórios, as ações possam ser mais precisas e assertivas.
Porém, apenas aderir ao uso da Web Analytics não é suficiente para atingir bons resultados. É preciso conhecer bem a ferramenta para entender o que ela tem a dizer e para usá-la de forma eficaz.
Esses dados oferecidos pela Web Analytics permitem evitar um problema muito recorrente, que é o mau uso dos investimentos de marketing digital. Só com esse tipo de análise é possível compreender a dimensão das ações e se estão surtindo os efeitos desejados, ou se precisam ser alteradas para evitar prejuízos.
Métricas mais importantes da Web Analytics
A Web Analytics não traz o resultado de uma estratégia de marketing, mas permite que ele aconteça de forma positiva. Os dados oferecidos por ela são percentuais, suficientes para preparar relatórios completos chamados de ad hoc, com questionamentos surgidos de um tipo de demanda específica.
De posse desse relatório, é hora de encontrar em que ponto é preciso melhorar e como deve ser feito. Esse processo é conhecido como Drill Down, que pode ainda requisitar mais detalhes dos dados, caso exista alguma dúvida. Para identificar as ações necessárias, é preciso pensar e levar em conta as análises preditivas e prescritivas expostas pela Web Analytics.
A compreensão dos relatórios apresenta um entendimento sobre as estatísticas principais em comparação com aquelas que são padrões, oferecendo oportunidade de perceber quais as consequências que cada ação pode trazer para a estratégia.
Ao separar o que indica ser positivo e negativo, é hora de valorizar o bom e alterar o ruim, mas sem jogá-lo fora, e sim disponibilizando-o para análise, a qual pode, inclusive, permitir a identificação de padrões que vão se repetindo equivocadamente.
Para aumentar os processos de resposta da Web Analytics, é preciso ampliar a visão e utilizar as principais métricas que ela oferece. Abaixo listamos quais são as mais utilizadas e importantes:
1 – CAC (Custo de Aquisição de Clientes)
A métrica indica o custo para obter um novo cliente, fundamental para analisar o investimento que está sendo feito e se está sendo eficiente. Com esses dados, é possível criar estratégias, como promoções e incentivos, para que um usuário indique o aplicativo.
O cálculo leva em conta o valor gasto pela aquisição de clientes/quantidade de novos, e é base para as métricas sequenciais.
2 – LTV (Lifetime Value)
Essa métrica avalia se o cliente fez receitas em seu relacionamento com o site e de quanto foi o seu valor. Também conhecido como Valor do Tempo de Vida do Cliente, ela deve ser avaliada pelo marketing e a área comercial, que identifica as vendas especificamente para um cliente, assim como uma prospecção do potencial de vendas mais os lucros possíveis.
Quando essa métrica se une à do CAC, o marketing pode identificar se o investimento feito por cada cliente está oferecendo retorno e, em caso positivo, qual o valor do lucro. Enquanto o CAC demonstra um valor ainda sem retorno, o LTV apresenta o resultado trazido por esse cliente do começo ao fim.
Essa avaliação em conjunto permite identificar não só as falhas e pontos positivos, mas também o tempo necessário para que esse cliente dê lucro. Por exemplo: se o custo para atrair um cliente foi de 2 mil reais e ele fechou um contrato de 500 reais mensais, será preciso quatro meses de relacionamento para que esse valor seja estornado e comece a se tornar lucro.
O cálculo de LTV com base no CAC é feito com o Valor Ticket Médio x Tempo de Contrato dos Clientes, exatamente para determinar o tempo previsto para suprir os gastos. Ele também permite identificar o tempo previsto de lucro que esse cliente pode gerar, mas os resultados do LTV nunca podem ser inferiores ao de CAC. Caso contrário, demonstra que a empresa está gastando e não obtendo retorno.
Além das métricas da Web Analytics, há ferramentas complementares indispensáveis para avaliar dados qualitativos e quantitativos. Os quantitativos mostram quantas pessoas visitaram o site, o tempo de presença e o que foi feito ali pelo usuário. Os qualitativos são mais complexos por analisar o tipo de experiência vivida pelo usuário. Essa identificação é feita considerando, por exemplo, quanto tempo ele fica parado na mesma página e se a compartilhou para outros.
Essas ferramentas são específicas para dados quantitativos e qualitativos. As mais apropriadas para o qualitativo são:
- Lucky Orange: é bastante popular, mas paga, apresentando mapa de calor com análise de estágios para uso dos formulários e outras ações no site. Possui um up grade em que separa os usuários por região e observa o comportamento de cada um delas.
- Hotjar: também paga e muito semelhante ao Lucky Orange, apresenta análise de todas as movimentações do visitante e o tempo em que ele permanece no site.
Abaixo, as ferramentas para a Web Analytics quantitativa:
- Excel: é considerado a melhor planilha do mercado e ajuda a estruturar as informações coletadas, que incluem gráficos para melhor visualização.
- Tableau: ajuda na integração de outros programas internos para encontrar soluções sobre os dados apresentados.
- Google Sheets: ferramenta do Google semelhante ao Excel, seu diferencial é estar em nuvem.
- Google Analytics: pode complementar as informações dadas pela Web Analytics.
- Adobe Analytics: tem função parecida com a do Google Analytics.
- Google Attribution: ferramenta mais nova da Web Analytics, ajuda a unir as informações de outras plataformas, oferecendo dados bem claros e objetivos.
A Web Analytics é essencial para um bom trabalho em marketing digital, que apresenta muito mais do que quantas visualizações são feitas no site. As estratégias usadas com seus dados possuem alta capacidade de conversão pela oportunidade de rever as ações e consertar os erros com informações bastante assertivas. Saiba mais sobre a Web Analytics no site da RedaWeb.
