É comum os profissionais que analisam os dados do Google Analytics terem que exportá-los para o MS-Excel e continuar o trabalho no próprio Excel ou em uma outra ferramenta de análise estatística, porém ainda há dúvidas como importar estes dados e principalmente como converter o valor que vem de Tempo Médio na Página para o formato de hh:mm:ss.

O processo abaixo irá auxilia-lo nesta conversão.

Importando os dados para o Excel

1. No Excel acessar a aba “Dados” e escolher Fonte “de Texto”

2. Escolha o arquivo que deseja importar e no assistente de importação de texto indicar

a. Delimitado e clicar avançar

b. Em delimitador escolha “Vírgula” e clicar em avançar

c. Na última parte escolha “Geral” , porém você terá que localizar no ”Visualização dos dados” a coluna “Avg. Time on Page”, selecione esta coluna clicando onde esta escrito “Geral” e definindo-o como texto, agora você pode concluir.

3. Indique no Excel qual o local onde você deseja incluir esta importação

Pronto, os dados já estão importados e prontos para você tratá-los antes de continuar a sua análise.

Tratamento dos dados no Excel

Se você estiver importando o relatório de páginas vistas há a necessidade de algumas alterações:

1. Os campos de “Bounce Rate”, “% Exit” e $Index vem com o ponto no local de virgulas para separar o inteiro do decimal, selecione as colunas referentes a estes dados e clique em “Localizar e Selecionar”, escolha a opção de “Substituir” e faça a substituição de “.” por “,”. Após isso indique estes campos são percentuais e ajuste o numero de casas decimais que você necessita trabalhar.

2. Para o campo de Tempo na página há a necessidade de alguns passos adicionais:

a. No excel, já com o CSV no formato Excel, selecione a coluna de “Avg. Time on Page” e substitua todos os pontos por virgula, como você já fez no campo de “Bounce Rate” por exemplo.

b. Crie uma nova coluna, na celula referente ao primeiro tempo de página você inclua =Dn/86400, onde Dn é a primeira celula de tempo na página.

d. Formate esta celula como sendo “Hora”

e. Arraste esta celula para todas as linhas que voce queira fazer esta alteração.

f. Crie uma nova coluna e de o nome de “Avg. Time on Page”, copie as celulas modificadas para uma outra coluna, usando a opção de colar especial e selecione valores, formate esta coluna como “Hora” e pode apagar a coluna auxiliar e a original.

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Ano passado tivemos o prazer de ler este livro que mostra a paixão que Avinash Kaushik tem pela área de métricas. Neste ano este prazer foi ao auge, quando fomos convidados para fazer a revisão técnica  desta obra, que não pode ficar de fora de nenhuma biblioteca dos apaixonados por métricas e estatística web.

O livro está sendo lançado este mês pela Editora Alta Books e mostra uma maneira diferente de pensarmos o que é Web Analytics, discutindo temas como a análise do tráfego, testes, voice of customer e inteligência competitiva.

Logo no inicio do livro, Avinash nos mostra como achar sua alma gêmea em Web Analytics, qual o serviço que mas se adequa à sua necessidade. Não deixe de fazer as 10 perguntas chaves para seu futuro fornecedor do serviço, vale a pena comparar as respostas. Depois de passar pela análise de tráfego, mas com uma visão sempre no cliente, Avinash nos brinda com algumas técnicas fáceis e que vão com certeza dar um retorno muito interessante em seus relatórios.

Mas o livro vai mais além, mostrando como utilizar dados qualitativos para entender as motivações dos seus visitantes, para assim entrar na área de testes e experimentação. A área de análise de inteligência dá uma idéia inicial para quem ainda não se aventurou no assunto. Ele não se esqueceu das novas tecnologias que devem ser analisadas, como: mídia social, mobile e vídeo.

A idéia central do livro é mostrar para os futuros profissionais da área como se tornarem  “Ninjas” das métricas. Mas não achem que este livro é somente para quem esta iniciando, muitas pessoas que já trabalham com Web Analytics irão encontrar dicas valiosas.

Boa leitura!

Até o próximo post.

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O responsável pela análise e disseminação das métricas web, deveria aderir aos seguintes princípios e diretrizes de Web Analytics para não incorrer em erros:

1. Entrevistar os tomadores de decisão das empresas para entender seus objetivos e transformá-los nas métricas necessárias para que possamos atender  suas expectativas e exigências antes de lançar um novo site ou a partir de uma iniciativa Web Analytics;
2. Revisar o seu websites a fundo para garantir que todas as páginas estão com o código do seu Web Analytics de forma adequada, fazendo com que os dados sejam coletados de maneira tão precisa quanto possível, criando assim um processo de auditoria contínua;
3. Manter constante envolvimento em toda a evolução de um website como quando páginas novas são adicionadas ou atualizadas para ter certeza que elas sejam codificadas apropriadamente;
4. Verificar sempre o porquê de qualquer pico repentino ou redução no tráfego ou atividades chaves;
5. Investigar a causa de todo o tráfego ou atividade que gerem picos e reduções;
6. Visitar o site que estou analisando para fornecer um contexto;
7. Manter-se atualizado com todas as campanhas (off-line, promoções, marketing e publicidade) que possam afetar o tráfego site
8. Não distribuir os relatórios de métricas web até que todos os problemas de inconsistência de dados sejam identificados;
9. Fazer o melhor apenas para fornecer recomendações, baseadas nas métricas web, que gerem ações de melhoria;
10. Não enviar dashboards para tomadores de decisão sem ser acompanhado de uma análise aprofundada;
11. Não presumir que as demais pessoas possam analisar ou ver os dados da mesma maneira que eu;
12. Segmentar os dados da melhor forma que puder para fornecer um contexto sobre as atividades no site;
13. As métricas web devem ser distribuídas não somente para os executivos, mas para os criadores de conteúdo, designers e desenvolvedores web para ver o impacto do seu trabalho;
14. Criar eventos internos sobre métricas web e fornecer materiais sobre a área para criar uma cultura dentro da empresa;
15. Combinar os dados de Web Analytics com dados de outras fontes, como o CRM, pesquisas, call-center, mídias sociais, concorrência, mercado, TI, atendimento, entre outros, para ter uma visão mais clara dos acontecimentos;
16. Lembrar sempre que a análise de sites é apenas parte da equação e para entender todo o quadro é necessário obter mais dados quantitativos e qualitativos;
17. Teste, teste, e teste tudo novamente, seja A/B ou MVT;
18. Mantenha-se sempre atualizado e melhore continuamente aprendendo com outros profissionais.

Algumas referências para se manter atualizado:

• Eventos – eMetrics, WAW-SP, WAW-RJ;
• Blogs – Mundo WA (WA Consulting), Direct Performance, Omniture, Google Analytics, Coremetrics, WebTrends, Avinash Kaushik, Eric Peterson, WAA, e muitos outros que estão ai na rede;
• Livros – Web Analytics – Uma hora por dia, Web Analytics 2.0, Cult of Analytics, Social Media Metrics, Multichannel Marketing, Always be Testing
• Cursos – WA Consulting, UBC, Impacta, Jump
• Twitter – #measure #webanalytics

Este post foi originalmente escrito por Marc Bitanga – http://www.exclamationmarc.com/web-analytics/the-web-analytics-manifesto/ – e modificado, com autorização do autor, com mais informações pela WA Consulting.

Você gostaria de contribuir com mais algumas idéias? Deixe seus comentários.

Até o próximo post!  ;-)

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• Páginas Vistas (Pageviews) – As páginas só devem ser consideradas como vistas se estas forem totalmente mostradas aos visitantes, esta é uma das razões para se incluir as tags do Web Analytics no final da página. Outro motivo é caso a tag não consiga acessar o servidor se seu Web Analytics ou se ela estiver errada, isso pode gerar um erro e comprometer toda a programação Java que esteja na página.
• Visita/Sessão (Visits/Sessions) – É contabilizada uma visita sempre que um visitante chega ao seu site. Esta visita se mantém até que ele finalize o browser, ou saia do site, ou ainda se ficar mais de 30 minutos sem nenhuma atividade. Nos Web Analytics que utilizam cookies de sessão, mesmo que o visitante retorne em menos de 30 minutos, esta será considerada uma nova visita. O mesmo não acontece com as ferramentas que contabilizam as visitas ou sessões através do user-agent (browser + sistema operacional) ou do IP, no caso das mais antigas.
• Duração da Visita (Time Spent/Average Time) – As ferramentas de Web Analytics calculam o tempo de duração da visita da seguinte forma:
      Duração da Visita = Horário da última página vista – Horário da primeira página vista
  Como a última página não tem uma posterior para se calcular este horário, o tempo de permanência do visitante na última página vista é descartado.
  Exemplo: Se um visitante entra num blog, permanece 10 minutos lendo um texto e sai, este tempo não será contabilizado.
• Taxa de Rejeição/Abandono (Bounce Rate) – Acontece sempre que o visitante entra no site, vê uma única página e sai. Esta situação é particularmente normal em Blogs, onde o visitante lê o último post e sai. Conforme explicado acima em “Duração da Visita”, todas as visitas com Bounce tem sua duração igual a zero.
• Eventos (Events) – Antes do “boom” da Web 2.0, a métrica de interação do visitante com o site era a página vista (page view), mas com  o aparecimento de aplicativos, que permitem a interação com o visitante sem que isso signifique mudança da página, foi necessário a criação de uma métrica que refletisse esta interação, este é o evento.
• Visitante Único (Unique Visitor) – Também conhecido como Browser Único (Unique Browser), termo tecnicamente mais preciso, porém menos utilizado no mercado.
  Esta métrica é das mais complicadas pois tem várias nuances. A primeira delas é que se o mesmo visitante acessar um site através de diversos browsers, é considerada como sendo um visitante diferente. Outro problema é que normalmente um computador é utilizado por várias pessoas na mesma casa, serviço ou em lan houses, neste caso todas as pessoas que acessam um mesmo site de um mesmo computador serão consideradas como um mesmo visitante único. Outro fato que afeta esta métrica é quando se apagam os cookies, uma vez que é o que define se o visitante já veio ao site e se é o mesmo (browser). Pesquisas realizadas nos EUA chegaram a valores acima de 30% de usuários que apagam seus cookies regularmente, fazendo com que o número de visitantes únicos aumente nestes casos.
• Visitante Novo (New Visitor) – Indica a quantidade de visitantes que visitam o site pela primeira vez. Esta métrica é afetada quando os visitantes apagam os cookies do computador, pois mesmo que já tenham acessado o site, essa informação é perdida, uma vez que é o cookie o responsável por esta indicação.

O conhecimento das métricas é importante para que se possa analisar corretamente o comportamento do visitante, por isso foram destacadas as que mais criam discussões e dúvidas entre os profissionais da área.

Até o próximo post.

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Mas o que realmente funciona e onde devemos investir nossos recursos para ter um retorno melhor para nossas marcas? Aqui é que entra o ecossistema de métricas que chamamos de Web Analytics, e aqui não falo somente das ferramentas como o Google Analytics, Omniture, AT Internet, Coremetrics, WebTrends, ou qualquer outra, mas sim de todo o complexo mundo de medição e pesquisa que tivemos que criar para entender todas as pessoas que se relacionam com nossas empresas. Deixar de nos preocuparmos se a quantidade de visitantes aumentou ou se o tempo de permanência no site diminuiu, e sim ir além disso, procurando entender as nuances de cada tipo de público que queremos ter contato.

O que se vê hoje é uma preocupação com a aquisição de novos “visitantes” para que possamos conversar, não nos incomodando se é o público que queremos, se eles estão contentes com a experiência que tiveram com nossos web sites, se nossos processos facilitam ou não a vida destas pessoas, ou mesmo se estamos investindo nossos recursos nos locais certos e se estamos tendo retorno sobre este investimento feito. É como organizarmos uma festa e nos preocuparmos em chamar o maior numero de pessoas, sem nos arrumarmos para ter bebida, comida e lugar para todos, alguns, se não muitos, irão sair descontentes desta experiência e, sem dúvida, irão comentar isso com outras pessoas. Pronto, a marca, que por tantos anos fizemos um trabalho excepcional para estar na mente e no coração de nossos clientes, esta por um fio. E isso vale não somente para empresas que lidam com o consumidor final, mas também para organizações governamentais, organizações não-governamentais ou mesmo para empresas que se relacionam com outras empresas (B2B), afinal estes relacionamentos são feito por pessoas em nome de seus empregadores.

Mas o que temos nas mãos para que possamos melhorar nossos processos, entender nossos clientes e melhorar o retorno do investimento realizado? Temos um arsenal de serviços que podem nos auxiliar nesta tarefa cada dia mais difícil que é manter a sintonia com o comportamento do nosso consumidor que muda em períodos cada vez mais curtos.  Este arsenal conta com Pesquisas de painel como IBOPE Nielsen Online, comScore, AdPlanner e a HitWise; serviços de Ad´Serving, como Open AdStream, Atlas, Unicast, Google Double Click, Google Ad Manager, EyeBlaster ou AdMotion, que nos mostra como esta a nossa campanha de divulgação; serviços que acompanham nossas campanhas nos buscadores, como os fornecidos pelo Google, Yahoo, pelos próprios fornecedores de SW de Web Analytics, entre outros; e temos serviços de pesquisa que nos mostram o que ocorre com nossas marcas nas mídias sociais. Tudo isso somente para entendermos o que ocorre com os nossos clientes e nossa marca antes mesmo de uma visita ao nosso site.

Entender o que se passa em nosso site é outra história, mas estão intimamente relacionadas com a fase de aquisição, é entender mais do que a quantidade de páginas vistas, numero de visitantes ou métricas isoladas que não consegue nos mostrar uma visão que nos permita melhorar continuamente. Entender se estamos trazendo um público qualificado, o público que realmente queremos ter contato, e o que o motiva a nos procurar é somente o primeiro ponto a ser trabalhado.

Até o próximo post!

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