O produto foi adquirido pelo Google em março de 2005 para ser o motor de sua estratégia digital em Analytics, dando origem ao Google Analytics.

De acordo com o comunicado oficial, feito por Paul Muret – diretor de Engenharia do Google, o Urchin não receberá mais updates e será comercializado apenas até o final de março de 2012.

A Criatura mais uma vez supera o Criador…

Fica clara a intenção do Google em incentivar os usuários do quase aposentado Urchin a migrarem para a versão online de sua ferramenta de Web Analytics, o Google Analytics, que, recentemente,  teve sua versão paga, o Google Analytics Premium, anunciada.
Acreditam em coincidência???

A pergunta que não quer calar é:
O Google Analytics conseguirá suprir todas as necessidades dos usuários do Urchin?

E a resposta …infelizmente, não!!!

As ferramentas têm propósitos diferentes. O Urchin tem a capacidade de processar:

Além de poder apresentar dados com maior granularidade e possibilidade de integração com outras ferramentas de CRM (Customer Relationship Management) e BI (Business Inteligence).

Mas então por que o produto está sendo descontinuado???

Esta é uma pergunta que somente o Google, baseado em sua estratégia com foco no Google Analytics, poderá nos responder.

Esperamos que mais uma vez o Google nos surpreenda…  mas da próxima, positivamente!

Agora é esperar pra ver…

Até o próximo post!

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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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O Google Analytics lançou este mês o sort balanceado. Trata-se de uma maneira inteligente de se ordenar algumas métricas nos relatórios do google. Por exemplo, quando se está no relatório de palavras-chaves ordenado por bounce rate, tem-se  o seguinte relatório:

O problema é que este relatório não dará nenhum insight sobre as palavras-chaves com as quais realmente devemos nos preocupar, e será quase impossivel se trabalhar com a cauda longa, que só dá uma visita no período. Mas agora é possivel balancear as taxas de rejeição pelas visitas realizadas e, com certeza, você conseguirá agregar mais valor neste relatório para suas análises.

Viram a diferença? Agora podemos diminuir o bounce das palavras que relamente nos darão retorno!

Mais exemplos:

1. Trabalhando com o relatório de páginas mais vistas:

2. Trabalhando com o relatório de páginas de saída:

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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O treinamento está atualizado para a nova versão assíncrona do Google Analytics e abordará temas como: fundamentos de Web Analytics, os diversos tipos de implementações, as configurações possíveis e os relatórios disponíveis; podendo ser aplicados em qualquer tipo de site, desde sites institucionais, blogs, até sites de comércio eletrônico.

O conteúdo é abrangente e excelente tanto para quem não conhece o Google Analytics, quanto para quem já possui algum conhecimento e necessita atualizar-se ou aprofundar-se no serviço de Web Analytics do Google. Após o curso, os participantes terão plenas condições de prestar o teste GAIQ – Google Analytics Individual Qualification.

As inscrições para o curso de agosto já estão abertas. Interessados em increver-se ou em saber mais informações poderão fazê-lo clicando aqui.

Até o próximo post!

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