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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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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Mas a que nos chamou a atenção foi a segunda destas novidades. O anúncio da criação de uma categoria voltada para a premiação da efetividade das campanhas, o que nos leva a crer que finalmente o Festival entendeu que a internet é a mídia mais mensurável dentre todas  e  que  isso  deveria  ser  considerado.

Para que a campanha possa ser inscrita nesta nova categoria, é importante que a ação tenha sido ou shortlist ou vencedora de prêmio na edição de Cannes do ano anterior. A idéia central pode ser resumida na frase de Terry Savage: “Queremos fazer essa ligação entre a criatividade e os resultados”.

Estamos vendo o mundo com mais atenção para os dados gerados pela internet. Nestes últimos 12 meses tivemos empresas como a Adobe e a IBM entrando no jogo da medição digital, e, portanto, este prêmio faz todo o sentido.

O que será um desafio para a criação efetiva do prêmio é a definição do que será analisado como sucesso, já que cada campanha pode ter objetivo, métricas e KPI’s bem diferentes. Além disso, teremos que ver se as peças que competiram neste ano forma medidas por suas agências para que possam participar no próximo ano.

Vai ser interessante o desenrrolar desta história.  

E você, o que  acha disso? Deixe seu comentário.

Até o próximo post.

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Este é um resumo da palestra “Alinhando Métricas as suas Estratégias Digitais”, realizada na OMExpo Latino 2010 em 20 de maio, por Ruy Carneiro, sócio da WA Consulting.

Abaixo a apresentação (slideshare) e o texto explicativo:

Resumo: A palestra aborda a utilização das ferramentas de Web Analytics não somente para a análise de captação de visitantes e de campanhas, mas também para alinhar sua estratégia corporativa as suas ações digitais através da criação de uma cultura de Web Analytics na empresa.

Dados na nossa vida, na nossa empresa e na internet

Todos nós necessitamos de dados desde as tarefas mais simples do nosso dia-a-dia, como saber se precisamos pegar um casaco, usando os dados de temperatura. Mas estes dados para se transformarem em informação  necessitam ser analisados dentro de um contexto (em São Paulo, 15 graus pode significar que preciso de um casaco, porém se eu fosse um morador de Moscou pode ser que eu saísse de camiseta!) para que se possa tomar as decisões que necessárias. Este processo do nosso
dia-a-dia: “dados” > “análise” > “informação” > “ação”,  já faz parte de nossa cultura e o realizamos naturalmente.

Na grande maioria das empresas isso também ocorre em diversas áreas como planejamento estratégico, finanças, fabricação, logística, etc. A cultura de análise de dados para tomada de ações faz parte da cultura empresarial, mas porque  isso não ocorre da mesma maneira com os dados que coletamos na Internet? O excesso de dados e a falta de processo de análise é um dos culpados destas análises não fazerem parte da cultura das empresas, mas não é o único.

Porque as empresas devem se importar com isso?

Qualquer análise de dados permite diminuir o risco nas decisões tomadas e  as análises geradas a partir da interação da empresa com seus clientes ou visitantes geram também  informações para:

• Conhecer melhor seus clientes;
• Alocação eficiente de recursos;
• Responder as mudanças mais rapidamente;
• Identificar novas oportunidades;
• Melhorar a eficiência, através da melhoria de processos;
• Entender a efetividade de seu marketing digital (display, Email, mídia social, aplicativos, etc…).

Mas para que se possa aproveitar tudo isso ao máximo, é necessário que se olhe para a área de Web Analytics  muito além de apenas produto/serviço.

Web Analytics como ferramenta

A própria definição da  WAA – Web Analytics Association  mostra a área de Web Analytics como um processo, mas é interessante conhecer o que se pode fazer para compatibilizá-la às suas necessidades de informação. Alguns exemplos de ferramentas/serviços de Web Analytics:

• Omniture SiteCatalyst
• ATI Analyzer NX
• WebTrends Analytics
• Unica NetInsight
• Google Analytics

Os sistemas citados são parte de um escopo maior de ferramentas para auxiliar as empresas a entender melhor o relacionamento com seus clientes e não somente na área digital. Além disso, é possível integrá-los a outros sistemas como CRM (Customer Relationship Management), DW/DM (Data Warehouse/Data Mart), BI (Business Inteligence) ou outros de sua empresa.

Hoje as empresas estão mais preocupadas em ter seus sistemas bem implementados do que em saber se são o que necessitam, e se os dados coletados vão servir para gerar as informações de negócios que querem. O próprio Google que possui o Google Analytics, que de acordo com o ”Estudo do Mercado de Web Analytics 2010” é o serviço mais utilizado no Brasil, também possui mais dois produtos pagos para satisfazer as necessidades que o Google Analytics não consegue atender:

• Analytics In a Box, um sistema de coleta de dados tipo “packet-sniffing”;
• Urchin, com um sistema de coleta de dados tipo “leitor de log”

Mas as empresas ainda vêem Web Analytics somente como uma ferramenta, e se preocupam somente com suas “Métricas Básicas“!

Web Analytics como sistema

Quando olhamos para a área de Web Analytics como um sistema, primeiro nos preocupamos com que tipo de informação necessitamos para entender se estamos no caminho certo (Objetivos Estratégicos). Para isso o primeiro passo é a realização do planejamento, que irá orientar desde a implementação e a análise, e deve ser considerado o primeiro passo para a criação de uma cultura de métricas dentro de uma empresa.

É neste planejamento que serão feitas as adequações dos dados que serão coletados e as necessidades de informação da empresa para poder auxiliar na tomada de decisões. Não somente quais os dados que devem ser coletados, mas quem os deve receber, quais os objetivos estratégicos da empresa e como definimos o sucesso na nossa estratégia, seus objetivos e seus índices chaves de processos (KPI´s). Também é nesta fase que vemos quais os tipos de grupos de clientes, clusters, que a empresa trabalha e como entendemos em que ponto os visitantes passam a se tornar clientes, a famosa conversão.

Este levantamento é fundamental para que se possa definir o método de coleta de dados a ser utilizado (leitor de log, inclusão de códigos nas páginas do site ou um packet sniffing), se o web analytics deve ser o gratuito ou o pago, e as customizações que devem ser feitas. Com isso pode-se garantir dados confiáveis para que se inicie o chamado “Ciclo WA”, que permite que  os dados sejam coletados, analisados e transformados em informações.

Mas somente isso não é o suficiente, já que a web permite que se possa fazer testes A/B e Multivariáveis rapidamente, é possível entender se é melhor, por exemplo, um cadastro longo ou quebrá-lo em partes, a partir da ótica de nossos visitantes. Isso possibilita um site sempre eficiente e ao gosto de seus visitantes. Como é um ciclo, isso não tem mais fim e sempre deverá ser melhorando para estar sempre a frente da concorrência. É o que faz com maestria a “Amazon”.

Uma dica para que se possa tirar o máximo proveito de suas análises é dividi-las em partes de acordo com o chamado “Ciclo de Vida do Cliente“, possibilitando  entender cada passo dos visitantes até torná-los clientes e os fidelizar. Hoje as empresas estão mais preocupadas em trazer visitantes para seus sites do que em fidelizá-los, mas a fidelização do cliente é uma tendência irreversível.

Web Analytics como cultura

Mas é necessário crescer além deste ponto e internalizar estes conceitos nas empresas, para que sejam utilizados nos processos decisórios. Este é um caminho que se inicia, mas que dificilmente consegue crescer sem o apoio de uma consultoria especializada e, principalmente, da alta direção da empresa, muitas vezes por falta de treinamento especializado não somente na ferramenta, mas em todos os pontos do processo de Web Analytics.
Este processo pode durar alguns anos para ser totalmente internalizado e para que se chegue até o nível 5, onde as métricas já fazem parte do dia a dia.
Ele se inicia de maneira intuitiva com as empresas olhando as métricas básicas que são fornecidas e tendo uma visão muito mais voltada a TI do que a negócios. Ao sentir que podem tirar mais proveito destes dados, começam a fazer análises e testes mais básicos para entender melhor o comportamento do visitante e com isso, a utilização para análise de marketing é quase uma passagem normal. O Nível 4 é mais complicado para se passar, pois prevê que a empresa tenha ferramental para personalização do site e entenda os conceitos de multicanal e valor do cliente no tempo. Após este entendimento chega-se a fase 5, onde, ai sim, as métricas estão integradas ao dia-a-dia tornando-se parte do planejamento estratégico, não somente do digital, e é utilizada como parte da avaliação dos executivos.

O processo de Web Analytics não é, como alguns podem imaginar, um grande dedo-duro das ações que deram errado ou uma camisa de força, como outros já reclamaram, para emperrar processos. Entendendo este processo cria-se uma cultura de aprendizado e de testes para que se tenha mais sintonia com os clientes e com o mercado, assim suas rotas podem ser adequadas e corrigidas em função de sua estratégia e objetivos. E ao chegar nesta última fase percebe-se que o cliente muda, e tem mudado em períodos de tempo cada vez mais curtos, e a internet passa a ser um instrumento de constante aprendizado para que se possa entender estes incansáveis mutantes.

Ao se entender o processo de aprendizado, passa-se não somente por uma “Mudança de Cultura” dentro da empresa, mas para uma “Cultura de Mudança” contínua, com foco em atender melhor o cliente e estar sempre à frente dos concorrentes.

Conclusão

Isso tudo que foi apresentado já é uma tendência mundial, porém no Brasil as empresas precisam entender que necessitam investir em ferramentas que possam trazer os dados necessários, investir em pessoal especializado e treinamento para eles, e que há a necessidade de estruturas específicas para tirar o maior proveito destes dados.

As empresas passam também a entender que a fidelização de seus clientes é tão ou mais importante que ficar convidando mais e mais pessoas para conhecer a sua empresa, diminuindo a importância do último clique para valorizar mais o cliente – “Engagement”.

Mas tudo isso é irrelevante se os executivos não virem o valor das análises e comprarem a idéia de que é preciso plantar para poder colher.

Como já disse nosso amigo Gil Giardelli: “Não podemos usar velhos mapas para descobrir novas terras!”

Até o próximo post!

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