Olá Pessoal!
Levei algum tempo pensando sobre o que escrever para o meu 1º post aqui no blog da dp6, então devido a alguns trabalhos me deparei com um assunto que vale a pena relembrar um pouco: os Cookies e como o Google Analytics os utiliza.
Pode parecer básico, no entanto, é muito importante termos “na ponta da língua”, afinal, é a correta utilização deles que garante dados consistentes sobre o seu site.
Então, vamos lá…
No último final de semana ocorreu o XXII Encontro Nacional de Estudantes de Estatística (Eneste). Fomos convidados pela organização para falar um pouco sobre o que fazemos, qual a importância da estatística nesse meio e quais são as possibilidades de carreira na área digital.
Muitas vezes o aluno não conhece esse novo mercado de trabalho que vem crescendo vertiginosamente e está cheio de oportunidades.
Um dashboard (ou “painel”) é uma ótima forma de apresentar informações de maneira rápida e eficiente para diferentes pessoas, em diferentes áreas e níveis, de uma empresa. O problema é que nem sempre vemos dashboards tão “rápidos” – podem ser criados e compreendidos com agilidade – e “eficientes” – comunicam claramente a informação e geram algum resultado. Neste post vamos tratar de alguns pontos-chave para a criação de dashboards eficientes.
Que história quero contar? (E para quem?)
Em business intelligence (e, consequentemente, web analytics) lidamos com um grande volume de informações, de diversas fontes e em diversos formatos, o que acaba criando uma massa de dados que gera apenas confusão. Emerge então a necessidade de sumarizar parte destes dados em um formato que forneça uma visão geral da performance, dê suporte à tomada de decisão e, claro, gere ação. O papel de um dashboard é justamente este: sumarizar parte da informação disponível em uma forma clara, concisa e visual.
O comitê de Web Analytics do IAB Brasil trabalhou ao longo do ano de 2010 no desenvolvimento de um Glossário de Métricas para Web Analytics. Este material tem os seguintes objetivos:
Muito obrigado e parabéns a todos que participaram deste projeto! Divulgamos abaixo o material completo … Boa leitura a todos!
Mensurar qualquer coisa que é composta por uma série de aspectos intangíveis é, e talvez será sempre, um dos maiores desafios em qualquer análise. A ideia de mensurar a experiência do usuário parece vaga e confusa em um primeiro momento – por onde começar? Quais serão as métricas? O primeiro passo, e fundamental, é definirmos o que entendemos por “experiência do usuário”. Possivelmente, o conceito giraria em torno de algo como “a percepção e reação de uma pessoa que resulta do uso de um produto, serviço ou sistema”.
Se separarmos os componentes deste conceito, temos algumas pistas sobre por onde começarmos a analisar. Mensurar a experiência do usuário é, na verdade, mensurar a “percepção” e “resposta” desta pessoa (de uma série de pessoas) ao uso de um produto. Neste post vamos explorar algumas boas práticas para realizar uma análise efetiva da experiência do usuário em sites, aplicativos, lojas virtuais, etc. Aí vão as dicas:
“Agora, as pessoas podem produzir conteúdo. O marketing teve que rever seus conceitos. O digital trouxe novos tempos para a comunicação, etc”. Toda essa falácia já nos é bem conhecida. Entretanto, uma das frases pertencentes a esse grupo de lugar comum será o foco do post: “vivemos na era da informação”.
A frase tem diversos sentidos, mas o principal pressuposto dela é que vivemos em um mundo com excesso de informações, sendo difícil filtrar e selecionar o que é relevante. E, dentro desse caos, saber utilizar e escolher as informações certas no tempo certo transforma-se em diferencial competitivo no atual mercado global. É nesse ponto que o Business Intelligence se constrói.
Ocasionalmente comecei a notar o aparecimento de um curioso site de referências levando visitas ao site de clientes: GOOGLE.COM.
Sim, isso mesmo, Google não é apenas um mecanismo de Busca Orgânica.
O Google referral existe há um bom tempo, mas por normalmente se encontrar no Long Tail de sites de referências ele é ignorado. Agora como explicar se ele for o seu principal site de referência?
Explorando o Google referral dentro do GA percebemos que ele se divide em alguns sub-canais. Após alguns testes temos aqui as mais comuns origens. São elas:
Bom, vamos começar com uma pergunta que costumamos ouvir com bastante frequência: O que é Bounce Rate?? Bounce Rate pode ser traduzido e entendido como a taxa de rejeição de seu site, ou seja, os usuários que entraram no site e não gostaram de seu conteúdo.
Por default, todas as ferramentas de web analytics trabalham com o Bounce Rate por página – ou seja, o usuário entrou no site através de uma página (entry page ou landing page, em caso de campanha) e saiu sem fazer nenhuma interação, sem clicar em nenhum link.
No exemplo acima, o usuário pode ter ficado 5 minutos no site, leu todas as informações de sua página e saiu do site sem nenhuma interação. Sim, ele será contabilizado como um Bounce Rate. É neste momento que começa nossa brincadeira!
Como devemos usar esta métrica tão importante? Leia mais
Cada vez mais nos deparamos com uma quantidade enorme de possibilidades de análise e desenvolvimento de ações realmente inovadoras no mundo da internet e com uma grande preocupação sobre o retorno sobre o investimento das campanhas, o famoso ROI.
Por isso é muito importante que, ainda na fase do briefing da campanha, exista um alinhamento entre todos envolvidos no processo sobre quais os principais objetivos da campanha e quais serão as conversões para a mesma. Isso facilita, e muito, a mensuração dos resultados posteriormente. O que quero dizer é que é importantíssimo entender quais serão as análises necessárias para medir o ROI no final de uma campanha.
Fazendo uma analogia, não vou a um show de rock esperando ouvir sertanejo, e o mesmo acontece com o comportamento dos consumidores (assim fica óbvio, não?!). Precisamos saber em que terreno estamos pisando para indicar as melhores métricas para a mensuração dos resultados.
Dessa maneira, podemos ter os seguintes passos: Leia mais
Você já deve ter se perguntado por que existem tantas ferramentas de medição diferentes que fornecem a mesma informação.
Ou então, já presenciou alguma discussão sobre qual número utilizar, o do instituto de pesquisa, ou o da ferramenta de Web Analytics, não é?
Bom, cada uma tem sua peculiaridade desde o método de coleta de dados até como eles são processados. E é difícil mesmo escolher entre tantos números diferentes subjetivamente. Mas, se organizarmos e classificarmos cada ferramenta e recursos, a escolha fica mais fácil, às vezes, óbvia até.
Sigam-me os bons:
