De forma simplificada, Web Analytics, é a ciência de coletar e analisar os dados no seu ambiente digital. Ou seja, envolve rastrear, revisar e relatar dados para medir a atividade na web, incluindo o uso de um site e seus componentes, como páginas, imagens, vídeos etc.
Ao usar as ferramentas de Web Analytics, você poderá saber o que está e o que não está funcionando em suas estratégias e orientar suas ações na direção certa.
Agora que já sabemos o básico, vamos detalhar um pouco mais sobre o que é a análise de dados web, vamos apresentar algumas ferramentas de análise que fornecem percepções diferentes e insights únicos. Por fim, mostraremos como você pode começar a ter uma visão estratégica, tática e data-driven para monitorar todas as suas ações no mundo digital.
O que é Web Analytics?
Há muitos dados que você pode coletar sobre como as pessoas interagem com seu site e o universo digital da sua empresa. Se você está começando com Web Analytics, a quantidade de informações disponíveis pode ser muito grande, então, é importante saber o que analisar de acordo com os seus objetivos e estratégias.
É cada vez mais importante saber o que, e como analisar as métricas fornecidas pelo seu site, redes sociais, campanhas on-line etc. Saber como o seu target se comporta diante das várias ações feitas, ajudará a determinar como seu marketing deve atuar para atrair o público certo para se relacionar com o seu negócio, independente se é um produto ou serviço.
Em resumo, a análise desse conglomerado de dados vindo de diversas ações e plataformas, vão ajudar na tomada de decisão da sua empresa. Quanto mais certeza você tiver do que está fazendo, mais direcionado será o seu marketing, mais efetiva será a sua equipe de vendas e naturalmente o seu negócio terá mais oportunidades de crescer.
Nos dias de hoje, com todas as informações que temos, não é cabível tomar decisões por feeling, podemos ter certeza do que estamos fazendo, por esse motivo, um bom profissional de marketing, vendas ou ciência de dados, não trabalha com “achismos” e sim com hipóteses e experimentos baseados em análises de dados.
Em um primeiro momento quando se está começando pode parecer difícil lidar com tantos dados e transformá-los em informações úteis, mas depois de um tempo, fica mais fácil, tornando as ações do negócio, muito mais assertivas.
Como Web Analytics pode ajudar?
- Entender de forma mais clara a jornada de compra do consumidor;
- Prever o LTV de um cliente, ou seja, o quanto ele será lucrativo para a empresa, em seu tempo de permanência;
- Personalizar uma página de acordo com o perfil do visitante;
- Gerar testes A/B para grupos específicos, em campanhas, criativos, e-mails, páginas etc.;
- Monitorar quanto gastam determinados grupos de clientes baseado no seu perfil;
- Observar as regiões geográficas de onde mais ou menos clientes visitam o site e compram os produtos da sua empresa;
- Prever quais produtos os clientes têm maior e menor probabilidade de comprar no futuro.
Por que investir em Web Analytics e uma cultura baseada em dados?
O objetivo do processo de Web Analytics é servir como base para decisões importantes na camada de negócios, desta forma, suas ações e estratégias serão muito mais assertivas, promovendo produtos e serviços específicos para os clientes com maior probabilidade de compra. Também é possível determinar quais produtos um cliente específico tem maior probabilidade de comprar. Isso pode ajudar a melhorar o ROI e o CAC do seu negócio, que é a proporção entre receita, investimentos, custos de marketing, da equipe de vendas etc.
Além desses recursos, o Web Analytics pode rastrear o comportamento de cliques e detalhamento dos clientes em um site, determinando quais ações são mais eficazes, quais canais são mais efetivos e qual frequência uma comunicação deve ser feita para impactar de forma positiva as personas do seu negócio.
O processo de Web Analytics: como medir os resultados?
Para que o processo de Web Analytics tenha os resultados esperados, é necessário ser feito de forma organizada. Sendo assim, é importante que processos sejam seguidos, que tudo seja feito de forma padronizada, ou seja, definir uma metodologia de trabalho auxilia no entendimento e mensuração do projeto.
Então vamos apresentar como fazemos aqui dentro da Agência Follow, com apenas 6 etapas, é possível ter um projeto de Web Analytics com início, meio e fim. Essas etapas se definem da seguinte forma: estabelecer objetivos, coletar dados, processar e apresentar os dados coletados, identificar as KPI’s, desenvolver estratégias e testar (criar hipóteses e experimentos).
Então vamos conhecer detalhadamente cada uma dessas etapas.
Estabelecendo objetivos
A primeira etapa no processo de Web Analytics é quando as empresas determinam as metas, KPI’s e os resultados que estão tentando alcançar.
Existe um conceito em Growth Hacking, chamado North Star Metric. As maiores empresas do Vale do Silício utilizam essa metodologia, justamente para não se perderem na infinidade de medições que podem ser feitas. A intenção principal é definir uma única métrica de crescimento, desta forma, é possível ter clareza em qual momento a empresa está crescendo.
Para os clientes da agência, gostamos de definir mais de uma North Star Metric. Esses objetivos podem incluir aumento de vendas, satisfação do cliente ou reconhecimento da marca, por exemplo. As metas de negócios podem ser quantitativas e qualitativas.
Coletando dados
A segunda etapa é a coleta e o armazenamento de dados. Atualmente, a maioria das plataformas nos auxiliam nesse processo. Se você usa algum CRM como o Hubspot ou RD Station, eles já fazem isso para você. Se utiliza o Google Analytics (dados gerais do site) ou Search Console específico para tráfego orgânico, todos eles já fazem isso.
O importante é ter uma ferramenta na ponta que consiga ter uma visão geral de tudo que está acontecendo no site, com as diversas origens de tráfego, como é o caso do Google Analytics e Adobe Analytics, desta forma, você conseguirá cruzar as informações por canais, localização geográfica etc.
Processando dados
Nesta etapa os dados coletados se tornam informações, existem muitas formas diferentes de fazê-lo. Você pode contratar uma empresa especializada em BI (Business Intelligence), na construção de modelos de dados para consulta, essas empresas têm o foco na construção de grandes bases de dados como Data Lakes ou Data Warehouses.
Você também pode ter analistas que saibam como unificar todas essas bases e construir modelos apresentáveis. É aí que entram as ferramentas de Self-Service BI auxiliando e simplificando todo processo, como é o caso do Microsoft Power BI, Tableau ou até mesmo o Google Data Studio (Looker Studio).
Identificando as KPI`s
Uma das grandes armadilhas do Web Analytics é a quantidade de métricas e informações que temos disponíveis em nossos projetos. Tudo é mensurável, mas será que precisamos ter todas essas informações para alcançar o nosso objetivo? É preciso saber o que medir, muitas dessas métricas podem nos cegar ou nos iludir sobre o nosso principal objetivo.
Ou seja, é importante parar e analisar com calma o que realmente deve ser medido e se isso vai afetar a sua métrica principal. Por essa razão, definimos junto com os nossos clientes quais são os nossos reais objetivos, para depois definirmos as KPI’s.
Desenvolvendo estratégias
Esta fase envolve a implementação de insights para formular estratégias que se alinham com os objetivos do negócio.
Por exemplo, a consulta de pesquisas realizadas no site pode ajudar uma organização a desenvolver uma estratégia de conteúdo com base no que os usuários estão procurando em seu site.
Será que o tráfego orgânico ajudará a empresa em seu crescimento? Ou podemos utilizá-lo em conjunto com o tráfego pago para ter uma estratégia de SEM (Search Engine Marketing).
Também podemos usar o tráfego orgânico através de uma palavra-chave específica para distribuir alguns materiais ricos e então, com estratégias de Inbound Marketing e CRM avançar o Lead na sua jornada de compra.
Esses são alguns exemplos do que podemos fazer, e por esse motivo é importante pensar em estratégias que estejam alinhadas aos objetivos do negócio.
Criando hipóteses e experimentos
As empresas precisam experimentar diferentes estratégias para encontrar aquela que produz os melhores resultados. Por exemplo, o teste A/B é uma estratégia simples para ajudar a saber como um público responde a diferentes tipos de conteúdo. O processo envolve a criação de duas ou mais versões de conteúdo e sua exibição para diferentes segmentos de público para revelar qual versão do conteúdo tem melhor desempenho.
Também podemos testar mais de um canal para saber qual é o melhor. Muitas empresas acreditam cegamente em um único canal de tração, e deixam de testar outros. Nossa experiência mostra que devemos testar alguns canais antes de priorizar quais são os mais efetivos.
Nesse caso, é importante desenvolver hipóteses baseadas nas análises dos dados, elaborar experimentos e criar ciclos de testes, para então ter certeza do que dá certo ou não em sua estratégia.
Ferramentas de Web Analytics
Já entendemos para que serve Web Analytics, quem deve usar e, apresentamos uma metodologia de implementação do processo para facilitar seu uso dentro das organizações.
Você como analista, gestor ou empresário deverá escolher uma suíte de ferramentas de acordo com o seu cenário, tamanho do projeto e budget disponível que ajudará em todas as etapas no universo digital.
É importante saber que ter uma cultura baseada em dados (data-driven) apesar de parecer complexo num primeiro momento, vai fazer com que seu negócio tenha muito mais assertividade em suas ações. Nos dias de hoje trabalhar com “achismos”, é um erro, temos dados disponíveis para nos guiar na tomada de decisão.
Quando essa cultura estiver enraizada no seu negócio, sua empresa vai ter um enorme potencial para crescer exponencialmente, melhorando o CAC, CPA, ROI, vendas, branding etc.
Então, vamos conhecer detalhadamente as ferramentas que nos auxiliam nesse processo.
Universal Analytics (Google Analytics)
O Universal Analytics é a versão do Google Analytics lançada em outono de 2012, posterior ao Google Analytics clássico e anterior ao GA4. O UA foi por muito tempo uma inovação dentro das ferramentas analíticas. Oferecia uma série de vantagens se comparado ao Google Analytics clássico. Havia mais formas de coletar e integrar diferentes tipos de dados.
Por meio do UA, era possível integrar dados em vários dispositivos e plataformas, o que não era possível com o antecessor. Ou seja, a plataforma oferecia uma melhor compreensão do relacionamento entre canais de marketing on-line e off-line.
O processamento de dados era baseado em sessões, também era possível criar as próprias dimensões e métricas para coletar os dados, não era tudo preestabelecido como na versão legada. Por meio das dimensões personalizadas você poderia importar dados adicionais a sua conta.
Outra mudança significativa no Universal Analytics foi o rastreamento de comércio eletrônico avançado. Oferecia muito mais maneiras de coletar e analisar os dados, fornecendo relatórios mais aprofundados dos usuários e seu comportamento em relação ao e-commerce.
Existiam também outras diferenças como a interface do usuário, biblioteca Javascript utilizada, número de cookies para coleta de dados, mudanças no código de rastreamento, definições de configurações do lado do servidor etc.
GA4 (Google Analytics 4)
O GA 4 ou Google Analytics 4, é a versão mais recente que está substituindo o Universal Analytics (UA). Diferente do Universal Analytics no qual era baseado em sessões, o GA 4 se baseia em eventos. Suas características principais bebem da fonte do módulo analítico do Firebase.
O GA4 permite que você veja conversões no aplicativo e web de forma integrada. Ou seja, você pode mensurar diferentes canais em conjunto como: Google Ads, YouTube Ads, outros canais como Facebook, TikTok, LinkedIn e canais orgânicos, incluindo pesquisa, social e e-mail. Essa integração de dados móveis e de aplicativos ajuda a simplificar a medição do impacto geral dos seus investimentos em marketing, independentemente do canal de aquisição.
A nova abordagem também está em rastrear a jornada do cliente, isso se resume a saber exatamente de onde vêm os clientes e quais ações eles realizam ao longo de seu ciclo de vida interagindo com as ações do seu negócio.
Uma das mudanças mais visíveis fica por conta do seu layout e painéis. A nova abordagem do GA4 tem foco no ciclo de vida do consumidor. E inclui relatórios como: aquisição, engajamento, monetização e retenção. Anteriormente, o Universal Analytics tinha apenas o relatório de aquisição, portanto, essas novas seções oferecem muito mais visibilidade nos estágios posteriores do ciclo de vida do cliente.
O Google Analytics 4 também está em conformidade com a LGPD. Ele foi projetado para se adaptar ao novo cenário de privacidade dos dados, com controles mais granulares sobre coleta, retenção e análise de dados do usuário.
Google Data Studio (Looker Studio)
O Looker Studio anteriormente chamado de Google Data Studio, é uma plataforma de construção de Dashboards e visualização de dados. Ele permite trazer conjuntos de dados de vários lugares diferentes para que você possa transformar essas informações em Dashboards ou relatórios para tomada de decisão.
Uma das vantagens do Looker Studio é a fácil integração com os produtos do Google, você pode em um mesmo Dashboard, ter dados do Google Analytics, Search Console e Google Ads. E caso necessite ainda tem a capacidade de trazer dados de terceiros, como por exemplo, campanhas do Facebook Ads, LinkedIn Ads e TikTok Ads.
Todos esses dados podem ser plugados diretamente em suas ferramentas, ou seja, tudo é atualizado em tempo real, dinamicamente, e também, é possível compartilhar essas informações dentro da sua organização ou até mesmo com terceiros.
Power BI
O Microsoft Power BI é uma plataforma de business intelligence (BI) que fornece diversas ferramentas para agregar, analisar, visualizar e compartilhar dados. A sua interface é bastante intuitiva com integração nativa com outros produtos da Microsoft.
O Power BI é usado para gerar insights através da análise de dados de uma organização. A solução pode ajudar a conectar conjuntos de dados diferentes, transformá-los e limpá-los para criar tabelas ou gráficos, fornecendo informações importantes de forma visual. Tudo isso pode ser compartilhado com outros usuários dentro da organização.
Apesar de ser uma solução completa de análise e visualização de dados, é possível usar a plataforma somente para dados web. Você poderá integrar o Power BI ao seu Google Analytics ou Adobe Analytics dentre outras plataformas, para construir modelos de Dashboards e relatórios com foco em suas campanhas digitais.
Tableau
O Tableau é outra solução robusta de BI (Business Intelligence). Em seu site, eles dizem que sua principal missão é que as empresas sejam cada vez mais orientadas a dados. A plataforma é recomendada para analistas de marketing, vendas, tecnologia, executivos e pessoas com foco no negócio.
Por se tratar de uma plataforma completa, tem diversos módulos orientados em determinados tipos de cenários ou verticais.
É possível usar a plataforma como principal ferramenta de Web Analytics, criando um hub para análise de dados de marketing. Por exemplo, você pode conectar o seu CRM, Google Analytics, Google Ads, Firebase e cruzar as informações Web, de App e CRM para entender o seu funil de vendas e a jornada de compra do consumidor. Essa é só uma das possibilidades.
Assim como o Microsoft Power BI, é uma solução paga, existem planos para organizações, times e uso pessoal.
Adobe Analytics
O Adobe Analytics é a solução de gestão de dados web que faz parte do pacote Adobe Cloud, um conjunto de produtos com inúmeras funcionalidades disponíveis. O principal objetivo do Adobe Analytics é fornecer uma solução para ajudar os times de marketing, vendas, bi e tech a entender os dados do universo digital e web do seu negócio. Trata-se de uma plataforma corporativa que permite coletar dados, armazená-los, processá-los e visualizá-los de maneira simples e fácil de gerenciar.
É um facilitador para a tomada de decisão. Então, qual a diferença dele para o Google Analytics? O Google Analytics geralmente é usado em PMES, isso não quer dizer que uma grande corporação não possa usá-lo em seu ambiente, justamente por esse motivo, existe o Google Analytics 360.
Já o Adobe Analytics foi idealizado e é destinado para o público corporativo, para ambientes com uma grande massa de dados, além de não existir versão gratuita da sua solução. O seu escopo é bastante completo, com inúmeras features de análises e construção de dados, e também seu custo se adequa a empresas que precisam de soluções mais robustas de mercado.
YouTube Analytics
O Youtube é mais um dos grandes canais de tração que temos em qualquer estratégia de marketing. Por se tratar da maior plataforma de vídeos do mundo, nele você pode divulgar seus conteúdos e até mesmo combinar estratégias de SEO entre conteúdo escrito e de vídeo. Além disso, existem muitas pessoas que vivem exclusivamente da plataforma, como influenciadores, criadores de conteúdo etc.
Por esse motivo, o seu módulo de Analytics é extremamente robusto, com diversas métricas que podem ser analisadas para que você saiba se as suas estratégias estão sendo eficientes. Você pode analisar desde dados geográficos como: país, estado, cidade, até demográficos como: gênero, idade, gostos específicos. Além disso, é possível ver o engajamento que estão tendo com o seu canal ou vídeos.
Assim como outros produtos do Google, é possível vincular de forma simples, as métricas do Youtube a Dashboards criados no Google Data Studio (Looker Studio).
Google Datasheet
Algo que qualquer analista de dados ou de marketing deve saber mexer é em planilhas. As planilhas facilitam na hora de fazer análise de dados, são práticas, simples, tem diversas funções que facilitam a sanitização e visualização dos dados. Com elas podemos construir filtros, planilhas dinâmicas, gráficos etc. Portanto, o Google Datasheets é uma solução funcional para Web Analytics (análise de dados web).
A grande vantagem da plataforma é que podemos fazer tudo na nuvem, evitando a perda dos dados, além disso podemos integrar com outras ferramentas do Google e de terceiros, o que expande ainda mais suas features.
Algumas empresas que possuem estruturas de dados ou Web Analytics mais simples usam inclusive o Google Datasheets como base de dados. Podemos por exemplo, extrair uma base, tratá-la e depois integrar com o Google Data Studio (Looker Studio) para apresentar esses dados para os executivos da empresa.
Excel
Se você é mais antigo ou gosta de manipular seus dados de forma off-line, com certeza conhece o Excel. Esse aplicativo faz parte da suíte de apps do Microsoft Office. É o mais tradicional software de planilhas do mercado. Assim como o Google Sheets, com o Excel é possível inserir, editar, copiar e extrair dados. Também existe a possibilidade de classificar linhas e colunas, aplicar filtros, criar tabelas dinâmicas, executar funções e apresentar tudo através de gráficos.
Assim como o Google Datasheets o Office vem evoluindo e existe uma versão on-line do Excel. Sua principal desvantagem em relação ao concorrente, é que para ter acesso à suíte do Microsoft Office, é necessário comprar o software ou fazer uma assinatura mensal.
Qual o melhor aplicativo de planilhas? Depende, ambos possuem suas vantagens e desvantagens, cabe ao usuário escolher a melhor opção que se encaixa no seu cenário e workflow.
Supermetrics
Diferente dos demais softwares que estão ligados diretamente a análise e apresentação de dados, o Supermetrics tem outro perfil. Caso você tenha campanhas on-line rodando em plataformas como Meta Ads (Facebook Ads e Instagram Ads), LinkedIn Ads, TikTok Ads etc., com certeza terá que conhecer essa solução.
A Supermetrics permite que plataformas de marketing, como por exemplo, o Facebook, enviem dados diretamente para o Data Studio ou para o Google Planilhas (Google Datasheets). Essas plataformas não possuem integração direta com os softwares já apresentados, portanto, é preciso uma API que extraia esses dados para que você possa tratá-los.
A exportação e modificação dos dados geralmente é feita no Microsoft Excel ou no Google Sheets. E para a apresentação usamos o Google Data Studio (Looker Studio) ou Microsoft Power BI.
E como isto está ligado com Web Analytics? Campanhas com objetivo de tráfego, conversão ou até mesmo branding, podem influenciar diretamente no número de acessos do site da sua empresa. Portanto, é importante ter todas essas informações para suas análises. Você pode criar links parametrizados para saber de forma ainda mais detalhada qual campanha, qual plataforma ou até mesmo qual criativo trouxe melhor resultado.
Se você quer criar Dashboards robustos que cruzem todos os dados das suas campanhas, para através das KPIs extrair insights únicos, com certeza precisará de ferramentas como o Supermetrics para auxiliar na conexão com diversas plataformas.
Ferramentas para Teste A/B
Sabemos que parte do processo de melhoria contínua em qualquer estratégia de marketing digital, são os testes A/B. Para que você obtenha a performance e insights necessários, terá que elaborar hipóteses, criar experimentos e fazer ciclos de testes para validar novas estratégias, canais, campanhas etc.
Pensando nisso, como parte do processo de Web Analytics, apresentamos algumas ferramentas que podem ajudar em seus testes.
Google Optimize
O Google Otimize permite que você faça testes A/B no seu site, em páginas específicas ou Landing Pages.
Com o monitoramento de resultados você consegue saber qual experimento tem melhor performance. Isso pode ajudar as equipes de UX, Tech e Marketing a melhorar a usabilidade de um site, aumentar a performance de uma landing page, melhorar o engajamento ou até mesmo o número de vendas de um e-commerce.
Todos esses experimentos podem ser feitos sem codificação, basta implantar uma tag, usar o editor do Google Optimize e começar a validar todas as estratégias que sua empresa precisa.
RD Station
O RD Station é uma das ferramentas de Inbound e Automação de Marketing mais conhecidas no mercado brasileiro. Assim como outras ferramentas, vem se tornando um Hub para criar uma verdadeira máquina de vendas. Portanto, também está no seu leque de possibilidades uma ferramenta de CRM.
Além disso, a plataforma tem seu foco principal em PMEs com preços acessíveis para a maioria das empresas.
O diferencial do RD Station é sua curva de aprendizado, é fácil de usar. Com poucos cliques e em pouco tempo é possível dominar a plataforma e integrá-la em seu ambiente digital. Com o RD Station é possível armazenar e gerenciar leads, criar e-mail marketing, desenvolver fluxos de automação, construir landing pages, também podemos usar a ferramenta em estratégias de mídia on-line e até mesmo SEO.
Tudo isso com relatórios completos de cada um dos seus módulos. Quando falamos em testes A/B, existem uma infinidade deles que podem ser feitos. Se você quiser testar se o público A tem mais fit com um determinado produto ou serviço que o público B, é possível. Você também pode testar qual horário seu público interage mais com suas campanhas de e-mail.
Acha que suas Landing Pages não estão convertendo o tanto que gostaria? A ferramenta tem um construtor com diversos layouts disponíveis para teste. Ou seja, o RD Station é uma excelente ferramenta para auxiliar nas suas estratégias de digital.
Hubspot
O Hubspot é uma das ferramentas mais completas do mercado quando falamos de Inbound Marketing, Automação de Marketing e CRM. É um verdadeiro HUB para criar uma máquina de vendas em seu negócio. Seu principal diferencial para o RD Station é seu público-alvo, é recomendada sua utilização em projetos de médio e grande porte, apesar de ter planos de entrada, a plataforma mostra todo seu potencial quando usamos o plano enterprise com todos os módulos ligados.
Para nós nesse artigo, falando de teste A/B, devemos focar no módulo de Marketing. Assim como nas outras plataformas, tudo que é criado no Hubspot pode ser integrado ao seu ambiente digital, gerando dados valiosos que podem ser transformados em insights únicos para suas estratégias.
Você pode criar testes A/B para seus e-mails, com variações de título, descrição, layout, horário de envio e até testar grupos específicos que tenham mais fit com determinado produto ou serviço.
Os testes A/B também podem ser feitos nas landing pages, o Hubspot tem um excelente módulo de criação, no qual não é preciso saber codificar para criar diversos modelos de LPs que podem ajudar nas mais diversas estratégias. As páginas são altamente customizáveis, podendo mudar o formulário, cores de botões, títulos, descrição, aplicar layouts pré-existentes etc.
Active Campaign
A Active Campaign é uma plataforma de automação de marketing que combina as categorias de e-mail transacional, marketing por e-mail, automação de marketing, automação de vendas e CRM. A plataforma também tem suporte para chats, SMS e integrações com as mais diversas plataformas de atendimento e vendas do mercado.
A solução lida com cada etapa do funil de vendas, criando uma experiencia única desde a aquisição, passando pela nutrição, conversão e crescimento. Sua principal finalidade é ajudar na expansão e engajamento do seu negócio.
Com a Active Campaign é possível criar testes A/B em seus e-mails, com linhas de assuntos diferentes, criar versões distintas do corpo de e-mail, disparar e-mails de várias caixas para descobrir qual sujeito tem melhor resultado, mudar o layout e imagens, e por último, qual CTA (call to action) tem melhor engajamento.
Conclusão
Agora você já sabe o que é Web Analytics, qual sua função dentro de uma estratégia digital, como implementar uma metodologia para aplicá-lo em sua empresa e as principais ferramentas que podem ajudar no processo.
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