Ter em mente sobre o que o Digital Analytics oferece a uma marca que busca construir um legado no meio online é uma prioridade para garantir seu diferencial competitivo.
Porém, nem sempre é uma tarefa fácil reconhecer este potencial. Como resultado, algumas lacunas são encontradas, não resolvidas, e uma bola de neve de dúvidas sem respostas se embaralham, causando insucessos.
Pensando nisso e no potencial que as análises digitais possuem para alcançar um bom resultado para os seus negócios, separamos algumas dúvidas usuais sobre DA que vão te auxiliar ainda mais nesta jornada.
Continue a leitura!
Por que o Digital Analytics é importante para o seu negócio?
Colocar em prática as funcionalidades do DA envolve desde a coleta, até a análise e interpretação de dados relacionados às atividades online. Essa, por sua vez, resulta no fornecimento de insights valiosos que orientam às decisões estratégicas.
As decisões tomadas de forma estratégica, por sua vez, é o que geralmente caminha a favor de um negócio quando pensadas de forma coesa e com base em dados, que é algo totalmente responsável pelas análises digitais.
Ou seja, sem essa frente para o negócio, dificilmente uma marca será capaz de resolver problemas e aplicar melhorias com tomadas de decisões informadas, compreensão do público-alvo, otimizações de conversões e campanhas, personalizações, economia e muitos outros benefícios.
Quais são as diferenças entre métricas, dimensões e segmentos em Digital Analytics?
As métricas são números que representam medidas quantitativas do desempenho, como Número de Visitantes, Taxa de Conversão, Receita, Tempo Médio na Página e Taxa de Rejeição.
Já as dimensões são atributos qualitativos que descrevem dados em detalhes, por exemplo o país de origem do visitante, navegador utilizado, fonte de tráfego, dispositivo e página específica visitada.
Enquanto segmentos são conjuntos personalizados de métricas e dimensões que permitem a análise de subconjuntos específicos de dados. Podemos visualizá-lo por meio da segmentação de visitantes que vieram de uma determinada fonte de tráfego, ou daqueles que realizaram uma ação específica, como a compra de um produto.
Ao combinar essas três frentes é possível obter insights mais profundos sobre o desempenho online e tomar decisões mais informadas em estratégias de marketing e negócios.
Quais são as métricas-chave analisadas no Digital Analytics?
Para entender a eficácia das estratégias de marketing, é importante além do aculturamento em dados, ter conhecimento das seguintes métricas abaixo:
Taxa de conversão
Essa métrica em específico tem o objetivo de medir a porcentagem de visitantes que realizam uma ação desejada, como fazer uma compra ou preencher um formulário.
Acompanhá-la te ajudará a entender a eficácia dos seus CTA’s e páginas de ação.
Taxa de rejeição
A taxa de rejeição indica quantos visitantes deixam seu site sem interagir com ele. Observá-lo pode trazer insights de quais conteúdos não são relevantes ou de que forma melhorar a experiência desse usuário.
Tempo médio de engajamento
A métrica que te entrega o tempo médio de engajamento condiz a quanto tempo o usuário passou na sua página e interagiu neste ambiente. Com ela, é possível avaliar quais conteúdos possuem mais engajamento dos usuários, e alinhado com outras métricas costuma ainda trazer insights poderosos de melhorias e ajustes finos.
Origem do tráfego
Essa métrica em especial te levará a entender de qual o caminho que seus usuários estão entrando para acessar suas páginas. Acompanhar este tráfego direciona seus esforços de forma mais assertiva.
Taxa de retenção de clientes
Aqui é possível visualizar sua média de clientes recorrentes e quantos deles voltam para fazer mais negócios com você ao longo do tempo. Essa métrica pode ser essencial para visualizar a dinâmica dos usuários e criar estratégias para construir relacionamentos cada vez mais sólidos
ROI
Por último, mas não menos importante, temos o Retorno sobre o Investimento, que além de ser uma métrica crítica, avalia o desempenho financeiro de suas campanhas de marketing. Acompanhá-la te ajudara a comparar o ganho financeiro em relação ao custo das campanhas, permitindo saber os locais em que está tendo resultados positivos.
Como configurar ferramentas para o Digital Analytics, como o Google Analytics?
Sabendo a importância do Digital Analytics, o Google Analytics pode e deve ser uma das principais ferramentas de análise para continuar sua jornada para tomar decisões mais assertivas para o seu negócio.
Porém, para configurar a ferramenta é necessário:
1. Criar uma conta no agora então Google Analytics 4
De preferência com seus dados de negócio, ou aqueles que dizem respeito à conta a qual você irá acompanhar os resultados;
2. Configurar uma propriedade e uma visualização
Que envolve inserir o nome do site, URL e demais informações relevantes que o Google pede no ato da configuração. Bem como a visualização, para que seja possível segmentar os dados de maneira específica.
3. Receber seu código de rastreamento
O GA fornece um código de rastreamento exclusivo e fundamental que você precisa inserir em todas as páginas do seu site para realizar a coleta de dados sobre a atividade dos visitantes. Copie o código e cole-o no código-fonte de cada página.
4. Verificar a configuração
Após a configuração do código de rastreamento, espere alguns instantes e valide se ele está em funcionamento. Isso pode demorar algum tempo. Enquanto isso, faça testes no painel, indopara "Relatórios em Tempo Real" e verificando se há dados sendo exibidos, se sim, então a coleta de dados está em funcionamento.
Confira mais detalhes sobre o tema com a nossa série sobre GA4.
Como interpretar os dados de Digital Analytics para tomar decisões de negócios?
Interpretar dados de maneira eficaz e tomar decisões estratégicas pode ser um desafio complexo, principalmente se houver uma racionalidade limitada com vieses cognitivos que impactam na tomada de decisões.
Para ter consciência de que você não está sendo pego por essa prática, é preciso ser pragmático, mas principalmente:
- Ter objetivos de negócios claros;
- Escolher métricas relevantes de acordo com o seu negócio;
- Contextualizar as dimensões;
- Criar segmentos significativos;
- Avaliar tendências da sua marca e visitantes;
- Considerar sempre hipóteses e realizar testes.
Quais são os desafios comuns enfrentados na implementação e interpretação de dados de Digital Analytics?
Alguns dos principais desafios encontrados na implementação e interpretação de dados está no momento dessa inserção da DA, quando não há conhecimento suficiente para as aplicações
Ou, quando há excesso de dados e pouca governança, sem recursos significativos de armazenamento. Questões como LGPD, transformar dados em ações, falta de recursos e mudanças repentinas de tecnologias e comportamento de usuários também podem ser um problema.
Porém, para evitar passar por tais desafios, busque por implementações adequadas, conformidade com regulamentações e aprendizado contínuo. Mas, principalmente, procure a ajuda de consultorias especializadas para colaborar com as soluções para desafios específicos, como é o caso da MATH.
Como saber se meus dados são precisos e analisá-los para obter resultados relevantes?
- Verifique a configuração das ferramentas;
- Realize testes e validações;
- Monitore a integridade dos dados;
- Evite dados de baixa qualidade;
- Configure metas e eventos alinhados aos objetivos;
- Use análises de funil para identificar pontos problemáticos;
- Aplique segmentação para entender diferentes públicos;
- Analise tendências ao longo do tempo;
- Compare os dados com outras fontes;
- Eduque a equipe e promova o aprendizado contínuo;
- Formule hipóteses e faça testes A/B;
- Colabore com especialistas em Analytics, se necessário.
Essas práticas ajudam a assegurar a precisão dos dados e a extrair insights relevantes para tomar decisões informadas nos negócios.
Quais métricas de engajamento do usuário são mais indicativas de intenção de compra?
Sem dúvidas, com alguns indicativos é possível obter insights quanto a intenção de compra do seu usuário, especialmente quando interpretadas em conjunto com outras métricas.
Se for observado que os clientes que realizam ações específicas, como visitar o site regularmente, assinar boletins informativos ou interagir nas redes sociais, têm uma maior probabilidade de fazer compras repetidas, isso pode ser indicativo de estratégias bem-sucedidas de fidelização. Para isso, tenha sempre atenção a métricas como:
- Adição ao Carrinho;
- Visualizações de Páginas de Produtos;
- Tempo Gasto nas Páginas de Produtos;
- Início do Processo de Checkout;
- Interesse em Promoções e Descontos;
- Assinaturas de Listas de Desejos.
Por esses indicativos, algumas estratégias podem ser utilizadas a fim de fidelizar ou reter os usuários que seguiram determinados caminhos. Como, por exemplo, experiências personalizadas, campanhas segmentadas de e-mail marketing, programas de fidelidade e muito mais para aprimorar uma jornada digital.
Como criar segmentações avançadas para entender melhor meu público-alvo no meio e fundo de funil?
Neste caso, é fundamental que se adote uma abordagem orientada por dados usando algumas técnicas, e uma delas podemos retratar por meio do analytics preditivo e prescritivo. Isto porque, a estratégia envolve a análise detalhada de dados para identificar padrões, prever comportamentos futuros e recomendar ações estratégicas.
O indicativo é começar pela coleta de uma ampla gama de dados relevantes, como informações demográficas, histórico de compras, interações online e comportamento de navegação. Em seguida, utilize o analytics preditivo para identificar tendências e prever como seus clientes se moverão pelo funil de vendas.
Com base nessas previsões, criar segmentações avançadas que sejam mais específicas e direcionadas podem ser uma boa tática, desde que se esteja levando em consideração a probabilidade de conversão, o valor potencial de compra e outros fatores relevantes.
Além disso, o analytics prescritivo pode ser empregado para recomendar ações específicas com base nas análises e segmentações. Essas recomendações podem incluir ofertas personalizadas, estratégias de marketing direcionadas e ajustes na jornada do cliente para maximizar as conversões no meio e fundo de funil.
Conclusão
A importância do Digital Analytics para um negócio é entender desde a coleta, análise e interpretação de dados para que possa medir o sucesso das atividades online de um negócio, a fim de fornecer insights valiosos que podem orientar decisões estratégicas.
Para isso, ter em mente as principais métricas podem auxiliar que, em conjunto direto com o Google Analytics, seja feita uma análise mais precisa, por exemplo. Porém, o mais significativo é, de fato, saber ler os dados, extinguir a racionalidade limitada ou vieses cognitivos, com foco nas métricas, conversões e segmentos.
Além disso, entender que o Digital Analytics pode ser o seu parceiro na tomada de decisões é o caminho ideal.
Ficou com mais alguma dúvida sobre DA? A MATH pode te ajudar! Preencha nosso formulário clicando aqui que um dos nossos especialistas irá te auxiliar 😉
