Do clique ao cliente: Google Analytics, Data Warehousing e BI aplicado na
jornada do consumidor
Sobre mim
• WROI + Lúcida – Sócio-Diretor
• Especializado em Performance e Inteligência Digital desde 2007, ministra treinamentos de Analyticsdesde 2009
• Já capacitou mais de 1.000 profissionais brasileiros em treinamentos abertos e in-company
• Regional Trainer no Google Partner Academy desde 2013 (Product Training e Sales Masterclass)
• Publicidade e Propaganda – ECA-USP
Vinicius [email protected]
Projetos recentes
O mundo digital, um mar de dados
Iniciar o Digital Analytics não é uma tarefa simples
• Envolve tempo, pessoas, processos e tecnologia
Processo geral
Planejamento Mensuração Reporting Análise
KPIs comuns no marketing digital
• Taxa de conversão
• CPA
• ROI
Entendendo % conversão, CPA e ROI
Taxa de conversão10%
5.000
Sessões
50.000
InvestimentoR$ 20.000
CPA4,0
ReceitaR$ 500.000
Conversões
ROI25
Digital Analytics - Ferramentas mais populares
• Gratuitas
• Pagas
Google Tag Manager
• Plataforma de gerenciamento de tags (TMS)
• Gratuito
• Lançado em 2012, tem evoluído rapidamente e estabelecido um novo paradigma para implementação e manutenção de tags
google.com.br/tagmanager
Google Analytics - Tag básica
• A tag básica monitora pageviews, origem, dispositivo e outras informações gerais do usuário
Mas existe bem mais que a tag básica
Relatórios padrão de audiência, origem e navegação
Tag básica
Cliques, downloads, vídeos, interações em AJAX Flash
Eventos
Conversões / objetivos de negócio Metas & Ecommerce
Análise de marketing Monitoramento de campanhas & AdWords
Limpeza / consistência de dados Filtros e configurações de perfil
Relatórios Relatórios personalizados e dashboards
dataLayer – camada de dados
• dataLayer é um objeto utilizado para enviar informações ao GTM, por exemplo:
– Informações sobre a página e conteúdo
– Informações sobre o usuário, produto, categoria
– Enviar Eventos ou variáveis
– Auxiliar na criação de regras baseadas em condições específicas
• Em implementações avançadas o dataLayer é amplamente utilizado, para enriquecer as tags de Google Analytics, Facebook e outros.
• É crucial em projetos avançados de dados!
Implementação básica vs Avançada – Exemplo
Básico:Pageview – Visualização da
página
Implementação básica vs Avançada – Exemplo
Básico:Pageview – Visualização da
página
Avançado:Quantos cliques cada item
do menu recebe? Avançado:Quais são os destaques mais clicados? Varia conforme a
posição ou criativo?
Avançado:Segmentar toda a navegação
por cada SUSEP
Avançado:Quais são os favoritos mais
clicados?
Avançado:Qual conteúdo é
compartilhado em redes sociais? Em qual rede?
Avançado:Os novos recursos de
Notificações são utilizados? (Importante/Lido)
Avançado:Quais são as notícias mais lidas? E as recomendadas?
Exemplo: Tracking de formulários
Quantos usuários desistiram do preenchimento ao longo do caminho?
100%
80%
50%
30%
Conversões – Google Analytics vs Pixels
• Google Analytics
– Monitora todas as campanhas e outras origens
– Taxa de conversão baseada em Sessões
– Atribuição Last Click ou Multicanal
• Pixels / tags de mídia
– Monitoram conversões de um canal específico
– Taxa de conversão baseada em cliques ou visualização do anúncio
E quando a conversão não termina no site?
5.000
Sessões
50.000
Pedido realizado(Site)
2.000
Pagamento faturado(boleto, cartão)
Taxa de conversão10%
Taxa de pagamento40%
E para analisar a Recompra / Retenção?
5.000
Sessões
50.000
Pedido realizado(Site)
2.000
Pagamento faturado(boleto, cartão)
Taxa de conversão10%
Taxa de pagamento40%
Taxa de recompra30%
600
Recompra
DWecommerce
• Sessões• Dispositivos• Transações• Campanhas• Taxa de conversão
• Pedidos• Receita• Clientes• Pagamento• Entrega
• % de pagamento por campanha• ROAS de pedidos faturados• Perfil de cliente por dispositivo• % de novos compradores/recompra por campanha
Data Warehousing / Business Intelligence
API
GA
API Dados são carregados e transaformados
Origens de dados
Data Warehouse
BI / Dashboards
Google AdWords
Facebook AdsAPI
Criteo Twitter AdsAPI
Skills necessárias - Extração
• Desenvolvimento de extratores de dados via APIs das diferentes origens, ou integração direta entre bancos de dados. Exemplos:
• Mídia (investimento, impressões, cliques):
– Facebook Marketing API - https://developers.facebook.com/docs/marketing-apis
– Google AdWords API - https://developers.google.com/adwords/api/
– Supermetrics – extrator SaaS para Google Sheets: http://supermetrics.com/
• Site (origens, funil, conversão)
– Google Analytics API -https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/
• Resultados (clientes, produtos, pedidos, receita)
– APIs das plataformas de ecommerce/CRM (VTEX, SalesForce, etc.)
– Leitura de views do ERP
– Exportações agendadas para FTP, etc
Skills necessárias - Transformação
• Organizar os dados
• Filtrar resultados indevidos (compras teste, ambiente homologação)
• Tratamento e transformação de dados, para unir os resultados das diferentes origens
• Plataformas de ETL
– MS SQL Server Integration Services
– Petanho Data Integration
• Data Visualization / Data Discovery
– Plataformas licenciadas (Qlik, Tableau, Power BI): mais poderosas, mais caras
– Dashboards SaaS: Klipfolio,
Skills necessárias – Visualização e análise
• Analisar os resultados
• Explorar os dados, correlacionar, tendências
• Data Visualization
– Excel
– Power BI
– Klipfolio
• Data Discovery
– Plataformas licenciadas: mais poderosas, mais caras
– Qlik Sense
– Tableau
Exemplos de dashboards
• Exemplos de integração de dados e dashboards
Obrigado!