@maryllac /lucianamaryllac

• Graduada em Comunicação Social com ênfase em Jornalismo – Uni9

• MBA em Gestão e Marketing Digital – ESPM

• Técnico em Meteorologia, Cartografia e Geoprocessamento de Dados – Univap

• Especializada em Comunicação Digital (Métrica, Busca Paga e Mídia Social)

Primeiramente, é importante compreender o papel da ferramenta nos

negócios. A principal fonte de dados, principalmente dados financeiros,

devem vir do CRM da plataforma.

A ferramenta de Analytics não pode ser considerada um

extrato bancário, onde há uma análise exata de entradas

e saídas de cada centavo. Há uma discrepância nos

dados, pois são estatísticas aproximadas. A margem de

erro costuma ser de 20% para mais ou para menos.

// Presente no nosso dia-a-dia... C

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// Presente no nosso dia-a-dia... C

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Vamos testar :D

ACESSEM:

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// O mundo ideal... C

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Um mundo ideal (com dados e métricas)

É um privilégio ver daqui (ferramentas)

E agora eu posso ver (os dados)

E lhe dizer (para o analytics)

Estou num mundo novo com você (ferramenta de analytics)

// O leitor ganha interesse pela notícia quando

o lead é bem elaborado e coerente.

Na teoria do Jornalismo, as seis perguntas básicas do lead devem ser respondidas na elaboração de uma matéria. São elas:

O quê? Quem? Quando? Onde? Como? Por quê?

O lead deve ser objetivo, evitar subjetividade e pautar o mais próximo a exatidão, linguagem clara e simples.

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// LEAD SOBRE DIGITAL ANALYITCS

O quê?

Por quê?

Quem?

Quando?

Onde?

Como?

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O que significa?

Digital Analytics ou Web Analytics?

// Significados de “Analytics”

“A ciência da análise”: é o processo de quebra de um tema complexo ou substância em partes menores para obter uma melhor compreensão do mesmo. É a descobertas de informações e padrões de comunicação significativos nos dados. Baseia-se na aplicação simultânea de estatísticas, de programação de computador e as operações de pesquisa para quantificar o desempenho do objeto analisado.

en.wikipedia

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// Definições

“Web Analytics é a medição, coleta, análise e comunicação de dados da Internet para fins de compreender e otimizar o uso da web.”

- DAA, Digital Analytics Association

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“Analytics é o processo de obtenção de uma melhor decisão e realista com base nos dados existentes.”

- Stéphane Hamel, Cardinal Path

“Quando se trata de web analytics, há uma diferença entre vencedores e perdedores. Os vencedores, bem antes de pensar em dados ou ferramentas, tem um Marketing Digital bem estruturado e um modelo de métricas. Perdedores não.”

- Avinash Kaushik, Digital Marketing Evangelist - Google

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O que significa?

Digital Analytics ou Web Analytics?

// Evolução de Mercado C

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// Evolução de Mercado C

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Wakefield, MA-05 de março de 2012

Anúncio feito no eMetrics Marketing Optimization Summit para refletir o crescimento de Mobile, Social e Evolução Canais de Marketing: "O DAA se esforça para ajudar indivíduos a tornarem-se mais qualificados através da educação, da comunidade, pesquisa e advocacia", disse Jim Sterne, presidente da DAA. "O Conselho de Administração optou por mudar o nome para Associação Digital Analytics em 2011 para explicar e demonstrar a evolução do papel do analista. Nosso novo nome é uma melhor reflexão de toda a gama do campo de análise de dados que nós nos esforçamos para apoiar."

•PV, UV, Visitas

•Conteúdo Principal

•Demográfico

•Tecnologia

•Referência

•Capacidade

•Segurança

• Métricas Web

•Análise de Caminho

•Análise de Funil

•Teste A/B

•Análise de KPI’s

•Dashboard

Análise de Comportamento

FONTE: E-Book “Web Analytics: uma visão brasileira 2”. Trecho de Ruy Carneiro. IAB Brasil – Creative Commons

•Portfólio de Produtos

•Segmentação

•Mecanismos de Busca

•Otimização de Campanha

•Personas

•Alertas de KPI

Marketing •Análise de Multicanais

•Análise de Custos

•Valor do Consumidor

•Personalização

•Análise de Conteúdo

CRM •Análise de Vendas de Multicanal

•Integração com Sistemas Legados

•Planejamento Estratégico

•Análise Preditiva

Análise da Empresa

Nível 1

Nível 2

Nível 3

Nível 4

Nível 5

Visão de TI, sem informações para tomada de decisão

Foco em métricas e processo, direcionado a negócios

Otimização de canais

Análise de processo para definir decisões

Análise estratégica

// Por que é importante?

Definir e ter clareza de KPI’s;

KPI’s bem definidos facilita alcance das metas;

Planejamento para planejar, programar ações e

prever riscos com antecedência;

Melhor experiência para os clientes;

Manutenção e melhorias frequentes;

Suporte Técnico (conhecimento da tecnologia);

Inovações para criar uma experiência fantástica.

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Ajuda a...

// O Analista

"Eu vim, eu vomitei, eu deixei."

Definindo a taxa de rejeição.

"Em Deus eu confio. Todo restante deve trazer dados." Citando o dono de um cassino americano. “Metas são estratégias específicas que você vai aproveitar para alcançar os objetivos de negócios.” Definindo como identificar Metas para cada Objetivo.

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// O Analista – parte 1 C

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Na Internet tudo pode e deve ser medido. O analista de métricas será o responsável por mensurar; participará ativamente da pesquisa e do projeto.

* Conrado Adolpho diz [trecho editado]:

O analista de métricas deve saber mexer muito bem com Excel, Google Analytics, ferramentas do webmaster, ter um raciocínio profundamente analítico e gostar muito de números. O ideal é que o analista de métricas seja reflexivo e analítico. Concentrado no mar de dados que sempre terá que analisar, fazer correlações, retirar inteligência deles e apresentá-los de forma compreensível, conclusiva e lógica.

// O Analista – parte 2 C

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O analista de métricas deve acompanhar, desde os vídeos do Avinash Kaushik até as blogs e sites como metricasbrasil.com.br, webanalyticsassociation.org e outros. Quanto mais conteúdo sobre análise de dados tiver, melhor desempenhará o seu trabalho. Livros, ele poderá ler Web Analítica: uma hora por dia e Otimização da Página de Entrada, além da apostila sobre Google Analytics que o Google disponibiliza no que ele denomina de Universidade da Conversão.

A moeda desse profissional é a informação.

* Conrado Adolpho diz [trecho editado]:

// LEAD SOBRE DIGITAL ANALYITCS

O quê

Por quê

Quem

Quando?

Onde?

Como?

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// As Principais Ferramentas de Digital Analytics

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Google Analytics Predicta [BR] AUNICA [BR] Webtrends

Adobe Site Catalyst IBM Coremetrics Adobe Analytics (Omniture)

// Planejamento e Padrões Definidos C

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// Análise de Navegação

Melhorar a experiência de navegação dos usuários com intenção em facilitar a conversão e aumentar eficiência de outros KPI’s, além da Meta. O grande desafio é saber gerir as ferramentas especializadas, conseguindo entender melhor o comportamento do usuário no site. Por meio de relatórios de mapa de calor, sobreposição, caminho do mouse, etc, é possível analisar a qualidade de navegação dos usuários no teu site.

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// Click Analysis: Heatmap Cliques na página, mesmo que não sejam links

Os usuários estão clicando em partes no teu site que não são links?

Por exemplo: identificar que muitos usuários estão clicando numa miniatura

de foto que não expande, com isso você poderá disponibilizar um zoom da

foto ou um link com mais informações sobre o assunto da foto.

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// Click Analysis: ScrollMap Entendendo qual parte do site que recebem mais atenção

Quais partes de uma página são mais visualizadas pelos usuários?

Importante identificar em qual rolagem os usuários passam mais tempo,

com isso você poderá destacar assuntos de seu interesse, como link para

redes sociais, área para cadastro, telefone ou e-mail, entre outros.

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// Click Analysis: Overlay Cliques de cada link na página

Quais links de uma página estão sendo mais clicados pelos usuários?

Mensurar a quantidade de cliques em cada link do site e assim identificar

quais recebem mais ou menos cliques. Dessa forma, é possível identificar

links que estão poucos atrativos aos usuários e otimizá-los.

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#3

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16,7%

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50,0%

50,0%

O primeiro e terceiro link mais clicado da página está na lateral esquerda

(Menu), o que é esperado já que o padrão de leitura ocidental é feito em “F”.

// Insight do Report: Overlay Análises de Cliques de cada link na página

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// Insight do Report: Overlay

Se o segundo e terceiro link mais clicado está sendo neste produto (e

categoria), vale a pena projetar a categoria/produto na própria página da

coleção (fazer com que blazer apareça no topo) ou mesmo dar destaque

na Home. Outra opção é testar um email mkt colocando o produto em

destaque. Lembrando que é o tipo de estratégia que pode depender da

sazonalidade do produto ou segmento de atuação da marca.

#2 33,3%

Topo do Site Final do Scroll

Categoria Blazer 16,7% de cliques #3

Produto Blazer 33,3% de cliques #2

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// Testes A/B

Objetivo: Melhorar a usabilidade do site e aumentar a taxa de conversão entregando ao usuário o melhor conteúdo e layout para a experiência de compra em sua loja. Desafio: Você já se preocupou em testar o quão difícil é navegar pelas páginas do seu site ou mesmo entender variações de banners e quais geram mais conversões? Muitas vezes não testamos as páginas, telas de navegação ou peças para displays para verificar a usabilidade, eficácia e atratividade destas.

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// Testes A/B

Exemplo de Funcionalidade 1:

Projetar variações de layout ou informações no site ou

landing page.

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// Testes A/B

Exemplo de Funcionalidade 2:

Entenda quais mudanças em seu site realmente importam.

Textos ou Cores?

Wireframes ou Botões?

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// Testes A/B

Exemplo de Funcionalidade 3:

Geotargenting: Personalize e segmente as landing pages de

acordo com seu público-alvo.

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// Testes A/B

http://goo.gl/Uvbg9N

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// Testes A/B

// Campanhas Multicanais C

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Avinash delineou 3 tipos distintos de oportunidades de atribuição:

Loja online:

Multi-Channel Attribution, Online to Store (MCA-O2S)

Várias telas:

Multi-Channel Attribution, Across Multiple Screens (MCA-AMS)

Através de canais digitais:

Multi-Channel Attribution, Across Digital Channels (MCA-ADC)

// Campanhas Multicanais C

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Multi-Channel Attribution – Online to Store (MCA-O2S)

FONTE: www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-definitions-models/

Comprar Online ou Pegar na Loja

Localizador de Lojas

Cupons de Desconto

// Campanhas Multicanais C

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Multi-Channel Attribution – Across Multiple Screens (MCA-AMS)

FONTE: www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-definitions-models/

Web

Mobile

TV

// Campanhas Multicanais C

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Multi-Channel Attribution – Across Digital Channels (MCA-ADC)

FONTE: www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-definitions-models/

Social

Display

Search

Email

// Dados Multicanais C

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// Dados Multicanais C

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// Análise do Funil de Metas

Case Resultado: aumento na taxa de conversão no prazo de 1 mês

A seguir,

um exemplo de análise que pode ser feita com os dados mensurados do funil de metas.

// Exemplo: Layout do Cadastro

1ª rolagem

2ª rolagem

3ª rolagem

Análise de Scroll

// Exemplo: Layout do Cadastro

O fato é que a página de cadastro estava atrapalhando a

conversão de novos clientes (não cadastrados) e

consequentemente prejudicando campanhas de PPC (pay-

per-click) e e-mail marketing, onde geralmente são feitos

os maiores investimentos de mídia on-line.

Solução: O Especialista ativou a equipe de Ongoing que

entrou em ação e verificou a forma mais eficaz e ágil de

realizar a mudança no layout.

// Exemplo: Layout do Cadastro No Funil de Meta identificamos que muitos usuários desistiam na primeira Etapa do Cadastro. SOLUÇÃO: Mudança de Layout.

Mês 1 Mês 2

// Exemplo: Layout do Cadastro Após esse incentivo de melhoria no momento de Cadastro, o especialista acompanhou os dados para verificar se a mudança havia sido positiva. RESULTADO: Aumento na Taxa de Conversão.

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Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4

Análise da Etapa de Cadastro para os Não-cadastrados

Mês 2

Mês 1

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OU SEJA...

// Sugestão de Leitura C

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Profissões de Analistas: Links Patrocinados VS. Web Analytics

http://goo.gl/LZs9i

// Vamos começar a analisar?

“ Pequenas oportunidades são muitas vezes

o começo de grandes empreendimentos”

(Demóstenes)

// obrigada!

@maryllac /LucianaMaryllac

>> Luciana Maryllac