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 Tsugivinicius@lucida.com.br

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!

vinicius@lucida.com.br