web analytics: modelos de métricas de engajamento em mídias emergentes

EquipeAdriene Rezende

André PierazoliLucas SoutoRenata Sena

Yanemar Bueno

Curso: MBA em Comunicação e Marketing DigitalTurma: 01Disciplina: Fundamentos do Marketing DigitalProfessor: Fábio Albuquerque

WEB ANALYTICS:Modelos de Métricas de Engajamento

em Mídias Emergentes

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SUMÁRIO

1. Objetivos da apresentação pág. 032. Objetivos do artigo

pág. 043. Aspectos teóricos / conceituais – 1 / 2 / 3 / 4 / 5

pág. 054. Descobertas / contribuições – 1 / 2 / 3 / 4 / 5 / 6

pág. 105. Análise crítica pág. 166. Importância para o gestor de marketing digital

pág. 17

WEB ANALYTICS

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1. OBJETIVOS DA APRESENTAÇÃO

Promover a aprendizagem acadêmica apresentando uma análise sintética do artigo

Web Analitics: Modelos de Métricas de Engajamento em Mídias Emergentes – escrito

pela Doutouranda Sionara Ioco Okada. Cinco questões deverão ser respondidas:

1. Objetivo do artigo

2. Aspectos teóricos/conceituais mais relevantes do artigo

3. Principais descobertas/contribuições do artigo

4. Análise crítica do grupo sobre as descobertas/contribuições do artigo

5. Importância do conteúdo do artigo para a prática do gestor de marketing digital

WEB ANALYTICS

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2. OBJETIVOS DO ARTIGO

Este é um artigo de atualização que tem por

objetivo revisar as últimas publicações sobre

modelos de métricas – web analytics – e

estratégias digitais em mídias emergentes.

Destacam-se neste estudo, três modelos em

web analytics:

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•Modelo dos Cinco Estágios de Competição Analítica – Davenport e Harris

(2007)

•Modelo de Maturidade em Web Analytics – Hammel (2009)

•Modelo Web Analitycs Scorecard – Giuntini e Morier (2008)

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3. ASPECTOS TEÓRICOS / CONCEITUAIS – 1 / 2 / 3 / 4 / 5

Plataformas Tecnológicas x Estratégias Digitais – a . b

WEB ANALYTICS

Gabriel (2010) destaca a importância de

se separar plataformas tecnológicas de

estratégias mercadológicas digitais. É

necessário que as organizações

conheçam cada uma dessas plataformas,

tecnologias e estratégias digitais com

suas respectivas peculiaridades, para

poder usá-las da melhor forma.

Plataformas Tecnológicas Estratégias Digitais de Marketing

Plataformas digitais de Redes Sociais (Orkut, Facebook, Twiter, You tube, flicker)

• SMM (Social Media Marketing) & SMO (Social Media Optimization) estratégias de interação com os consumidores: fanspage fidelização através de prêmios, diálogo e interação com fãs da marca, e SAC diferenciado. • WOMM (Word of Mouth Marketing) Marketing viral

Tecnologias Mobile (RFID, mobile tagging, SMS, Bluetooth)

Móbile Marketing, Qrcodes e M-commerce Promoções SMS, Publicidade e propagandas do tipo “lembrete‟.

Realidades Mistas (realidade aumentada, virtualidade aumentada, realidade virtual)

Tecnologia aplicada, passível de mensuração click a click em tempo real que utiliza Advergames - jogos, em particular os eletrônicos, como ferramentas para divulgar e promover marcas, produtos, organizações e/ou pontos de vista.

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WEB ANALYTICS3. ASPECTOS TEÓRICOS / CONCEITUAIS – 1 / 2 / 3 / 4 / 5

Plataformas Tecnológicas x Estratégias Digitais – a . b

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WEB ANALYTICS3. ASPECTOS TEÓRICOS / CONCEITUAIS – 1 / 2 / 3 / 4 / 5

Métricas

Métricas são análises para conhecer, controlar e aperfeiçoar as ações on-line. As

métricas são medidas de desempenho que devem estar alinhadas à estratégia da

organização.

Já as métricas em mídias sociais mensuram as ações

dos consumidores quanto à interação (fans Page),

quantidade de seguidores da marca e/ou produto,

quantidade e qualidade de comentários gerados e

engajamento. (Ribeiro, 2009).

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Web Analytics – a . b

WEB ANALYTICS

Para Peterson (2005), Ribeiro (2009) e Stern

(2002), Web Analytics trata da análise do

comportamento dos visitantes e do tráfego de

um website, blog ou fanpage. O resultado das

análises apontam tendências de navegação.

É o processo de medição, coleta, análise e a produção de relatórios de dados de

navegação e interação com o objetivo de entender e otimizar o uso dos sites e páginas

na Internet.

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Web Analytics – a . b

WEB ANALYTICS

Métodos de coleta de dados

Análise de Log: Quando um Servidor web opera as requisições de

páginas e conteúdos de um ou mais sites, ele gera

automaticamente um registro do que foi solicitado, bem como sua

resposta. O conjunto destes logs fornece uma base de dados com

as solicitações feitas pelos visitantes de um site.

Análise de Tag: Para coletar dados neste método, é necessário implementar um

código, chamado Tag, em cada página monitorada. Esta Tag irá capturar várias

informações do visitante e do navegador e irá agregar e enviar estas informações para

um servidor de análise.

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4. DESCOBERTAS / CONTRIBUIÇÕES – 1 / 2 / 3 / 4 / 5 / 6

Modelo dos Cinco Estágios de Competição Analítica

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• A organização não tem ações profícuas na área analítica.1º Estágio deficiente

• A organização tem a prática de trabalhar as informações, mas de forma desconectada. 2º Estágio de ilhas de ilusão

• Quando a organização decide criar um processo de trabalho diferenciado, a empresa ingressa nessa terceira etapa do sistema analítico.

3º Estágio de intenção.

• As companhias estão quase prontas para competir analiticamente. Já contam com pessoal, arquitetura, softwares, mas ainda não consideram esse fator o foco principal das suas estratégias.

4º Estágio de pré-competição analítica

• A partir do momento que a organização passa a enxergar a inteligência analítica ela ingressa no estágio cinco e se torna um competidor analítico.

5º Estágio de competição analítica

Fonte: Davenport e Harris (2007).

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Modelo de Maturidade em Web Analytics – a . b

WEB ANALYTICS

Modelo que desenvolve critérios objetivos para determinar a sofisticação das ações

mercadológicas online. São 5 níveis de verificação do grau de maturidade de utilização de

métricas das empresas.

• Nível 1 – Report de métricas básicas

• Nível 2 – Análise do comportamento de visitantes e clientes

• Nível 3 – Entendimento e melhoria dos canais de MKT

• Nível 4 – Entendimento e melhoria de processos p/decisão

• Nível 5 – Técnicas preditivas p/análises estratégicas

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Modelo de Maturidade em Web Analytics – a . b

WEB ANALYTICS

• PV, UV, Visitas• Conteúdo

Principal• Demográfico• Tecnologia• Referência• Capacidade• Segurança

Métricas WebMétricas Web

• Análise de caminho

• Análise de Funil• Teste A/B• Análise de KPI´s• Dashboard

Métricas Web

• Portfólio de produtos

• Segmentação• Mecanismos de

busca• Otimização de

campanhas• Personas• Alertas de KPI

Métricas Web

• Análise de Multi-canais

• Análise de custos

• Valor do consumidor

• Personalização• Análise de

conteúdo

Métricas Web

• Análise de vendas de multicanal

• Integração com sistemas legados

• Planejamento estratégico

• Análise preditivaa

Nível 1Nível 2

Nível 3Nível 4

Nível 5

Visão de TI, sem informações para a tomada de decisões

Foco em métricas e processos, direcionado a negócios

Otimização de canais

Análise de processos para definir decisões

Análise estratégica

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Modelo Web Analytics Scorecard – a . b . c

WEB ANALYTICS

Segundo Giuntini e Morier (2008) “Web analytics Scorecard” é

um modelo capaz de mensurar quão eficiente tem sido a

organização no tratamento dos diversos aspectos importantes

para que se possa retirar o máximo de informações para

alavancar resultados de negócio de canais digitais.

O modelo abrange quatro critérios: Negócio, Interação,

Competência e Tecnologia (NICT) que são avaliados em

questionários de múltipla escolha, utilizando a escala likert de

cinco pontos.

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WEB ANALYTICS

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5. ANÁLISE CRÍTICA

WEB ANALYTICS

• Estamos falando de um texto denso, com forte carga teórica, que inicialmente oferece ao leitor uma

aproximação com os indicadores do varejo eletrônico brasileiro e com as diferenças entre plataformas

tecnológicas e estratégias digitais de marketing. A apresentação dos indicadores não trouxe

novidades, assim como o tema “Plataformas x Estratégias” ..

• As definições de métricas e web analytics nos pareceu um tanto próximas, confusas. A busca por

outros conceitos se fez necessária.

• Os modelos de Web Analytics foram, sim, a grande novidade. Os modelos “Maturidade” e

“Scorecard” são muito interessantes. Eles colaboram com metodologias similares para o

desenvolvimento de um mapa estratégico situacional para a especialização de empresas no uso do

web analytics. Devido ao caráter extremamente conceitual dos modelos, percebemos que uma

aplicação prática seja bastante limitada às nossas realidades profissionais em no mínimo médio

prazo. Ficamos com a proposta conceitual e no exercício que querer chegar ao ponto de usá-los.

Sentimos falta de um conteúdo mais tangível e aplicável.

Valeu? Claro que valeu!

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6. IMPORTÂNCIA PARA O GESTOR DE MARKETING DIGITAL

WEB ANALYTICS

As ações de marketing digital têm consequências diretas para os resultados empresariais, portanto

precisam ser mensuradas de maneira estratégica. Diante desse cenário, adquirir habilidades para

mensurar e compreender as complexas interações entre as ações do visitante e o que o site

oferece é tarefa obrigatória aos gestores de marketing digital. Por meio da mensuração e do

monitoramento contínuo das ações de marketing digital é possível:

Conhecer o comportamento do consumidor, não somente nas variáveis

como frequência e valor de compra, mas também nos quesitos engajamento

e interação com o produto e/ou marca.

Aperfeiçoar as estratégias digitais a públicos segmentados, o aumento da

lealdade dos clientes e o aumento das vendas, a partir dos dados coletados

sobre o perfil de consumo.

Compreender as mídias, cada vez mais multifacetadas e interativas, e

conhecer as tecnologias disponíveis para obter melhor visibilidade de forma

recorrente.

Obrigado!!

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