Uma das coisas que mais vejo no mercado são agências e profissionais que, quando fazem apresentação de relatórios, o fazem de forma muito desconexa. Uma informação não conversa com a outra, dados que deveriam estar agrupados acabam colocados em momentos diferentes da apresentação… Esta é uma das maiores dúvidas que me pergunta: como usar o Google Analytics para organizar um relatório de métricas de um site?
Claro que isso é muito pessoal e depende do escopo do projeto, mas, caso você não esteja acostumado a apresentar métricas e precise organizar um relatório rápido e organizado com as principais informações de um site, o Google Analytics pode te ajudar.
Quando o Google resolveu atualizar o Analytics para a interface atual, os grupos de relatórios foram remontados e agrupados em 4 grandes divisões: público-alvo, aquisição, comportamento e conversões.
Estes nomes não são por acaso. Neles, estão agrupadas as principais informações que um administrador de site precisa saber sobre o seu desempenho. Saber como funciona cada um desses escopos ajuda a criar um fluxo de informações em qualquer relatório que precise ser apresentado para um cliente ou chefe.
Quais são os grupos de relatórios do Google Analytics?
1. Público-alvo: nesse grupo, é possível analisar informações sobre QUEM acessou o site. Informações demográficas, localização, que tipo de dispositivo foi usado, qual o sistema operacional, idioma, entre outras informações.
2. Aquisição: aqui é possível encontrar basicamente informações de COMO os usuários chegaram ao site. Principais origens, campanhas de Google Adwords ou outras mídias e até informações de acessos via busca orgânica do Google.
3. Comportamento: o comportamento reúne relatórios sobre O QUE os usuários fizeram no site. Ou seja, quais as páginas mais acessadas, páginas de chegada e saída, pesquisas internas, velocidade do site e eventos realizados (como compras ou downloads).
4. Conversões: aqui serão registradas AÇÕES importantes no site. Seja uma venda de e-commerce, seja o preenchimento de um formulário ou um clique em uma área relevante do site, qualquer ação pode ser monitorada pelo Google Analytics.
Aproveite essa organização do Google Analytics
Este forma de organizar os dados é poderosa. Ela ajuda não só a analisar os dados de forma organizada, mas também a montar relatórios “apresentáveis” aos clientes e superiores.
Portanto, é possível aprender como usar o Google Analytics para estruturar um relatório, mostrando quem, como, o que e quando aconteceram ações de um site.
Um pouco de storytelling não faz mal a ninguém
Pense no relatório (ou análise) como uma história, ou fluxo das informações do site. Usar esta lógica pode facilitar a análise e apresentação dos dados. Em poucos slides é possível estruturar uma boa apresentação, conectando as informações de forma lógica e apresentando insights sobre aqueles dados.
Quais os relatórios mais importantes em cada área do Google Analytics?
Entre os principais relatórios de cada capítulo, separei 3 de cada. Ou seja: com um relatório de pouco mais de 12 slides, é possível passar todas as principais informações do site.
Claro que cada projeto e cliente exigem informações e focos diferentes, mas, no geral, estes são os relatórios mais interessantes e importantes de cada capítulo.
Público-alvo: informações demográficas (sexo e idade), localização e dispositivos (mobile x desktop x tablet)
Aquisição: origem e mídia, campanhas de Adwords e principais palavras da busca orgânica (relatório de termos de pesquisa do Search Console)
Comportamento: principais páginas de entrada, busca interna e velocidade do site.
Conversões: conclusões de metas, funil de metas (ou o relatório de funil reverso) e tempo até a conversão.
Pronto! Essas dicas vão te ajudar a aprender como usar o Google Analytics para criar relatórios matadores.
Montar um relatório do Google Analytics ou de outra ferramenta para um site ou ação digital é uma arte. A quantidade de dados, ferramentas e reports disponíveis é incrivelmente grande, porém a maioria das pessoas ou acaba usando muitos dados inúteis ou se prende a alguns dados básicos, como o famoso número de visitas e taxa de rejeição. Diga-se de passagem, este último, acaba com qualquer clímax de apresentação devido ao seu nome assustador!
Antes de sair instalando tag de Google Analytics, Crazy Egg, Mixpanel e outros, é importante pensar, definir como o relatório final pode ser e aí sim escolher qual a melhor ferramenta, o melhor relatório e quais as métricas que realmente importam. Definir uma metodologiapara apresentar os dados e ir muito além do Google Analytics podem ser formas de deixar o relatório matador, facilitar a análise e surpreender seus clientes!
Defina um objetivo
O maior erro que acontece na geração de um relatório é o simples fato de deixá-lo para o final, não pensar, planejar e estruturar os dados a serem coletados. Assim, geralmente os dados vão se restringir a métricas básicas, sem muito objetivo, e às análises sem muito embasamento.
A definição do objetivo deve iniciar na fase de planejamento. Coloque na cabeça: nenhum planejamento de mídia, website, redes sociais ou ação digital deve sair sem no mínimo 2 ou 3 slides falando dos objetivos e quais serão os números monitorados. Se tiver histórico, é importante também definir metas (e claro, que sejam atingíveis).
Nesta hora, não tem erro. Um bom briefing ou conversa com o cliente pode definir 2 ou 3 objetivos e, depois, você pode tirar 2 ou 3 métricas para cada um deles.
Use o relatório do Google Analytics a seu favor
O Google Analytics mudou muito nos últimos anos. A cada atualização, ele ganha novos recursos e melhora sua estrutura. Uma das mais importantes, ao meu ver, foi a reestruturação dos grupos de relatórios, que agora estão divididos em 4 grandes grupos, com nomes fáceis de se interpretar: Público Alvo, Aquisição, Comportamento e Conversões.
Esta estrutura não é por acaso e, se você pensar um pouco, ela pode muito bem ser utilizada ao seu favor para estruturar os relatórios de um site. Em vez de colocar dezenas de slides, com gráficos e texto, por que não separar em capítulos, usando essa estrutura do Google Analytics? Assim, seu relatório pode ter 4 capítulos, com as informações colocadas da seguinte forma: Quem acessa o site (Público Alvo), como as pessoas chegaram ao site (Aquisição), o que elas fizeram no site (Comportamento) e se elas fizeram algum tipo de interação de meta no site (Conversões). Simples, não?
Agora, não vá sair colocando todos os relatórios de cada sessão. Tenho certeza que em 2 ou 3 slides por capítulo você consegue resumir cada um destes itens e montar um relatório simples, porém bem estruturado.
Use o método de análise pirata AARRR
Para quem está envolvido com o mundo das Startups ou metodologias mais modernas de planejamento e análise de resultados, o método AARRR pode ser transportado do planejamento para o relatório de métricas facilmente. Já para quem não conhece este método, explico com a definição da própria Wikipédia:
“As métricas para “piratas”, ou AARRR devido as iniciais das cinco métricas (Aquisição, Ativação, Retenção, Receita e Recomendação), são métricas focadas no efeito da macro análise, assim como proposto por Eric Ries. Também chamadas de métricas “actionable”, pois elas proveem dados relacionados a ações repetitivas, desempenhadas pelos usuários, e que podem ser aprimoradas para o bem do produto.”
Mas como usar este método para planejar e estruturar um relatório? Fácil, vamos aos exemplos:
• Aquisição se referem a como as pessoas chegaram ao site, por exemplo. Assim, um relatório do Google Analytics que mostre todas as origens e sua reação no site pode tornar a análise de como as pessoas chegam ao site algo mais inteligente e lógico. • Ativação são dados referentes à realização de alguma ação importante no site, seja navegar por mais de 2 ou 3 páginas, seja preenchimento de um formulário ou realização de outra ação importante. Relatórios com estas métricas podem mostrar se o site é de fácil interação com o público e se ele não está se perdendo na estrutura. • Retenção são dados referentes à fidelidade do usuário com o site. Assim sendo, medir, por exemplo, a porcentagem de pessoas que voltam ao site e tentar entender porque eles voltam pode ser a chave para explorar esta métricas e melhorar os resultados. • Receita são aquelas métricas ligadas a efetivação de vendas ou geração de leads qualificados. Olhar para este número e entender quem são os usuários que geram isso com maior frequência vai ajudar a entender como otimizar campanhas, site e a estratégia em si. • Recomendação são os dados que medem se as pessoas gostaram e recomendaram o site/ação nas mídias sociais, e-mail ou outra forma de compartilhamento. Entender isso pode ser a chave para saber se o site/ação é realmente “viralizável” e interessante a ponto das pessoas se darem o trabalho de compartilhar.
Estruturar um relatório do Google Analytics usando este método não só vai fazer você ter um relatório matador como também apresenta uma forma de analisar os dados de forma racional e estruturada, analisando o funil que vai da aquisição até a recomendação do site.
Muito além do Google Analytics
Certamente o Google Analytics é a mais famosa e mais prática ferramenta para conseguir dados de um site, mas existem outras ferramentas que podem ser utilizadas para diversos outros objetivos. Entre as que eu uso e recomendo, deixo aqui algumas:
MixPanel: Ferramenta incrível para quem quer ir além dos dados básicos do Google Analytics e entender exatamente “quem” é seu público. Ela permite coletar dados de login e e-mail e montar relatórios baseados em pessoas e ações e não somente em dados anônimos de acesso. Além disso, a ferramenta permite disparar notificações para estes usuários, baseado em ações que eles fizeram.
Crazy Egg:: Permite testar a usabilidade e navegação do site através de relatórios e, principalmente mapas de calor.
SocialBakers: Este é meu queridinho para redes sociais, permite analisar dados de fan pages no Facebook, canais no Twitter, Youtube, Instagram e Linkedin. O legal dela é que você consegue comparar seus dados com o dos concorrentes e gerar alguns relatórios em PPT, prontinhos para incrementar seu relatório matador!
Scup e a própria busca do Twitter: É possível incrementar o relatório com dados externos de comportamento e repercussão em redes sociais.
Google Trends: O Trends é uma fonte de tendências nas buscas do Google e pode ser utilizado para incrementar um relatório do Google Analytics com dados externos, que muitas vezes podem justificar vales e quedas nos gráficos do mês.
Web Analytics, Digital Marketing Analytics, Online Analytics, Business Intelligence, Big Data, Google Analytics… São tantos nomes e misturebas desenfreadas que é difícil entender de fato o que faz, ou não, parte do universo das métricas digitais.
Pra tirar essa bagunça da frente e ajudar a simplificar o conceito, principalmente mostrar que vai muito além de ferramentas, escrevi esse artigo no qual compartilho os seguintes assuntos com você:
Utilização de dados para a otimização recorrente da experiência online dos seus usuários.
Experiência online pode ser vender, utilizar um app, postar em uma rede social, clicar em um anúncio etc.
Usuário pode ser um cliente, um funcionário, um parceiro etc.
Esse é o melhor resumo que cheguei após quase quatro anos de consultorias e treinamentos aqui na Enzima. De fato, Digital Analytics não é nem de perto um bicho de sete cabeças.
Então é o mesmo que usar o Google Analytics?
Não. Usar o Google Analytics para a tomada de decisão de melhorias no seu site faz parte do escopo de Digital Analytics, mas é apenas uma das possíveis aplicações desse universo todo potentoso.
[Mineirês ON] Xô explicar visualmente:
Gráfico Online Analytics Maturity Model publicado na Twinkle Magazine
Este é um modelo criado por um cara fodão do mercado, o Stéphane Hamel, que foi diretor em uma das consultorias mais prestigiadas do segmento, a Cardinal Path.
O Online Analytics Maturity Model mostra pra gente que Digital (ou Online) Analytics vai muito além de ferramentas (tools) e tecnologia. Contempla também do gerenciamento de times a processos e metodologias. Logo o Google Analytics é “só” um aspecto de uma dessas pontas desse gráfico.
Só esse tema merece um belo post no futuro, mas acho que deu pra sacar né?
É o mesmo que Web Analytics?
Web Analytics & Digital Analytics são sinônimos, porém o último a gente pode dizer que é a versão upgreideada do primeiro, que ficou muito datado.
O termo “Web” é muito ligado à www (World Wide Web) e consequentemente ao browser, porém hoje a gente respira mobilidade e internet das coisas, então nada mais justo que ampliar de “Web” para “Digital”.
Logo, se você é mais Old School e prefere continuar usando o termo Web Analytics, tem problema não. Provavelmente você já usou mouse de bolinha e monitor CRT no seu passado longínquo e, assim como eu, pode ser um pouco mais apegado ao vocabulário tech-clássico.
Confesso que é um pouco revoltante a descarada prostituição e buzzwordificação do termo. Tudo quanto é agência digital do novo século faz, vende e contrata gente de BI: de analista de BI, estagiário de BI, gerente de Business Intelligence, programador BI…
Aí você vai ver na descrição da função, é pra tirar relatório no Google Analytics, analisar desempenho de mídia ou confeccionar lindas e coloridas planilhas de Excel. Melhor falar que a vaga é para Digital Analytics (ou Online Analytics, ou Web Analytics ao melhor estilo mouse com bolinha).
Revoltas à parte, Business Intelligence está para o Sistema Solar assim como Digital Analytics está para o planeta terra (hashtag #AmoAnalytics). Um está incluído no outro, mas o primeiro é monstruosamente maior.
“(…) a set of techniques and tools for the acquisition and transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes”
Este é o “Tweet” na Wikipedia sobre Business Intelligence, e se você tiver alguns minutos de paciência leiturística verá que BI é mais amplo, complexo e encorpado que o nosso querido fitness Digital Analytics, mas isso não deixa em nada o último desinteressante… então bora continuar com nossa lupa analisando o nosso planeta azul de métricas.
[revolta ON] Só pra não perder o hábito: você usar o Google Analytics pra gerar relatórios de performance do seu site e dizer que faz BI seria como você fazer a arte de um cartão de visitas da empresa do seu tio (sim, você é o sobrinho) e dizer para os amiguinhos que faz planejamento e desenvolvimento estratégico de comunicação e publicidade.[/revolta OFF]
E o Big Data?
Você pode praticar Digital Analytics e Big Data ao mesmo tempo, uma vez que o último se refere a uma quantidade elefântica de dados. Ou seria baleística-azulística?
Transcendendo a biologia da coisa, Big Data, que virou outra buzzword, está ligada da coleta à extração de dados a partir de uma volume realmente monstruoso de dados, ao melhor estilo Cthulhu Analytics, com intuito de fazer descobertas (a.k.a. gerar insights). Logo o Big Data é praticável tanto no escopo de Digital Analytics como em Business Intelligence.
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Posso chamar só de Analytics?
Ô se pode. Deve. É nome short, tá na moda também. Ousaria dizer que “Analytics” é sexy. O que tenho reparado é que ficou chic, cool, descolado, e que cada vez mais ganha novos prefixos.
Só de usar, já dá uma embelezada né? #AnalyticsSuaLinda
E o significado é o mesmo pra tudo, porém já está segmentado no seu devido contexto:
Utilização de dados para a otimização da experiência online dos seus usuários [no App / no Ecommerce / na Startup / etc…]
Afinal de contas, sem enrolação, do que se trata Digital Analytics?
Agora vamos à parte mais boring do texto, só pra deixá-lo um pouco mais sério com referências bibliográficas e coisas pedantes monografia stáile. Ou se você preferir, vamos dar um leve toque Telecurso 2000:
A gente aprendeu antes que
Digital Analytics tem um bocado de nomes doidos, que você pode escolher na maioria das vezes como chamá-lo, mas por favor não use o termo BI pra se referir a tarefas como gerar relatórios no GA, ou ainda atestar que o CTRescapuliu do CPC que foi enquadrado pelo CPA.
E agora vamos aprender que
De uma forma bem objetiva, Digital Analytics compreende um conjunto de técnicas, processos e metodologias que visam a utilização de dados em ambientes digitais para a otimização recorrente e (melhor) tomada de decisão, percorrendo ao menos 3 áreas ou estágios:
Coleta de dados (Data Capture): ferramentas, armazenamento de dados, integridade, implementações técnicas, modelagem etc.
Visualização dos dados (Data Reporting): relatórios, painéis de controle (dashboards), monitoramento, alertas etc.
Análise dos dados (Data Analysis): geração de insights, criação de planos de ação e otimização, formação de base de conhecimento, aprendizado etc.
“Digital analytics is the analysis of qualitative and quantitative data from your business and the competition to drive a continual improvement of the online experience that your customers and potential customers have which translates to your desired outcomes (both online and offline)”
Em tradução livre e descompromissada, seria algo como “Digital Analytics é a análise de dados quantitativos e qualitativos do seu negócio e dos concorrentes orientada ao melhoramento contínuo da experiência online dos seus clientes e potenciais clientes que se traduz no seu retorno desejado (ambos online e offline).
E pra monografar mais uma citação, fechamos este blá blá blá teoricuzinho com a definição da Digital Analytics Association:
What is Digital Analytics?
The science of analysis using data to understand historical patterns with an eye to improving performance and predicting the future. The analysis of digital data refers to information collected in interactive channels (online, mobile, social, etc.). Digital Analytics has become an integral part of core business strategies and maintaining a competitive edge. Digital data started the Big Data meme as it heralded the onslaught of Volume, Variety and Velocity, opening the door to new types of correlative discovery much wider. Digital Analytics is a moving target of innovation and exploration. That’s what makes it fascinating.
Vamos explorar mais a fundo em outras postagens, porém para ficar fácil ligar o nome à coisa, alguns exemplos de aplicações de Digital Analytics:
Desenvolver dashboards (painéis de métricas).
Gerar relatórios de desempenho de mídia.
Implementar ferramentas de analytics com as melhores práticas de mercado.
Planejar e definir os indicadores chave de performance (KPI’s) do seu site ou campanha.
Integrar diferentes fontes de dados em um Data Warehouse.
Utilizar os dados coletados para criar novos planejamentos de comunicação digital.
Criar e planejar testes A/B definindo métricas de sucesso.
Formar uma base de conhecimento do comportamento de navegação do seu usuário.
Desenvolver automações (e-mails, conteúdo personalizado, formulários de lead etc.) com base neste mesmo comportamento de navegação.
Criar públicos e segmentos de audiência para Remarketing.
E a lista vai longe…
Você deve ter notado vários itens acima são táticas ou ações de Marketing Digital, Inbound Marketing e/ou Growth Hacking. Não tem jeito, todos estão relacionados, ligados nessa [termo duramente censurado] gostosa capicce?
No final, a coisa funciona mais ou menos assim: você pode praticar marketing digital ou inbound sem nem olhar para Digital Analytics (shame on you). Mas na maioria das vezes, a prática de Digital Analytics estará sempre associada a outros temas. Sem dúvida uma bela de uma companhia!
**Bônus — Como começar?
Aproveitando toda a nova onda de Inbound & Fórmula de Lançamento, marotamente vou compartilhar 2 bônus com você:
1) Curso oficial do Google
Se já não está praticando hoje nenhuma das atividades de Digital Analytics, ou se já está, mas quer aprofundar seus conhecimentos, minha recomendação top estrela na testa é sempre a mesma: comece pelo curso oficial do Google, o Digital Analytics Fundamentals .
É free. É top. É online e, pra quem prefere, tem legenda em português. Mas não se acostume com traduções, pois a maior parte do conteúdo de Digital Analytics na web está em inglês.
2) Avaliação de Digital Analytics Maturity
Mais um 0800, mas dessa vez se você não se sente confortável em ler em inglês nem tente.
