Web Analytics - Planejamento e Processo
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O documento discute a importância do planejamento e processo de web analytics para melhorar a performance de negócios online, destacando a definição de KPIs e a segmentação de clientes. Aborda erros comuns que devem ser evitados e os passos necessários para implementar uma estratégia eficaz, incluindo a integração de dados e feedback contínuo. Além disso, enfatiza a necessidade de colaboração entre equipes e o papel essencial das pessoas no uso de ferramentas de web analytics.
Web Analytics - Planejamento e Processo
- 1. Planejamento e Processo de WebAnalytics
- 2. RafaelComin.com.brGoogle Adversiting ProfessionalConsultor Marketing Digitaltwitter.com/rafaelcomin
- 3. “A boa estratégia realmente requer métricas sob medida.” Michael Porter
- 4. Modelo Estratégico de Michael PorterRivalidade entre concorrentes
- 5. Poder de barganha dos clientes
- 6. Poder de barganha dos fornecedores
- 7. Ameaça de novos entrantes
- 8. Ameaça de produtos substitutosOnde Estão as Informações?Mídia InterativaBuscadoresMarketing DiretoMídia Off-LineEngajamentoMídia Online
- 9. “Tome decisões baseadas em DADOS, não em suposições.” Steve Jobs
- 10. Principais Erros Falta de processo ou metodologia
- 11. Não estabelecer os KPI’s necessários
- 12. Excesso de dados a serem analisados
- 13. Identificar e priorizar as oportunidades
- 14. Não valorar o impacto das mudanças
- 15. Não integrar os dados
- 16. Tentar iniciar o trabalho completoPlanejamento Web Analytics Atingir os objetivos estratégicos estipulados
- 17. Evitar retrabalho = perda de R$
- 18. Minimizar riscos e custos
- 19. Levantamento de todas as informações necessárias do que será medido e analisado
- 20. Quem são os responsáveis por cada informação?
- 21. Qual a sua granularidade?
- 23. Objetivos Qual objetivos a empresa quer alcançar?
- 24. Como alcançá-los?
- 25. Quais as métricas para medir o sucesso ou fracasso?
- 26. Analisar o tipo de negócio on-line.
- 27. e-Commerce? vendas
- 28. Site de conteúdo? profundidade, permanência
- 29. Blog? fidelidade, comentários
- 30. Site de suporte ao cliente? rapidez nas respostasSub-Objetivos Quebrar os objetivos em sub-objetivos
- 31. Deverá ser validado em todas as áreas responsáveis
- 32. Exemplo: e-Commerce
- 34. Sub-Objetivo:Levar os visitantes á área de venda/checkout
- 35. Atividades:
- 36. Prover informações sobre os produtos
- 39. Levar o visitante ao checkoutResponsáveis Identificar quem é o responsável por receber a análise
- 40. Exemplo: e-Commerce
- 42. Sub-Objetivo:Levar os visitantes á área de venda/checkout
- 43. Atividades:
- 49. Periodicidade:diáriaDefinir KPI’sKey Performance Indicators – Indicadores Chave de Desempenho
- 50. Exemplo: e-Commerce
- 52. Sub-Objetivo:Levar os visitantes á área de venda/checkout
- 53. Atividades:
- 54. Prover informações sobre os produtos: Visitantes com mais de 60 segundos de visita ou a média de páginas vistas por visitante, nesta hora que queremos entender se os produtos atraem
- 55. Estimular o visitante colocar o produto no carrinho de compras: Análise de desistência da compra
- 56. Fazer o registro do visitante: Pode-se analisar esta conversão com as informações de registros/visitas totaisDefinir KPI’sKey Performance Indicators – Indicadores Chave de Desempenho
- 57. Exemplo: e-Commerce
- 59. Sub-Objetivo:Levar os visitantes á área de venda/checkout
- 60. Atividades:
- 61. Levar o visitante ao checkout: Taxa de conversão de venda por visita, a taxa de conversão de registros por vendas, e o valor médio de pedido
- 64. Definir Clusters Segmentação: dividir os clientes em grupos com características semelhantes
- 65. A divisão poderá ser feita de várias formas
- 66. Conversar com a equipe de marketing para entender quem são os clientes
- 67. A segmentação também poderá ser feita através de atividades ou padrões de navegação dos visitantes
- 68. Importante definir quais os objetivos de cada cluster em relação ao site, assim ficará fácil definir as métricasDefinir Funis Compreender o caminho que o visitante deverá seguir para efetuar, por exemplo, uma compra/cadastro
- 69. Identificar quantos usuários entram em cada passo e quantos realmente passam para o passo seguinte
- 70. Analisar o percentual de desistência
- 72. Eliminar errosOutras Informações Importantes Quais os IP’s utilizados pela empresa
- 73. Quais domínios e sub-domínios que possuímos
- 74. Tipo de programação que o cliente usa no site?
- 75. Criar a tabela de conversões de códigosFerramentas Web Analytics
- 76. Identificando os ObjetivosPreciso começar a analisar meus resultados e iniciar a cultura de análise e otimização nos meus sites e campanhasMinhas necessidades de análise são bem específicas, preciso integrar dados de outros sistemas de CRM, ERP, Vendas e ir direto ao pontoNão posso correr o risco de ter os dados fora da minha empresa, preciso armazenar meus dados nos meus próprios servidores
- 77. Processo Antigo de Escolha byAvinashReúna todas as exigências do negócio (objetivos, estratégias, KPIs, relatórios, cronograma dos relatórios, etc...)Reúna todas as exigências técnicas (arquitetura do site, servidores, scripts, páginas, necessidades da TI, etc...)Certifique-se de que qualquer pessoa que poderia precisar de qualquer tipo de acesso para qualquer tipo de dados da web seja conectada (dentro e fora da empresa) e que suas necessidades sejam documentadas
- 78. Processo Antigo de Escolha byAvinashColoque todas as informações anteriores em uma solicitação de proposta (RFP). Adicione a estabilidade financeira do fornecedor, referências, e assim sucessivamente às exigênciasEnvie RFPs para muitos fornecedores e defina um cronograma de resposta agressivoReceba as RFPs
- 79. Processo Antigo de Escolha byAvinashA partir delas, elimine as “insignificâncias” com base na interpretação do mercado, beleza e detalhes das RFPsAtravés de um comitê respeitado de representantes com funções cruzadas de sua empresa, selecione o fornecedor que satisfaça as exigênciasImplemente a solução e comemore
- 80. Processo Atual de Escolha byAvinashDefina o patrão/chefe/boss/cacique do projetoImplementeumasolução rápida de Web AnalyticsDados web log(Lyris: www.Lyris.com)
- 81. Dados de tag da página (GA: www.Google.com.br/Analytics)
- 82. Dados básicos: (StatCounter: www.StatCounter.com)Processo Atual de Escolha byAvinashComece a usar relatórios simples e inicie o processo de criação de um público inteligente para sua empresaEnvie por e-mail relatórios básicos
- 83. Depois de uma semana, faça uma reunião pessoalmente para obter o feedback e as perguntas
- 84. Crie uma segunda revisão dos relatórios
- 85. Uma semana depois, peça o feedback pessoalmente novamente Processo Atual de Escolha byAvinashEnsine a si mesmo os limites do Web Analytics, tag, número não coincidentes, necessidades de refazer a arquitetura/URLs/cookies das informações de seu websiteFaça uma lista de todos os problemas e as perguntas não respondidas
- 86. Priorize os problemas e quantifique seus efeitos no negócioProcesso Atual de Escolha byAvinashCruze os dedos e comeceAssocie-se a TI ou equipe técnica do website para produzir as correções necessárias para ter seu website soltando dados
- 87. Dê continuidade aos relatórios, mantenha o processo de aprendizagem em marcha rápida e de aperfeiçoar os relatórios e a análise quando novos dados ficarem disponíveis
- 88. Aumente lentamente seu círculo de usuários dos dados
- 89. PS: Etapa mais demorada do processoProcesso Atual de Escolha byAvinashFaça uma auto-revisão crítica honesta e profunda de seu progressoConheça realmente todas as necessidades que precisam ser atendidas na sua organização
- 90. Se as ferramentas testadas nas etapas anteriores não satisfazerem suas necessidades vá à procura de um fornecedor
- 91. POC (Prova Real do Conceito) Resultados ObtidosTI: Eles aprendem que é comum/fácil implementar uma ferramenta Web Analytics – para a opção da tag Java Script: copie, cole, grave, pronto.Desenvolvedores do website: Eles aprendem todas as pequenas coisas necessárias para fornecer dados que são críticos para o negócio tomar uma ação – os parâmetros a serem acrescentados às URLs, os nomes das páginas a serem atualizadas, os links duplicados nas páginas a serem cobertos para que você possa monitorá-los, etc...
- 92. Resultados ObtidosCriadores de Relatórios: Eles aprendem que o Web Analytics é menos escrita de relatórios e mais análise, e que esse processo recomendado teria sido um exercício conveniente para eles evoluírem para o próximo nível.Analistas WEB: Eles aprenderão que podem usar qualquer ferramenta para encontrar uma resposta porque são analistas.
- 93. Resultados ObtidosProfissionais de Marketing: Mágica não existe. Prudência tem que ser colocada nas campanhas, e a coordenação com os desenvolvedores e analistas do website é requerida antes do lançamento para que os diversos fatores possam ser controlados depois do início. E não, a ferramenta Web Analytics não fará café para eles todos os dias, nem uma massagem.
- 94. Resultados ObtidosChefes no negócio: Eles aprendem a fazer uma avaliação verdadeira, caso seus funcionários tenham as habilidades certas e caso tenham lacunas maiores em seus processos. Eles aprendem que o custo verdadeiro de Web Analytics não são as ferramentas, são as pessoas.
- 95. Escolhendo a Ferramenta IdealLeituras recomendadas:“Ferramentas e Métricas: Tipos e Usos” Leonardo Naressihttp://migre.me/1jwbe“Como Contratar Um Fornecedor de Web Analytics” Gustavo Loureiro http://migre.me/1jwAF
- 96. Bibliografia