Hoje a tecnologia nos permite analisar praticamente qualquer tipo de dado digital, mas como transformar esse volume de dados, que cresce constante e vertiginosamente, em conhecimento? Entenda como usar web analytics na prática!
Uma pesquisa com 600 executivos realizada pelo Economist Intelligence Unit mostra que 85% dos entrevistados acreditam que a dificuldade para tirar proveito das informações não é lidar com sua enorme quantidade, mas analisá-las e definir alguma ação prática.
O trabalho de Web Analytics consiste na coleta de dados das interações dos visitantes com determinado site para obter informações sobre seu negócio no ambiente online. Os dados disponíveis podem ser usados para identificar padrões de comportamento dos visitantes e tendências. Encontrar esses padrões e entender o relacionamento entre seus elementos gera conhecimento, que permite tirar conclusões que se transformam em ações para melhorar a performance de um site.
Ou seja, uma vez que a informação é interpretada, ela ganha valor por causa das decisões tomadas (resultantes dela) e esta é a relevância que as informações têm para a estratégia de marketing. Quer saber como o trabalho de Web Analytics pode ajudar a transformar os dados em conclusões? Confira algumas dicas:
Web Analytics na prática:
1) Busque ajuda visual: Ter dados é uma coisa, analisar e sintetizar é outra. Síntese é quando começamos a ver padrões nas informações, e apresentar os dados de forma visual ajuda a ver mais facilmente o que é relevante entre as variáveis, capturar e comunicar padrões importantes, e até fazer previsões. Visualizar expõe tendências e padrões que você não notaria de outra forma.
2) Foco de análise: Nem todas as informações são relevantes, então revise e discuta que tipo de dados são importantes para ajudar nos seus objetivos. Lembre-se que o objetivo de cada negócio na web é diferente, e determine quais são os dados mais significativos a serem analisados.
3) Ponto de vista: Entenda qual é o ponto de vista principal da análise de cada informação. Isso ajuda a ter uma visão geral do todo depois.
4) Compartilhe visões: Uma vez que está satisfeito com as conclusões em que chegou, mostre para outras pessoas. Esse ponto é importante para ver se sua análise dos dados está adequada e é o suficiente para agir ou afetar decisões-chave.
Web Analytics no dia a dia das empresas:
A análise de dados inicia muito antes de se olhar efetivamente para eles. Como já foi mencionado, a quantidade de informações é cada vez maior e olhar primeiramente para os dados, antes de decidir o que se deseja buscar, pode confundir ainda mais. A dica é começar uma análise definindo objetivos e escopos de análise.
Iniciar, por exemplo, definindo com os responsáveis por um site ou empresa, quais são os objetivos e metas de cada sessão ou área e aí sim, partindo de indicadores concretos, observar os números. Vai ser a partir deles que será possível ter os primeiros insights e só então torna-se importante mergulhar mais profundamente nos dados e buscar tendências que auxiliem na compreensão do comportamento.
Vamos dar um exemplo para ficar um pouco mais claro: Iniciando uma análise e olhando para indicadores macro, como visitas e número de compras efetuadas em um site, será possível identificar alguns padrões. Digamos que em uma semana se visualize um crescimento de acessos, porém constância no número de compras em relação ao resto do período. Este será o primeiro insight: algum fator influenciou os dados nesse período.
Partindo, então, dessa análise inicial, começa-se o trabalho de minerar os dados e analisar o que pode ter gerado este comportamento, chegando-se por exemplo, à conclusão de que no período houve investimento em alguma mídia. E aí já temos um insight mais completo: cruzando-se essa informação com a constatação anterior, descobre-se que essa mídia utilizada não foi efetiva para gerar resultados de compras.
Assim, em meio a tantas informações, a coleta de alguns dados consegue transformar-se em informação estratégica que auxiliará nas decisões futuras do negócio. Certamente assim é mais fácil minerar os dados e garantir que em meio a tantas possibilidades de informação, as análises sejam possíveis e relevantes para cada objetivo.
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