O que é Web Analytics
Não se trata apenas de um processo de análise, mas também de se colocar no lugar do usuário, medir frequentemente os KPIs, coletar os dados e produzir relatórios baseados na navegação e de interações dos usuários, seja em site, app ou qualquer outra plataforma que o usuário tenha acesso com seu negócio.
Como utilizamos
É importante compreender profundamente o usuário para uma boa estratégia de marketing digital. Isso envolve a análise de comportamento, jornada, dispositivos, canais e hábitos, bem como aspectos demográficos. A coleta de dados é fundamental para aprimorar a estratégia de marketing, avaliar a eficácia das campanhas, otimizar o funil de vendas e medir o retorno sobre o investimento.
Além disso, a análise de web analytics ajuda a identificar problemas de navegação, melhorar o conteúdo e proporcionar uma experiência mais fluida e relevante para o usuário. O uso de análises descritivas e preditivas baseadas em dados de navegação permite tanto a compreensão do passado quanto a previsão de comportamentos futuros, o que contribui para a personalização, otimização das jornadas do usuário e expectativa dos resultados.
Se faz uma análise, se encaixará em uma dessas duas classes!
Os dois tipos principais de análises são: análise descritiva e análise preditiva.
A análise descritiva envolve a compreensão do que aconteceu no passado, como quedas nos acessos, conversões e comportamento do usuário. Seja um explorador! Isso ajuda a entender o histórico e os resultados de campanhas passadas.
As análises mais comuns de se explorar no dia a dia em web analytics são as quedas de acessos e conversões, que podem ser várias possíveis causas, como problemas nos canais de entrada, mudanças nas campanhas, disponibilidade de produtos/serviços, aspectos técnicos, usabilidade, e impacto da concorrência.
Análise do comportamento do usuário: A importância de monitorar o comportamento do usuário é extremamente importante, incluindo elementos como rolagem da tela, tempo gasto em páginas e click/uso do chat. Também se destaca a construção de hábitos dos usuários ao longo do tempo.
Técnicas: Mapas de calor, mapas de click e de movimento do mouse e movimento ocular, para compreender a interação e interesse dos usuários com o site.
No geral cada cenário há sua devida complexidade de se analisar e há necessidade de acompanhar uma variedade de fatores para entender e otimizar a experiência do usuário.
Já a análise preditiva utiliza dados históricos e comportamentais para ajudar a projetar o futuro, recorrendo a modelagem estatística e inteligência artificial. Essas análises são essenciais para tomar ações informadas com base nos dados de navegação, melhorando a eficácia das estratégias não apenas no digital, mas de várias áreas da empresa.
Nem sempre é fácil de traduzir ações eficazes apenas pela jornada do cliente, as empresas, normalmente, possuem um mix abrangente de produtos, diversos canais e ainda em muitos casos sistemas isolados que não se conversam. Um exemplo apresentado para ajudar em ações mais estratégicas é a análise e construção de um modelo de Lifetime Value (LTV), que representa o valor monetário da relação do cliente com a empresa.
Ao construir esse modelo, são considerados diversas variáveis com dados de navegação, comportamento e dados transacionais etc. É muito importante mapear variáveis relevantes para o negócio de forma que reflita adequadamente no modelo. Como resultado, ao utilizar o LTV de forma estratégica, é possível compreender e atender às necessidades do cliente ao longo do tempo e contribuir com ações para diversas áreas da empresa
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