Saiba como sua estratégia de marketing pode ser otimizada com o Web Analytics

Web Analytics é a análise de dados digitais para a tomada de decisões mais assertivas, objetivando otimizar os resultados do negócio.

Web Analytics

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A importância do uso de dados para tomadas de decisão é cada dia mais presente nas empresas que conquistam os melhores resultados do seu mercado.

O uso inteligente dos investimentos em Marketing é o grande atrativo para os profissionais que usam as informações processadas no universo digital para direcionar suas ações.

Medir o trabalho e o comportamento do consumidor com cada vez mais precisão afasta o uso do achismo no dia-a-dia dos analistas de dados.

Isso torna a estratégia de Web Analytics essencial para uma empresa que quer atingir crescimentos consideráveis.

Descubra como neste post!

O que é web analytics?

Todo dia uma quantidade enorme de dados são gerados pelos consumidores e suas ações.

Ter uma análise bem feita ajuda a compreender o comportamento da sua audiência e tomar ações mais concretas e certeiras.

Web Analytics é exatamente isso!

Estruturar e coletar dados do universo digital, seja no seu site, na sua plataforma ou por ferramentas externas de Big Data, para analisar e tomar decisões com mais certeza e menos risco.

O objetivo é otimizar seu negócio baseado em resultados anteriores.

Melhorar seu produto e melhorar seu time podem ser consequências se essa estratégia for adotada.

A relevância para sua estratégia

Web Analytics ajuda os profissionais de Marketing a tomarem melhores decisões de Marketing.

Ele analisa dados do passado e ajuda a criar uma orientação preditiva para as ações implementadas pelo time de Marketing.

Todo mundo que trabalha na área se preocupa em colocar o dinheiro onde ele realmente funciona, certo?

Infelizmente a estimativa é que 200 bilhões de dólares por ano poderiam ser usados de um melhor jeito no Marketing.

Direcionar seus investimentos através da análise de dados vai ajudar na execução de uma estratégia ainda mais inteligente.

Inúmeras informações estão esperando para serem analisados.

O tamanho do mundo digital dobra a cada dois anos e isso resulta em dados cada vez melhores sobre o comportamento dos consumidores.

Quanto mais você entende sobre seu cliente, melhor vai ser seu produto e venda.

A análise de dados também pode ser responsável pelos resultados das suas equipes.

De acordo com um estudo de Harvard sobre Big Data, as empresas que adotam Web Analytics conseguem ser 5% mais produtivas e são 6% mais previsíveis quando tomam decisões baseadas em dados..

Mas apenas aderir o Web Analytics não é sinônimo de sucesso. Você deve aprender a usufruir dele da melhor forma possível.

Entender quais são as perguntas certas que você deve fazer para os dados é o grande segredo da sua análise.

Análise Descritiva

Existem dois grupos principais de questionamentos que você deve usar.

O primeiro é focado na análise descritiva e tem como foco as perguntas baseadas no “o que” e “qual” para resultar em resumos simples sobre as informações obtidas.

O objetivo é visualizar o significado das informações no presente para, assim, encaminhar para as análises preditivas e prescritivas e relacionar com futuras ações.

Que tal voltarmos para a época de colégio para entender um pouco mais sobre essas análises?

Quando você recebia seu boletim, a sua nota era um exemplo de dado descritivo:

“O que aconteceu?”

Essa pergunta é feita para entender exatamente quais foram os resultados das suas provas e trabalhos.

Normalmente ela é dada em percentual  e nos entrega o que chamamos de relatório padrão.

A partir disso você consegue realizar outras perguntas e entender ainda mais sobre as informações que foram dadas.

“Qual foi minha nota em cada etapa?”

A resposta para isso é o que resulta em um relatório ad hoc.

São questionamentos feitos a partir de outros resultados já analisados. Não são relatórios periódicos e são realizados sob demanda.

“Qual matéria é a maior responsável pela minha nota baixa?”

Sabendo a sua nota em cada matéria, você consegue entender onde você deve focar para melhorar seus resultados.

É a hora que começamos a detalhar ainda mais nosso relatório. Essa parte é denominada de Drill Down.

“Quais ações devo tomar para melhorar minha nota?”

Com todas as perguntas anteriores respondidas, é a hora de começar a pensar nas ações.

É o momento que criamos os primeiros alertas e já começamos a levar as informações para as análises preditivas e prescritivas.

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Marketing Analytics: o que é e como basear sua estratégia em dados?

Análises Preditiva e Prescritiva

Após conhecer mais sobre os dados que você recebeu, chegou a hora de entender mais sobre o funcionamento, quais são suas estatísticas principais e quais são seus padrões.

Com essas análises realizadas, você vai conseguir “prever” o futuro e conhecer as consequências de cada ação.

Voltando ao seu boletim escolar, é interessante que você reconheça os padrões da sua nota.

“Por que isso está acontecendo?”

Se você enxergou que a sua nota de Matemática é a que precisa de melhorias, você precisa entender mais sobre ela.

Nas primeiras perguntas você analisou seu boletim como um todo e conseguiu detalhar as informações.

Agora é a hora de você analisar cada um desses detalhes.

Reunindo outros dados que você tem, é possível enxergar que matemática sempre foi uma nota que ficou mais baixa que as outras. Logo, esse resultado é um padrão na sua vida escolar.

Para aumentar sua nota geral, você deve focar mais nessa matéria e assim melhorar nos próximos resultados.

“E se eu estudar mais nos finais de semana?”

Esse é o momento em que você começa a entender mais sobre os possíveis resultados para as suas ações e testes.

Sabendo que você precisa melhorar seu resultado em Matemática você cria testes — nesse caso estudar mais nos finais de semana — para entender o melhor jeito de alcançar aquilo que você quer.

“O que acontece em seguida?”

Você já sabe que quando você estuda você realiza as provas mais fácil.

Essa é uma informação que você já tem! Então a chance de conseguir melhores resultados estudando mais nos finais de semana é grande.

É o que chamamos de modelo preditivo.

Com informações que você já tem e padrões já conhecidos, você consegue prever alguns resultados ou diminuir os riscos das suas ações.

“Qual é o melhor que pode acontecer?”

Analisando as questões citadas anteriormente e as informações que você conseguiu com os testes, você vai dar um ótimo passo para otimizar seu estudo e aumentar cada vez mais sua nota.

Com esses 8 estilos de pergunta, é possível realizar uma análise completa dos seus dados, gerar ótimos relatórios e extrair bastante informação relevante deles.

Você vai compreender o seu presente e estabelecer as métricas prioritárias para aprimorar seu negócio e tomar ações cada vez mais assertivas no futuro.

Principais Métricas

Algumas métricas devem ser acompanhadas de acordo com a sua empresa e produto.

Mas existem números que você deve ficar de olho sempre, independente do seu seguimento ou modelo de trabalho.

Eles são fundamentais para a saúde do seu negócio.

Entender quanto você gasta de investimento para converter um cliente e também quanto esse cliente trouxe de retorno para sua empresa vai deixar mais clara a balança dos seus investimentos em Marketing.

Custo de Aquisição por Cliente (CAC)

O Custo de Aquisição por Cliente é o resultado de uma conta simples de matemática que mostra com clareza o valor gasto para adquirir um novo cliente.

A partir dele é possível criar promoções de aquisição como as ações de indicação que são bastante usadas hoje em dia.

Quando você recebe uma quantia por indicar um aplicativo para um amigo, esse valor de retorno foi calculado em cima do custo da aquisição daquele cliente.

Dessa forma a ação consegue atrair novos clientes de uma forma saudável.

O CAC é calculado da seguinte forma:

CAC = Investimento em aquisição de clientes / Quantidade de novos clientes

Esse cálculo é importante também para medir a eficiência dos seus investimentos.

Atrair clientes com custos cada vez menores é sempre um objetivo de um profissional de Marketing.

Lifetime Value (LTV)

O Lifetime Value é a representação do valor que seu cliente traz para sua empresa no período de relacionamento que vocês têm.

Ele é calculado em cima do ticket médio e da média de tempo do seus planos.

Por exemplo, a média de preço do seu produto é R$ 500 e seu cliente fica em torno de 8 meses na sua empresa. Logo, você tem um valor de contrato de 8 x R$ 500, que é R$ 4.000.

Isso significa que cada cliente que você converter, vai ter um valor de 4.000 reais para sua empresa.

Junto com o CAC ele vai mostrar se você está gastando mais para trazer seus clientes do que eles estão trazendo de receita.

Esses dois dados são completamente importantes para você entender a saúde do seu negócio e também para otimizar seus investimentos, diminuindo o custo de aquisição e aumentando o LTV através de ações do seu time.

Principais ferramentas

Existem diversas ferramentas que você pode usar para acompanhar seus dados.

As melhores sempre vão ser as que entregam as métricas que você deseja acompanhar e da maneira que potencializa seu trabalho.

Mas algumas delas são as principais do mercado e que são essenciais para sua estratégia

Excel

Sim, para mexer com análise de dados é fundamental que você conheça essa ferramenta.

O programa de planilhas da Microsoft vai te ajudar a estruturar as informações e fazer cálculos rápidos e organizados.

Além disso, ela oferece gráficos que vão facilitar a visão dos dados para análise e também para apresentar para o restante do time.

Google Sheets

O Google Sheets é bem parecido com o Excel, mas é uma ferramenta oferecida pelo Google e trabalha em nuvem.

Essa função podem ser mais interessante para quem divide as planilhas com outros membros do time.

Com ela é possível compartilhar o documento com outras pessoas e que várias pessoas trabalhem simultaneamente na mesma planilha.

Como seus documentos ficam salvos em nuvem, é possível também abrir ele em qualquer lugar se você estiver logado em uma conta do Google.

Tableau

Uma solução para seus dados internos.

É a ferramenta mais completa para uma empresa que gera bastante informação além de permitir integrações com outros programas como Salesforce e Hadoop.

Seu design é outro atrativo, ele cria gráficos e tabelas com um visual impactante.

Google Analytics

Google Analytics é a ferramenta mais usada pelos profissionais que acompanham os resultados dos seus sites e campanhas digitais.

O uso da plataforma é bem simples e ela entrega dados bem completos sobre seu negócio online.

Informações como visitas, novos usuários e tempo de permanência na página são apenas umas das tantas que o programa oferece.

Adobe Analytics

Solução é bem parecida com o Google Analytics, mas ela também oferece soluções para varejistas e lojistas que precisam integrar seus negócios com suas informações digitais.

A Adobe promete um conhecimento completo do cliente, ajudando o profissional a ter insights cada vez mais objetivos, o que pode influenciar positivamente nos seus resultados.

Google Attribution

A mais nova ferramenta do mercado e vem com uma promessa de revolucionar a análise de dados do Marketing.

Sua grande jogada é unir todas as informações obtidas pelas outras plataformas de dados do Google e ainda trazer insights mais claros que vão facilitar a visualização para os profissionais da área.

Ele também permite uma segmentação dessas informações pelo funil de vendas da empresa, o que permite um detalhamento ainda maior dos seus dados.

Use e abuse dos dados

Não é mais novidade a quantidade de informações que temos dos nossos clientes, dos consumidores  e do mercado.

Com uma estratégia de Web Analytics bem estruturada você vai conseguir otimizar seu negócio todo dia.

A compreensão dos seus clientes, que envolve o entendimento da jornada de compra e o relacionamento com sua empresa, é fundamental para ser competitivo.

Analisando as informações também é possível ter um entendimento muito maior sobre o mercado e seus concorrentes.

Assim, você pode prever ações e estar sempre à frente dos demais.

A estratégia de análise de dados não é mais um diferencial e sim fundamental para o crescimento das empresas.

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