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10 jul 2020
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Web Analytics: o que é e como utilizar em seu negócio

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Você sabia que, todos os anos, pelo menos 200 bilhões de dólares em orçamentos de marketing poderiam ser melhor aproveitados pelas empresas se elas usassem Web Analytics?

Um número que impressiona, não é? O uso de dados e análise de informações é essencial para o bom aproveitamento dos recursos financeiros destinados ao marketing. De acordo com um estudo de Harvard, as empresas que usam Web Analytics apresentam 5% mais produção e 6% maior previsibilidade na sua tomada de decisões.

Ainda não ficou claro? Tudo bem, não tem problema. Vamos explicar em detalhes por que é tão importante usar a análise de dados da web em sua estratégia de marketing. Siga a leitura!

O que é Web Analytics?

Pense por alguns minutos em sua jornada na Internet. Você possivelmente liga o computador ou o celular e acaba indo a uma rede social para ver as novidades.

Ali, vê alguma notícia que é do seu interesse, talvez algo sobre política, tecnologia ou artes, e acaba clicando para ler. Depois, vê os seus e-mails e para para ver as notícias enquanto toma o café da manhã.

Durante o trabalho, você não utiliza o celular, mas no almoço dá mais uma olhada nas redes sociais, vê as polêmicas do dia e acaba fazendo um ou dois comentários.

Mal passou do meio dia e você já gerou uma tonelada de informação na Internet. Talvez não perceba, mas você informou ao Google, ao Facebook e várias outras empresas uma série de dados sobre você.

Por exemplo, você informou que costuma entrar nas redes sociais fora do horário de trabalho. Informou sobre coisas que você gosta (as notícias que leu) e quais situações fizeram você se engajar em comentários.

E isso foi só com um exemplo básico e superficial. Imagine só a quantidade de dados reais que são gerados todos os dias. Aliás, não precisa imaginar: a cada dois anos, a quantidade de dados na internet simplesmente dobra.

O Web Analytics é, portanto, a análise de dados obtidos na Internet para entender o padrão de comportamento dos consumidores e seu processo de tomada de decisões.

Com isso, as empresas podem traçar estratégias melhores para os seus próprios negócios e sabem como ser mais eficazes.

Como usar o Web Analytics na prática?

O Web Analytics é, como mencionado, uma análise de Big Data. Para usar esse recurso em sua estratégia de Marketing Digital, é necessário cumprir ao menos 3 itens:

  • um conjunto de dados obtidos legalmente e protegidos de acordo com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados);
  • uma ferramenta para a análise de dados;
  • uma metodologia de análise.

Existem dezenas de formas de se obter um conjunto de dados para análise na Internet, todas elas reguladas pela recém-aprovada (mas ainda não efetivada) Lei Geral de Proteção de Dados.

A maneira mais comum de obter um conjunto de dados é ao estabelecer a sua própria rede de captura de informações. Por exemplo, é possível usar o Google Analytics em seu site para capturar dados do comportamento dos usuários nas suas páginas e traçar conclusões com base nisso.

Esse é só um exemplo das muitas maneiras de obter dados para traçar análises dentro de uma estratégia de dados.

Depois, será necessário utilizar uma ferramenta para analisar essas informações. O já citado Google Analytics é uma delas, assim como o Google Tag Manager. O próprio Excel pode ser capaz de fazer isso, caso o analista tenha um bom conhecimento da ferramenta.

Por fim, é necessário estabelecer uma metodologia de análise desses dados. São duas as principais existentes:

  • análise descritiva;
  • análise preditiva e prescritiva.

Quais as diferenças entre as metodologias?

Como o nome já indica, as metodologias de análise descritiva e preditiva/prescritiva são bem diferentes e praticamente opostas entre si.

A análise descritiva tem como objetivo explicar algo que aconteceu com base nos dados disponíveis. Por isso, ela foca nas perguntas “o que” e “qual” para conseguir encontrar o significado de determinadas informações.

Normalmente, as perguntas mais feitas nessa metodologia são:

  • o que aconteceu?
  • qual o resultado em cada etapa?
  • quais os elementos que causaram esse resultado?
  • o que poderia mudar o resultado?

Já a análise preditiva/prescrita não foca no que aconteceu, mas sim no que está acontecendo e no que provavelmente vai acontecer. Sua função, portanto, não é explicar algo, mas sim reconhecer padrões e oferecer expectativas do que pode vir a acontecer.

As perguntas normalmente usadas são:

  • por que isso está acontecendo?
  • o que acontece quando as variáveis mudam?
  • o que provavelmente vai acontecer?

É importante ter em mente que não dá para usar a análise preditiva sem, em primeiro lugar, ter uma boa análise descritiva. Ambas devem ser usadas em conjunto para melhor explicar fenômenos e permitir que a empresa explore ao máximo o poder do Web Analytics.

Isso significa, por exemplo, que você não irá se especializar só na análise preditiva ou só na análise descritiva. Isso porque, sozinhas, elas não explicam tudo que você precisa saber para otimizar o seu site usando o Web Analytics.

É importante ser capaz de explicar o que aconteceu até esse momento para poder prever o que vai acontecer depois. Ao mesmo tempo, não é possível prever o que vai acontecer após fazer certas mudanças sem saber o que já aconteceu.

Ao mesmo tempo, o segredo para conseguir usar o Web Analytics da melhor forma é não se limitar a entender o fluxo de tráfego do seu site, mas tomar ações para ampliá-lo em várias direções.

Por exemplo, você percebeu que a maior parte de suas visitas vieram pelo Facebook? Ótimo, o que é possível fazer para potencializar isso? Ao mesmo tempo, o que deve ser feito para ampliar as outras fontes de tráfego?

Levando tudo isso em consideração, ficará mais fácil para você tornar a sua página na Internet em um site bem-sucedido. É claro que só o Web Analytics sozinho não dará conta dessa tarefa, mas ajudará na análise. De resto, só faltará os seus insights pessoais e trabalho na elaboração de soluções.

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