Você vai ler sobre:
- O que é Web Analytics?
- Como o Web Analytics ajuda a melhorar a experiência do consumidor?
- Quais são os tipos de análise de Web Analytics?
- Quais métricas usar para fazer Web Analytics?
- Quais ferramentas usar para o Web Analytics?
Encontrar técnicas e ferramentas que ajudam a entender melhor o comportamento dos consumidores para aprimorar a experiência na jornada do cliente, é uma das tarefas mais importantes de empresas que passaram pela transformação digital.
Dentre os vários recursos e técnicas disponíveis para realizar essa tarefa, o Web Analytics se destaca pela eficiência com que os dados podem ser instrumentalizados para realizar importantes mudanças de percurso. Dessa forma, as empresas podem compreender melhor o comportamento de seus consumidores, corrigindo os pontos necessários para dar maior efetividade às estratégias e aprimorando o que já vem dando certo.
Então, para tomar melhores decisões, aumentar a produtividade da equipe e atingir melhores resultados em vendas e retenção de clientes, fique atento aos tópicos deste conteúdo!
A seguir, explicamos o que é Web Analytics e como ele ajuda a melhorar a experiência do consumidor. Apresentamos ainda os principais tipos de análise Web Analytics, quais ferramentas e quais métricas utilizar para fazer a análise no seu negócio. Confira!
O que é Web Analytics?
O termo “Web Analytics” é quase autoexplicativo, sendo “analytics”, o termo da língua inglesa equivalente à “análise”. Ou seja, “Web Analytics” trata, basicamente, dos procedimentos utilizados para fazer análise de dados de ambientes empresariais ou corporativos na Web, como sites, redes sociais, lojas virtuais etc.
Com a coleta e processamento de dados estruturados é possível realizar análises de desempenho para detectar e corrigir os pontos negativos, que atrapalham o bom andamento da jornada do cliente, bem como os pontos positivos que devem ser reforçados.
Com isso, fica mais fácil e lógico o caminho para aprimorar as atividades da empresa e perseguir resultados mais satisfatórios em vendas e retenção.
Porém, esses dados não são obtidos de forma aleatória e sem padrão. Para que o Web Analytics seja eficiente é preciso que os dados sejam relevantes e representativos. Por isso, é preciso ir além e entender quais os tipos de análise fazer, quais ferramentas utilizar e quais métricas acompanhar.
Como o Web Analytics ajuda a melhorar a experiência do consumidor?
Para entender como melhorar a experiência do consumidor e ajudá-lo a avançar mais facilmente na jornada do cliente, é necessário entender o seu comportamento, certo?
É exatamente por isso que as ferramentas de Web Analytics se tornaram um recurso indispensável nas empresas que passaram pela digitalização dos negócios. Afinal, hoje a maior parte das interações entre consumidores e marcas se dá através da internet, e é nesse ambiente estão os dados e informações que ajudam a entender as dores e queixas dos consumidores.
O que o Web Analytics faz, basicamente, é facilitar que essas informações cheguem já estruturadas e processadas até os times de marketing e vendas, ajudando a entender o comportamento dos consumidores por meio do acompanhamento de métricas importantes.
Dessa forma, as decisões do time de marketing e vendas em, por exemplo, mudar o layout de uma página, investir em um certo tipo de conteúdo, criar anúncios segmentados e diminuir ou aumentar o preço de um produto, se tornam preditivas, baseando-se em dados e informações que vêm direto do comportamento dos clientes, portanto, mais precisas e controladas.
Quais são os tipos de análise de Web Analytics?
A prática de Web Analytics pode ser dividida em três tipos de análises: Análise Descritiva; Análise Preditiva; e Análise Prescritiva.
Análise Descritiva
O objetivo da Análise Descritiva é situar os analistas sobre qual é a situação atual segundo os dados coletados. Para isso, o que se busca responder é “O que está acontecendo?”, “Quais os padrões que se observam no momento?”.
Assim, usando relatórios de números de novas vendas, novos visitantes, páginas que geram mais tráfego etc., os analistas podem determinar de forma mais precisa qual o atual cenário de desempenho da empresa, ajudando a direcionar as decisões mais urgentes.
Análise Preditiva
A proposta da Análise Preditiva é realizar uma varredura na base de dados e usar técnicas estatísticas e de análise de padrões para apresentar possíveis cenários sobre “O que vai acontecer?”.
Seu objetivo, portanto, é ajudar a projetar esses possíveis cenários, minimizando os riscos e ajudando na tomada de decisões.
Análise Prescritiva
A Análise Prescritiva busca responder, com base nos dados descritivos e preditivos, o que esperar caso uma determinada medida seja tomada. Para realizar esse tipo de análise, os profissionais têm duas abordagens: a simulação e a otimização.
a simulação visa verificar qual será a provável resposta de consumidores e visitantes a uma mudança proposta pelos gestores. A otimização, por sua vez, busca verificar como possíveis adaptações em processos vão refletir no comportamento dos consumidores e visitantes.
Quais métricas usar para fazer Web Analytics?
Para nutrir o seu time de marketing e vendas com dados para as análises, é importante eleger e acompanhar métricas que sejam representativas para o seu modelo de negócio, produtos oferecidos e segmento do mercado.
Todavia, existem métricas que devem ser sempre mantidas no radar de qualquer empresa. Em geral, elas são métricas que ajudam a entender como está a saúde do negócio e o seu desempenho na Web.
Custo de Aquisição por Cliente (CAC)
O Custo de Aquisição por Cliente reflete a quantidade de investimento necessário para a empresa adquirir um novo cliente. Logo, quanto mais a empresa conseguir reduzir o CAC, maior o valor da receita gerada por cliente.
Lifetime Value (LTV)
O Lifetime Value representa a relação entre o valor médio gasto por clientes e o período médio de permanência. Se, por exemplo, a empresa em questão oferece um plano de serviços ou produtos pelo valor médio de R$500,00 e os clientes permanecem em média 6 meses adquirindo os produtos os serviços, o LTV da empresa é de:
LVT = 6 x R$500,00 = R$3.000,00.
Tráfego orgânico
O Tráfego orgânico é o fluxo de visitas que suas páginas recebem de forma espontânea, ou seja, sem a intermediação de anúncios e publicidade paga. Logo, essa é uma excelente métrica para acompanhar o desempenho das estratégias de marketing, pois, quanto mais visitantes acessando as suas páginas espontaneamente, mais eficientes estão sendo as estratégias de marketing.
Páginas mais acessadas e número de acessos
Saber quais são as páginas mais acessadas e o número de acessos que essas páginas recebem é também uma excelente forma de entender quais estratégias e conteúdos geram mais resultados. Assim, outros conteúdos e estratégias podem ser aprimorados segundo o que vem gerando resultados melhores.
Tempo médio por sessão
O tempo médio por sessão é outro indicador de qualidade de uma página ou conteúdo. Conteúdos com os quais os visitantes passam pouco tempo interagindo devem ser aprimorados ou refeitos para se enquadrar em uma estratégia mais eficiente.
Taxa de rejeição
Basicamente, a taxa de rejeição corresponde à percentagem de usuários que saem de uma página sem realizar nenhuma ação. Portanto, analisar a taxa de rejeição das páginas é também fundamental para detectar problemas de navegação e páginas que precisam de melhorias.
É válido considerar que o propósito ao qual as páginas servem também influencia na taxa de rejeição. Por isso, considere que para as seguintes finalidades, a taxa média de rejeição das páginas é:
- páginas de serviços e FAQ (Frequent Asked Questions) ― 10% a 30%;
- landing pages ― 70% a 90%;
- portais de notícias ― 10% a 30%;
- varejo ― 20% a 40%;
- páginas de vendas ― 30% a 50%;
- página de conteúdos ― 40% a 60%;
- blogs ― 70% a 98%.
Taxa de conversão
Aumentar a taxa de conversão deve ser a obsessão da equipe responsável pelas estratégias de marketing, pois ela representa a quantidade de visitantes que avançam etapas na jornada de compra, seja baixando algum conteúdo, assinando a newsletter ou realizando uma compra.
Ela é obtida dividindo o número de conversões realizadas no site e nas páginas pelo número de visitantes.
Quais ferramentas usar para o Web Analytics?
Agora que você já sabe o essencial sobre o assunto, provavelmente está se perguntando quais as ferramentas de Web Analytics necessárias para monitorar as métricas e analisar os dados.
Hoje, existem diversas opções no mercado. Porém, algumas empresas buscam soluções específicas mais focadas no seu nicho de mercado e que facilitem a integração da coleta, processamento e gestão de dados.
Felizmente, para essas empresas, existem soluções como o LumisXP, que ajuda com os processos de Web Analytics com foco na gestão de experiência do cliente, uma das principais preocupações de empresas em processo de transformação digital. Então, aproveite e confira como o LumisXP pode ajudar a gerar mais negócios na sua empresa!
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