Como implementar uma cultura de Web Analytics em sua empresa? - Blog Raffcom
 Como implementar uma cultura de Web Analytics em sua empresa

Como implementar uma cultura de Web Analytics em sua empresa

No post anterior você aprendeu quais são as métricas mais adequadas para serem utilizadas em um site institucional e e-commerce através de Web Analytics.

Agora é hora de analisar os dados de acesso, tais como páginas e seções mais acessadas, páginas menos acessadas e o perfil dos usuários de acordo com as áreas acessadas. Além de versões de browsers e plug-ins, palavras-chave procuradas nos sites de busca, erros do site, tempo médio por usuário, entre outros indicadores relevantes para compor o seu plano de ação.

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Esses dados extraídos e logo transformados em informação, vão servir para análise e não reporting. Ou seja, todo o trabalho demandado no primeiro estágio – seleção, coleta e filtragem da informação – vai auxiliar os gestores nas tomadas de decisão.

Mas, para isso acontecer, é necessário que alguns pontos determinantes sejam levados em consideração, a fim de que a coleta de dados aconteça de forma plena.

Acompanhe os estágios listados abaixo e veja como iniciar uma implementação de tomada de decisão orientada a dados.

ESTÁGIO 1 – AVALIE O NÍVEL DE PRODUTIVIDADE

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A palavra produtividade é muito utilizada no cotidiano de todos nós. Sem priorizações e um bom gerenciamento das atividades, nenhum profissional consegue aproveitar ao máximo o seu potencial.

O setor de Web Analytics precisa se proteger de demandas repentinas, aquelas que caem como um paraquedas em nossas mãos, como: “preciso saber a taxa de conversão e o ticket médio dos produtos do site X”.

Nesse caso, o mais importante a fazer é treinar os gestores para coletar esse tipo de dado. O acompanhamento de certas métricas básicas, como visitas e taxa de conversão, deve fazer parte do DNA de todos os tomadores de decisão.

As empresas e clientes dependem de dados e informações para seguirem em seus projetos. Por este motivo, é de suma importância não concentrar ou depender apenas de uma pessoa para consultar este tipo de informação.

ESTÁGIO 2 – FAÇA ANÁLISE E FAÇA MENOS REPORTING

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A área de Web Analytics tem a missão de entregar e disponibilizar os dados aos tomadores de decisão. Bom, isso já ficou mais do que claro, certo? Um analista de dados precisa investir mais tempo em análise relacionada ao seu negócio do que em coleta de dados e construção de relatórios.

No fim do expediente, o que realmente importa é a informação útil, identificada para a tomada de alguma decisão.

O que pode acontecer, quando se foca na construção dos reportings, é a limitação a um modelo de métricas pouco flexível. O melhor caminho a ser percorrido é a automatização de certos processos e a autonomia das áreas da organização para acesso a dados considerados fundamentais em uma cultura analítica.

ESTÁGIO 3 – PROMOVA AUTONOMIA DE ACESSO AOS DADOS

Uma das melhores formas de criar uma cultura de autonomia à consulta de dados é criar um tutorial que explique o passo-a-passo de como chegar à informação desejada dentro da solução de web analytics utilizada pela empresa.

Dica! Certamente a construção desse tutorial irá demandar tempo e esforço, mas pense: é melhor gastar tempo para facilitar a vida dos colegas, do que ser interrompido para executar tarefas que não são importantes.

ESTÁGIO 4 – USO DOS DADOS

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O Analista tem o papel de instruir os usuários acerca do uso das informações coletadas através das ferramentas de Web Analytics. Isso deve ser feito para evitar interpretações equivocadas e decisões tomadas sem precisão.

Dica! A regra que deve valer sempre é buscar os “porquês” de trás dos “o quês” para orientar os “comos”. Portanto, jamais queira adivinhar o motivo de alguma oscilação ou anomalia. Comprove sua argumentação através de dados.

ESTÁGIO 5 – REPORT AD-HOC

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Mesmo automatizando alguns processos e tornando disponíveis os dados mais solicitados na empresa, ainda haverá a necessidade de construir relatórios customizados para contemplar, tanto as demandas da equipe, quanto as demandas da gerência.

Essas necessidades podem ser as mais variadas possíveis, isso dependerá do cenário que se pretende alcançar.

Exemplos de solicitações

  • Identificar quantas empresas do nicho de embalagens se encontram num raio de 50 km, na região metropolitana de Natal/RN;
  • Definir personas do segmento fast food vegano, identificando seu perfil e comportamento de consumo;
  • Levantar quantos carros novos foram emplacados nos últimos 3 anos, comparando seu crescimento e projetando quanto tende a crescer no próximo ano.

Enfim, esses são apenas alguns exemplos de demandas Ad-hoc que podem surgir no dia a dia de uma agência ou empresa. Lembre-se, todo esse levantamento irá se basear em dados quantiqualitativos, dados intranet e dados da web.

Bom, estamos chegando ao fim da nossa conversa. É preciso entender que a implementação de uma cultura de dados não acontece de um dia para outro. O processo é gradual e necessita contar com o engajamento de toda a equipe e, principalmente, dos gestores que irão propulsar essa ideia.

Não perca as próximas postagens e nos escreva relatando suas experiências com a implementação da cultura de dados em sua empresa.

Até breve! ;)

REFERÊNCIAS
Web Analytics: uma versão brasileira

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