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 O que é Web Analytics?

O que é Web Analytics?

Depois de entender como o Business Intelligence (BI) pode auxiliar gestores e empresas na elaboração de estratégias mais assertivas, agora é hora de conhecer as maneiras de medir a experiência dos usuários online em sites, com o Web Analytics.

POR QUE ANALISAR O TRÁFEGO DE UM SITE?

Há inúmeros fatores, que levam as empresas a analisarem o comportamento do usuário no site. A mais comum é saber se estão atraindo usuários qualificados e se o investimento em tempo e dinheiro é o suficiente para alcançar as metas definidas no planejamento estratégico, por exemplo.

Fatores importantes

  • Marketing: qual foi a origem do visitante, do clique em um banner, de um E-mail Marketing, de uma campanha no Google AdWords, de uma campanha no Facebook, ou de alguma busca e, neste caso, quais foram às palavras-chave que ativaram o anúncio;
  • Conteúdo: quais foram as páginas e seções mais acessadas e o tempo de permanência no site;
  • TI: qual é a performance do site e dos servidores, além dos erros de páginas.

Também é possível encontrar respostas para perguntas como: Os usuários estão participando das promoções? Quais produtos estão sendo mais procurados? Em qual momento o carrinho foi abandonado? Estão preenchendo o formulário de cadastro até o final?

Resumindo, segundo o rei do Web Analytics e evangelizador do Google, Avinash Kaushik:

“Web Analytics é a análise dos dados qualitativos e quantitativos de seu site e dos concorrentes, para conduzir uma melhoria contínua na experiência online de seus clientes e dos clientes em potencial, o que se traduz nos resultados que você deseja online e offline”.

Precisamos ficar atentos à prática do Web Analytics e saber que ela não se limita apenas às tradicionais métricas (mencionadas acima) e ao monitoramento das estratégias do Marketing Digital. Quando utilizada da maneira correta, a prática vai muito além, tanto para o âmbito online, quanto para o offline.

Métricas Importantes

  • Dados dos sistemas transacionais;
  • Dados de performance do web server (web log’s);
  • Dados de campanhas de marketing digital;
  • Pesquisas e enquetes.

Este é o primeiro post sobre o tema Web Analytics e vamos abordar questões mais introdutórias acerca de como funciona o processo de coleta de dados na internet, assim como as boas práticas para iniciar nesta área. Vamos lá?

COLETA DE DADOS

A escolha do método de coleta de dados é importante para dar origem aos relatórios estatísticos, que posteriormente serão analisados por um profissional de BI afim de tomar decisões estratégicas aplicadas à otimização de processos ou à criação de produtos.

Portanto, existem três métodos de coleta de dados: a Análise de Log (Log Analysis), a Análise de Tag (Page Tagging) e a Análise Híbrido (Logs + Tags).

Análise de Log (Log Analysis)

Este método consiste no processamento de um arquivo de texto (log), gerado pelo servidor Web, contendo os registros dos acessos feito ao site. As principais informações coletadas são o IP, imagens, scripts, páginas, local de origem do acesso e entre outras.

Há diferentes tamanhos de logs, uns com mais informações e outros com menos, isso dependerá do tipo e da configuração do servidor web. Ou seja, quanto maior for esse log, maior será o nível de complexidade de análise.

Prós e contras de se utilizar arquivos de logs:

  • PRÓS: são gerados automaticamente; possibilidade de dados históricos e registros de informações detalhadas de erros e de acessos feitos por Robots/Spiders ao site.
  • CONTRAS: registram informações em excesso, como imagens e páginas que não precisam ser medidas; não registram páginas em cache e medem somente formulários completos, não evento a evento.

Análise de Tag (Page Tagging)

Método que consiste na coleta de informações geradas a partir da execução de pequenos scripts acrescentados ao código fonte das páginas. Ou seja, para utilizá-lo é necessário implementar um código chamado de tag, em cada página/link que se quer monitorar.
Essa tag irá capturar várias informações do visitante e do navegador e enviará para uma plataforma de Analytics pré-configurada para receber estes dados. Há questionamentos acerca do local de instalação do tagueamento, seja no cabeçalho ou no rodapé da página.

Os especialistas recomendam que seja feita no cabeçalho, para que nenhum  dado seja perdido em caso de lentidão do servidor. Segue um exemplo do código implementado à página:

<!– BEGIN: Page Tag –>

<script language=”JavaScript” src=”/scripts/pagetag.js”></script>

<noscript>

<img src=”/images/1×1.gif?js=0” height=”1” width=”1” border=”0”

hspace=”0” vspace=”0” alt=””></noscript>

<!– END: Page Tag –>

Prós e contras de se utilizar page tags:

  • PRÓS: scripts podem ser instalados às páginas, possibilitando um maior controle das informações que devem ou não ser medidas; registro de páginas contidas no cache, facilidade na identificação de visitantes únicos e registro do preenchimento de itens individuais em um formulário.
  • CONTRAS: necessidade do JavaScript habilitado nos browsers; tracking somente a partir da instalação das tags, ou seja, não permite a análise de dados anteriores à implementação; não mede imagens e nem download de arquivos e há a necessidade da inclusão das tags em cada página do site, ou seja, todas as páginas precisam conter um código de acompanhamento.

Híbrido (Logs + Tags)

Através desse método é possível agregar apenas os pontos positivos de cada modelo, tornando-o o método de coleta de dados mais completo dentre os demais. Por exemplo, é possível optar pela coleta tradicional através dos logs e alimentá-lo com informações vindas de page/event tags.

Prós e contras de se utilizar Logs+Tags:

  • PRÓS: otimização da coleta de dados;
  • CONTRAS: maior volume de dados para serem processados.

Em vista do que apresentamos, é possível perceber que as ferramentas estão ficando cada vez mais sofisticadas com a incorporação de dois ou mais tipos de fontes de dados em uma mesma plataforma.

Para que a análise de dados aconteça sem nenhuma interrupção é necessário realizar um planejamento prévio para saber o que será medido e analisado.

ERROS MAIS COMUNS NA IMPLEMENTAÇÃO DO WEB ANALYTICS

Quando o planejamento não ocorre, alguns erros de implementação podem acontecer. Os principais que devem ser evitados são:

Falta de processo ou metodologia

Alinhe os objetivos da empresa com os interesses dos usuários, estabelecendo metas.

Não estabelecer os KPI’s necessários

Foque em otimizar constantemente os resultados, através dos objetivos de negócio.

Excesso de dados a serem analisados

Priorize o que de fato trará rentabilidade para o negócio, ou seja, filtre o que irá analisar.

Não identificar e priorizar as oportunidades

É preciso ser ágil e identificar rapidamente as oportunidades.

Não valorizar o impacto das mudanças

Fique atento aos resultados advindos das soluções implementadas a curto prazo.

Não integração de dados

A interoperabilidade entre sistemas é importante para que ocorra a união de diferentes fontes de dados.

Estas informações não servem apenas para o uso na análise de dados. Elas também são úteis para definir qual o fornecedor de Web Analytics que melhor atende às suas necessidades.

Acompanhe as próximas postagens que faremos e conheça as principais métricas, o que deve ser medido e como devem ser medidos os dados do Web Analytics.

Até logo! :)

 

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Natan Amboni de Souza Analista de Business Intelligence

Natan Amboni de Souza

Analista de Business Intelligence

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