@maryllac /lucianamaryllac

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2 @maryllac /lucianamaryllac Graduada em Comunicação Social com ênfase em Jornalismo Uni9 MBA em Gestão e Marketing Digital ESPM Técnico em Meteorologia, Cartografia e Geoprocessamento de Dados Univap Especializada em Comunicação Digital (Métrica, Busca Paga e Mídia Social)

3 Primeiramente, é importante compreender o papel da ferramenta nos negócios. A principal fonte de dados, principalmente dados financeiros, devem vir do CRM da plataforma. A ferramenta de Analytics não pode ser considerada um extrato bancário, onde há uma análise exata de entradas e saídas de cada centavo. Há uma discrepância nos dados, pois são estatísticas aproximadas. A margem de erro costuma ser de 20% para mais ou para menos.

4 // Presente no nosso dia-a-dia...

5 // Presente no nosso dia-a-dia... Vamos testar :D ACESSEM: Através do Google (digitem na busca maryllac. com Através do Facebook: Através do Twitter:

6 // O mundo ideal... Um mundo ideal (com dados e métricas) É um privilégio ver daqui (ferramentas) E agora eu posso ver (os dados) E lhe dizer (para o analytics) Estou num mundo novo com você (ferramenta de analytics)

7 // O leitor ganha interesse pela notícia quando o lead é bem elaborado e coerente. Na teoria do Jornalismo, as seis perguntas básicas do lead devem ser respondidas na elaboração de uma matéria. São elas: O quê? Quem? Quando? Onde? Como? Por quê? O lead deve ser objetivo, evitar subjetividade e pautar o mais próximo a exatidão, linguagem clara e simples.

8 // LEAD SOBRE DIGITAL ANALYITCS O quê? Por quê? Quem? Quando? Onde? Como?

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10 O que significa? Digital Analytics ou Web Analytics?

11 // Significados de Analytics A ciência da análise : é o processo de quebra de um tema complexo ou substância em partes menores para obter uma melhor compreensão do mesmo. É a descobertas de informações e padrões de comunicação significativos nos dados. Baseia-se na aplicação simultânea de estatísticas, de programação de computador e as operações de pesquisa para quantificar o desempenho do objeto analisado. en.wikipedia

12 // Definições Web Analytics é a medição, coleta, análise e comunicação de dados da Internet para fins de compreender e otimizar o uso da web. - DAA, Digital Analytics Association Analytics é o processo de obtenção de uma melhor decisão e realista com base nos dados existentes. - Stéphane Hamel, Cardinal Path Quando se trata de web analytics, há uma diferença entre vencedores e perdedores. Os vencedores, bem antes de pensar em dados ou ferramentas, tem um Marketing Digital bem estruturado e um modelo de métricas. Perdedores não. - Avinash Kaushik, Digital Marketing Evangelist - Google

13 O que significa? Digital Analytics ou Web Analytics?

14 // Evolução de Mercado

15 // Evolução de Mercado Wakefield, MA-05 de março de 2012 Anúncio feito no emetrics Marketing Optimization Summit para refletir o crescimento de Mobile, Social e Evolução Canais de Marketing: "O DAA se esforça para ajudar indivíduos a tornaremse mais qualificados através da educação, da comunidade, pesquisa e advocacia", disse Jim Sterne, presidente da DAA. "O Conselho de Administração optou por mudar o nome para Associação Digital Analytics em 2011 para explicar e demonstrar a evolução do papel do analista. Nosso novo nome é uma melhor reflexão de toda a gama do campo de análise de dados que nós nos esforçamos para apoiar."

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17 Nível 4 Nível 5 Análise da Empresa Nível 1 Métricas Web PV, UV, Visitas Conteúdo Principal Demográfico Tecnologia Referência Capacidade Segurança Nível 2 Análise de Comportamento Análise de Caminho Análise de Funil Teste A/B Análise de KPI s Dashboard Marketing Portfólio de Produtos Segmentação Mecanismos de Busca Otimização de Campanha Personas Nível 3 Alertas de KPI Otimização de canais Foco em métricas e processo, direcionado a negócios CRM Análise de Multicanais Análise de Custos Valor do Consumidor Personalização Análise de Conteúdo Análise de Vendas de Multicanal Integração com Sistemas Legados Planejamento Estratégico Análise Preditiva Análise estratégica Análise de processo para definir decisões Visão de TI, sem informações para tomada de decisão FONTE: E-Book Web Analytics: uma visão brasileira 2. Trecho de Ruy Carneiro. IAB Brasil Creative Commons

18 // Por que é importante? Ajuda a... Definir e ter clareza de KPI s; KPI s bem definidos facilita alcance das metas; Planejamento para planejar, programar ações e prever riscos com antecedência; Melhor experiência para os clientes; Manutenção e melhorias frequentes; Suporte Técnico (conhecimento da tecnologia); Inovações para criar uma experiência fantástica.

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20 By Dirceu Veiga // O Analista "Eu vim, eu vomitei, eu deixei." Definindo a taxa de rejeição. "Em Deus eu confio. Todo restante deve trazer dados." Citando o dono de um cassino americano. Metas são estratégias específicas que você vai aproveitar para alcançar os objetivos de negócios. Definindo como identificar Metas para cada Objetivo.

21 // O Analista parte 1 * Conrado Adolpho diz [trecho editado]: Na Internet tudo pode e deve ser medido. O analista de métricas será o responsável por mensurar; participará ativamente da pesquisa e do projeto. O analista de métricas deve saber mexer muito bem com Excel, Google Analytics, ferramentas do webmaster, ter um raciocínio profundamente analítico e gostar muito de números. O ideal é que o analista de métricas seja reflexivo e analítico. Concentrado no mar de dados que sempre terá que analisar, fazer correlações, retirar inteligência deles e apresentá-los de forma compreensível, conclusiva e lógica.

22 // O Analista parte 2 * Conrado Adolpho diz [trecho editado]: O analista de métricas deve acompanhar, desde os vídeos do Avinash Kaushik até as blogs e sites como metricasbrasil.com.br, webanalyticsassociation.org e outros. Quanto mais conteúdo sobre análise de dados tiver, melhor desempenhará o seu trabalho. Livros, ele poderá ler Web Analítica: uma hora por dia e Otimização da Página de Entrada, além da apostila sobre Google Analytics que o Google disponibiliza no que ele denomina de Universidade da Conversão. A moeda desse profissional é a informação.

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24 // LEAD SOBRE DIGITAL ANALYITCS O quê Por quê Quem Quando? Onde? Como?

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27 // As Principais Ferramentas de Digital Analytics Google Analytics Predicta [BR] AUNICA [BR] Webtrends Adobe Site Catalyst IBM Coremetrics Adobe Analytics (Omniture)

28 // Planejamento e Padrões Definidos

29 // Análise de Navegação Melhorar a experiência de navegação dos usuários com intenção em facilitar a conversão e aumentar eficiência de outros KPI s, além da Meta. O grande desafio é saber gerir as ferramentas especializadas, conseguindo entender melhor o comportamento do usuário no site. Por meio de relatórios de mapa de calor, sobreposição, caminho do mouse, etc, é possível analisar a qualidade de navegação dos usuários no teu site.

30 // Click Analysis: Heatmap Cliques na página, mesmo que não sejam links Os usuários estão clicando em partes no teu site que não são links? Por exemplo: identificar que muitos usuários estão clicando numa miniatura de foto que não expande, com isso você poderá disponibilizar um zoom da foto ou um link com mais informações sobre o assunto da foto.

31 // Click Analysis: ScrollMap Entendendo qual parte do site que recebem mais atenção Quais partes de uma página são mais visualizadas pelos usuários? Importante identificar em qual rolagem os usuários passam mais tempo, com isso você poderá destacar assuntos de seu interesse, como link para redes sociais, área para cadastro, telefone ou , entre outros.

32 // Click Analysis: Overlay Cliques de cada link na página Quais links de uma página estão sendo mais clicados pelos usuários? Mensurar a quantidade de cliques em cada link do site e assim identificar quais recebem mais ou menos cliques. Dessa forma, é possível identificar links que estão poucos atrativos aos usuários e otimizá-los.

33 // Insight do Report: Overlay Análises de Cliques de cada link na página 16,7% #3 16,7% #3 16,7% #3 50,0% #3 50,0% #3 O primeiro e terceiro link mais clicado da página está na lateral esquerda (Menu), o que é esperado já que o padrão de leitura ocidental é feito em F.

34 // Insight do Report: Overlay Topo do Site Final do Scroll 33,3% #2 Categoria Blazer 16,7% de cliques #3 Produto Blazer 33,3% de cliques #2 Se o segundo e terceiro link mais clicado está sendo neste produto (e categoria), vale a pena projetar a categoria/produto na própria página da coleção (fazer com que blazer apareça no topo) ou mesmo dar destaque na Home. Outra opção é testar um mkt colocando o produto em destaque. Lembrando que é o tipo de estratégia que pode depender da sazonalidade do produto ou segmento de atuação da marca.

35 // Testes A/B Objetivo: Melhorar a usabilidade do site e aumentar a taxa de conversão entregando ao usuário o melhor conteúdo e layout para a experiência de compra em sua loja. Desafio: Você já se preocupou em testar o quão difícil é navegar pelas páginas do seu site ou mesmo entender variações de banners e quais geram mais conversões? Muitas vezes não testamos as páginas, telas de navegação ou peças para displays para verificar a usabilidade, eficácia e atratividade destas.

36 // Testes A/B Exemplo de Funcionalidade 1: Projetar variações de layout ou informações no site ou landing page.

37 // Testes A/B Textos ou Cores? Wireframes ou Botões? Exemplo de Funcionalidade 2: Entenda quais mudanças em seu site realmente importam.

38 // Testes A/B Exemplo de Funcionalidade 3: Geotargenting: Personalize e segmente as landing pages de acordo com seu público-alvo.

39 // Testes A/B

40 // Testes A/B

41 // Campanhas Multicanais Avinash delineou 3 tipos distintos de oportunidades de atribuição: Loja online: Multi-Channel Attribution, Online to Store (MCA-O2S) Várias telas: Multi-Channel Attribution, Across Multiple Screens (MCA-AMS) Através de canais digitais: Multi-Channel Attribution, Across Digital Channels (MCA-ADC)

42 // Campanhas Multicanais Multi-Channel Attribution Online to Store (MCA-O2S) Comprar Online ou Pegar na Loja Localizador de Lojas Cupons de Desconto FONTE:

43 // Campanhas Multicanais Multi-Channel Attribution Across Multiple Screens (MCA-AMS) Web Mobile TV FONTE:

44 // Campanhas Multicanais Multi-Channel Attribution Across Digital Channels (MCA-ADC) Social Display Search FONTE:

45 // Dados Multicanais

46 // Dados Multicanais

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48 // Análise do Funil de Metas A seguir, um exemplo de análise que pode ser feita com os dados mensurados do funil de metas. Case Resultado: aumento na taxa de conversão no prazo de 1 mês

49 // Exemplo: Layout do Cadastro Análise de Scroll 1ª rolagem 2ª rolagem 3ª rolagem

50 // Exemplo: Layout do Cadastro O fato é que a página de cadastro estava atrapalhando a conversão de novos clientes (não cadastrados) e consequentemente prejudicando campanhas de PPC (payper-click) e marketing, onde geralmente são feitos os maiores investimentos de mídia on-line. Solução: O Especialista ativou a equipe de Ongoing que entrou em ação e verificou a forma mais eficaz e ágil de realizar a mudança no layout.

51 // Exemplo: Layout do Cadastro No Funil de Meta identificamos que muitos usuários desistiam na primeira Etapa do Cadastro. SOLUÇÃO: Mudança de Layout. Mês 1 Mês 2

52 + 0,45 % + 0,10 % + 0,35 % + 0,45 % // Exemplo: Layout do Cadastro Após esse incentivo de melhoria no momento de Cadastro, o especialista acompanhou os dados para verificar se a mudança havia sido positiva. RESULTADO: Aumento na Taxa de Conversão. Análise da Etapa de Cadastro para os Não-cadastrados 1,05% 1,20% 1,30% Mês 2 Mês 1 0,95% 0,95% 0,85% 0,85% 0,50% Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4

53 OU SEJA...

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56 // Sugestão de Leitura Profissões de Analistas: Links Patrocinados VS. Web Analytics

57 // Vamos começar a analisar? Pequenas oportunidades são muitas vezes o começo de grandes empreendimentos (Demóstenes)

58 >> Luciana /LucianaMaryllac // obrigada!