3. E as métricas? De onde vem?
- Cada ferramenta irá fornecer um tipo de
métrica, número, dado, ou informação.
- Qual deveremos usar?
- Devo coletar todas as métricas possíveis ou só as que me
interessam?
- Qual métrica é necessária para calcular meus indicadores?
- Qual ferramenta devo escolher para esta métrica?
4. As métricas nada mais são do que pistas
que os usuários deixam...
6. Adservers
Você vai precisar de métricas sobre as suas veiculações de mídia. Vai precisar de um
Adserver
Métricas/relatórios comuns:
- Impressões
- CTR (Click- Through , ou Taxa de clique)
- VTR (View-Through, ou Viu mas não clicou)
- Frequência
- Etc...
Exemplos
- Doubleclick DFA/ DFP
- MediaMind
- Realmedia
- Atlas
7. Adservers
Aplicações e usos
• Veiculação centralizada de campanhas peças
• Medição centraliza de performance de campanhas de mídia
• Análises de alcance e frequência de mídia
Cuidados
• Algumas métricas exigem implementações
específicas como VTR, Conversões, Retargeting
• A operação da mídia envolve muitos detalhes
(peças, criativos, clicktags , agendamento
otimização, etc)
Conte com o serviço de AdOperations do
fornecedor, da agência ou de consultoria
especializada
8. Painéis de Audiência e pesquisa de mídia
Para planejar sua mídia ou fazer um estudo competitivo de
concorrentes, você precisa dos dados de painéis
Métricas/relatórios comuns:
- Audiência única (pessoas) por site
- Te m p o m é d i o p o r s i t e
- Overlap/Afinidade entre sites
- Perfil da audiência
- Etc...
Exemplos
- Doubleclick AdPlanner
- Ibope NetRatings
- comScore MediaMetrix
- Experian Hitwise
- Google Insights for Search
9. Painéis de Audiência e pesquisa de mídia
Aplicações e usos
• Planejamento de mídia
• Análise competitiva e benchmarking da concorrência
• Análise de audiência e inventário
Cuidados
• Amostra e método de coleta dos dados devem ser levados em
conta
• Audiências fragmentadas ou pequenas são incorretamente
representadas
• Ferramentas diferentes tem maneiras diferentes de agrupar e
sumarizar sites, portais e categorias, fique atento
10. Web Analytics
Métricas/relatórios comuns:
- Visitas, Pageviews , Visitantes
- Tempo médio
- Taxa de rejeição
- Conversão / Engajamento
- Multi-canais
- Etc...
Exemplos
- Google Analytics
- Adobe Site Catalyst
- IBM Coremetrics
11. Por onde passam os usuários ? (Análise de navegação)
Que conteúdo consomem ? Que ações fazem no site? Onde clicam ?
12. E nos caminhos críticos? Como é o passo-a-passo do
funil de conversão?
Em que passo há mais abandono? Para ondem vão após determinado passo?
13. O que os usuários buscam no seu site pode revelar
muito sobre o que ele espera do seu conteúdo
Que termos buscam? Buscam por estarem perdidos ? Para onde vão após a busca?
Quantos recebem “0” resultados para suas buscas ? Quantos abandonam o site após a busca?
14. A origem do usuário ajuda a entender e melhorar
campanhas e ações de marketing
15. Campanhas multicanais
O público que vem das redes sociais é mais qualificado que os provenientes de busca? Há
sobreposição entre eles?
Para entender melhor:
http://youtu.be/Cz4yHOKE5j8
16. Web Analytics
Aplicações e usos
• Análise de resultados de sites e campanhas
• Mensuração de vendas e transações em sites de comércio
eletrônico
• Navegação e consumo de conteúdo
Cuidados
• Qualidade dos dados depende de uma boa implementação
técnica
• Ferramentas diferentes tem tags e métodos diferentes de
calcular usuários
25. Deixar para medir depois, já ficou tarde demais
66% das empresas entrevistadas não
implementaram métricas a tempo em
seus projetos
Fonte : Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011
26. Métricas são estratégicas e de responsabilidade dos
gestores do negócio
41% das empresas entrevistadas
indicaram estagiários ou analistas como
os responsáveis pelas métricas de seus
sites ou campanhas
- É preciso apoio dos superiores
- Valorizar a área é investir em equipes sólidas e maduras
Fonte : Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011
27. Há muito que se investir em formação
Fonte : Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011
54% dos profissionais de métricas
tem dificuldades para entender os
dados gerados
- É um assunto complexo
- Educação e treinamento são essenciais para desenvolvimento
de boas equipes
- Mercado quente, poucos profissionais = oportunidade clara
e turn-over alto
28. Antes de tudo precisamos chegar no coração do problema
29. Você realmente sabe qual o seu objetivo?
- Qual a sua proposta de valor?
- Quais são seus objetivos para isso?
- Vender? Fidelizar? Atender?
- Rentabilizar? Vender com qualidade?
- Quais deles são indispensáveis?
- E quais podemos dizer que são efeitos
colaterais ou consequências?
30. Agora que já sabemos para onde vamos,
pergunte: Como?
- Para fidelizar, criaremos promoções periódicas para cada perfil de
consumidor cadastrado.
- Para aumentar meu ticket-médio, criarei triggers de cross-sell ou up-sell
no site e por e-mail.
- Para rentabilizar meu tráfego, negociarei inventário publicitário
disponível em cada categoria.
Qual a razão da minha ação?
- Usuários retornantes serão identificado por cookies de retargeting e
verão promoções que realmente gostariam de aproveitar.
- Usuários com dúvidas serão atendidos por vendedores especializados em
cada categoria
O que espero que a maioria dos clientes façam?
31. Vamos definir os indicadores!
- Que métrica ou cálculo pode me dizer que minhas ações
estão indo bem ou mal?
- Posso compará-los com outras métricas ou indicadores?
- Quais os níveis que espero para os meus indicadores?
33. Como assim? Indicadores?
Médias
• Média de compras por cliente no
período
• Ticket-médio
• Te m p o m é d i o n o s i t e
• CPA
• % Novos Visitantes
• % Visitantes retornantes
• % Visitas que não encontram resultados
• % Clientes satisfeitos
• Taxa de conversão
• Índice de retorno
• Taxa de rejeição
• Taxa de abandono
Indicadores dizem, ou auxiliam a
dizer se um número é bom ou ruim
- 100.000 visitas é bom ou ruim?
- Depende! Qual a perspectiva?
Indicadores fornecem contexto por si só
- Índice de satisfação
- Taxa de conversão
Indicadores respondem às suas ações
- Parei minha campanha de fidelização
meu índice de retorno caiu?
- Efetuei melhorias no detalhe do meu
produto a taxa de rejeição baixou?
Médias
Percentuais
Taxas e razões
34. Como construir os indicadores?
• Receita total / total de transações
• Origem: back-office e/ou web analytics
• Total investido em mídia / total de transações originadas pela mídia
• Origem: back-office e/ou web analytics
• (Total de visitantes identificados por cookie anterior / Total de visitantes) * 100
• Origem: web analytics
% Clientes satisfeitos
• (Total de clientes que responderam pesquisa de satisfação com índice superior a 7 / total de clientes que
responderam
pesquisa de satisfação) * 100
• Origem: Ferramenta de pesquisa
Taxa de conversão
• (Total de conversões / total de visitas) * 100
• Origem: back-office + web analytics
Taxa de abandono de carrinho
• (Total de visitas no início do carrinho ou login – total de conversões / Total de visitas no início do carrinho) * 100
• Origem: web analytics
Ticket médio
CPA mídia
% Visitantes retornantes
Clientes satisfeitos
Taxa de conversão
Taxa de abandono de carrinho
35. 7 características para um bom KPI
- Todo KPI reflete ou tem a ver com os objetivos gerais do negócio
- Um KPI é decidido pela gestão ou planejamento e não no dia-a-dia
operacional
- Um KPI provê contexto, ou seja, não é apenas um número, mas sim
qualifica alguma ação ou representa explicitamente uma perspectiva
- Um KPI tem significado entre todos os níveis do negócio
- Um KPI é baseado em dados legítimos e de qualidade
- Um KPI é fácil de entender
- Um KPI é a base para uma decisão ou uma ação
Fonte: http :// www.slideshare.net / dennis.mortensen / the -difference -between -a-kpi-and -a-metric
36. Já existem vários KPIs padrões, mas criem os
seus próprios de acordo com a sua necessidade
Leitura: The big book of KPIs
Download em: http://bit.ly/nUSrX9
43. Não dá pra dizer que faltam ferramentas e que o custo é alto.
- Web Analytics
- Predictive
- Surveys
- Tag Managers
- Dashboards
- Retention Analysis
- Mobile Analytics
- Navigation panel
- Search Intelligence
GRÁTIS
ou com planos abaixo de US$50
45. Uso de métricas em segmentação
Com os dados acima, separei um perfil de Mulheres, 25-34 anos com
interesse em notícias entretenimento, tecnologia e culinária.
Temos nesse caso, um alcance de 5.833.300 pessoas com esse
perfil, quanto mais específico for o perfil, maior a taxa de acerto
46. Uso de métricas em segmentação
Para impactar essas pessoas usando o Google Adwords, basta criar uma
campanha de remarketing e informar o pixel de remarketing para a Navegg
iniciar as marcações desses usuários.
47. Resultados
O resultado de ações como essa, podem chegar:
• Taxa de conversão 25% a mais, sobre a média das demais
• Custo por conversão 4,3 vezes menor do que o de campanhas
sem segmentação.
• A taxa de conversão da campanha com segmentação de audiência pode
ser aproximadamente, 7,5 vezes maior do que a da ação sem
segmentação.
• A taxa de clique média (CTR) durante a ação com dados
segmentados, chega a ser 67% maior do que a campanha com
retargeting e 150% maior do que aquela sem utilização de nenhum
tipo de dados.