Workshop 12th CONTECSI: Planejamento e gestão de indicadores para projetos digitais

Workshop
Planejamento e gestão de indicadores
para projetos digitais
12th CONTECSI USP
22 de maio de 2015

• Tem pós em Educação no Ensino Superior e Bacharelado em Física pela USP, trabalhou durante 10 anos na
área acadêmica com pesquisa e coordenação de desenvolvimento de sistemas de informações acadêmicos.
• Atuou nos departamentos de Business Intelligence da AgênciaClick, 10’SA, Ogilvy Brasil e Grupo TV1 onde
Gerenciou a equipe de análise de resultados em meios digitais e de CRM de: Fiat Brasil e resto da América
Latina, Gerdau, Bradesco, Microsoft e Grupo Pão de Açúcar.
• Atualmente é consultor em Digital Analytics pela WA Consulting. Tem 10 anos de experiência no segmento
acadêmico lecionando em cursos e graduação e pós-graduação nas áreas de Negócios e Marketing Digital. É
autor de artigos em revistas, jornais e palestrante em tópicos ligados a Marketing Digital e Gestão de clientes.
Mini CV - Prof. Sthefan Berwanger
Planejamento e gestão de indicadores para projetos digitais

O que veremos hoje?
• Objetivos de um projeto digital
• Técnicas de operação de dados
• Metodologia 5W2H
• Caso de uso

Objetivos de um projeto digital
• Qualquer projeto digital, tem um propósito de existir.

KPI (Key Performance Indicator)
• KPIs (Key Performance Indicators) ajudam a corporação a compreender como estão performando
com relação aos seus objetivos estratégicos.
• Características:
1. São definidos pela gerência ou gerências;
2. Refletem os objetivos da gerência;
3. Devem ser fáceis de entender;
4. Apoiam a tomada de decisão;
5. Possuem contexto: Permitem comparação com meta, ou números de mercado.

Framework
• O framework que estrutura os objetivos de um projeto digital parte, da visão mais ampla e
estratégica, com KPIs respondendo pelos resultados desta estratégia.
Objetivos KPIs

• Diferentes tipos de objetivos, levam a diferentes ações e indicadores. Alguns exemplos:
Objetivos KPIs
• Gerar cadastro • Cadastros gerados
• Taxa de conversão de cadastro
• Realizar logins • Logins realizados
• Enviar contato • Contatos enviados
• Gerar assinaturas • Assinaturas geradas
• Gerar vendas • Faturamento
• Tícket Médio
• ROI
• Utilizar serviços online • Segunda via de boleto solicitadas
• Agendamentos de visita técnica solicitadas
Verbo + Objeto
Framework

Cubo como metáfora
• O Cubo é apenas uma metáfora visual, uma representação intuitiva, onde 3 dimensões
independentes possuem cruzamentos em comum gerando pontos representados pelas
medidas.
Volume de vendas
Neste modelo de 4
dimensões, a dimensão
tempo desdobra múltiplos
cubos tridimensionais

Operações com cubo
• Slicing (plano): Duas dimensões variam e uma mantida como fixa
Ações 1/98 2/98 3/98 4/98
TEL PN +5% -2% +7% +4%
PET PN +2,5% +3% +4% -1%
BB PN -1% +1,3% +2,3% +2,1%
LAME PN -2% +0,4% +1% +1,4%
Dimensão fixa: Estado
Valor: RJ

Dimensões fixas: Estado, Data, Ação
Valores: RJ, 2/98, BB PN
Data TEL PN PET PN BB PN LAME PN
1/98 5% 2,50% -1% -2%
2/98 -2% 3% 1,30% 0,40%
3/98 7% 4% 2,30% 1%
4/98 4% -1% 2,10% 1,40%
• Rotação, Pivotamento (Rotation): Duas dimensões variam e uma mantida como fixa

12,5 5,5 10,5
8,0 6,0 5,5
BR
NE SE S
Agosto
Julho
2012
• Agregados: A consulta em
dimensões de maior nível
hierárquico, geram valores
chamados de agregados.
MétricasDimensões
Dimensões

2,5 3,0 1,5 2,5 4,0 2,5
3,0 4,0 0,5 1,0 2,5 1,5
1,0 3,0 0,0 2,5 0,5 1,0
2,5 1,5 3,0 0,5 1,0 3,0
BR
NE SE S
PR RSRJ ESRN CE
Agosto
Julho
2
12
3
17
2012
• As Hierarquias permitem que o
usuário possa ter acesso a
dados com maior ou menor nível
de detalhes.
Dimensões
MétricasDimensões

• Drill up (Roll up): Diminuição do detalhe da informação
• Drill down: Aumento do detalhe da informação
BR
NE SE S
PR RSRJ ESRN CE
Drill up Drill down

Dimensão ativa.
Métricas.
Paginação de dimensões.

Componentes
• Do ponto de vista estratégico, perguntas a respeito do negócio precisam ser respondidas para a
estruturação do plano de ação: O que? Quem? Quando? Onde? Porquê? Como? Por Quanto?.
Em resumo a metodologia: 5W2H.
What? O quê?
Who? Quem?
When? Quando?
Where? Onde?
Why? Porquê?
How much? Por Quanto?
How? Como?

Processo
• O processo de análise possui uma sequência a ser seguida:
O quê?
• Queda nos
resultados, não
atingimento das
metas.
Porquê?
• Levantamento e
validação das
hipóteses que
levaram aos
resultados abaixo
do esperado.
Como?
• Com as hipóteses
validadas, quais
são os caminhos
para resolver o
problema.

Plano de ação
• Uma vez detectado o problema e validado os caminhos a serem tomados, desenvolve-se o
plano de ação para execução:
O quê?
• Quem será o
responsável pela
melhoria.
Porquê?
• Prazos para a
execução.
Como?
• Quanto em
recursos será
gasto para a
solução.
Quem? Quanto? Quando?
• Qual o local físico
ou virtual da
execução?
Onde?

Toda vez que um registro ocorre,
a ferramenta de monitoramento
registra uma conversão.
• Em um site genérico qualquer para o objetivo captação de cadastros, os KPIs são:
• Volume de cadastros;
• Taxa de conversão do cadastro.
Caso de análise

• Resultados esperados:
• Meta de cadastros: 150.
• Meta da taxa de conversão: 2,0% (Fase 1).
• Período considerado: 01/out/2014 a 30/nov/2014.
Caso de análise

Dados extraídos do Google Analytics:
• Resultados alcançados:
• Cadastros: 79.
• Taxa de conversão: 0,39%.
Caso de análise

• Cadastros: 79.
• Meta da taxa de conversão: 2,0%
(Fase 1).
Caso de análise

• Cadastros: 79.
• Meta da taxa de conversão: 2,0% (Fase 1).
Caso de análise
O quê?
• O não atingimento
das metas do
volume e taxa de
conversão de
cadastro.
Aplicação do 5W2H
• Primeiras questões a serem respondidas:
Porquê?
• Levantamento e
validação das hipóteses
que levaram aos
resultados abaixo do
esperado.
Como?
• Com as hipóteses
validadas, quais
serão os caminhos
para resolver o
problema.
Processo investigativo

URL: http://www.google.com/analytics
Caso de análise

Caso de análise

• Os relatórios padrão do Google Analytics estão organizados em 4 macro pilares:
Caso de análise
• O processo de
levantamento e validação
das hipóteses, na grande
maioria das vezes é o mais
demorado e complexo!

Caso de análise
Investigação dos
relatórios básicos.

• Hipótese: A página de cadastro pode estar impactando?
Melhorias podem ser
feitas para melhorar a
conversão do formulário
de cadastro, por meio de
um teste multivariado.
Caso de análise

O que? Porquê? Como? Quem? Quanto? Quando Onde
O não
atingimento das
metas do volume
e taxa de
conversão de
cadastro.
Formulário de
cadastro está
perdendo muito
tráfego, ou está
divergindo para
outra páginas,
que não a de
conclusão de
cadastro.
Por meio de
testes
multivariados,
serão testadas
diversas versões
do formulário de
cadastro para
descobrir qual
converte melhor.
Líder: Junior
Santos. Equipes
envolvidas: UX e
programação.
Horas totais: 48. Data de
encerramento
dos testes: 28/02.
Equipe local.
• Problema: Baixa conversão do formulário.
Caso de análise

• Hipótese: Será que o dispositivo de acesso utilizado é uma barreira na aquisição de cadastros?
Existe diferença
significativa, ou
seja o tipo de
dispositivo impacta
na conversão.
Nenhum está
sequer próximo da
meta de 2,0%.
Apesar do volume baixo, puxa
o resultado para baixo.
Caso de análise

O não
atingimento das
metas do volume
e taxa de
conversão de
cadastro.
A estrutura do
conteúdo não
está adequada
para dispositivos
tablets e
smartphones.
Desenvolvimento
de uma versão
compatível com
estes
dispositivos.
Líder: Junior
Santos. Fase 1:
Levantamento se
o desenvolvimento
será feito
internamente ou
com parceiro.
Horas totais:
N/D.
Data de
encerramento da
Fase1: 15/03.
Equipe local.
• Problema: Taxa de cadastros baixa para tablets e smartphones.
Caso de análise

• Hipótese: Será que existe uma tendência de um rendimento maior de cadastros no TOP 10 acessos
por estado?
Os dois estado com
maiores acessos
tem conversão
acima da média,
mas longe da meta
de 2,0%.
Uma verificação
importante: Será que
algum Estado
importante para o
negócio está
gerando acessos
abaixo do esperado?
Caso de análise

O não
atingimento das
metas do volume
e taxa de
conversão de
cadastro.
Estados
estratégicos para
o negócio estão
com baixo
volume de
acessos e
cadastros, e/ou
com baixa taxa
de conversão.
Regionalizar o
conteúdo, com
linguagem local.
Trabalhar com
personalidades
locais.
Segmentar
campanhas,
utilizando portais
regionais. Utilizar
os filtros
disponíveis das
ferramentas de
mídia para a
regionalização de
anúncios.
Líder: Carla
Novaes. Equipes
envolvidas:
Conteúdo e
agências
parceiras.
Horas totais:
N/D
Data de
encerramento
dos testes: N/D.
Equipe local e
agências
parceiras.
Caso de análise
• Problema: Taxa de cadastros baixa para determinados estados.

• Hipótese: Existe diferença de conversão entre as fontes de tráfego?
Ponto positivo:
Sites parceiros
levam visitas que
convertem bem
mais que a média.
Campanha de Links
patrocinados podem
render melhor com
otimizações.
Explorar melhor as
Mídias Sociais com
ações específicas
que estimulem a
conversão.
Separar parte da
verba de mídia
display para foco
em conversão.
Caso de análise

O não
atingimento das
metas do volume
e taxa de
conversão de
cadastro.
A campanha de
Links
Patrocinados não
está trazendo
cadastros.
Otimização de
palavras-chave,
redação de
novos anúncios.
Líder: Janaína
Silva.
Por performace. Data de
implementação:
15/03.
Agência X
Mídias Sociais
não está sendo
explorada como
fonte de geração
de cadastros.
Planejar ações
específicas que
estimulem
cadastros por
este meio.
Líder: Carlos
Alberto.
Fee da agência. Data de
implementação:
26/03.
Agência y
A campanha de
Banner não tem
uma estratégia
de geração de
cadastro.
Plano de mídia
com foco em
CPC ou CPA em
Ad Networks.
Líder: Roberto
Ferreira.
Por performace. Data de
implementação:
19/03.
Agência z
• Problema: Taxa de cadastros baixa para determinadas fontes de tráfego.
Caso de análise

O que?
Porque?
Como?
Quando?
Quem?
Resultados
alcançados
.
Exemplo real

Implementação do
plano de ação
Coleta e análise
de dados
Geração do plano
de ação
Ciclo de melhoria de performace

Pontos de atenção
• É comum que nem todas as informações do 5W2h, estejam presentes na elaboração
do plano de ação. Eventualmente informações, como por exemplo, custo e prazos
podem ser definidos em um segundo momento.
• Muitas vezes, os dados analisados são inconclusivos, exigindo um outro caminho
podendo envolver dados de outras fontes para cruzamento. Estudos mais complexos
com o envolvimento de modelagem estatística também podem ser necessários.
• O exemplo utilizado é simples e apenas ilustra a aplicação das técnicas analíticas, sem considerar
um cenário mais complexo.

Esta apresentação está disponível em:
https://goo.gl/Yzexet

Contatos
sthefan.berwanger@gmail.com
https://br.linkedin.com/in/sthefanberwanger

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