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2013 dp6 - todos os direitos reservados Métricas e Web Analytics Profª. Fernanda Oliveira @_dp6

Web Analytics - 16h

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Métricas e Web Analytics

Profª. Fernanda Oliveira

@_dp6

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Fernanda Oliveira atua no mercado de Web Analytics há mais de 6

anos, com passagens por grandes empresas como AgênciaClick Isobar e AG2.

Possui vasta experiência em métricas, teste multivariável, links

patrocinados e e-commerce. É Head de Digital Analytics na dp6.

[email protected]

www.linkedin.com/fernanda.bianca

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Agenda

Introdução a Web Analytics e Planejamento de métricas

Origem das métricas – Tipos de Ferramentas

Análise de Audiência, Segmentação e Navegação

Análise de usabilidade e Testes Multivariáveis

Análise de performance e conversão

Análise de Redes Sociais

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Agenda

Introdução a Web Analytics e Planejamento de métricas

Origem das métricas – Tipos de Ferramentas

Análise de Audiência, Segmentação e Navegação

Análise de usabilidade e Testes Multivariáveis

Análise de performance e conversão

Análise de Redes Sociais

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Vamos pensar nos meios de comunicação tradicionais...

ATL

BTL

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ATL e BTL?

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Não há razão para pensar Offline e Online

separado!

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É possível consumir alguma

dessas mídias sem usar o

digital?

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Surge o Through the Line...

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Tudo precisa estar integrado ...

ATL

BTL

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Web Marketing ou Digital

Marketing?

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Não estamos falando apenas de Web ... Nosso mercado

ganhou diversas novas possibilidades!

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O Marketing Digital está se tornando apenas…

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Tudo o que é Digital, Pode e Deve ser mensurado!

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E o que isso significa?

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O Marketing Digital está se tornando mais evoluído

e automatizado...

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…e está sendo guiado cada vez mais pelos dados!

17

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Os dados são hoje a cola entre as plataformas e

canais

Dados

Varejo

E-Commerce

Social

Atendimento

Mídia

Etc…

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E quais os desafios de guiar um

projeto de marketing moderno?

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Dirigir um projeto sem métricas é como dirigir

cego

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Porém mais dados não significam necessariamente

mais resultados... É preciso planejar e escolher

bem as métricas!

Uma boa estratégia de métricas afasta o fenômeno da

paralisia da informação (analysis paralysis)

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Métricas erradas levam a conclusões erradas

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Qual banner obteve melhor resultado?

Banner 1 – Preço + Oferta

CTR: 0,1%

Banner 2 – Mulher na

praia

CTR: 2,1%

Banner 3 – Criança + Bicicleta

CTR: 1,3%

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Qual banner obteve melhor resultado?

Banner 1 – Preço + Oferta

CTR: 0,1%

Banner 2 – Mulher na

praia

CTR: 2,1%

Banner 3 – Criança + Bicicleta

CTR: 1,3%

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O desenvolvimento de projetos têm se tornado cada mais

iterativo e evolutivo

Idéia / planejamento

Protótipo

Versões preliminares (alfa/beta)

Análise de uso e navegação

Insights para melhorias e correções

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Primeiro Passo: Onde e quando entram as métricas?

•Estratégia de comunicação

•Arquitetura da informação

•Plano de mídia

Planejamento Criação Desenv. Validação Veiculação

•Design

•Testes de usabilidade

•Produção de aúdio, vídeo, animação, etc

•Produção de peças

•Programação de Interface

•Programação de Back-end

• Integrações

•Testes

•Correções

•Aprovação do projeto

•Mobile Marketing

•Social Media

•Search Marketing

•Display Media

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Planejar a mensuração é essencial

Desde o primeiro planejamento!

•Estratégia de comunicação

•Arquitetura da informação

•Plano de mídia

•Definição de indicadores

•Escolha de Web Analytics e Ad Servers

Planejamento Criação Desenv. Validação Veiculação

•Design

•Testes de usabilidade

•Produção de aúdio, vídeo, animação, etc

•Produção de peças

•Especificação de pontos de medição

•Programação de Interface

•Programação de Back-end

• Integrações

• Implementação de tags

•Testes

•Correções

•Aprovação do projeto

•Validação de tags e medições

•Mobile Marketing

•Social Media

•Search Marketing

•Display Media

•Análises, Resultados e Otimizações

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66% das empresas entrevistadas não implementou métricas a tempo em

seus projetos

Deixar para medir depois, já ficou tarde demais

(Fonte: Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB – 2011)

Incluir web analytics desde o começo é essencial para provar hipóteses e sacramentar decisões de usabilidade!

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O que vem primeiro?

As pessoas ou as ferramentas?

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90%

10%

Pessoas/Inteligência

Ferramentas

Como é um orçamento em Métricas que gere resultados?

O diferencial está nas pessoas, numa boa equipe

Fonte: http://www.kaushik.net/avinash/the-10-90-rule-for-magnificient-web-analytics-success/

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A maioria das pessoas não entendem os números ...

Fonte: Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011

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Quais as maiores dificuldades encontradas?

Fonte: Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011

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Se Web Analytics está se tornando o cockpit

de navegação dos projetos online...

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54% dos profissionais de métricas tem dificuldades para entender os dados gerados

Há muito que se investir na formação das

pessoas

É um assunto complexo

Educação e treinamento são

essenciais para desenvolvimento

de boas equipes

Mercado quente, poucos

profissionais = oportunidade clara

e turn-over alto

Fonte: Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011

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Dá pra dizer que faltam ferramentas?

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Web Analytics

Predictive

Surveys

Tag Managers

Dashboards

Retention Analysis

Mobile Analytics

Navigation panel

Search Intelligence

Tudo GRÁTIS ou com planos

começando a menos de US$50

Dá pra dizer que custam caro?

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As métricas tem o poder de levar todos a

enxergarem o mesmo horizonte

Resultado Planejamento

Gestão de performance

Gestão Financeira

Pessoas Campanhas e

canais

Processos

Conteúdo

Dados e análise

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Planejando a distribuição de informação

Frequência

• Mensal

• Semanal

• Diária

Relevância / Contexto

• Tecnologia /TI

• Marketing

• Vendas

Nível de detalhamento

• Executivo / diretoria

• Gerencial

• Operacional

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Informação é poder!

=

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O varejo é um bom exemplo!

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Pensem em uma padaria ...

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Precisamos entender os

números para entregar

conteúdo mais relevante aos

nossos usuários!

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Será que o hábito de consumo é o mesmo no pc, celular e

tablet?

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Afinal, já posso começar a

definir meus Indicadores?

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O primeiro passo é

entender o que realmente

queremos ... Qual nosso

objetivo?

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Qual a sua proposta de valor? O que você pode oferecer

as pessoas?

Vender? Fidelizar? Atender? Rentabilizar? Vender com

qualidade?

Quais são seus objetivos para isso?

Existe algum que é indispensável? E quais podemos dizer

que são efeitos colaterais ou consequências?

Você realmente sabe qual o seu objetivo?

Antes de tudo precisamos chegar no coração do problema,

para alinhar e planejar os melhores indicadores

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Qual a razão da minha ação?

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.

O que espero que a maioria dos clientes

façam?

Usuários retornantes serão identificado por cookies de

remarketing e verão promoções que realmente

gostariam de aproveitar.

Usuários com dúvidas serão atendidos por vendedores

especializados em cada categoria

Agora que já sabemos para onde vamos, pergunte:

Como?

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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?

Pronto, agora vamos definir os indicadores!

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Como assim? Indicadores?

Médias

• Média de compras por cliente no período

• Ticket-médio

• Tempo médio no site

• CPA

Percentuais

• % Novos Visitantes

• % Visitantes retornantes

• % Visitas que não encontram resultados

• % Clientes satisfeitos

Taxas e razões

• 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?

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Cuidado!

Indicadores não excluem a inteligência!

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Uau, um ticket-

médio de R$1.000

Cuidado com as médias

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As aparências (e as médias) enganam!

8

8

6

3

74

0 10 20 30 40 50 60 70 80

R$ 10.000

R$ 1.000

R$ 500

R$ 200

R$ 100

Distribuição de frequência por valor de compra

(74*100)+(3*200)+(6*500)+(8*1.000)+(8*10.000) Ticket-médio =

74+3+6+8+8

Ticket-médio = R$ 1.000

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Cuidado com as médias

Como são influenciadas pelos

extremos, quanto mais homogêneos

forem os segmentos, melhor!

Otimize baseado em segmentos

Descobrir que um segmento gera o

dobro de receita média que outros,

facilita, não?

Segmentar é simples!

Segmente seus indicadores...

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KPIs (ou Indicadores Chave de Desempenho) são medidas

de performance que servem para avaliar o estado atual do

negócio em questão e auxiliar na recomendação de ações

visando melhorar seu desempenho.

Ou seja, são eles que vão nos dizer se atingimos os nossos

objetivos e orientar nossas ações para melhorar os nossos

resultados!

55

Key Performance Indicators

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Todo o processo:

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Definição de KPIs

Objetivos

KBRs Tactical

Business

Requirements

KPIs Key

Performance

Indicators

Métricas

Portanto, as necessidades do

negócio que a ação realizada

visa suprir devem estar claras

para que os KPIs definidos

sejam eficazes.

Os KPIs derivam diretamente

de objetivos estratégicos do

negócio.

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Métricas

Indicadores (KPIs)

Requisitos de negócio

(KBRs)

Objetivos, problemas e

metas

Definição de KPIs

Transações, Visitas, Pageviews, Tempo médio, Bouce-rate, Clicks

Custo por aquisição (CPA), Ticket Médio, Taxa de conversão

Incremento em Vendas, Melhoria do relacionamento, Fidelização, Ampliar percepção de marca

Queda na receita, Chegada de um novo concorrente, Market share desejado

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KBR (Key Business Requirements)

•Quais os requisitos de negócio?

•O que você espera que sua ação faça?

•Como você vai atingir o seu objetivo?

KPI (Key Performance Indicators)

•Quais são os indicadores capazes de dizer se você está no caminho certo?

•Como posso dizer com números que minha ação foi boa ou ruim?

•Como calculo que atingi a meta?

Métricas

•Quais são as fontes de dados que trazem números para meus indicadores?

•Como mensuro cada etapa necessária para a performance do meu negócio?

•Quais dados, valores e informações preciso acompanhar?

O que acabamos de fazer?

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Exemplo de KBRs

• Incrementar vendas on-line

• Ampliar ticket entre clientes E-commerce

• Fidelizar consumidores

• Estudar perfil e hábitos Indústria de

Eletrodomésticos

• Estimular compra de pacotes nas lojas

• Incrementar reservas em baixa-temporada Agência de Viagens

• Gerar experimentação de produtos e opcionais

• Gerar leads de vendas para concessionárias Fabricante de automóveis

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Exemplo de KPIs

•Taxa de Conversão = Total de Vendas / Total de Visitas ao site Incrementar vendas on-line

•Ticket-Médio = Total de Receita / Total de Vendas Ampliar ticket entre clientes

•Taxa de ocupação nos meses de baixa temporada = Total de clientes na baixa temporada / Total de vagas disponíveis

Incrementar reservas em baixa-temporada

• Índice de retorno = Total de visitas retornantes / Total de clientes Fidelizar consumidores

• Índice de engajamento = Total de visitantes que utilizaram minha ferramenta / Total de visitantes

Gerar experimentação de produtos e opcionais

•Alcance = Total de audiência do meu conteúdo / Total de usuários na internet brasileira

Atingir maior audiência para o meu conteúdo

•Índice de influência = Total de posts “curtidos” ou “retuitados” / Total de posts publicados Influenciar minha audiência

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Exemplos de métricas

•Total de Vendas (Sistema de vendas ou Web Analytics)

•Total de Visitas ao site (Web Analytics) Taxa de conversão

•Total de visitantes que utilizaram minha ferramenta (Web Analytics)

•Total de visitantes (Web Analytics) Índice de engajamento

•Total de posts “curtidos” (Facebook)

•Total de posts “tuitados” (Twitter)

•Total de posts publicados (ferramenta de publicação) Índice de influência

•Total de pessoas que acessaram meu site (Painel)

•Total de pessoas que acessaram algum site da minha categoria (Painel)

Share de audiência na categoria

•Total de audiência da minha campanha (AdServer)

•Total de usuários na internet brasileira (Painel) Atingir maior audiência para a minha campanha

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Ticket-Médio

• Receita total / total de transações

• Origem: back-office e/ou web analytics

CPA mídia

• Total investido em mídia / total de transações originadas pela mídia

• Origem: back-office e/ou web analytics

% Visitantes retornantes

• (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

Como construir os indicadores?

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Definição de KPIs

Área logada

1 2 Reduzir

demanda no

Call Center

Facilitar o

Acesso a

serviços

básicos

Potencializar

Saving ($) Novas

oportunidades

Exemplo:

Em sua área logada, o

site de uma empresa de

cartões de crédito

demonstra dois

objetivos principais:

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Redução

da Demanda

no Call

Center.

Reestruturação

da área logada do

site.

Ampliação da

seção de FAQ.

Site deve ser

utilizado por ampla

parcela da base de

clientes.

Demanda no call

center deve ser

menor (gerando

saving).

Dúvidas e

demandas devem

ser solucionadas no

ambiente logado.

Parcela (%) de uso

do site na base de

clientes.

Volume de

Chamadas na

Central.

Saving ($) na

Central.

Dúvidas

solucionadas por

FAQ.

Dúvidas

solucionadas por

chat.

AÇÕES KPIs OBJETIVOS KBRs

Definição de KPIs

1

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Definição de KPIs

Facilitação

do acesso

a serviços

básicos.

Redesenho dos

formulários e

menus do site.

Uso do site para

serviços básicos

deve ser ampliado

na base.

Formulários devem

ser intuitivos, não

gerando dúvidas

que impeçam o uso

correto.

Parcela (%) de uso

os principais

serviços

Parcela (%) de

perda nas etapas

dos diferentes

formulários.

Novos cadastros no

ambiente online.

OBJETIVOS KBRs AÇÕES KPIs

2

Page 67: Web Analytics - 16h

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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

7 características para um bom KPI

Fonte: http://www.slideshare.net/dennis.mortensen/the-difference-between-a-kpi-and-a-metric

Page 68: Web Analytics - 16h

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Mãos à massa

Definindo KPIs

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E-commerce

Blog

Incorporadora de Imóveis

Nova Marca de Bebidas

Operadora de Telefonia

Mãos à massa

Definindo KPIs

Page 70: Web Analytics - 16h

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Nos seus grupos: Defina os objetivos, indicadores e

métricas para o seu projeto

KBR

KPI

Métrica

Page 71: Web Analytics - 16h

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Exemplo: Veículo de conteúdo e mídia on-line

KBR

• Gerar receita e monetizar conteúdo através de:

• Publicidade

• Venda de assinaturas

• Garantir que o valor de venda de publicidade seja viável e justo

KPI

• Taxa de conversão em assinaturas

• Índice de Fidelização = Audiência Retornante / Total de Assinantes na base

• Churn = Total de assinantes perdidos / Total de Assinantes na base

• eCPM = Receita a cada mil impressões de página

Métrica

• Total de vendas de assinaturas (Web Analytics ou Sistema de Vendas)

• Total de assinantes na base (CRM / Banco de Dados)

• Visitantes retornantes (Web Analytics)

• Visualizações / impressões de páginas (Web Analytics)

• Receita total de publicidade (Área Comercial / Financeira)

71

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Agenda

Introdução a Web Analytics e Planejamento de métricas

Origem das métricas – Tipos de Ferramentas

Análise de Audiência, Segmentação e Navegação

Análise de usabilidade e Testes Multivariáveis

Análise de performance e conversão

Análise de Redes Sociais

Page 73: Web Analytics - 16h

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E as métricas? De onde vem?

Page 74: Web Analytics - 16h

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As métricas nada mais são do que pistas que os

usuários deixam...

Acesso

direto

Saída do

Site

Rejeição

Retornantes

Compra Direta

Vis

ita

s

Vis

ita

s

Pe

rma

ne

nte

s

Le

ad

s

Páginas

vistas

Aquisição

Caminho para aquisição

Pontos

principais

de Saída

Escopo do site

Imp

res

es

Cli

qu

es

Mídias

Evasão de

cadastro

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Interação com Mídia Adservers

•Como o público da campanha interagiu com as peças?

•Como está o alcance, frequência da mídia?

Interação com website, apps, navegação Web Analytics

•O que fizeram no seu site ou app?

•Que conteúdo consumiram?

•Que serviços ou produtos adquiriram?

Consumo de mídia Painéis de Audiência e Pesquisa

•Como está audiência entre os sites da categoria?

•Meu usuário também navega em outros site?

•Qual o perfil do público de cada site?

Redes Sociais Ferramentas de Monitoramento

•O que dizem sobre sua marca?

•Quem são os influenciadores?

Que tipos de pistas?

Page 76: Web Analytics - 16h

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Atmosphere

Qual ferramenta usar?

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Se você vai precisar de métricas sobre as suas veiculações de mídia. Sim, você

vai precisar de um Adserver!

Aplicações e usos:

Veiculação centralizada de campanhas

Medição centralizada de performance de campanhas de mídia

Análises de alcance e frequência de mídia

Métricas/relatórios comuns:

Impressões

CTR (Click-Through, ou Taxa de clique)

VTR (View-Through, ou Viu mas não clicou)

Frequência

Etc...

Adservers

Page 78: Web Analytics - 16h

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For

Publishers

For

Advertisers

• Usado por portais e sites que desejam comercializar

publicidade;

• Foco é gerenciar inventário, padronizar entregas,

executar inserções, oferecer relatórios aos

anunciantes;

• Diferencial está na flexibilidade dos formatos, no

controle do inventário remanescente

• Usado por anunciantes que desejam centralizar

toda a sua veiculação em uma só plataforma;

• Foco é otimizar a veiculação, obter uma visão

consolidada da campanha, analisar frequência e

alcance;

• É onde há a maior necessidade de sofisticação dos

relatórios para as ações de marketing;

Tipos de Adservers

Page 79: Web Analytics - 16h

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Alguns Adservers disponíveis

For Pubslishers

Doubleclick DFP

• www.google.com/doubleclick/publishers/

• Small Business: www.google.com/dfp/info/sb

Adtech

• www.adtech.com

Realmedia

• www.realmedia.com.br

Predicta Maestro FP

• www.predicta.com.br

For Advertisers

Doubleclick DFA

• www.google.com/doubleclick/advertisers/

MediaMind

• www.mediamind.com.br

Atlas

• www.atlassolutions.com

Predicta Maestro FA

• www.predicta.com.br

AdMotion

• www.admotion.com.br

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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

Adservers

Page 81: Web Analytics - 16h

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Painéis de Audiência e Pesquisa de Mídia

Para planejar sua mídia ou fazer um estudo competitivo de concorrentes, você

precisa dos dados de painéis

Aplicações e usos:

Planejamento de mídia

Análise competitiva e benchmarking

da concorrência

Análise de audiência e inventário

Métricas/relatórios comuns:

Audiência única (pessoas) por site

Tempo médio por site

Overlap/Afinidade entre sites

Perfil da audiência

Etc...

Page 82: Web Analytics - 16h

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Tipos de Painéis de Audiência e Pesquisa de Mídia

Painéis online de navegação

Ibope Netratings

comScore MediaMetrix

Doubleclick AdPlanner

Painéis especializados

Experian Hitwise

Google Insights for

Search

Painéis de consumo de

mídia e comportamento

Ibope TGI

Ipsos Marplan

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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

Painéis de Audiência e pesquisa de mídia

Page 84: Web Analytics - 16h

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Vamos ver um pouquinho?

IbopeNetRatings, comScore, Doubleclick Adplanner – Painéis de navegação

online

Page 85: Web Analytics - 16h

2013 dp6 - todos os direitos reservados

Vamos ver um pouquinho?

Hitwise, Google Insights for search – Painéis de comportamento de busca

Page 86: Web Analytics - 16h

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Ferramentas de Monitoramento em Redes

Sociais

Para acompanhar a citação de sua marca ou produto nas redes sociais ou ainda

monitorar alguns temas competitivos

Aplicações e usos:

Monitoramento de marcas em redes sociais

Atendimento online via redes sociais

Gestão de crises e relações públicas

Previsão de tendências

Métricas/relatórios comuns:

Posts/Citações

Análise de Sentimento

Categorização / Tags

Influenciadores

Agressores, detratores

Etc...

Page 87: Web Analytics - 16h

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Tipos de ferramentas de monitoramento

de redes sociais

Social Analytics

Scup

SocialMetrix

Livebuzz

Radian 6

Brandwatch

Adobe Social Analytics

Social CRM

Scup

LiveBuzz

Hubspot

Sprout

Desk.com

Adobe Social

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Exemplos de ferramentas de Social Analytics

Scup, Brandwatch, Adobe Social Analytics

Page 89: Web Analytics - 16h

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Exemplos de ferramentas de Social CRM

Hubspot, Scup,

Page 90: Web Analytics - 16h

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Ferramentas de Audiência e Engajamento =

Métricas sobre suas propriedades sociais

Aplicações e usos

Avaliar o perfil da sua rede de

seguidores

Comparar sua rede com a de

concorrentes

Analisar quantitativamente o

engajamento da sua rede com seu

conteúdo

Métricas/relatórios comuns:

Shares / Likes / Retweets

Viralização

Perfil da base

Alcance das suas ações nas redes

Engajamento

Page 91: Web Analytics - 16h

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Ferramenta Que informação fornece

followerwonk Informações sobre os seguidores de determinada página

+ comparação com concorrentes

twittercounter Evolução no número de followers e following (gratuito),

retweets e mentions (pago).

Twend.it Mostra o histórico de Trending Topics no mundo e no

Brasil.

Tweetreach Mostra o alcance de um perfil, seus retweets e

principais contribuidores da disseminação da informação

Crowdbooster Matriz de audiência vs. Engajamento para cada post da

marca.

Klout, PeerIndex,

etc.

Índices de influência de um perfil nas redes sociais

Analisando Twitter

Page 92: Web Analytics - 16h

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Analisando Facebook

Existem ferramentas especializadas em Fã

Pages e outros dados do Facebook

facebook

insights

Page 93: Web Analytics - 16h

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Aplicações e usos

•Monitoramento de marcas em redes sociais

•Atendimento online via redes sociais

•Gestão de crises e relações públicas

•Previsão de tendências

Cuidados

•Classificações automáticas de sentimentos e polaridade (positivo, negativo) ainda não são tão precisos

•Escolha atentamente cada termo e palavra monitorada, pequenas variações podem fazer toda a diferença

•Ferramentas diferentes tem métodos diferentes para capturar atualizações, fique atento

Ferramentas de Monitoramento em Redes

Sociais

Page 94: Web Analytics - 16h

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Web Analytics

Para analisar e entender toda a interação dos usuários com um determinado

site, app ou campanha

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

Métricas/relatórios comuns:

Visitas, Pageviews, Visitantes

Tempo médio

Taxa de rejeição

Conversão / Engajamento

Multi-canais

Etc...

Page 95: Web Analytics - 16h

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Tipos de ferramentas de Web Analytics

All-in-One / Suites

Google Analytics

Adobe SiteCatalyst

IBM Coremetrics

Especialistas

Realtime

•Woopra, Chartbeat / Newsbeat

Mobile

•Flurry, Bango, AppClix, Distimo, AppFigures

Pesquisa

•4QSurvey, Kiss Insights

Lifetime-Value, Retenção

•MixPanel, KissMetrics

Testes

•Optimizely, Visual Website Optimizer, Convert.com

Segmentação, Behaviroral

•Navegg, BTBuckets

Page 96: Web Analytics - 16h

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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

Web Analytics

Page 97: Web Analytics - 16h

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Mãos à massa

Page 98: Web Analytics - 16h

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E-commerce

Blog de turismo

Incorporadora de Imóveis

Nova Marca de Bebidas

Operadora de Telefonia

Mãos à massa

TweetReach, SocialMention, Google Trends, Google Display

Network Ad Planner

Page 99: Web Analytics - 16h

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TweetReach

Acessem:

http://tweetreach.com/

Busquem pelos termos desejados, autentiquem e voilá!

Page 100: Web Analytics - 16h

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SocialBakers

Acessem:

http://www.socialbakers.com/

Escolham as categorias desejadas, autentiquem e

voilá!

Page 101: Web Analytics - 16h

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SocialMention

Acessem:

http://socialmention.com/

Busquem pelos termos desejados e voilá!

Page 102: Web Analytics - 16h

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Google Trends

Acessem:

http://www.google.com/trends/

Busquem pelos termos desejados, autentiquem e

voilá!

Escolham as categorias desejadas, autentiquem e

voilá!

Page 103: Web Analytics - 16h

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Google Display Network Ad Planner

Acessem:

https://www.google.com/adplanner/

Procurem sites da rede GDN e avaliem o perfil dos

usuários

Page 104: Web Analytics - 16h

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É tudo automático? Não preciso fazer nada?

O Google Analytics oferece a solução de

Web Analytics atualmente mais fácil e

simples de instalar e utilizar

Porém, para explorar todos os recursos

(incluindo alguns exemplificados nesta

apresentação), são necessários ajustes

técnicos na implementação das tags ou na

configuração dos relatórios

Page 105: Web Analytics - 16h

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Um pouco sobre Tag Management

Page 106: Web Analytics - 16h

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Como é uma implementação tradicional de

web analytics

Página 1

Página 3

Página 2

T

T

T

Website Ferramentas

T

T

T

Page 107: Web Analytics - 16h

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Quantas tags, em média, temos em um site?

Site # tags Quais são elas

Submarino 6 24/7 Media, ATG Recommendations, Facebook Social Plugins, Google

Analytics, Twitter Button, WebTrends

Pontofrio 9 Amadesa, Coremetrics, DoubleClick, Facebook Social Plugins, Google +1,

Google Adsense, Google AdWords Conversion, Google Analytics, Twitter

Button

Buscapé 7 24/7 Media, DoubleClick, Facebook Connect, Facebook Social, Plugins,

Google Analytics, Optimizely, ScoreCard Research Beacon

Walmart 4 24/7 Media, DoubleClick, Google AdWords Conversion, Omniture

Netshoes 16 24/7 Media, Baynote Observer, Coremetrics, Crazy Egg, DoubleClick,

DoubleClick Floodlight, Facebook Social Plugins, Google +1, Google

AdWords Conversion, Google Analytics, Harren Media, Invite Media,

Microsoft Atlas, Right Media, ScoreCard Research Beacon, Twitter Button

Dafiti 13 Adnetik, ClickTale, DoubleClick, DoubleClick Floodlight, Google AdWords

Conversion, Google Analytics, Microsoft Atlas, NetAffiliation, Next

Performance, Omniture, Right Media, Teracent, Webtrekk

Page 108: Web Analytics - 16h

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Como funciona um Tag Manager

Página 1

Página 3

Página 2

T

T

T

Website Ferramentas

Tag Manager

Page 109: Web Analytics - 16h

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Implementação tradicional

• Duplicação de código

• Obsolência de versões de tags

• Erros na implantação manual

• Esforço escalar na implementação de muitas ferramentas em conjunto

• Integração difícil

• Má performance de execução

• Dependência da área de desenvolvimento / tecnologia

Tag Management

• Centralização dos códigos

• Atualização ágil

• Integração fácil entre ferramentas

• Otimização do carregamento javascript

• Independência para atualização de tags e parâmetros pelas áreas de negócios e marketing

Comparando…

Page 110: Web Analytics - 16h

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Algumas ferramentas de Tag Management

Google Tag Manager

http://www.google.com.br/tagmanager/

Ensighten

http://www.ensighten.com/

Tealium

http://www.tealium.com/

TagMan

http://www.tagman.com/

TagCommander

http://www.tagcommander.com/

Adobe Tag Manager

http://www.omniture.com/en/products/platform/tag-manager

SiteApps

http://siteapps.com/

Satellite

http://www.searchdiscovery.com/satellite/

Page 111: Web Analytics - 16h

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Vamos as Métricas de Web

Analytics!

Page 112: Web Analytics - 16h

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Page Views, Visitas e Visitantes únicos

Visualização de página (Pageview)

É a ocorrência de uma visualização de uma página

Visita

É o conjunto de page views ou interações no site em determinado período de tempo

Visualização de página única (Unique Pageview)

Quando o usuário passa mais de uma vez por uma página na mesma visita, será

contabilizado apenas 1 unique pageview

Equivale à métrica ‘Visita’ para o nível de página

Visitante único

É o usuário identificado unicamente que realiza uma visita.

Reconhecido através de cookie, essa métrica pode ser chamada também de browsers

únicos

Page 113: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

"Me falaram deste site, lá vou conhecer..."

/home /produtos /prod1 /falecom

Page 114: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

Traduzindo em métricas...

/home /produtos /prod1 /falecom

1 Page view 1 Page view 1 Page view 1 Page view

1 Visita

1 Visitante único

Page 115: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

Pageview vs Unique Pageview

/home /produtos /home /prod1

1 Page view 1 Page view 1 Page view 1 Page view

1 Visita 1 Visitante único

Pageview Unique Pageview

/home 2 1

/produtos 1 1

/prod1 1 1

Page 116: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

Mas ela enviou para uma amiga...

E a amiga, não gostou de primeira...

/home /produtos /prod1 /falecom

/home

Page 117: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

Novamente, em métricas...

/home /produtos /prod1 /falecom

/home

2 Visitantes únicos 2 Visitas

1 Visita com 4 page views

1 Visita com 1 page view

Total de page views: 5

Page 118: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

A amiga, não tinha gostado, mas pensou melhor e

resolveu consultar novamente 1h depois

/home /produtos /prod1 /falecom

/home (20h) /home (21h) /produtos /prod1

Page 119: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

Novamente, em métricas...

/home /produtos /prod1 /falecom

/home (20h) /home (21h) /produtos /prod1

2 Visitantes únicos 3 Visitas

1 Visita com 4 page views

1 Visita com 1 pv 1 Visita com 3 page views

Total de page views: 8

Page 120: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

A amiga, ficou com o produto na cabeça e

resolveu acessar no trabalho no dia seguinte...

/home /produtos /prod1 /falecom

/home (20h) /home (21h) /produtos /prod1

/home /falecom

Page 121: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

Novamente, em métricas...

1 Visita com 4 page views

3 Visitantes únicos

4 Visitas

1 Visita com 1 pv 1 Visita com 3 page views

Total de page views: 10

1 Visita com 2 pv

/home /produtos /prod1 /falecom

/home (20h) /home (21h) /produtos /prod1

/home /falecom

Page 122: Web Analytics - 16h

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Tempo

Tempo na página

É a diferença de tempo entre o horário de visualização de uma página até a

visualização da seguinte

Tempo no site

É a soma das diferenças de tempo da visualizações de páginas em uma visita.

Problema

Não considera o tempo de visualização da última página de uma visita, pois não

pode inferir o horário da saída.

Existem soluções técnicas customizadas para isso, porém, nenhuma é padrão no

Google Analytics.

Page 123: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

Vamos analisar novamente a primeira visita

/home /produtos /prod1 /falecom

15:35:00 15:36:30 15:37:20 15:40:10 15:43:10

Saiu

Page 124: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

O tempo de cada página é calculado em relação à

diferença dos horários dos page views

O tempo na última página, porém, não pode ser calculado,

pois o sistema não sabe quando o usuário fechou ou saiu

/home /produtos /prod1 /falecom

15:35:00 15:36:30 15:37:20 15:40:10 15:43:10

Saiu

1m30s 50s 2m50s 3m

Page 125: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

O tempo da visita é calculado somando todos os intervalos

entre as páginas

E o tempo total da visita também ignora o tempo na

última página

/home /produtos /prod1 /falecom

15:35:00 15:36:30 15:37:20 15:40:10 15:43:10

Saiu

1m30s 50s 2m50s 3m + +

5m10s

Page 126: Web Analytics - 16h

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E a expiração (timeout) da visita?

Se o usuário não solicita nenhuma página ou não realiza nenhuma interação até um limite de tempo (padrão 30min) a visita é considerada encerrada

É importante estar atento em sites cujo comportamento do usuário pode levar o usuário a se afastar por períodos diferentes e customizar a implementação da tag

Sites de Games, Intranets, Extranets

/home /produtos /prod1 /falecom 35min

1 visita começando na home

2 page views

1 visita começando no prod1

2 page views

Mesmo visitante, mesmo computador, mesmo site, porém 2 visitas diferentes

Page 127: Web Analytics - 16h

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Mudança na atribuição de visitas

Novidades a partir de 11/ago/2011!

Quando o visitante volta ao site em menos de 30 minutos, através de

uma outra origem, uma nova visita é contabilizada

/home (20h)

(20h15) /produtos /prod1

Acessou o site às 20h

Saiu do site, fez nova

busca no Google

Voltou ao site em menos

de 30min

Page 128: Web Analytics - 16h

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Taxa de Rejeição / Bounce-rate

Taxa de Rejeição de uma página

É o percentual de visitas que entraram no site por esta determinada

página e encerraram a visita sem acessar nenhum outro conteúdo do site.

Taxa de Rejeição do site

É o percentual de visitas que saíram do site após a visualização da

primeira página da visita apenas.

Ex: Entrou na Home e saiu logo em seguida.

Page 129: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

Novamente, nossas usuárias...

/home /produtos /prod1 /falecom

/home Saiu

Saiu

Bounce

Taxa de rejeição das visitas: 50%

Páginas com maiores taxas de rejeição

/home – 50%

Page 130: Web Analytics - 16h

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Impressões, cliques e CTR

Impressão

É a “entrega” ou visualização de uma peça digital de publicidade.

Clique

É a interação com a peça digital de publicidade

CTR

É a taxa percentual de cliques de uma peça em relação ao total de

impressões desta peça. É uma métrica de desempenho criativo.

Page 131: Web Analytics - 16h

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Como funciona na prática?

Novamente, nossas usuárias...

/home

1 impressão

1 clique

1 pageview

1 visita

Page 132: Web Analytics - 16h

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Entendo as repetições de interações

Viu mais de uma vez? Clicou mais de uma vez?

/home

Reload?

+1 impressão

Clicou 2 vezes?

+1 clique

CTR não muda

Reload?

+1 pageview

Visita mantém

Page 133: Web Analytics - 16h

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Conversão / Conclusão de meta

Conversão

É a conclusão de um objetivo de negócio. É uma compra efetuada, um cadastro

realizado, um lead gerado, etc.

Taxa de conversão

É a taxa percentual de conversões em relação ao total de visitas ou visitantes. É

uma métrica de desempenho de negócios.

Análises?

Conversão por canal/origem

Conversão por peça

Conversão produto

Conversão por região

Page 134: Web Analytics - 16h

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Métricas e relatórios no

Google Analytics

Page 135: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Painel geral

Métricas de todo o site

Page 136: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Selecionando períodos

Page 137: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Comparando período

Page 138: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Visualizando por semana e por mês

Page 139: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

É difícil lembrar tudo que aconteceu com o site ou

campanha no período?

Anote!

Page 140: Web Analytics - 16h

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Relatórios – Opções de visualização

Visualização padrão: Dados (tabela)

Page 141: Web Analytics - 16h

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Relatórios – Opções de visualização

Gráficos comparativos – Porcentagem (gráfico em pizza)

Page 142: Web Analytics - 16h

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Relatórios – Opções de visualização

Gráficos comparativos – Desempenho (gráfico em barra)

Page 143: Web Analytics - 16h

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Relatórios – Opções de visualização

Gráficos comparativos – Comparação à média do site

Page 144: Web Analytics - 16h

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Relatórios – Opções de visualização

Nuvem de termos

Page 145: Web Analytics - 16h

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Relatórios – Opções de visualização

Tabela Dinâmica (pivot table)

Deseja cruzar duas informações?

Page 146: Web Analytics - 16h

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Relatórios – Opções de visualização

Motion Charts – Gráfico animado Os gráficos de movimento são ferramentas ótimas para correlacionar 2 a 4 variáveis e acompanhar sua evolução no tempo. São os famosos gráficos de “bolha” de outros softwares. Você pode cruzar métricas e acompanhar a evolução durante o tempo Guia completo

http://www.google.com/support/googleanalytics/bin/topic.py?hlrm=en&topic=16275

Guia em vídeo

http://www.youtube.com/watch?v=UKsBTqqhVTs

Defina qual variável deverá ser representada em cores na bolhas

Defina qual variável deverá ser representada no tamanho das bolhas

Defina qual variável deverá ser representada no eixo x

Defina qual variável deverá ser representada no eixo y

No “play”, você pode acompanhar a evolução de todas as variáveis ao longo do tempo

Page 147: Web Analytics - 16h

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Relatórios – Opções de visualização

Filtro de relatório - Localize os dados por métricas ou dimensões

Page 148: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Primeiro conjunto de relatórios: Público-alvo

Page 149: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Idioma: do navegador utilizado

Page 150: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Novos vs Antigos: quais estão acessando pela primeira vez?

New visitor: visita número 1

Returning visitor: visita número 2 ou mais

Page 151: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Frequência e Recência

Page 152: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Engajamento: distribuição do tempo médio e páginas/visita

Page 153: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Navegador e sistema operacional: aspectos técnicos do

navegador

Page 154: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Celular: volume de acessos via mobile

Page 155: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Fluxo de visitantes: novo relatório sobre o fluxo de

navegação

Page 156: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Segundo conjunto de relatórios: Fontes de Tráfego

Page 157: Web Analytics - 16h

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Métricas no Google Analytics

Dados de Conteúdo

Page 158: Web Analytics - 16h

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Análise de Conteúdo

Por onde começam as visitas?

Elas continuam a navegação em seguida?

Exemplo: A rejeição é maior quando o usuário cai diretamente numa página de artigo. Podemos

melhorar a navegação e adicionar links relacionados para que os visitantes vejam mais conteúdos?

Page 159: Web Analytics - 16h

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Análise de Conteúdo

Pesquisa interna

Page 160: Web Analytics - 16h

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Análise de Conteúdo

Eventos (Event Tracking)

Nem tudo é pageview!

Ações do usuário com a página: Scroll, Mouse Over, etc

Interação com conteúdo rico: Vídeo, jogos, animações

Página ≠

Page 161: Web Analytics - 16h

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Mãos à massa

Google Analytics

Page 162: Web Analytics - 16h

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Google Analytics

Acessem:

www.google.com/analytics

Usuário: [email protected]

Senha: alunometricas

Page 163: Web Analytics - 16h

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Agenda

Introdução a Web Analytics e Planejamento de métricas

Origem das métricas – Tipos de Ferramentas

Análise de Audiência, Segmentação e Navegação

Análise de usabilidade e Testes Multivariáveis

Análise de performance e conversão

Análise de Redes Sociais

Page 164: Web Analytics - 16h

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AS PISTAS QUE AS PESSOAS DEIXAM

Page 165: Web Analytics - 16h

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As pistas que as pessoas deixam

INTELIGÊNCIA COMPETITIVA – Audiência, Comportamento,

Perfil e Segmentação de usuários

Page 166: Web Analytics - 16h

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Entenda exatamente como os dados são coletados;

Entenda o tamanho da amostra e sua representatividade;

Entenda o viés de amostragem dos dados;

Utilize os dados.

ATENÇÃO: Tenha cuidado ao utilizar um conjunto

de dados provindos de diferentes ferramentas!

Antes de usar os dados é importante

entendê-los

Page 167: Web Analytics - 16h

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Como os dados são coletados?

Base de dados agregados de milhões de pesquisas feitas no Google ao longo do

tempo.

Prós:

Análise da tendência de busca no Google

Cuidados:

Os valores apresentados não são absolutos, os números são normalizados (ou seja,

divididos por uma variável comum para cancelar efeito da variável nos dados,

como regionalização).

Os dados apresentados são com base nas buscas realizadas no Google e não

considera os outros mecanismos de busca.

Google Trends

Page 168: Web Analytics - 16h

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Qual a sazonalidade dos meus concorrentes?

Page 169: Web Analytics - 16h

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Quem são meus reais concorrentes?

Page 170: Web Analytics - 16h

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Como os dados são coletados?

Através da instalação de um software de monitoração (explícito ou implícito) nos

computadores dos participantes do painel e mensuração direta (tags nas páginas de

publishers).

Prós:

Não dependem de cookies no navegador

Não são impactados por acessos de spider e bots

Cuidados:

Verificar qual a amostragem considerada: é distribuída e representativa?

Considerar que não são considerados lugares como bancos, lan-houses, etc.

Os participantes ganham prêmios em troca de utilizar o painel, pode haver uma

distorção pelo comportamento desse público.

Ferramentas de painel (audiência)

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Qual a audiência dos meus concorrentes?

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Qual o perfil dos usuários que acessam?

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Em busca do 1º lugar...

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Como os dados são coletados?

Por meio de parcerias com empresas de painéis sindicalizados (opt-in), provê

métricas qualificadas sobre o comportamento anônimo.

Prós:

Análise de comportamento de busca

Análise de comportamento de navegação

Atualização diária, semanal e mensal

Cuidados:

Não possui números absolutos, mas sim porcentagem da população online.

Ferramentas de painel (share)

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Quais foram os termos pesquisados logo antes e logo depois da visita ao seu site

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Qual é o anunciante mais forte em determinado site?

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Entendendo o usuário

Olhar para o tempo médio, média de visitas

por dia, bounce-rate médio é considerar

todos os usuários iguais... E não são...

Page 178: Web Analytics - 16h

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Segment or die!

Analisar grupos com comportamento ou

características semelhantes é uma maneira

de compreender os usuários melhor

Page 179: Web Analytics - 16h

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Segmentações avançadas já estão disponíveis na maioria das

ferramentas de web analytics

É possível criar grupos com características pré-definidas e compará-los entre si

e analisar o seu comportamento no site

Já experimentou isolar somente quem compra no site e avaliar o seu perfil?

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É possível “adivinhar” o perfil ou os

interesses de visitantes antes mesmo que

eles se cadastrem no seu site?

Segmentação Preditiva

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Sim é possível!

Ferramenta: Navegg (www.navegg.com)

Inteligência de rede que monitora mais de 80milhões de usuários únicos

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Segmentação de Audiência

• É um ramo do Behavioral Targeting

• Modelo que tornou o BT famoso inicialmente foi o de recomendação baseado

em filtro colaborativo

• Clientes não são classificados. O Sistema “aprende” que produtos oferecer e

traz sempre uma nova recomendação.

Page 183: Web Analytics - 16h

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Segmentação de Audiência

• Conjunto de técnicas para identificar e classificar usuários, um

a um, com base no seu comportamento de navegação.

• O que eles buscam na Internet?

• Quais produtos desejam?

• Por quais conteúdos se interessam?

A segmentação de audiência se ocupa em classificar os usuários

em grupos de similaridade, de acordo com diversos critérios, sem

fazer nenhuma recomendação ou ação direta.

Sistemas de segmentação retornam informação sobre cada

internauta, e é a partir desses dados que é possível agir.

Page 184: Web Analytics - 16h

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Formas de Segmentação de Usuário

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• Vantagem:

• Dados precisos

Formas de Segmentação de Usuário

• Modelo copiado do Marketing Direto

• O internauta ativamente fornece informações e é classificado por

elas

• Desvantagens:

• Muito caro e demorado

• Alcance reduzido

• Desatualiza com o tempo

• Variantes sazonais de comportamento e

intenção não são levadas em conta.

Page 186: Web Analytics - 16h

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Formas de Segmentação de Usuário

• Modelos implícitos de segmentação tentam contornar as

limitações dos cadastros utilizando dados passivos de navegação

como fonte de inteligência.

• No sistema baseado em regras é o próprio site que define como

agrupar seu público (leitura de uma página, clique em um botão).

• Vantagem:

• Flexibilidade – regras próprias de negócio

• Desvantagens:

• Implementação quase impossível em sites

grandes

• Visão restrita do comportamento do usuário

Page 187: Web Analytics - 16h

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Formas de Segmentação de Usuário

• Modelo adotado pelo Navegg

• Mesmo conjunto de critérios de perfilamento é

utilizado por diversos sites simultaneamente

• Observamos o comportamento dos usuários em

rede, obtendo uma visão mais completa de cada

pessoa.

• Esse modelo elimina a configuração de regras

página a página.

Page 188: Web Analytics - 16h

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O Navegg

Page 189: Web Analytics - 16h

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Instalação do Navegg

Tag javascript que deve ser inserida no Head de todas as

páginas do site que você deseja analisar.

Page 190: Web Analytics - 16h

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Coletando Dados

Para conteúdos de interesse e intenção de compra as informações são baseadas em

demonstrações explícitas. Quando os usuários visitam determinados sites da rede Navegg

eles demonstram exatamente por quais conteúdos têm mais interesse e quais produtos

desejam comprar. Essas dados são analisados estatísticamente para completar o perfil do

internauta com seus assuntos favoritos e produtos que deseja comprar.

Page 191: Web Analytics - 16h

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Integração

A integração do Google Analytics com o Navegg permite

que dados de segmentação sejam inputados no Google

Analytics pelas variáveis customizáveis.

Dessa forma conseguimos cruzar esses dados com

métricas do Google Analytics.

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Integrar – Utilizando variáveis customizadas

do Google Analytics

Visitantes do sexo feminino, entre 25 e 34 anos, solteiras,

ensino médio completo e classe B possuem a melhor taxa de

conversão em E-Commerce

Page 193: Web Analytics - 16h

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São muitas possibilidades

Gerar insights, embasar recomendações, personalizar conteúdo, segmentar mídia

Page 194: Web Analytics - 16h

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As pistas que as pessoas deixam

Fontes de Tráfego

Page 195: Web Analytics - 16h

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O que é?

Os acessos ao site através da digitação da URL ou através dos favoritos gravados no

navegador.

O que me diz?

Quais páginas são mais acessadas diretamente

Quais páginas mais salvas como favoritos

Reconhecimento de marca/site

Impacto de campanha offline

Tráfego Direto

Page 196: Web Analytics - 16h

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Normalmente essas visitas possuem um desempenho superior em relação às outras origens de tráfego,

então é importante entender a diferença no comportamento e navegação delas:

Tráfego Direto

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Conhecendo melhor esses visitantes:

- Fluxo de cliques na navegação

- Frequência e recência da visita

- Engajamento da visita

- Termos pesquisados no site

- Produtos/Serviços comprados ou visitados

Tráfego Direto

Page 198: Web Analytics - 16h

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O que é?

Acessos vindos através de sites que possuem um link do seu site.

O que me diz?

- Quais sites trazem mais visitas

- Por que esses sites direcionavam para o seu

- Qual o conteúdo mais linkado

- Quais sites trazem visitas mais qualificadas

Sites de Referência

Page 199: Web Analytics - 16h

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O que é?

Através de um processo de parametrização dos links de divulgação de campanhas,

há a possibilidade de customização das cinco variáveis por meio do URL Builder

para que seja identificada a origem.

Se estiver contabilizando entradas de campanhas do AdWords, também existe a

possibilidade de acompanhamento automático, que deve ser configurada no

momento da subida da campanha na ferramenta.

O que me diz?

Qual o banner, formato, palavra-chave ou link de email marketing que foi clicada,

originando uma visita.

Parâmetros de Campanhas

Page 200: Web Analytics - 16h

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Mãos à massa

Parametrização de links de campanhas

Page 201: Web Analytics - 16h

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Parâmetros de Campanhas

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Por onde passam os usuários?

Que conteúdo consomem? Que ações fazem no site? Onde clicam?

Page 203: Web Analytics - 16h

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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?

Page 204: Web Analytics - 16h

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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?

Page 205: Web Analytics - 16h

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Exemplos de Análise

Page 206: Web Analytics - 16h

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Qual a taxa de rejeição do site?

26% 23% 25% 14% 16% 16% 15%

166.066 162.015

136.488

121.810

180.336

166.335

140.193

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0

20.000

40.000

60.000

80.000

100.000

120.000

140.000

160.000

180.000

200.000

W38 W39 W40 W41 W42 W43 W44

Bounce Rate Visits

Analisar o Bounce Rate do site indica, principalmente, a qualidade de nossas páginas e o

quanto estamos desperdiçando dinheiro em determinadas mídias.

Page 207: Web Analytics - 16h

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Analisar a Taxa de Conversão do site indica qual a qualidade de nossas visitas.

Acompanhar este trend e realizar ajustes no site pode aumentar consideravelmente a

conversão / vendas do site.

36.301 51.324 30.031 37.840 35.526 36.849 38.262 38.836 37.166 45.719 45.881 43.112 30.874

11,28% 11,72% 10,68%

9,58% 9,21% 9,29%

8,29% 8,96%

8,30% 7,89%

8,54%

7,55%

11,07%

0,00%

2,00%

4,00%

6,00%

8,00%

10,00%

12,00%

0

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

60.000

70.000

Visitas Tx de Conversão

Qual a taxa de conversão do site?

Page 208: Web Analytics - 16h

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E analisar por Fonte de Tráfego!

E ainda podemos fazer ambas as análises por fonte de tráfego, permitindo detalhes de

cada mídia. Ex. De Mídia gráfica, qual veículo, qual formato, qual linha criativa está

gerando maior retorno? Aonde podemos melhorar?

22.829

7.677 7.377

3.5762.251

28%

32%

29%

33%

22%

0

5.000

10.000

15.000

20.000

25.000

LP Direto Orgânico Sites Mídia Gráfica

Visitas Bounce Rate

TempoMédio

05:52 13:22 11:56 09:03 09:54

22.829

7.677 7.377

3.5762.251

1.318

567

909

144

201

0

5.000

10.000

15.000

20.000

25.000

LP Direto Orgânico Sites Mídia Gráfica

Visitas Conversões

Taxa de Conversão

5,8% 7,4% 12,3% 4,0% 8,9%

Visitas X Conversões (por Origem)

Visitas X Bounce Rate e Tempo Médio (por Origem)

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Outro modelo de Funil de Conversão

Page 210: Web Analytics - 16h

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Detectado os pontos mais críticos, podemos analisar campo a campo aonde estamos

perdendo nossos usuários e propor melhorias para o fluxo de conversão do site.

100%

98%

95%

95%

94%

90%

50%

30%

28%

25%

Com análise campo a campo!

Page 211: Web Analytics - 16h

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Curitiba

51 conversões (1,4%)

5.550 visitas (9,2%)

São Paulo

2.844 conversões (79%)

33.238 visitas (73%)

Rio de Janeiro

29 conversões (1,1%)

541 visitas (1,2%)

2º Santo André

56 conversões (1,6%)

598 visitas (1,3%)

4º Osasco

47 conversões (1,3%)

824 visitas (1,8%)

Analise Geográfica

Page 212: Web Analytics - 16h

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Agenda

Introdução a Web Analytics e Planejamento de métricas

Origem das métricas – Tipos de Ferramentas

Análise de Audiência, Segmentação e Navegação

Análise de usabilidade e Testes Multivariáveis

Análise de performance e conversão

Análise de Redes Sociais

Page 213: Web Analytics - 16h

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OTIMIZANDO RESULTADOS COM

ANALYTICS

Page 214: Web Analytics - 16h

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Estudos de eye tracking mostram baixa visibilidade do call to action antes mesmo da

página ir para o ar, possibilitando ajustes na página de layout. Estudo de mapa de calor

mostra que o CTA com baixa visibilidade recebe baixo volume de cliques.

Estudo de Mapa de Calor

Estudo de Eye Tracking

Podemos testar nosso Call to Action!

Page 215: Web Analytics - 16h

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Mas quando buscamos insights para otimizar ações, damos de cara

com seres humanos tomando decisões o tempo todo

215

Page 216: Web Analytics - 16h

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E isso pode ser tão imprevisível que nem os melhores designers, arquitetos de

software, desenvolvedores e gerentes de projeto poderiam imaginar

216

Page 217: Web Analytics - 16h

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Como queremos que os

usuários vejam nossa página

...

2

1

7

Page 218: Web Analytics - 16h

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Page 219: Web Analytics - 16h

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E como nossos usuários

realmente visualizam nossa

página ...

2

1

9

Page 220: Web Analytics - 16h

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Page 221: Web Analytics - 16h

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E é aí que usamos nossa arma secreta: os testes!

Page 222: Web Analytics - 16h

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E criar esta cultura de teste exige apenas a identificação

do problema e idéias diversas para a solução

Page 223: Web Analytics - 16h

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Testes, testes e mais testes ...

Page 224: Web Analytics - 16h

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Teste A/B são ótimos para testar grandes alterações

de layout

Página A

Página B

Divide as requisições

Usuário requisita página

O Google Website Optimizer faz análises

estatísticas de qual das versões é a

melhor

Outras ferramentas podem ser usadas para implementar

testes A/B. Você pode até mesmo não usar ferramenta alguma.

Page 225: Web Analytics - 16h

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Para São Tomé ver e crer...

45% de aumento na receita média

Fonte: Whichtestwon.com

Page 226: Web Analytics - 16h

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Mãos à massa

Testes A/B

Page 227: Web Analytics - 16h

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Vamos brincar de advinhação?

Qual versão gerou mais intenções de comprar (cliques no botão comprar?)

Page 228: Web Analytics - 16h

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Acertou?

A versão A gerou 79% mais cliques que a versão B

Fonte: Whichtestwon.com

Page 229: Web Analytics - 16h

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Mais uma...

Qual versão completou mais vendas?

229

Page 230: Web Analytics - 16h

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Acertou?

A versão B gerou 21,8% mais vendas

230

Page 231: Web Analytics - 16h

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A última, prometo!

Qual versão de homepage reduziu o bounce-rate do site?

Page 232: Web Analytics - 16h

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Acertou?

A versão A reduziu a rejeição em 19% usando um layout não-convencional para

varejo

Page 233: Web Analytics - 16h

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E quando as variações ficam mais complexas?

E se eu quiser testar um número maior

de variações???

Page 234: Web Analytics - 16h

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Testes, testes e mais testes ...

Page 235: Web Analytics - 16h

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Já imaginou variar várias partes do seu site ou landing page e avaliar qual a combinação

de todas as partes gerou o melhor resultado?

Muitas ferramentas estão disponíveis para isso e em muitos casos, gratuitamente...

É aí que entram os testes multivariáveis

Page 236: Web Analytics - 16h

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Imagem 1 Imagem 2

Tít

ulo

1

Tít

ulo

2

Tít

ulo

3

Exemplo de Teste Multivariável ...

2

3

6

Título 1

Título 2

Título 3

Imagem 1

Imagem 2

Descrição 1

Descrição 2

Descrição 3

Descr 1

Descr 1

Descr 1

Descr 1

Descr 1

Descr 1

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Veja como é o relatório de um teste

multivariável

Page 238: Web Analytics - 16h

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O Youtube testou 3 elementos da página com o objetivo de aumentar a taxa de

cadastros

O maior teste multivariável já feito: 1024

combinações!

Page 239: Web Analytics - 16h

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O teste variava entre Signup e SIGNUP (em maiúsculas)

Seção 1

Page 240: Web Analytics - 16h

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O teste incluia balões de convite com 18 chamadas diferentes apontando para o

Signup

Seção 2

Page 241: Web Analytics - 16h

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O teste variava 24 banners diferentes de convite ao cadastro

Seção 3

Page 242: Web Analytics - 16h

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A combinação vencedora gerou 15,4% mais

cadastros do que a original

Page 243: Web Analytics - 16h

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Ferramenta: Content Experiments - Integrou o Google Website Optimizer dentro

da aba de conteúdo do Google Analytics, possibilitando mensurar as conversões, testar

quais variações convertem mais e otimizar os resultados do seu website em uma única

ferramenta, tornando nossa vida muito mais fácil.

E implementar não é complexo

Page 244: Web Analytics - 16h

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TESTE!

Uma idéia ou sugestão pode parecer melhor que a outra mas você só terá

certeza testando!

O Importante é...

Page 245: Web Analytics - 16h

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E como justificamos o

Investimento nos testes?

Page 246: Web Analytics - 16h

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Na Prática: Uma simples melhoria na página ...

Uma melhora de 1pp na conversão de sua Landing Page =

Crescimento de 20% em seu Faturamento!

Otimizando apenas landing page Antes Depois

Visitantes 1,000,000 1,000,000

Taxa de avanço da Landing Page 5% 6%

Taxa de avanço do funil de compra 20% 20%

Conversões 1,000 1,200

Ticket Médio $250 $250

Faturamento Total $250,000 $300,000

Dados Ficticios

Page 247: Web Analytics - 16h

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Agenda

Introdução a Web Analytics e Planejamento de métricas

Origem das métricas – Tipos de Ferramentas

Análise de Audiência, Segmentação e Navegação

Análise de usabilidade e Testes Multivariáveis

Análise de performance e conversão

Análise de Redes Sociais

Page 248: Web Analytics - 16h

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Analisando Mídia

Enxergando todo o cenário da mídia de

uma campanha...

Page 249: Web Analytics - 16h

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Lembram que cada tipo de mídia tem uma função

e um contexto próprios?

Paid media

(Mídia paga)

•O que é

•Publicidade tradicional

•Links Patrocinados

•Patrocínios

•Vantagens

•Sob demanda

•Escala

•Controle

•Desafios

•Baixa credibilidade

•Retorno em declínio

Owned media

(Mídia proprietária)

•O que é

•Sites próprios

•Blogs

•Perfis nas redes sociais

•Vantagens

•Controle

•Baixo custo

•Versatilidade

•Desafios

•Não escala sozinho, leva tempo

•Visão “corporativa”

Earned Mídia

(Mídia espontânea)

•O que é

•Buzz/Viralização

•Influência social

•Boca-a-boca

•Repercussão

•Vantagens

•Maior credibilidade

•Fundamental no processo de decisão

•Transparente e viva

•Desafios

•Não há controle

•Escala mesmo contra a nossa vontade

•Difícil medir com precisão

Page 250: Web Analytics - 16h

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E na convergência, novas funções surgem para

cada mídia

Page 251: Web Analytics - 16h

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POR QUE TUDO ISSO É TÃO

IMPORTANTE?

Page 252: Web Analytics - 16h

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O resultado é contribuição de todas as mídias

Mídia própria

Mídia paga

Mídia conquistada

Resultados

Page 253: Web Analytics - 16h

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E cada mídia pode atingir ou receber o consumidor

em momentos distintos

Reconhecimento de Necessidade

•Mídia Display

•Adnetworks

•E-mail Marketing

Busca de informações

•Search Marketing

•Social Media

Avaliação de alternativas

•Search Marketing

•Social Media

Decisão de compra

•Comparadores de preços

•Afiliados / Remarketing

•Varejista

Avaliação pós-compra

•Social Media

•Retargeting

Page 254: Web Analytics - 16h

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Entender as métricas que regem cada etapa será

vital para otimizar todo o plano de mídia

Display / Adnetworks / E-mail Marketing / Busca Paga

CTR

CPM

CPC

Redes sociais

Engajamento

Influência

Varejo / Retargeting

CPC

CPA

Page 255: Web Analytics - 16h

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Mas é preciso ter a visão geral do valor de cada

mídia e como atribuí-lo

CPA, ROI

Display

Social Search

Retargeting

Page 256: Web Analytics - 16h

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PRÉ-CLIQUE X PÓS-CLIQUE

Enxergando todo o cenário da mídia de uma campanha

Page 257: Web Analytics - 16h

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Do impacto à conversão, a interação com a mídia

é só uma etapa

Impressão Clique Visita Conversão

Pré-clique Pós-clique

Retargeting

Page 258: Web Analytics - 16h

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E aí cada fase explora ferramentas e métricas

diferentes

Impressão Clique Visita Conversão

Pré-clique Pós-clique

Adserver

• CTR, CPM, CPC

• Alcance, Frequência

Web Analytics

• Rejeição, Tempo médio, Retorno médio, Profundidade de visita

• Conversão, Micro-conversão

Page 259: Web Analytics - 16h

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RELATÓRIOS PADRÕES EM MÍDIA

O que costumamos ver, receber, trabalhar e operar

Page 260: Web Analytics - 16h

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Visão Geral

Page 261: Web Analytics - 16h

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Relatório completo de mídia

Page 262: Web Analytics - 16h

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Existem até relatórios automágicos

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Automágicos mesmo!

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O QUE ESTÁ FALTANDO?

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Owned, Earned media e a repercussão nas redes

sociais pulsam à cada campanha

Impressão Clique Visita Conversão

Pré-clique Pós-clique

Adserver

• CTR, CPM, CPC

• Alcance, Frequência

Web Analytics

• Rejeição, Tempo médio, Retorno médio, Profundidade de visita

• Conversão, Micro-conversão

Monitoramento em redes sociais

•Citações, Engajamento, Influência, Sentimento

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Nesse caso, tudo acontece em tempo real...

Monitore!

Acompanhe (e até grave) o que acontece quando um

comercial vai ao ar, ou quando cada jingle é tocado!

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E claro, monitore o que estão dizendo nas redes

sociais...

Classifique e

analise

qualitativamente!

Cada citação

pode conter dicas

valiosas sobre a

percepção que a

campanha está

entregando para

o consumidor

267

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QUALIFICAÇÃO DO TRÁFEGO

Engajamento, Conversão x Abandono

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Impressão Clique Visita Conversão

Qualificar o tráfego é saber o que acontece e o

que deixa de acontecer no processo de decisão

Atenção

Interesse

Target preciso

“Paisagem”

Target errado

Aderência

Engajamento

Rejeição

Connect-rate

Conversão

Up-sell / cros-sell

Engajamento

Abandono

Quebra de estoque

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Na prática, é saber enxergar a mídia além do

clique

Qual melhor veiculação?

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Na prática, é saber enxergar a mídia além do

clique

Tem certeza?

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Vejam a conversão do e-mail marketing!

Vamos mudar um pouco...

Page 273: Web Analytics - 16h

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Descobrimos o pote de ouro!

Conseguimos potencializar essas ações?

Page 274: Web Analytics - 16h

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Não basta só olhar volume, temos que observar as

métricas de qualificação do tráfego

Tempo médio por visita

Profundidade (páginas/visita)

Taxa de rejeição

(bounce-rate)

Taxa de conexão

(Connect-rate)

Taxa de Conversão

Taxa de novos visitantes

Índice de retorno

Page 275: Web Analytics - 16h

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ECONOMÍDIA

Vamos falar de $$

Page 276: Web Analytics - 16h

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Vamos olhar novamente

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Vamos colocar numa planilha?

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Vamos complementar os dados?

Page 279: Web Analytics - 16h

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O que descobrimos?

Apesar de Google CPC

ter o menor CPV...

A veiculação no

Facebook (paga E

social) foi a mais

rentável!

Page 280: Web Analytics - 16h

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O QUE APRENDEMOS DISSO?

Moral da História

Page 281: Web Analytics - 16h

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Qual são os papéis da área de mídia?

Encontrar o consumidor certo na hora certa (Target)

Negociar e comprar mídia efetivamente

Planejar a execução da mídia de acordo com a comunicação

pretendida

Otimizar a mídia continuamente =

comprar com mais qualidade num

preço sempre menor

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Para isso, precisamos de métricas econômicas!

Aumentar o retorno

Diminuir o custo

Page 283: Web Analytics - 16h

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15% of Planned Campaign Duration

01/jan 31/jan

30 days

25% of Target Registrations

20K of Registrations

13% of Planned Investment

$15K of Investment

Dashboard da Campanha

Page 284: Web Analytics - 16h

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R$ 0

R$ 50

R$ 100

R$ 150

R$ 200

R$ 250

0 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 3.500 4.000 4.500

Investment Registers CPA

Adgroup 1 168,000.00 4,000 R$42

Adgroup 2 65,000.00 2,500 R$26

Adgroup 3 402,617.60 2,000 R$403

Adgroup 4 55,105.28 1,000 R$55

CPA / ROI

Registers / Orders

Adgroup 4 Adgroup 1

Adgroup 2

Adgroup 3

Target: Custo por Cadastro de R$100

Size = Investment

Análise por Campanha, Veículo, Formato, etc

Page 285: Web Analytics - 16h

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980

5,037

Flash Loading

Visits

Registration

Back Office

2,277 Clicks on Register

1,247 Registration Step

Congratulations

45%

55%

79%

19%

12,570 clicks

505.000 impressions

2.5%

970 Back Office

96%

19% Site Conversion

2.5% CTR

Visits lost

40% Connect Rate

99% Register x Back Office

32% Bounce Rate

48%

Funil de Mídia

Page 286: Web Analytics - 16h

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E tudo isso que vimos até

agora, pode e deve ser

considerado no

planejamento!

Page 287: Web Analytics - 16h

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Não precisamos

“torrar”nosso budget para

descobrir que o caminho

esta errado!

Page 288: Web Analytics - 16h

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Na prática ...

Taxa de Conversão: 1% -> A cada 100 visitas, 1 conversão.

CPC: R$1,00

Ou seja, a cada R$100,00 ... Teremos uma venda.

Nosso produto custa R$500,00 ...

Logo, qual o nosso ROI?

Mas, precisamos de ROI 10 para ser rentável. O que fazer?

Page 289: Web Analytics - 16h

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Receita para otimizar a mídia, sabor

métricas de custo Você vai precisar de:

Valor investido

Métricas volumétricas para qualificação da mídia (pré e pós-clique): clique, visita, engajamento (visitas

não-rejeição, ou visitas que viram um vídeo até o fim, por exemplo), conversões, compras, cadastros,

leads, shares, etc

Modo de preparo

Basta dividir o valor investido por qualquer uma das métricas de qualificação

CPMétrica = Custo / Métrica

Rendimento (exemplos)

CPC (custo por clique) = Total investido / Total de cliques

CPV (custo por visita) = Total investido / Total de visitas

CPE (custo por engajamento) = Total investido / Total de visitas que viram vídeo até o fim

CPCad (custo por cadastro) = Total investido / Total de cadastros efetuados

CPS (custo por share) = Total investido / Total de shares (compartilhamentos) realizados

CPA (custo por aquisição) = Total investido / Total de aquisições (compras, conversões, etc)

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Receita para otimizar a mídia, sabor

métricas de receita

Você vai precisar de:

Receita gerada (para sites que geram receitas: publicidade, compras ou leads)

Métricas volumétricas para qualificação da mídia (pré e pós-clique): Pode ser

clique, visita, engajamento (visitas não-rejeição, ou visitas que viram um vídeo até

o fim, por exemplo), conversões, compras, cadastros, leads, etc

Modo de preparo

Basta dividir a receita gerada por qualquer uma das métricas de qualificação

RPMétrica = Receita / Métrica

Rendimento (exemplos)

RPC (receita por clique) = Total receita/ Total de cliques

RPM (receita por mil impressões) = Total receita/ Total de impressões de banner

RPV (receita por visita) = Total receita/ Total de visitas

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E por falar em E-commerce

Métricas essenciais para comércio eletrônico

Ticket-médio = Total de receita gerada / Total de pedidos realizados

Quanto em média gasta cada comprador por compra

Taxa de Conversão (%) = (Total de conversões (compras) / Total de visitas

ao site) * 100

Qual percentual de visitas se transforma em vendas

Taxa de abandono de carrinho (%) = (Total de visitas que chegaram ao

carrinho mas não concluíram a compras / Total de visitas ao site) * 100

Qual percentual de desistências do processo de compras

CPA (Custo por aquisição) = Total investido em Marketing / Total de

compras

Quanto custa em média, realizar 1 venda

Recência = Dias ou visitas necessários para concluir a compra

Quanto tempo demora o ciclo de decisão

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E a especialidade da casa, sabor ROI!

Você vai precisar de:

Receita gerada

Valor investido

Modo de preparo

Basta dividir a receita gerada pelo valor investido

ROI = Receita / Investimento

Rendimento (exemplos)

ROI (return over investment) = Retorno geral sobre o investimento

ROAS (return over ad spending) = Retorno sobre investimento em

publicidade, exclui outros investimentos

Etc...

Page 293: Web Analytics - 16h

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Mãos à massa

Otimizando Campanhas

Page 294: Web Analytics - 16h

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Em qual fonte investir mais?

Page 295: Web Analytics - 16h

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Em qual fonte investir mais?

Page 296: Web Analytics - 16h

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Em qual fonte investir mais? Pode cortar alguma

fonte?

Page 297: Web Analytics - 16h

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Em qual fonte investir mais?

Page 298: Web Analytics - 16h

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Se seu CPA for maior que seu ticket-médio ou que

sua margem, pare já esta campanha!

Se sua margem é menor do que o investimento

necessário para esta venda, nem comece!

Se seu ROI é próximo ou abaixo de 1, realmente

compensa?

Money Talks! Métricas financeiras ajudam a

criar indicadores acionáveis

Page 299: Web Analytics - 16h

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O Importante é: precisamos cruzar e segmentar os

indicadores financeiros para otimizar a mídia

Como economizamos

inteligentemente?

• Calculamos o CPA de cada veiculação

• Cortamos as piores veiculações

Como potencializamos

uma boa campanha

• Calculamos o ROI de cada mídia

• Investimos mais no meio de maior retorno

Como otimizamos os criativos de uma

campanha?

• Calculamos a taxa de conversão para cada peça

• Trocamos a arte dos piores criativos pela arte daqueles que rendem melhor

Page 300: Web Analytics - 16h

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DO RELATÓRIO AO PLANO DE MÍDIA

Enxergando todo o cenário da mídia de uma campanha

Page 301: Web Analytics - 16h

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Para re-planejar o mix de mídia é preciso entender

novamente o papel de cada meio...

•Mídia display

•Afiliados

•Mídia varejo

•Comparadores de preço

•Social Ads

•Earned Media

•Search Marketing

•Retargeting

•E-mail marketing

Conversão Consideração

Precisão na segmentação

Conhecimento / Geração de demanda

Page 302: Web Analytics - 16h

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...e entender como funcionam em conjunto!

Um canal impacta e gera resultados para outro

Para entender melhor:

http://youtu.be/Cz4yHOKE5j8

Page 303: Web Analytics - 16h

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Analisando Multicanais

Page 304: Web Analytics - 16h

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Goooooooooool do Ronaldo!

Page 305: Web Analytics - 16h

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O gol foi do Ronaldo, mas o que seria da

jogada sem o Roque Júnior, o Kléberson e o

Cafú?

Page 306: Web Analytics - 16h

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A maneira como comprávamos:

Os 3 momentos do marketing

Page 307: Web Analytics - 16h

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O marketing

digital evoluiu e as

estratégias

modernas devem

evoluir de acordo

com as mudanças

no comportamento

antes da compra.

A maneira como compramos: A inclusão do ZMOT

O Google realizou uma pesquisa com 5.000 compradores de 12 categorias de produtos,

para definir como estava ocorrendo a tomada de decisão do novo consumidor.

Page 308: Web Analytics - 16h

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Cada vez os consumidores estão pesquisando

mais antes de comprar!

Page 309: Web Analytics - 16h

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3 tipos de atribuição multicanal

Page 310: Web Analytics - 16h

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3 tipos de atribuição multicanal

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Impulsos offline geram buscas online

Page 312: Web Analytics - 16h

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Impulsos offline geram buscas online

Page 313: Web Analytics - 16h

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Impulsos offline geram buscas online

Page 314: Web Analytics - 16h

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Mensurando o impacto online de campanhas

offline

Page 315: Web Analytics - 16h

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Mensurando o impacto offline de campanhas

online

Page 316: Web Analytics - 16h

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3 tipos de atribuição multicanal

Page 317: Web Analytics - 16h

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Os usuários usam celular para pesquisar e

depois converter via computador?

Page 318: Web Analytics - 16h

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3 tipos de atribuição multicanal

Page 319: Web Analytics - 16h

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Vamos definir Multicanais...

@LeoNaressi / #imersaoms

http://www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-definitions-models/

Page 320: Web Analytics - 16h

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Vamos entender o conceito

Vídeo: Google Analytics Multi-Channel Funnels

http://youtu.be/Cz4yHOKE5j8

Page 321: Web Analytics - 16h

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Vamos definir Multicanais...

Banner no Portal

X

Acessou Fan Page

Clicou em link no twitter

Procurou no Google

Link Patrocinado

Comprou o

produto

@LeoNaressi / #imersaoms

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Sempre avaliamos o último click que gerou a

compra / bateu a meta...

Banner no Portal

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Procurou no Google

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Comprou o

produto

@LeoNaressi / #imersaoms

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Mas a Fan Page não contribui para o processo?

Banner no Portal

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Procurou no Google

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Comprou o

produto

@LeoNaressi / #imersaoms

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E o banner no portal?

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produto

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A análise multi-canal traz o conceito de assistência

de conversões

Banner no Portal

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produto

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O Famoso Funil Multicanal

Page 327: Web Analytics - 16h

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Podemos avaliar quais canais deram mais

“assistência”

Page 328: Web Analytics - 16h

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E avaliar quem mídias estimularam conversões em

primeiro clique ou em última interação

Page 329: Web Analytics - 16h

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Entender como foi a interação necessária entre as

mídias para conversão

Page 330: Web Analytics - 16h

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Podemos ver quais os caminhos de mídia mais

comuns

Page 331: Web Analytics - 16h

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Como são os modelos de atribuição?

Primeiro click, último click, linear,

posicional, temporal, personalizado

Qual modelo é o mais adequado para sua

campanha?

Page 332: Web Analytics - 16h

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Um exemplo de peso por engajamento

Page 333: Web Analytics - 16h

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QUEBRANDO MITOS

O Importante é entender o comportamento e decidir com

métricas...

Page 334: Web Analytics - 16h

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Mito: Mídia display é cara e não performa

Mentira!

Mídia display pode ser bem planejada e atingir ótimos resultados

Importante:

Segmentação e target

Quanto mais preciso e aderente melhor!

Internet já é o 3º meio de comunicação em massa do Brasil, é possível alcançar grandes audiências

mesmo sem grandes dispersões

Criação é muito importante

O primeiro fator de performance é o visual

É preciso estudar o placement para que o criativo tenha o melhor destaque

Efeito paisagem: As pessoas se acostumam com certos banners

Frequência

Cada produto ou segmento terá um padrão, mas convém analisar a frequência necessária para o

seu caso e limitar no AdServer

Page 335: Web Analytics - 16h

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Mito: Retargeting é coisa para grandes anunciantes

Mentira!

Retargeting está disponível para qualquer anunciante com

um bom Adserver, ou com uma conta Adwords

Importante:

Listas de retargeting

Planeje estrategicamente as listas

Implemente corretamente e valide os códigos

Teste a performance e otimize-as

Criação é muito importante

No retargeting, você já sabe algo mais, o contexto em que ele está

vendo aquela peça

Use o contexto do criativo ao seu favor

Page 336: Web Analytics - 16h

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Mito: Links Patrocinados é sempre a mídia que me

traz o maior retorno

Mentira!

Buscadores são um meio muito útil para uma ou mais etapas

do ciclo de decisão, mas não geram resultados sozinhos

Importante:

Demanda

Novos produtos e assuntos de nicho podem não ter demanda natural suficiente

É necessário investir em mídias geradoras de conhecimento e demanda como

display media, por exemplo

Etapa do ciclo de decisão

Mesmo falando somente de busca é bom planejar qual etapa do ciclo de decisão

que estamos focando

“Comprar TV LCD 32 Philips” é diferente de “TV LCD”

Page 337: Web Analytics - 16h

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Mãos à massa

Planejando Campanhas

Page 338: Web Analytics - 16h

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Trabalho em grupo: Vamos criar uma campanha para uma

das marcas abaixo, definindo os KBOs e KPIs e fazendo

uma projeção dos resultados.

Page 339: Web Analytics - 16h

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Estimando resultados

Cada grupo irá estimar os resultados de cada uma das

ações

Ações de marketing para um site de venda de filmes

Ação Custo /

mês

Tráfego

esperado

Conversã

o

estimada

Conversõe

s

Ticket

médio

Receita

esperad

a

Publicidade em

redes sociais

R$ 2.000

Search

Marketing

R$ 2.000

Mídia display

segmentada

R$ 5.000

Assessoria de

imprensa

R$ 1.000

Conteúdo em

redes sociais

R$ 1.000

Page 340: Web Analytics - 16h

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Agenda

Introdução a Web Analytics e Planejamento de métricas

Origem das métricas – Tipos de Ferramentas

Análise de Audiência, Segmentação e Navegação

Análise de usabilidade e Testes Multivariáveis

Análise de performance e conversão

Análise de Redes Sociais

Page 341: Web Analytics - 16h

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E ainda temos as Redes

Sociais ...

Page 342: Web Analytics - 16h

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Os três pilares das Mídias Sociais

Inteligência

Advertising CRM

Page 343: Web Analytics - 16h

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Quando falamos de

inteligência em redes sociais,

estamos falando do que

mesmo?

Page 344: Web Analytics - 16h

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#1 buzz

#2 engajamento

#3 roi

Entre inúmeras possibilidades...

.

#4 social crm

Análise do que está sendo comentado sobre determinado assunto/marca.

Foco em geração de conhecimento sobre conteúdo.

Análise da resposta do consumidor a estímulos da marca.

Foco em avaliação de performance.

Análise do investimento em mídias sociais, frente aos resultados obtidos.

Foco em retorno financeiro.

Análise e sistematização de base de clientes que se relacionam com a marca nas redes.

Foco em geração de conhecimento sobre públicos.

Page 345: Web Analytics - 16h

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#1 buzz O que estão falando? Conhecimento sobre conteúdo.

Qualificar métricas quantitativas

Quali | Índice de sentimento Quanti | Share of buzz / Share of conversation

positivos + neutros - negativos

total de posts

Por que / Quando é importante?

posts da marca

posts do mercado

Comparar, numa escala de -100% a

+100%, o grau de aceitação de

determinado assunto para marcas

diferentes, ou de assuntos diferentes

sobre uma mesma marca.

Para entender a representatividade do buzz de uma marca

dentro do seu mercado (share of buzz) ou, melhor ainda,

representatividade de um assunto específico estabelecido

como meta (share of conversation).

Por que / Quando é importante?

Raio-X do mercado

Avaliação e insights para produtos

Avaliação e insights para comunicação

Por que é importante medir?

Page 346: Web Analytics - 16h

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#1 Buzz – Monitoramento | Processos envolvidos

Análise e geração de conhecimento

Identificação dos focos de conversa Priorização e categorização dos posts

Coleta e armazenamento dos dados

Page 347: Web Analytics - 16h

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Social Media Intelligence é a irmã mais nova da pesquisa de

opinião ou de consumo

Definição do Problema Desenho de

Projeto Coleta de

Informações Descobertas e

Insights

Foco em Descoberta:

Como está a

avaliação do meu

produto?

Que atributos do

meu produto são

mais valorizados?

Em que redes meu

público se faz mais

presente?

Qual são minhas

vantagens e desvantagens

competitivas?

Possíveis perguntas:

Page 348: Web Analytics - 16h

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Citações bem classificadas no ajudam a enxergar

onde está o buzz

Exemplo:

Apple deseja entender,

de forma sistematizada,

a composição do buzz da

sua marca nas redes, bem

como sentimento do

público.

Pra que? (plano de ação)

Entender áreas que podem

se beneficiar dos dados de

redes sociais e incluir

tópicos importantes no

processo de inteligência

competitiva da empresa. Exemplo de estrutura de categorias

– monitoramento Apple.

Page 349: Web Analytics - 16h

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Possibilidades

Page 350: Web Analytics - 16h

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Buzz Diagnosis

47%

37%

6%

6%

4%

ParallelPromotions

Products

News

Customer Care

Outros*

Negative

Neutral

Positive

Subject Distributions Tag Cloud

63%

28%

9%

Negative neutro positivo

Consumers Evaluation Distribution by Audience and Social Networks

Redes Sociais Redes Sociais

Twitter

Blogs

Orkut

Reclame Aqui

YouTube

Social Networks

Agregador

Consumidor

Especialista

Prospecto

Vendedor Formal

Vendedor Paralelo

Públicos Audiences Agregador

Consumidor

Especialista

Prospecto

Vendedor Formal

Vendedor Paralelo

Agregator

Consumer

Prospect

Formal Reseller

Secondary Reseller

73%

20%

4%

1% 2%

Audiences

79%

10%

3% 7%

1% Social Networks

Importante antes dos primeiros passos de uma empresa nas mídias sociais

Page 351: Web Analytics - 16h

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Buzz Tracking

Buzz

Diagnosis

Info

Empresa /

Inteligência

Competitiva

Tópico

Tópico

Tópico

Tópico

Tracking

Acompanhamento sistematizado e

periódico de tópicos de interesse

Após primeiro diagnóstico, olhar deve ser

direcionado a assuntos acionáveis pela

empresa

Page 352: Web Analytics - 16h

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Text Analytics Importante para entender assuntos de alta relevância

quantitativa, bem como movimentos nascentes nas redes

Page 353: Web Analytics - 16h

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Contexto

do Negócio + Contexto

Social = Leitura

Direcionada

Análise Qualitativa

Análise humana mais detalhada é sempre necessária

para identificar insights importantes

Page 354: Web Analytics - 16h

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#2 engajamento Por que é importante medir?

Gosta de mim? Performance.

Avaliar resultados das ações oficiais da marca.

Entender padrão de interação com conteúdos da marca

Direcionar conteúdo

Métricas básicas: Dá pra ir além?

Índice de engajamento Segmentar por assunto, público, etc.

Índice de crescimento do canal Separar crescimento orgânico de crescimento por mídia, analisar desistências, etc.

Sentimento dos comentários Mais que medir, entender.

Page 355: Web Analytics - 16h

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# Audiência e Engajamento | Por que medir?

Avaliar resultados das ações oficiais da

marca.

Entender padrão de interação com

conteúdos da marca

Direcionar conteúdo

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# Audiência e Engajamento | Métricas básicas

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Favorites

Audiência = Quantidade Engajamento = Qualidade

Fãs

Followers

Assinantes

Views

Visitas

RSS Feed List

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Engajamento em mídias sociais trabalha

independente de audiência

engaja

mento

audiência

marcas

estreantes

nicho grandes

marcas

Marcas que

trabalham

promoção sem

trabalhar conteúdo

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Índices de mercado:

Engagement Rate (ER) ou Índice de Engajamento (IE)

Replies + Mentions + RT’s

Total de followers

Likes + Shares + Comments

Impressões de conteúdo

Likes + Comentarios + Shares

Video Views

posts

página

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Métricas básicas | Facebook

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Possibilidades | Facebook

O público da minha

fanpage corresponde ao

meu target?

Page 361: Web Analytics - 16h

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Possibilidades | Facebook Que fatores fazem com que

um conteúdo performe

melhor que outro? (imagens,

vídeos, assunto, etc)

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Possibilidades | Segmentação da linha editorial em categorias,

permitindo a análise dos conteúdos com maior performance e

ajudando no replanejamento editorial

TWITTER

Categoria IE

Saúde 0,90%

Alimentação 0,45%

Beleza 0,41%

Fitness 0,39%

Família 0,27%

Bem-estar 0,14%

Dieta e Saúde 0,11%

IE por Categoria

6% 7%

46%

22%

6% 8%

5%

Share de Assuntos

Saúde

Alimentação

Beleza

Fitness

Família

Bem-Estar

Dieta e Saúde

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

0 50 100 150 200 250 300

Média Cliques

Alc

ance

Médio

Volume da Bolha = Média RTs

Alcance x Cliques x RT

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Algumas ferramentas boas (e gratuitas)

que trazem métricas interessantes

de audiência e engajamento

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Audiência e Engajamento no Twitter | Como medir

Audience overlap:

ajuda a trazer insights

sobre possíveis motivos

pelos quais as pessoas

seguem uma categoria

específica

Comparação de métricas e

dados básicos dos perfis

traz um conhecimento

inicial sobre atuação dos

canais

www.followerwonk.com

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Geolocalização dos

seguidores

www.followerwonk.com

Page 366: Web Analytics - 16h

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Nível de atividade

dos seguidores do

perfil

www.followerwonk.com

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Twitter | Outras ferramentas

Ferramenta Que informação fornece

followerwonk Informações sobre os seguidores de determinada página

+ comparação com concorrentes

twittercounter Evolução no número de followers e following (gratuito),

retweets e mentions (pago).

Twend.it Mostra o histórico de Trending Topics no mundo e no

Brasil.

Tweetreach Mostra o alcance de um perfil, seus retweets e

principais contribuidores da disseminação da

informação

Crowdbooster Matriz de audiência vs. Engajamento para cada post da

marca.

Klout, PeerIndex,

etc.

Índices de influência de um perfil nas redes sociais

Page 368: Web Analytics - 16h

2013 dp6 - todos os direitos reservados www.followerwonk.com

Facebook Analytics | Ferramentas

facebook

insights

Page 369: Web Analytics - 16h

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Engagement Rate não propicia

perceber movimentos de detratores dentro da página, destaques em

engajamento, etc.

Mas quantificar engajamento,

apenas, pode ser um problema

Lembrar que a mensuração de

engajamento deve servir para

um objetivo muito claro:

otimizar conteúdo, planejar

segmentação dos meios, etc.

Fonte: SocialBakers

Fonte: SocialBakers

Page 370: Web Analytics - 16h

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Audiência, Engajamento e Citações – Isso basta?

Quanto vale um like?

Like enche bolso?

Quantos likes são necessários

para fazer uma canoa?

Qual seu objetivo final?

Page 371: Web Analytics - 16h

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#3 roi O que eu ganho com isso? Retorno financeiro.

É importante medir?

Sim. Mas depende de alguns fatores...

1. Seu objetivo nas mídias sociais é medido em termos financeiros? 2. Sua empresa está estruturada para integrar dados de mídias sociais com seus resultados financeiros? 3. Não confundir ROI com KPI. 4. Manter uma vísão crítica sobre os resultados. Quais das minhas ações são de curto prazo? E de longo prazo?

Mais em: Basics of Social Media ROI

Page 372: Web Analytics - 16h

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#4 social crm

Unificação de todos os pilares de trabalho nas mídias sociais através da

geração de uma base consistente, cuja chave está no público.

Como eu junto tudo isso? Conhecimento sobre públicos.

Social CRM

Buzz Engajamento

ROI Gestão de

Crises

... ...

Por que é importante?

Quem são os clientes que mais reclamam nas mídias sociais? Quem são os clientes que demonstram maior satisfação? Quais são os prospectos que postam com frequência? (possivelmente receberão positivamente uma abordagem proativa da marca).

Page 373: Web Analytics - 16h

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#4 social crm Como eu junto tudo isso? Conhecimento sobre públicos.

Social CRM

Buzz Engajamento

ROI Gestão de

Crises

... ...

Por que é importante?

É possível qualificar a base de clientes nas redes sociais, atribuindo-lhes pesos diferentes a partir de seu perfil... ... E integrar estes dados de Mídias Sociais à base já existente de clientes.

Unificação de todos os pilares de trabalho nas mídias sociais através da

geração de uma base consistente, cuja chave está no público.

Page 374: Web Analytics - 16h

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5 fatos essenciais sobre inteligência em

mídias sociais

Page 375: Web Analytics - 16h

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#1 métricas sociais não são

(apenas) métricas online.

Cada vez mais, a organização

de redes online segue uma

dinâmica muito parecida com

a da vida real, de forma que

fica difícil falar em “vida online”

e “vida offline”. Uma coisa é

extensão da outra.

http://geekandpoke.typepad.com/.a/6a00d8341d3df553ef012875a9b035970c-800wi

Page 376: Web Analytics - 16h

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#2 métricas sociais (no contexto certo)

dão poder a outras métricas Youtube, Formato True-view:

Métrica de mídia:

Pessoas que assistiram até o fim

Total de impressões

empower!

Estabelecer um índice padrão de

aceitação do formato no mercado.

Comparar com o índice de

aceitação da veiculação da marca.

Entender a parcela das pessoas que

ignoraram o vídeo.

contexto

Page 377: Web Analytics - 16h

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#2 métricas sociais (no contexto certo)

dão poder a outras métricas Integração de buzz com dados de visita:

0

100

200

300

400

500

600

11/112/113/114/115/116/117/118/119/120/121/122/123/124/125/126/127/128/129/130/131/1 1/2 2/2 3/2 4/2 5/2 6/2 7/2 8/2 9/2 10/211/212/213/214/215/216/217/218/219/220/221/222/223/224/225/226/227/228/2

Visitas ao site x Número de Posts

Visitas

Posts

release do email mkt

Aumento do volume de mídia online e offline

Carnaval

Correlação = 0,62

As visitas ao site alavancam o buzz sobre a marca?

Ambas as métricas são influenciadas por uma terceira variável?

Qual? (Mídia online? Offline?)

De que forma o buzz está correlacionado às visitas?

Page 378: Web Analytics - 16h

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#3 O profissional de métricas precisa

saber perguntar “por quê?”...

Alcançar 1MM de

fãs no Facebook

Gerar awareness

Por

que?

Por

que?

Conhecimento sobre o produto é baixo?

Como você quer que a audiência reaja a

esses conteúdos?

... para saber diferenciar meta de objetivo e avaliar se as métricas são aderentes

aos objetivos do negócio.

Produto/marca entrantes no mercado?

Awareness atrelado a um assunto ou

atributo específico?

Sabe que uso de ações promocionais para

angariar fãs pode diminuir taxas de

engajamento e a qualidade das

interações?

Está preparado para gerir possíveis crises?

Isso é uma meta!

Isso é um objetivo

O objetivo sai daqui

Page 379: Web Analytics - 16h

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#4 métricas podem ser criativas

Ex. A velha discussão: Facebook ou Orkut?

Sou uma empresa

pequena, não tenho

grana pra ferramentas

caras. #Comofaz? Visitas

Pageviews

Tempo de navegação

Afinidades

Seu público vai estar onde os amigos dele estão...

... Mas não basta estar presente, é preciso interagir.

Métrica do aniversário: Qtdade de parabéns

Total de amigos

Comparar os índices

das duas redes para uma amostra do público.

Page 380: Web Analytics - 16h

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#5 métricas sociais estão ajudando a

difundir uma cultura geral de métricas

online nas empresas?

Métricas que aguçam, no contexto de mercado, a mesma curiosidade humana que vivenciamos no cotidiano.

http://xkcd.com/500/

Page 381: Web Analytics - 16h

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Do técnico ao estratégico

Page 382: Web Analytics - 16h

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Antes de entender a importância de cada tipo de

métrica, entenda os objetivos do seu negócio /

campanha

Objetivos de Negócio/Campanha

Objetivos de Social

Marketing

Planejamento de Canais/

Ações

Definição de Métricas e

KPI’s ...

Page 383: Web Analytics - 16h

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Transformação do Jingle da Copa, na música da Copa

• Ativação através de mídia 360

• Aquisição de exibições gratuitas

• Disseminação orgânica via mídia

social

• Adoção expontânea do conteúdo

Exemplo:

Coca-Cola’s FWC 2010 Music

Page 384: Web Analytics - 16h

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Objetivos de Negócio/Campanha

Objetivos de Social

Marketing

Planejamento de Canais/

Ações

Definição de Métricas e

KPI’s

Coca-Cola’s FWC 2010 Music

...

Objetivos de Marca:

- Recrutamento: gerar

identificações com o

público que permitam

fazer da marca uma

“love brand”.

Objetivos da

Campanha:

- Gerar identificação

através da música;

- Pareamento de

sentimentos;

- Alta cobertura;

- Brand Recall

Owned media:

- facilitadora do

acesso ao conteúdo

Earned media:

- Disseminação

espontânea do

conteúdo nos canais

sociais

- Disseminação do

sentimento

patriótico a partir

da música

O que é necessário

entender:

- Acesso à música

- Aprovação da música

- Engajamento e

Viralização

- Aquisição da música

- Transformação da

música em conteúdo

memético

Ações Globais:

- Criação de música

da Copa

Ações Locais:

- Versão brasileira

- Disponibilização

nos canais sociais da

marca

- Exibição paga e

gratuita na grande

mídia

Page 385: Web Analytics - 16h

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Planejamento de Canais/

Ações

Holder SMS/Ponto Mobi K’naan’s Page

& Brandchannel MSN Tab Music Sites

Radio Newspapers TV

Display Media

In-site Banners & Buttons Media Downloads

367,995 downloads

249,728 downloads 227,796 downloads 160,749 downloads 67,923 downloads 415,709 downloads

AW

AREN

ESS

DO

WN

LO

AD

S

Call to Action / Landing Page

Page 386: Web Analytics - 16h

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Definição de Métricas e

KPI’s

• GRP/TRP

• Impressões

• Cliques

• Usuários Impactados

• Audiência

Page 387: Web Analytics - 16h

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Definição de Métricas e

KPI’s

• GRP/TRP

• Impressões

• Cliques

• Usuários Impactados

• Audiência

• Vistas

• Visitantes

• Downloads

• Tempo Médio

• Video Views

• Music Played

Page 388: Web Analytics - 16h

2013 dp6 - todos os direitos reservados

Definição de Métricas e

KPI’s

• GRP/TRP

• Impressões

• Cliques

• Usuários Impactados

• Audiência

• Vistas

• Visitantes

• Downloads

• Tempo Médio

• Video Views

• Music Played

• Buzz positivo/negativo

• Menções

• Comentários

• Reproduções

• Requisições

• Engajamento nos

canais

Page 389: Web Analytics - 16h

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B.I.

Buz

z

Análises de Resultados: cruzamentos quantitativos

Page 390: Web Analytics - 16h

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Cliques

25,2k

Visitas

21,7k

Downloads

8.6k

Reclamações detectadas em Buzz

+

Análise de Funil Tradicional

=

Melhor Compreenção de Downloads Diretos

Análises de Resultados: investigações qualitativas

Page 391: Web Analytics - 16h

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Wavin’ Flag foi considerada, por muitos usuários,

como a música oficial da Copa do Mundo, o que ficou

claro nos depoimentos do público nas redes sociais.

“@metheoro Tem certeza que não é o tema da

Copa que a Coca ta usando?”

“Que eu, e todo mundo, achava que era da Coca,

mas na verdade é Tema Oficial da Copa do

Mundo!”

Análises de Resultados: validação de conteúdo via engajemento

12%

85%

3%

Copa 1

54% 32%

14%

Música

negativos positivos neutros

Page 392: Web Analytics - 16h

2013 dp6 - todos os direitos reservados

Resultados:

• 1.000.000 downloads online da música

• 300.000 SMSs enviados para baixar via celular

• 5ª música mais pedida na Transamérica

• Escalação para as Top 20 na Jovem Pan

• 750 exibições gratuitas nas principais rádios (equivalente à R$ 1,5MM

em mídia)

Page 393: Web Analytics - 16h

2013 dp6 - todos os direitos reservados 2013 dp6 - todos os direitos reservados

Case Monitoramento de Cervejas

Jan/10

Page 394: Web Analytics - 16h

2013 dp6 - todos os direitos reservados

Introdução

Nesse estudo buscamos compreender melhor o comportamento e as opiniões dos usuários de mídias

sociais em relação à cerveja e algumas marcas específicas de cervejas.

Para isso, utilizamos o Scup (www.scup.com.br), uma ferramenta com diversas opções para

monitoramento de mídias sociais.

Monitoramos separadamente dois grupos de palavras relacionados à cerveja. O grupo ‘Genéricas’ e o

grupo ‘Marcas’.

No grupo ‘genéricas’ incluímos palavras como ‘cerveja’, ‘breja’ e ‘chopp’.

No grupo ‘marcas’ selecionamos termos relativos a 8 marcas escolhidas para o estudo. Elas foram: Skol,

Brahma, Itaipava, Bohemia, Antarctica, Heineken, Schin e Kaiser

Esse monitoramento foi realizado observando posts do Twitter, Youtube, Google Blog Search e

algumas comunidades do Orkut (apenas do grupo marcas).

Apresentamos a seguir os resultados obtidos nesses monitoramentos no período de Janeiro de 2010.

Page 395: Web Analytics - 16h

2013 dp6 - todos os direitos reservados

Utilizamos a ferramenta Scup para fazer a coleta, qualificação,

tagueamento e gerenciamento dos dados

Utilizamos a ferramenta Scup para fazer a

coleta, qualificação, tagueamento e

gerenciamento dos dados de todos os players

e redes.

A ferramenta foi escolhida devido a facilidade

da interface, por permitir múltiplos usuários

trabalhando simultaneamente e

principalmente pela opção de extração da

base que permite análises e cruzamentos mais

aprofundados.

A ferramenta também possui um mapeamento

por usuário e um módulo de relacionamento

onde o administrador pode trocar mensagens

com os usuários sem sair do Scup e mantendo

um histórico.

Page 396: Web Analytics - 16h

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Highlights

O dia da semana em que as pessoas mais postam sobre cerveja em geral é na sexta-feira;

Das oito marcas monitoradas, a que recebe mais posts é a Skol, seguida por Brahma em segundo e

Heineken em terceiro;

Skol é líder em número de posts e possui boa aceitação. Heineken é a que parece ter mais

capacidade de ameaçar as cervejas da AMBEV, já que é bem aceita e tem um bom crescimento;

As cervejas mais bem faladas são Bohemia e Heineken, enquanto Kaiser e Schin foram as que

tiveram as maiores taxas de posts negativos;

Promoções via Twitter realizada pela Skol, geraram um grande ‘Buzz’ para a marca;

Tweets negativos se propagam em uma taxa muito maior (3 vezes mais) do que os positivos;

Celebridades que twittam geram um bom alcance para a marca, como pode ser comprovado pela

divulgação de Ivete Sangalo do seu comercial para Schin.

Page 397: Web Analytics - 16h

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Na nuvem de palavras os termos aparecem em maior ou menor tamanho de acordo com a sua recorrência.

Nesse caso fica evidente a preferência do público pelo termo ‘cerveja’ em detrimento de termos como ‘breja’, ‘chopp’ e

‘cerva’.

Em mídias sociais, CERVEJA é a palavra que mais aparece quando

se fala no assunto

Nuvem de Palavras dos Termos Mais Recorrentes

Fonte: Scup

Page 398: Web Analytics - 16h

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As marcas SKOL, BRAHMA e HEINEKEN aparecem muito mais que termos genéricos em relação à cerveja, com exceção da palavra

CHOPP

Outros termos da nuvem, como ‘bar’ e ‘praia’ revelam quais são os principais temas em posts que falam sobre cerveja.

Excluindo o termo CERVEJA a palavra que mais aparece é CHOPP

seguida por SKOL e BRAHMA

Nuvem de Palavras do Termos Mais Recorrentes - Sem o Termo Cerveja

Fonte: Scup

Page 399: Web Analytics - 16h

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sex seg ter qua qui sex dom sab

Falando dos grupos ‘marcas’ e ‘genéricas’, os volumes de posts

crescem durante a semana, com seus maiores picos nas sextas

Origem Total de posts Porcentagem

Youtube 1.402 1%

Blogs 24.264 17,5%

Twitter 113.143 81,5%

O número de posts foi aumentando no decorrer do mês a

medida que as marcas foram divulgando campanhas e

promoções.

Foram observados grandes picos nas sextas, sendo que o

número de posts tendiam a crescer desde o início da semana.

Cerveja - Número de Posts Monitorados

Grupo Genéricas e Marcas - Origem dos posts

Fonte: Scup

seg ter qua qui sex dom sab seg ter qua qui sex dom sab seg ter qua qui sex dom sab dom sab

Page 400: Web Analytics - 16h

2013 dp6 - todos os direitos reservados

A maior concentração dos posts ocorre entre 14h e 18h na Quinta e

Sexta

Heatmap dos Posts de Todas as Marcas

O horário que as pessoas postam mais é

entre às 10h e 23h, com um crescimento

do início da semana até seu fim, atingindo

seu ápice entre Quinta e Sexta.

400 Fonte: Scup

Origem Porcentagem

Youtube 1%

Blogs 17,5%

Twitter 81,5%

Grupo Genéricas e Marcas - Origem dos posts

Page 401: Web Analytics - 16h

2013 dp6 - todos os direitos reservados 401

O acompanhamento dos posts por marca ajuda a identificar ações

relevantes mais facilmente

Grupo Marcas - Porcentagem de posts monitorados que fala de cada marca

Fonte: Scup

pico de 1.425

Durante o mês de Janeiro, foram observados alguns picos de posts não esperados:

No dia 11, Heineken e Kaiser ficaram em evidência por conta da notícia da compra da FEMSA, fabricante da Kaiser e outras cervejas,

pela Heineken;

No dia 18, a Schin divulgou o seu novo comercial;

Dia 20, foi divulgado o evento Skol Sensation, que gerou um pico para a marca Skol;

Já no dia 28, a Skol destacou-se devido às promoções dos usuários do Twitter @jbanguela, @skolfoliape e @skolweb, que fizeram

sorteios da marca para aqueles que fizessem o retweet de seus posts.

Page 402: Web Analytics - 16h

2013 dp6 - todos os direitos reservados

A classificação dos posts é muito relevante para entender a

aceitação de cada marca nas mídias sociais

A Bohemia obteve a maior taxa de posts positivos: 40% dos avaliados para a marca. Todavia, a Heineken foi a que obteve menos comentários

negativos: apenas 5%.

A Kaiser, com 44% dos posts negativos, foi a mais comentada negativamente, seguida pela Schin, com 38% de posts negativos.

Skol, Brahma, Antarctica e Itaipava têm praticamente a mesma taxa de posts positivos, com uma diferença de 1 ou 2 pontos percentuais entre

elas. Já a taxa de posts negativos entre elas tem uma variação maior.

Grupo Marcas - Classificação dos Posts por Marca*

*Para cada uma das marcas foi avaliada uma amostra de 20% dos posts; No gráfico não estão contemplados os posts neutros.

Fonte: Scup

Page 403: Web Analytics - 16h

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SKOL é a palavra que mais aparece em posts positivos. Para posts

negativos, KAISER é a que mais aparece

Fonte: Scup

Na nuvem de palavras os termos aparecem em maior ou

menor tamanho de acordo com a sua recorrência.

No caso da nuvem positiva (verde), fica evidente a

preferência do público pelo termos SKOL, seguidos por

Heineken e Brahma.

Na nuvem negativa (vermelha), KAISER é a que mais

aparece, seguida por SCHIN em segundo e BRAHMA em

terceiro.

Page 404: Web Analytics - 16h

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Apesar dos comentários sobre as cervejas no Twitter serem na sua

maioria positivos, os negativos têm uma maior taxa de retweet

Os tweets negativos se propagam em uma taxa três vezes maior que os positivos.

Propagação dos Tweets

7% de retweets

22% de retweets

Fonte: Scup

Total de tweets negativos

Total de tweets positivos

Page 405: Web Analytics - 16h

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A taxa de Retweets/dia nos permite identificar quando as notícias

estão se propagando mais

Os dias 11 e 28 se destacam pela taxa de retweets. Dia 11 foi a compra da FEMSA pela Heineken e dia 28 foram realizadas promoções da Skol no

Twitter.

Tweets e Retweets por Dia

Fonte: Scup

Page 406: Web Analytics - 16h

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Além da quantidade de posts de cada marca, é importante estar

atento ao seu alcance

Grupo Marcas - Quantidade de Posts e Alcance por Marca

Fonte: Scup

Page 407: Web Analytics - 16h

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Quanto à preferência, Bohemia e Heineken tiveram boas notas. No quesito

produto, Kaiser e Schin obtiveram as piores notas

Fonte: Scup

Marc

a

Socia

l C

am

panha

Antarctica Bohemia Brahma Heineken Itaipava Kaiser Schin Skol

Page 408: Web Analytics - 16h

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“Nem tudo que pode ser contado conta, e

nem tudo que conta pode ser contado.” (Albert Einstein)

Page 409: Web Analytics - 16h

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Referências:

Blog www.dp6.com.br

Livro Web Analytics - Uma hora por dia (inglês)

http://www.amazon.com/Web-Analytics-An-Hour-Day/dp/0470130652

Livro Web Analytics 2.0

http://www.amazon.com/Web-Analytics-2-0-Accountability-ebook/dp/B0032ZD0IE

Livro Otimização de Conversão

http://www.dp6.com.br/lancamento-do-livro-otimizacao-de-conversao

e-Book Web Analytics - Uma visão Brasileira

http://www.mundowa.com.br/_downloads/wa_uma_visao_brasileira.pdf

e-Book Web Analytics - Uma visão Brasileira II

http://www.dp6.com.br/e-book-web-analytics-uma-visao-brasileira-2

Page 410: Web Analytics - 16h

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Aprenda mais sobre o tema

Livros, blogs e podcasts sobre o assunto Livro Google Analytics -

http://dpc.bi/livro-ga

Livro Otimização de Conversão -

http://dpc.bi/livro-otimizacao

SearchCast Analytics -

http://dpc.bi/searchcast-analytics

Grupo de discussão

Webanalytics_Brasil -

http://dpc.bi/webanalytics_brasil

Page 411: Web Analytics - 16h

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Obrigada!

Fernanda Oliveira

[email protected]

www.dp6.com.br