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Métricas de E-Commerce (intensivo)Progessor: Gerson Ribeiro
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e-Commerce Intensivo
Módulo Métricas
Prof. Gerson Ribeiro
@gerson_ribeiro
#digitalks
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Módulo Métricas
Gerson Ribeiro atua no mercado de Web Analytics há mais de 12 anos,com passagens por grandes empresas como IBOPE Nielsen Online, GrupoEstado Digital e iG. Possui vasta experiência em pesquisa, métricas, testemultivariável, links patrocinados e e-commerce. É sócio da BreakingFingers, digital cube, digital flow e dp6, aonde exerce o cargo de CEO.
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gersongerson..ribeiro@[email protected]
wwwwww..linkedinlinkedin..com/gersonribeirocom/gersonribeiro
@gerson_ribeiro@gerson_ribeiro
Um pouco sobre o Meio Digital
Web Analytics: Conceitos e Ferramentas
Analisando Sites, Campanhas e Redes Sociais
Como criar a Cultura de Web Analytics
O que veremos hoje?
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Como criar a Cultura de Web Analytics
Como viviam nossos antepassados?
Atendimento
Notícias
Emprego
Jogos
Televisão
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Compras
BancosCartas Livros
Aulas
Telefonemas
PublicidadeTrabalho
Hoje, estamos a um clique de distância ...
Atendimento
Notícias
Emprego
Jogos
Televisão
Midia Social
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Compras
BancosCartas Livros
Aulas
Telefonemas
Publicidade
Clube de Compras
Ou fazemos tudo na palma da mão ...
Atendimento
Notícias
Emprego
Jogos
Televisão
Midia Social
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Cartas
Compras
BancosLivros
Aulas
Telefonemas
Publicidade
Clube de Compras
E qual o ganho de tudo isso?
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O consumidor dialoga com as marcas através de muitos meios ...
Bluetooth
Web site
Midia Social
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PortaisConsoles
Buscadores
Vídeos Web
Blogs
E os hábitos de consumo acompanham os novos paradigmas
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Hoje o consumidor tem muito a dizer e COMO dizer
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O consumidor não é mais um no meio da multidão, ele mostra sua intenção
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E podemos analisar e planejar negócios baseado na intenção do usuário
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Bluetooth
Web site
Midia Social
Os meios digitais são o palco perfeito para o Marketing de Intenção
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PortaisConsoles
Buscadores
Vídeos Web
Blogs
E se é digital ...
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Pode ser
mensurado!!!
Um pouco sobre o Meio Digital
Web Analytics: Conceitos e Ferramentas
Analisando Sites, Campanhas e Redes Sociais
Como criar a Cultura de Web Analytics
O que veremos hoje?
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Como criar a Cultura de Web Analytics
O que é Web Analytics?
Web analytics é o processo de medição, coleta, análise e a produção de
relatórios de dados de navegação e interação com o objetivo de entender
e otimizar o uso dos sites e páginas na Internet.
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http://pt.wikipedia.org/wiki/Web_analytics
http://www.webanalyticsassociation.org/aboutus/
Pessoal, parece que aquela nova Fábrica na Zona Oeste começou a operar, olha como consome eletricidade!
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Pensando bem....
As aparências enganam: SEMPRE APROFUNDE SUA ANÁLISE ANTES DE UMA DECISÃO!
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Métricas e mais Métricas
Acesso direto
Rejeição
Retornantes
Páginasvistas
Caminho para aquisição
Pontosprincipaisde Saída
Escopo do site
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Saída do Site
Rejeição
Compra Direta
Vis
itas
Vis
itas
Per
man
ente
s
Lead
sAquisição
Impr
essõ
es
Cliq
ues
Mídias
Evasão de cadastro
2012 dp6 - todos os direitos reservados 23
O que o Web Analytics pode fazer pelo seu site?
Como os usuários do meu site interagem e navegam?
Que conteúdo consomem?
De onde vêm os visitantes?
Quais campanhas são mais efetivas? Como melhorá-las?
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O que meu cliente compra? Quanto?
Meu cliente é fiel?
Que horário as compras acontecem?
Qual página desestimula meus usuários a continuar?
Qual o ROI das minhas campanhas online?
Só existe o Google Analytics?
Existem muitas outras ferramentas, e a
maioria existe há mais tempo que o GA
Webtrends (1994)
Omniture (1996)
Porém, desde que surgiu, em 2005,
ajudou a popularizar o uso deste tipo de
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ajudou a popularizar o uso deste tipo de
ferramenta e já é sinônimo de análise
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
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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 Views, Visitas e Visitantes únicos
Page View
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
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Visitante único
É o usuário identificado unicamente que realiza uma visita. Geralmente é
reconhecido por um cookie ou combinações de parâmetros como IP e navegador
Muitas vezes é também chamado de browser único pois se não há autenticação do
usuário, a consolidação é por computador diferente
Como funciona na prática?
"Me falaram deste site, lá vou conhecer..."
/home /produtos /prod1 /falecom
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/home /produtos /prod1 /falecom
Como funciona na prática?
Traduzindo em métricas...
1 Page view 1 Page view 1 Page view 1 Page view
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/home /produtos /prod1 /falecom
1 Visita
1 Visitante único
Como funciona na prática?
Mas ela enviou para uma amiga...
E a amiga, não gostou de primeira...
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/home /produtos /prod1 /falecom
/home
Como funciona na prática?
Novamente, em métricas...
/home /produtos /prod1 /falecom
1 Visita com 4 page views
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/home
2 Visitantes únicos 2 Visitas
1 Visita com 4 page views
1 Visita com 1 page view
Total de page views: 5
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.
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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.
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
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/home /produtos /prod1 /falecom Saiu
Como funciona na prática?
O tempo de cada página é calculado em relação à
diferença dos horários dos page views
15:35:00 15:36:30 15:37:20 15:40:10 15:43:10
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/home /produtos /prod1 /falecom
15:35:00 15:36:30 15:37:20 15:40:10 15:43:10
Saiu
1m30s 50s 2m50s 3m
Como funciona na prática?
O tempo da visita é calculado somando todos os intervalos
entre as páginas
15:35:00 15:36:30 15:37:20 15:40:10 15:43:10
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/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
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
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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.
Como funciona na prática?
Novamente, nossas usuárias...
/home /produtos /prod1 /falecomSaiu
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/home Saiu
Bounce
Taxa de rejeição das visitas: 50%Páginas com maiores taxas de rejeição
/home – 50%
Webanalytics, Painéis, Adserver e muito mais ...
Normalmente os veículos fornecem relatórios das veiculações realizadas, porém, cada um adota padrões e ferramentas diferentes. Para mensurar os resultados das campanhas digitais de maneira unificada é necessário utilizar uma ferramenta Ad Server, a qual
permite agregar todos os resultados das veiculações e analisá-las mais profundamente inclusive por sobreposição (media-overlay) de impacto.
Adserver
Após o click, começa a experiência do usuário (user experience) com a marca nas landings-pages, hotsites e portais. Para coletar dados de navegação e comportamento é necessário
o uso de um ferramenta Web Analytics, elas são fundamentais para calcular Metas e Webanalytics
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o uso de um ferramenta Web Analytics, elas são fundamentais para calcular Metas e Conversões.
Os mais conhecidos no Brasil são o Ibope Nielsen Online e ComScore, que trazem a maioria dos números oficiais da Internet Brasileira. As medições são feitas através de amostras
instaladas em computadores (painéis) e depois extrapoladas para a populaçãoPainéis
São pesquisas extensivas, feitas normalmente trimestralmente que exploram aspectos gerais da vida dos consumidores, muitas vezes explorando hábitos de vida, de consumo e
etc. Tem foco geral e não só em Internet
PesquisasSindicalizadas
Além de vantagens práticas na veiculação de uma campanha, ajuda a obter dinamicamente um panorama geral do desempenho da campanha nos diversos canais, além disso, só com uma ferramenta de Adserver é possível saber o alcance e a frequência de uma campanha
Coleta informações úteis para o negócio como onde os usuários estiveram o que fizeram, quanto tempo interagiram e etc. Pode fazer segmentações da navegação com dados
informados em cadastros (pessoas de 15-17 fizeram o que no seu site) e de origem (quem veio do Google fez o que no seu site
Principais Aplicações e Vantagens
Adserver
Webanalytics
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É possível fazer análises de concorrência, análises macros do mercado internet e análises geo-demograficas.
Ajuda a posicionar o impacto das mídias digitais num conceito mais amplo, podendo cruzar dados de interação com a Internet com hábitos de consumo, consumo de mídia e etc.
Permite também fazer uma comparação direta da Internet com outros meios de comunicação
Painéis
PesquisasSindicalizadas
Um pouco sobre o Meio Digital
Web Analytics: Conceitos e Ferramentas
Analisando Sites, Campanhas e Redes Sociais
Como criar a Cultura de Web Analytics
O que veremos hoje?
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Como criar a Cultura de Web Analytics
Atmosphere
Qual ferramenta usar?
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Definição dos KPIs
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“Se o seu orçamento é de $100,
então gaste $10 nas ferramentas e
serviços profissionais para
Já dizia o mestre Avinash: “Regra 10/90, senhores.”
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implementá-la e gaste $90 na
contratação pessoas para analisar os
dados que são recolhidos sobre o
seu site.”
Analise na Prática!
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Analise na Prática!
Qual a taxa de rejeição do site?
166.066162.015
136.488
180.336166.335
140.19325%
30%
160.000
180.000
200.000
Analisar o Bounce Rate do site indica, principalmente, a qualidade de nossas páginas e o quanto estamos desperdiçando dinheiro em determinadas mídias.
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26% 23% 25% 14% 16% 16% 15%
136.488
121.810
0%
5%
10%
15%
20%
0
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
W38 W39 W40 W41 W42 W43 W44
Bounce Rate Visits
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.
11,28% 11,72%10,68%
9,58%9,21% 9,29%
8,29%8,96%
8,30% 8,54%
11,07%
10,00%
12,00%
60.000
70.000
Qual a taxa de conversão do site?
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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
8,29%8,96%
8,30%7,89%
8,54%
7,55%
0,00%
2,00%
4,00%
6,00%
8,00%
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
Visitas Tx de Conversão
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?
TempoMédio
05:52 13:22 11:56 09:03 09:54
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)
2012 dp6 - todos os direitos reservados
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
05:52 13:22 11:56 09:03 09:54
22.829
7.677 7.377
3.576
2.251
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
5,8% 7,4% 12,3% 4,0% 8,9%
Outro modelo de Funil de Conversão
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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%
Com análise campo a campo!
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95%
95%
94%
90%
50%
30%
28%
25%
2º Santo André56 conversões (1,6%)598 visitas (1,3%)
4º Osasco47 conversões (1,3%)824 visitas (1,8%)
Analise Geográfica
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Curitiba51 conversões (1,4%)5.550 visitas (9,2%)
1º
5º
3º
São Paulo2.844 conversões (79%)
33.238 visitas (73%)
Rio de Janeiro29 conversões (1,1%)541 visitas (1,2%)
824 visitas (1,8%)
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.
Podemos testar nosso Call to Action!
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Estudo de Mapa de Calor
Estudo de Eye Tracking
Como queremos que os usuários vejam nossa página
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usuários vejam nossa página ...
53
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E como nossos usuários realmente visualizam nossa
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realmente visualizam nossa página ...
55
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Testes, testes e mais testes ...
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Tipos de testes
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Antes/Depois é fácil de testar porém muitos pontos podem influenciar o resultado
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Página A
Página B
3 semanas 3 semanas
Orçamento da
Campanha aumentou
Feriado
Teste A/B são ótimos para testar grandes alterações de layout
Página A
Página B
Divide as requisições
Usuário requisita página
O Google Website
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AO Google WebsiteOptimizer 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.
E se eu quiser testar um número maior de variações???
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Imagem 1 Imagem 2
Título 1
Bingo! Temos o Teste Multivariável ...
Título 1Título 2Título 3
Descr 1
Descr 1
2012 dp6 - todos os direitos reservados
Título 2
Título 3
62
Imagem 1Imagem 2
Descrição 1Descrição 2Descrição 3
Descr 1
Descr 1
Descr 1
Descr 1
Analisando Mídia ...
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Analisando Mídia ...
15% of Planned Campaign Duration
01/jan 31/jan
30 days
Dashboard da Campanha
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25% of Target Registrations
20K of Registrations
13% of Planned Investment
$15K of Investment
R$ 150
R$ 200
R$ 250
CPA / ROI
Adgroup 3
Target: Custo por Cadastro de R$100
Size = Investment
Análise por Campanha, Veículo, Formato, etc
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R$ 0
R$ 50
R$ 100
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
Registers / Orders
Adgroup 4Adgroup 1
Adgroup 2
Target: Custo por Cadastro de R$100
5,037
Flash Loading
Visits
12,570
clicks
505.000
impressions
2.5%2.5%
CTR
Visits lost
40%
Connect Rate
32%
Bounce Rate
48%
Funil de Mídia
2012 dp6 - todos os direitos reservados
980
5,037
Registration
Back Office
2,277
Clicks on Register
1,247
Registration Step
Congratulations
45%
55%
79%
19%
970
Back Office
96%
19%
Site Conversion
99%
Register x Back Office
Observamos clusteriazações no comportamento da Mídia ...
Custo x Área Gráfica
Globo Big Banner
UOL Botões
Custo por Impacto
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Área Grafica / Exposição
Hotwords
Directa Click
AdbusinessHi Media
Parceiros UOLLP Yahoo!LP UOL
LP Google
MSN Text Link
Y! Botão Email
MSN DR
Terra PPI
Terra CEC
UOL Botões
Custo por Impacto
Com isso, conseguimos otimizar nosso resultado conforme o objetivo da campanha
Custo por Impacto
Globo Big BannerMídias de Varejo em Horizontais
Custo x Área Gráfica
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Área Grafica / Exposição
Custo por Impacto
MSN DRHotwords
Rede de afiliadosLinks
Patrocinados
E ainda temos as Redes Sociais ...
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Sociais ...
Case Monitoramento de CervejasJan/10
2012 dp6 - todos os direitos reservados2011 dp6 - todos os direitos reservados
Jan/10
Introdução
Nesse estudo buscamos compreender melhor o comportamento e as opiniões dos usuários de mídiassociais em relação à cerveja e algumas marcas específicas de cervejas.
Para isso, utilizamos o Scup (www.scup.com.br), uma ferramenta com diversas opções paramonitoramento de mídias sociais.
Monitoramos separadamente dois grupos de palavras relacionados à cerveja. O grupo ‘Genéricas’ e ogrupo ‘Marcas’.
No grupo ‘genéricas’ incluímos palavras como ‘cerveja’, ‘breja’ e ‘chopp’.
2012 dp6 - todos os direitos reservados
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 ealgumas comunidades do Orkut (apenas do grupo marcas).
Apresentamos a seguir os resultados obtidos nesses monitoramentos no período de Janeiro de 2010.
Utilizamos a ferramenta Scup para fazer a coleta, qualificação, tagueamento e gerenciamento dos dados
Utilizamos a ferramenta Scup para fazer acoleta, qualificação, tagueamento egerenciamento dos dados de todos os playerse redes.
A ferramenta foi escolhida devido a facilidadeda interface, por permitir múltiplos usuáriostrabalhando simultaneamente eprincipalmente pela opção de extração da
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principalmente pela opção de extração dabase que permite análises e cruzamentos maisaprofundados.
A ferramenta também possui um mapeamentopor usuário e um módulo de relacionamentoonde o administrador pode trocar mensagenscom os usuários sem sair do Scup e mantendoum histórico.
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 eHeineken em terceiro;
Skol é líder em número de posts e possui boa aceitação. Heineken é a que parece ter maiscapacidade 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 quetiveram as maiores taxas de posts negativos;
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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 peladivulgação de Ivete Sangalo do seu comercial para Schin.
Em mídias sociais, CERVEJA é a palavra que mais aparece quando se fala no assunto
Nuvem de Palavras dos Termos Mais Recorrentes
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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’.
Fonte: Scup
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
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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.
Fonte: Scup
sex seg ter qua qui sexdomsab
Falando dos grupos ‘marcas’ e ‘genéricas’, os volumes de posts crescem durante a semana, com seus maiores picos nas sextas
Cerveja - Número de Posts Monitorados
seg ter qua qui sexdomsab seg ter qua qui sexdomsab seg ter qua qui sexdomsab domsab
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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 amedida que as marcas foram divulgando campanhas epromoções.
Foram observados grandes picos nas sextas, sendo que onúmero de posts tendiam a crescer desde o início da semana.
Grupo Genéricas e Marcas - Origem dos posts
Fonte: Scup
A maior concentração dos posts ocorre entre 14h e 18h na Quinta e Sexta
Heatmap dos Posts de Todas as Marcas
Origem Porcentagem
Youtube 1%
Blogs 17,5%
Twitter 81,5%
Grupo Genéricas e Marcas - Origem dos posts
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O horário que as pessoas postam mais éentre às 10h e 23h, com um crescimentodo início da semana até seu fim, atingindoseu ápice entre Quinta e Sexta.
77Fonte: Scup
O acompanhamento dos posts por marca ajuda a identificar ações relevantes mais facilmente
Grupo Marcas - Porcentagem de posts monitorados que fala de cada marca pico de 1.425
2012 dp6 - todos os direitos reservados 78Fonte: Scup
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 outrascervejas, 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 fizeramsorteios da marca para aqueles que fizessem o retweet de seus posts.
A classificação dos posts é muito relevante para entender a aceitação de cada marca nas mídias sociais
Grupo Marcas - Classificação dos Posts por Marca*
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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.*Para cada uma das marcas foi avaliada uma amostra de 20% dos posts; No gráfico não estão contemplados os posts neutros.
Fonte: Scup
SKOL é a palavra que mais aparece em posts positivos. Para posts negativos, KAISER é a que mais aparece
Na nuvem de palavras os termos aparecem em maior oumenor tamanho de acordo com a sua recorrência.
No caso da nuvem positiva (verde), fica evidente apreferência do público pelo termos SKOL, seguidos porHeineken e Brahma.
Na nuvem negativa (vermelha), KAISER é a que maisaparece, seguida por SCHIN em segundo e BRAHMA em
2012 dp6 - todos os direitos reservados Fonte: Scup
aparece, seguida por SCHIN em segundo e BRAHMA emterceiro.
Apesar dos comentários sobre as cervejas no Twitter serem na sua maioria positivos, os negativos têm uma maior taxa de retweet
Propagação dos Tweets
7% de retweets
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Os tweets negativos se propagam em uma taxa três vezes maior que os positivos.
22% de retweets
Fonte: Scup
Total de tweets negativos
Total de tweets positivos
A taxa de Retweets/dia nos permite identificar quando as notícias estão se propagando mais
Tweets e Retweets por Dia
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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.
Fonte: Scup
Além da quantidade de posts de cada marca, é importante estar atento ao seu alcance
Grupo Marcas - Quantidade de Posts e Alcance por Marca
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Quanto à preferência, Bohemia e Heineken tiveram boas notas. No quesito produto, Kaiser e Schin obtiveram as piores notas
Marca
Antarctica Bohemia Brahma Heineken Itaipava Kaiser Schin Skol
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Social
Cam
panha
Um pouco sobre o Meio Digital
Web Analytics: Conceitos e Ferramentas
Analisando Sites, Campanhas e Redes Sociais
Como criar a Cultura de Web Analytics
O que veremos hoje?
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Como criar a Cultura de Web Analytics
Eu não tenho dinheiro para isso!!!
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Um projeto digital sem métricas
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Jogo dos erros em projetos digitais
Search Marketing
Display media
Social Media
Mobile Marketing
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?Criação e experiência
Usabilidade
Relacionamento
O que está errado na imagem?
Sem indicadores objetivos, já começou errado
� Definição de indicadores e Mensuração de resultados
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Cuidado: "Depois é só medir o resultado..."
� Etapas de um projeto interativo
PlanejamentoPlanejamento CriaçãoCriação Desenv.Desenv. ValidaçãoValidação VeiculaçãoVeiculação
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• Estratégia de comunicação
• Arquitetura da informação
• Plano de mídia
• 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
“Depois” é tarde demais!
PlanejamentoPlanejamento CriaçãoCriação Desenv.Desenv. ValidaçãoValidação VeiculaçãoVeiculação
� Planejar a mensuração é essencial
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• Estratégia de comunicação
• Arquitetura da informação
• Plano de mídia
• Definição de indicadores
• Escolha de Web Analytics e Ad Servers
• 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
E como justificamos o
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E como justificamos o Investimento?
Na Prática: Uma simples melhoria na página ...
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
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Uma melhora de 1pp na conversão de sua Landing Page = Crescimento de 20% em seu Faturamento!
Dados Ficticios
Se otimizarmos um Formulário de Conversão ...
Otimizando páginas chave Antes Depois
Visitantes 1,000,000 1,000,000
Taxa de avanço da Home 5% 6%
Taxa de avanço do funil de compra 20% 24%
Conversões 1,000 1,728
Ticket médio $250 $250
Faturamento Total $250,000 $432,000
Dados Ficticios
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Uma pequena otimização = Crescimento de 73% em seu Faturamento!
Em nem estamos entrando em otimização de mídia ...
Dados Ficticios
E por fim: TESTAR, TESTAR E TESTAR!
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TESTAR!
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 2.0http://www.amazon.com/Web-Analytics-2-0-Accountability-ebook/dp/B0032ZD0IE
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Livro Otimização de Conversãohttp://www.dp6.com.br/lancamento-do-livro-otimizacao-de-conversao
e-Book Web Analytics - Uma visão Brasileirahttp://www.mundowa.com.br/_downloads/wa_uma_visao_brasileira.pdf
e-Book Web Analytics - Uma visão Brasileira IIhttp://www.dp6.com.br/e-book-web-analytics-uma-visao-brasileira-2