7 hacks do Google Analytics que melhoram a sua análise.

Para muitas pessoas, abrir ou Google Analytics pode ser assustador. São tantas funções, métricas e termos desconhecidos que a sensação de subutilização desta ferramenta pode ser um sentimento constante no nosso dia-a-dia de análises.

Saber a fundo e ser faixa preta no Google Analytics não é uma tarefa tão fácil para ser feita da noite para o dia. No entanto, existem caminhos fáceis, mas pouco conhecidos, que permitirão adicionar uma camada de profundidade à sua análise e também tornarão sua vida mais fácil ao trabalhar com alguns indicadores e variáveis.

Prepare-se para elevar o nível dos seus relatórios com estes 7 hacks para o Google Analytics.

1. Veja a porcentagem de abandonos por página

Comportamento> Conteúdo do site> Páginas de saída

Porcentagem de saídas: essa métrica permite saber em qual página ou conjunto de páginas os usuários estão saindo do site.

Organizar a tabela da mais alta para a mais baixa por porcentagem de saídas é uma abordagem para entender o nível de atração e do conteúdo de cada página. Além disso, permite identificar pontos do funil onde os usuários estão escapando ou abandonando a navegação.

Normalmente, uma alta porcentagem de saídas indica que a página em questão apresenta problemas técnicos, conteúdo irrelevante ou que a mensagem não é compreendida ou não atrai o usuário.

Em um eCommerce, a situação mais desejada é que o usuário saia do site na página “Compra confirmada”, após efetuar uma transação. Se observarmos que os usuários saem de outras páginas, é possível que as informações fornecidas nessas páginas não sejam suficientes para ajudar seus usuários a concluir a ação desejada.

2. Qualidade da sessão:

Público> Comportamento> Qualidade da sessão

O Google Analytics avalia de 1 a 100 cada sessão de navegação de acordo com a proximidade do usuário de realizar uma transação ou outro objetivo previamente configurado. Este indicador é conhecido como qualidade da sessão.

O Analytics calcula esse indicador usando seu poder de análise preditiva e machine learning para identificar características especiais de sessões que terminam em uma transação. Com essas características identificadas, o Google Analytics determina em tempo real, uma classificação de 1 a 100 para cada sessão, dependendo das ações que o usuário executa em sua navegação.

Com este indicador, você pode criar e analisar segmentos de baixa qualidade (de 1 a 10) e muito alta qualidade (de 80 a 100) para encontrar oportunidades de melhoria nas fontes de tráfego, campanhas e conteúdo do site.

Os segmentos baseados na qualidade da sessão são uma ferramenta de análise poderosa para identificar as palavras-chave ou campanhas que atraem os usuários mais e menos valiosos para o site. Desta forma, o orçamento pode ser melhor alocado de cada campanha desde que seja conhecida a qualidade das sessões que cada uma delas gera.

Dados os exercícios preditivos e de machine learning que são realizados para obter este indicador, o Google Analytics só habilita a qualidade da sessão para lojas online que tenham pelo menos 1000 transações por mês. Uma vez que as 1.000 transações mensais tenham sido alcançadas, levará 30 dias de processamento para ser capaz de criar o modelo de qualidade das sessões.

3. Ponderação dos resultados

Aplica-se a todas as visualizações que envolvem sessões.

Este hack é muito simples de usar e cumpre o objetivo de organizar os dados de forma significativa, ponderando as classificações dos indicadores de acordo com o número de sessões.

Para ilustrar melhor esse recurso, vamos nos colocar no contexto. Imagine que você deseja classificar seus dados para descobrir qual das páginas tem a maior taxa de rejeição. Fazendo uma classificação simples (opção padrão do Google Analytics), você verá páginas com 100% de taxa de rejeição, mas com apenas 2 ou 3 visitas. Embora os dados estejam corretos, a base estatística baixa torna os dados pouco significativos para análise. Ao aplicar a classificação por peso, o Analytics classificará qualquer variável de porcentagem por seu próprio peso medido em sessões. Desta forma, os resultados serão sempre ordenados para mostrar uma fotografia mais precisa da classificação solicitada.

Classificação após aplicação de ponderação.

4. mail

Personalização de alertas de e-> Alertas personalizados> Gerenciar alertas personalizados.

Consultar os dados com frequência ajuda a aproveitar as oportunidades que surgem no dia a dia. No entanto, o monitoramento constante torna-se improdutivo quando você tem tantos indicadores, canais, campanhas e eventos no local. 

Para focar a atenção do analista no que é importante, o Analytics permite criar alertas por e-mail para diferentes variáveis ​​e eventos que ocorrem com os indicadores do site.

Ter alertas específicos enviados diretamente para o seu e-mail é uma grande ajuda para monitorar o desempenho das campanhas e do tráfego do site.

As opções de configuração são muito práticas e permitem criar alertas aplicando condições entre variáveis, dimensões e métricas de uma forma muito intuitiva.

5. Categorias de afinidade para conhecer seus usuários

Público> Interesses> Categorias de afinidade

Analytics não é apenas um grande repositório de variáveis, porcentagens e gráficos estatísticos. Por trás dos números estão características qualitativas dos usuários que podemos usar para conhecê-los mais e melhorar para eles.

Extrair dados das categorias de afinidade permitirá que você crie um perfil dos usuários que navegam no site com base em seus interesses, gostos e estilo de vida. 

 

O Analytics não leva em consideração apenas as ações do usuário em sua página. Toda a navegação que o usuário realiza em outras páginas é tomada como entrada para construir as categorias de afinidade e também para poder entender quais outras páginas e categorias os usuários que também visitam sua página da web visitam.

Com esses dados qualitativos disponíveis, você pode começar a fortalecer a segmentação de suas campanhas do Google e do Facebook. Da mesma forma, você pode ajustar a estratégia de conteúdo com base nos interesses mostrados por seus visitantes.

6. Tamanho do caminho de quantas interações seus usuários precisam para alcançar a conversão?

Conversões> Funil multicanal> Tamanho do caminho. 

A jornada do cliente não é linear. O cliente ou cliente potencial interage com diversos conteúdos antes de concluir uma compra. Esse recurso de não linearidade permite que os canais de marketing auxiliem uns aos outros para orientar o usuário até que a conversão seja alcançada. 

Cada usuário escolherá os canais para viajar, criará sua própria rota e também decidirá com quais pontos de contato interagir. Os pontos de contato que ocorrem no site são medidos pelo Analytics e, em seguida, organizados para análise de otimização na seção Tamanho do caminho.

Na primeira instância, o comprimento do caminho nos mostra o número de conversões que ocorreram em relação a quantas interações levaram para os usuários alcançarem aquele ponto transacional. Assim, podemos identificar se as conversões se acumulam em um determinado número de interações específicas.

Para aprofundar essa análise, é possível baixar os dados e criar uma média ponderada que nos informa quantos pontos de contato uma pessoa precisa converter, contando a primeira interação desde a primeira visita ao site.

A compreensão desses dados confirma um aspecto fundamental do marketing digital e do comércio eletrônico: as vendas não acontecem imediatamente, a maioria dos clientes potenciais se alimentam de informações e precisam de convicção antes de comprar.

7. Anotações para dar contexto aos gráficos

As anotações no Google Analytics são pequenas notas que você pode adicionar a relatórios para documentar ações realizadas em uma data específica.

As anotações são usadas para fornecer contexto de negócios aos dados concretos. Por exemplo, um pico de sessões em um dia específico pode ser consequência de uma campanha de email marketing de alcance máximo, na qual se buscou impactar o maior número de usuários ativos com um benefício de desconto. Adicionar uma anotação na data de início das filmagens desta campanha ajudará a explicar melhor as variações nas tendências.

Da mesma forma, é útil incluir anotações sobre as datas de lançamento de campanhas off-line, como comerciais de televisão, ativações BTL ou a abertura de uma nova loja física. O objetivo de usar anotações é incluir dados específicos de negócios no Analytics para fortalecer o contexto de estratégias de marketing contínuas.

Comentários finais

Como você pode ver, o Google Analytics pode fornecer informações além do conhecimento da taxa de conversão no comércio eletrônico. O comportamento online é um reflexo das necessidades das pessoas. Todo esforço feito para entender as pessoas e suas necessidades será recompensado em melhores campanhas e experiências de compra. Essa é a base para ter clientes felizes e recorrentes.