No Marketing Digital a análise de métricas é primordial e guia todas as tomadas de decisão. Ter acesso aos dados, transformá-los em informação e, por fim, ter conhecimento suficiente para tomar decisões, é imprescindível para se ter sucesso em uma estratégia de marketing.
As métricas estão em todos os lugares e dependemos delas para tomar decisões diariamente. Pense no quanto seria difícil dirigir um carro sem velocímetro, ou no quanto seria frustrante não saber o nível de carga da bateria do seu smartphone.
Da mesma forma que pisamos no freio quando o velocímetro nos mostra que estamos além da velocidade permitida, nós também “freamos” uma campanha de Google Ads quando vemos que não gera o resultado esperado.
As métricas de sucesso
Muitas empresas se perdem em análises de métricas sem antes estipular quais são as métricas de sucesso. Um exemplo é a quantidade de curtidas e compartilhamentos nas redes sociais. Essas métricas não necessariamente significam que o seu negócio está indo bem.
Vamos a um exemplo prático. Se, ao analisar as métricas de aquisição (origem do tráfego de visitantes), você perceber que o tráfego que vem de campanhas de e-mail marketing está vendendo mais do que o tráfego do Facebook Ads, você passa a entender que a qualidade do tráfego é melhor do que a quantidade. Aprofundando mais, se ao observar o tráfego proveniente de e-mail marketing, você perceber que os e-mails com conteúdos mais utilitários, disparados pelas manhãs, geram mais aberturas e cliques, em comparação com conteúdos institucionais disparados pelas tardes, você já começa a associar sucesso às suas métricas.
Ter clareza de quais são suas métricas de sucesso é o primeiro passo para tomar decisões assertivas. Cada negócio deve entender quais são as suas. Milhares de seguidores, curtidas e compartilhamentos em uma página no Facebook, por exemplo, podem não ser as melhores métricas para o sucesso do seu negócio.
Testes A/B
Os testes A/B são bastante praticados no marketing digital e servem para identificar qual solução funcionaria melhor em uma situação específica. Por exemplo, em um e-commerce, a cor e a chamada de um botão de compra, o estilo de um menu ou a fonte usada no preço de um produto, influenciam diretamente nas vendas. Dessa forma, os testes A/B permitem que você ative diferentes versões do elemento que você está em dúvida, como, por exemplo, a cor de um mesmo botão e, através da análise das métricas de cliques, você identifica na prática qual é a cor mais eficiente para atrair cliques.
Ferramentas de análise de métricas
A análise de métricas pressupõe a necessidade de coleta de dados. Existem variadas opções de softwares (web analytics) que coletam dados de tudo, principalmente aquilo que você configurá-lo para coletar. A ferramenta mais famosa é o Google Analytics, amplamente utilizada por ser gratuita e pronta para analisar tráfego de websites e aplicativos.
Com o Google Analytics é possível registrar o perfil e o comportamento de quem visita seu website. Para um e-commerce, por exemplo, é possível ter inúmeros insights sobre o comportamento de quem compra, identificando dispositivos de acesso, origem da navegação, páginas navegadas, tempo de permanência, produtos comprados, dentre outros dados.
O Google também oferece o Google Analytics 360, uma versão paga e voltada para websites e aplicações com um tráfego muito alto de visitantes e com necessidades de medições mais precisas e personalizadas. A IBM e a Adobe são também importantes players que fornecem ferramentas de web analytics, mas ambos não possuem versões gratuitas.
Big Data
Um estudo feito pela multinacional IDC, especializada em inteligência de mercado, estimou que a quantidade de dados armazenados em data centers está dobrando a cada dois anos. Ao final de 2016 já serão cerca de 10 trilhões de gigabytes armazenados e esse número deve chegar a 40 trilhões de gigabytes até 2020.
Diante desse oceano de dados, grandes empresas de tecnologia têm enfrentado o desafio de desenvolver novas técnicas de processamento e análise de enormes quantidades de dados. Apesar do volume, pouco dos dados armazenados mundo afora é analisado e transformado em informação útil, e esse é o grande desafio.
O conceito de Big Data surgiu quando as empresas que coletam grande quantidades de dados passaram a analisar esses dados e tomar decisões importantes para o seu negócio.
As empresas de cartões de crédito, por exemplo, ao analisar milhões de compras, têm insights que ajudam na descoberta de ações de fraude. Elas mapeiam os padrões no comportamento de compra das pessoas e impedem transações que fujam desses padrões. Isso ajuda na segurança das transações financeiras, reduzindo os riscos e também as taxas. Um insight como esses só seria possível com a análise de muitos dados. O Big Data tem se tornado um conceito valioso, apontando tendências sobre como e porque as grandes empresas precisam analisar os dados que recolhem e elevando a um novo patamar a importância da análise de métricas.
Você já tem sua própria análise de métricas?
Se você tem um website, ou um aplicativo, configure o Google Analytics e começe já a mensurar os seus resultados. Isso vai ajudar muito na hora de entender quem são, de onde vem, quando e o que os visitantes fazem em seu espaço.
Experimente também cruzar informações, principalmente se você tiver anúncios pagos, conteúdos próprios, e-mail marketing e presença ativa nas redes sociais.
Analisar cuidadosamente as métricas e entendê-las profundamente pode trazer decisões que agregam economia e eficiência ao seu negócio.
Ter sempre um mind-set voltado para análise de métricas é também uma cultura de otimização do tempo. Quanto mais você conseguir medir os resultados do seu esforço, mais proveitoso será o tempo dedicado às ações de marketing digital.
