Palestra Métricas de sucesso para startups b2c

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Palestra ministrada no evento Business 2 Startups no dia 25/05/2013

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Palestra Métricas de sucesso para startups b2c

  1. 1. Métricas de sucesso para startups B2C
  2. 2. O que são Métricas
  3. 3. E as métricas? De onde vem?- Cada ferramenta irá fornecer um tipo demétrica, número, dado, ou informação.- Qual deveremos usar?- Devo coletar todas as métricas possíveis ou só as que meinteressam?- Qual métrica é necessária para calcular meus indicadores?- Qual ferramenta devo escolher para esta métrica?
  4. 4. As métricas nada mais são do que pistasque os usuários deixam...
  5. 5. Que tipos de pistas?
  6. 6. AdserversVocê vai precisar de métricas sobre as suas veiculações de mídia. Vai precisar de umAdserverMétricas/relatórios comuns:- Impressões- CTR (Click- Through , ou Taxa de clique)- VTR (View-Through, ou Viu mas não clicou)- Frequência- Etc...Exemplos- Doubleclick DFA/ DFP- MediaMind- Realmedia- Atlas
  7. 7. AdserversAplicações e usos•  Veiculação centralizada de campanhas peças•  Medição centraliza de performance de campanhas de mídia•  Análises de alcance e frequência de mídiaCuidados•  Algumas métricas exigem implementaçõesespecíficas como VTR, Conversões, Retargeting•  A operação da mídia envolve muitos detalhes(peças, criativos, clicktags , agendamentootimização, etc)Conte com o serviço de AdOperations dofornecedor, da agência ou de consultoriaespecializada
  8. 8. Painéis de Audiência e pesquisa de mídiaPara planejar sua mídia ou fazer um estudo competitivo deconcorrentes, você precisa dos dados de painéisMétricas/relatórios comuns:- Audiência única (pessoas) por site- Te m p o m é d i o p o r s i t e- Overlap/Afinidade entre sites- Perfil da audiência- Etc...Exemplos- Doubleclick AdPlanner- Ibope NetRatings- comScore MediaMetrix- Experian Hitwise- Google Insights for Search
  9. 9. Painéis de Audiência e pesquisa de mídiaAplicações e usos•  Planejamento de mídia•  Análise competitiva e benchmarking da concorrência•  Análise de audiência e inventárioCuidados•  Amostra e método de coleta dos dados devem ser levados emconta•  Audiências fragmentadas ou pequenas são incorretamenterepresentadas•  Ferramentas diferentes tem maneiras diferentes de agrupar esumarizar sites, portais e categorias, fique atento
  10. 10. Web AnalyticsMétricas/relatórios comuns:- Visitas, Pageviews , Visitantes- Tempo médio- Taxa de rejeição- Conversão / Engajamento- Multi-canais- Etc...  Exemplos- Google Analytics- Adobe Site Catalyst- IBM Coremetrics
  11. 11. Por onde passam os usuários ? (Análise de navegação)Que conteúdo consomem ? Que ações fazem no site? Onde clicam ?
  12. 12. E nos caminhos críticos? Como é o passo-a-passo dofunil de conversão?Em que passo há mais abandono? Para ondem vão após determinado passo?
  13. 13. O que os usuários buscam no seu site pode revelarmuito sobre o que ele espera do seu conteúdoQue 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?
  14. 14. A origem do usuário ajuda a entender e melhorarcampanhas e ações de marketing
  15. 15. Campanhas multicanaisO público que vem das redes sociais é mais qualificado que os provenientes de busca? Hásobreposição entre eles?Para entender melhor:http://youtu.be/Cz4yHOKE5j8
  16. 16. Web AnalyticsAplicações e usos•  Análise de resultados de sites e campanhas•  Mensuração de vendas e transações em sites de comércioeletrônico•  Navegação e consumo de conteúdoCuidados•  Qualidade dos dados depende de uma boa implementaçãotécnica•  Ferramentas diferentes tem tags e métodos diferentes decalcular usuários
  17. 17. Projeto sem métricas é como correrum rally sem navegador
  18. 18. Métricas são como o navegador
  19. 19. Um caminho guiado por dados
  20. 20. Mais dados não significamnecessariamente mais resultadosÉ preciso planejar e escolher bem as métricas
  21. 21. Albert Einstein“Nem tudo que importa pode ser medidoe nem tudo que pode ser medido importa”
  22. 22. Métricas erradas levam a conclusões erradas
  23. 23. Onde e quando entram as métricas?Etapas de um projeto interativo
  24. 24. Desde o primeiro planejamentoPlanejar a mensuração é essencial
  25. 25. Deixar para medir depois, já ficou tarde demais66% das empresas entrevistadas nãoimplementaram métricas a tempo emseus projetosFonte : Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011
  26. 26. Métricas são estratégicas e de responsabilidade dosgestores do negócio41% das empresas entrevistadasindicaram estagiários ou analistas comoos responsáveis pelas métricas de seussites ou campanhas- É preciso apoio dos superiores- Valorizar a área é investir em equipes sólidas e madurasFonte : Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011
  27. 27. Há muito que se investir em formaçãoFonte : Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 201154% dos profissionais de métricastem dificuldades para entender osdados gerados- É um assunto complexo- Educação e treinamento são essenciais para desenvolvimentode boas equipes- Mercado quente, poucos profissionais = oportunidade clarae turn-over alto
  28. 28. Antes de tudo precisamos chegar no coração do problema
  29. 29. Você realmente sabe qual o seu objetivo?- Qual a sua proposta de valor?- Quais são seus objetivos para isso?- Vender? Fidelizar? Atender?- Rentabilizar? Vender com qualidade?- Quais deles são indispensáveis?- E quais podemos dizer que são efeitoscolaterais ou consequências?
  30. 30. Agora que já sabemos para onde vamos,pergunte: Como?- Para fidelizar, criaremos promoções periódicas para cada perfil deconsumidor cadastrado.- Para aumentar meu ticket-médio, criarei triggers de cross-sell ou up-sellno site e por e-mail.- Para rentabilizar meu tráfego, negociarei inventário publicitáriodisponível em cada categoria.Qual a razão da minha ação?- Usuários retornantes serão identificado por cookies de retargeting everão promoções que realmente gostariam de aproveitar.- Usuários com dúvidas serão atendidos por vendedores especializados emcada categoriaO que espero que a maioria dos clientes façam?
  31. 31. Vamos definir os indicadores!- Que métrica ou cálculo pode me dizer que minhas açõesestão indo bem ou mal?- Posso compará-los com outras métricas ou indicadores?- Quais os níveis que espero para os meus indicadores?
  32. 32. Métricas combinadas transformam-seem indicadores de performance
  33. 33. Como assim? Indicadores?Médias•  Média de compras por cliente noperíodo•  Ticket-médio•  Te m p o m é d i o n o s i t e•  CPA•  % Novos Visitantes•  % Visitantes retornantes•  % Visitas que não encontram resultados•  % Clientes satisfeitos•  Taxa de conversão•  Índice de retorno•  Taxa de rejeição•  Taxa de abandonoIndicadores dizem, ou auxiliam adizer 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 conversãoIndicadores respondem às suas ações- Parei minha campanha de fidelizaçãomeu índice de retorno caiu?- Efetuei melhorias no detalhe do meuproduto a taxa de rejeição baixou?MédiasPercentuaisTaxas e razões
  34. 34. Como construir os indicadores?•  Receita total / total de transações•  Origem: back-office e/ou web analytics•  Total investido em mídia / total de transações originadas pela mídia•  Origem: back-office e/ou web analytics•  (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 queresponderampesquisa de satisfação) * 100•  Origem: Ferramenta de pesquisaTaxa de conversão•  (Total de conversões / total de visitas) * 100•  Origem: back-office + web analyticsTaxa 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 analyticsTicket médioCPA mídia% Visitantes retornantesClientes satisfeitosTaxa de conversãoTaxa de abandono de carrinho
  35. 35. 7 características para um bom KPI- 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-diaoperacional- Um KPI provê contexto, ou seja, não é apenas um número, mas simqualifica 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 açãoFonte: http :// www.slideshare.net / dennis.mortensen / the -difference -between -a-kpi-and -a-metric
  36. 36. Já existem vários KPIs padrões, mas criem osseus próprios de acordo com a sua necessidadeLeitura: The big book of KPIsDownload em: http://bit.ly/nUSrX9
  37. 37. Indicadores não excluem a inteligência!
  38. 38. Cuidado com as médiasTicketMédioR$1000,00=
  39. 39. As aparências (e as médias) enganam!Distribuição de frequência por valor de compra
  40. 40. Testesinsighttestedados
  41. 41. Qual banner obteve melhor resultado?
  42. 42. Qual banner obteve melhor resultado?
  43. 43. Não dá pra dizer que faltam ferramentas e que o custo é alto.- Web Analytics- Predictive- Surveys- Tag Managers- Dashboards- Retention Analysis- Mobile Analytics- Navigation panel- Search IntelligenceGRÁTISou com planos abaixo de US$50
  44. 44. Uso de métricas em segmentaçãoGêneroIdadeInteresse
  45. 45. Uso de métricas em segmentaçãoCom os dados acima, separei um perfil de Mulheres, 25-34 anos cominteresse em notícias entretenimento, tecnologia e culinária.Temos nesse caso, um alcance de 5.833.300 pessoas com esseperfil, quanto mais específico for o perfil, maior a taxa de acerto
  46. 46. Uso de métricas em segmentaçãoPara impactar essas pessoas usando o Google Adwords, basta criar umacampanha de remarketing e informar o pixel de remarketing para a Navegginiciar as marcações desses usuários.
  47. 47. ResultadosO resultado de ações como essa, podem chegar:• Taxa de conversão 25% a mais, sobre a média das demais• Custo por conversão 4,3 vezes menor do que o de campanhassem segmentação.• A taxa de conversão da campanha com segmentação de audiência podeser aproximadamente, 7,5 vezes maior do que a da ação semsegmentação.• A taxa de clique média (CTR) durante a ação com dadossegmentados, chega a ser 67% maior do que a campanha comretargeting e 150% maior do que aquela sem utilização de nenhumtipo de dados.
  48. 48. Perguntas?Obrigado!

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