Planejamento e Processo de <br />WebAnalytics<br />
RafaelComin.com.br<br />Google Adversiting Professional<br />Consultor Marketing Digital<br />twitter.com/rafaelcomin<br />
“A boa estratégia realmente requer métricas sob medida.” <br />Michael Porter<br />
Modelo Estratégico de Michael Porter<br /><ul><li>Rivalidade entre concorrentes
Poder de barganha dos clientes
Poder de barganha dos fornecedores
Ameaça de novos entrantes
Ameaça de produtos substitutos</li></li></ul><li>Onde Estão as Informações?<br />Mídia Interativa<br />Buscadores<br />Mar...
“Tome decisões baseadas em DADOS, não em suposições.” <br />Steve Jobs<br />
Principais Erros<br /><ul><li>   Falta de processo ou metodologia
  Não estabelecer os KPI’s necessários
  Excesso de dados a serem analisados
  Identificar e priorizar as oportunidades
  Não valorar o impacto das mudanças
  Não integrar os dados
  Tentar iniciar o trabalho completo</li></li></ul><li>Planejamento Web Analytics<br /><ul><li>   Atingir os objetivos est...
  Evitar retrabalho = perda de R$
  Minimizar riscos e custos
  Levantamento de todas as informações necessárias do que será medido e analisado
  Quem são os responsáveis por cada informação?
  Qual a sua granularidade?
   Qual a frequência (diária, semanal, quinzenal)?</li></li></ul><li>Planejamento Web Analytics<br />
Objetivos<br /><ul><li>   Qual objetivos a empresa quer alcançar?
  Como alcançá-los?
  Quais as métricas para medir o sucesso ou fracasso?
  Analisar o tipo de negócio on-line.
  e-Commerce? vendas
  Site de conteúdo? profundidade, permanência
  Blog? fidelidade, comentários
  Site de suporte ao cliente? rapidez nas respostas</li></li></ul><li>Sub-Objetivos<br /><ul><li>   Quebrar os objetivos e...
  Deverá ser validado em todas as áreas responsáveis
  Exemplo: e-Commerce
Objetivo: Gerar Vendas
Sub-Objetivo:Levar os visitantes á área de venda/checkout
Atividades:
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

Web Analytics - Planejamento e Processo

1.469 visualizações

Publicada em

Aula ministrada na Faculdade IMED de Passo Fundo no curso de Sistemas de Informação sobre planejamento e processo da Web Analytics.

Publicada em: Negócios
0 comentários
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
1.469
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
2
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
47
Comentários
0
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

Web Analytics - Planejamento e Processo

  1. 1. Planejamento e Processo de <br />WebAnalytics<br />
  2. 2. RafaelComin.com.br<br />Google Adversiting Professional<br />Consultor Marketing Digital<br />twitter.com/rafaelcomin<br />
  3. 3. “A boa estratégia realmente requer métricas sob medida.” <br />Michael Porter<br />
  4. 4. Modelo Estratégico de Michael Porter<br /><ul><li>Rivalidade entre concorrentes
  5. 5. Poder de barganha dos clientes
  6. 6. Poder de barganha dos fornecedores
  7. 7. Ameaça de novos entrantes
  8. 8. Ameaça de produtos substitutos</li></li></ul><li>Onde Estão as Informações?<br />Mídia Interativa<br />Buscadores<br />Marketing Direto<br />Mídia Off-Line<br />Engajamento<br />Mídia Online<br />
  9. 9. “Tome decisões baseadas em DADOS, não em suposições.” <br />Steve Jobs<br />
  10. 10. Principais Erros<br /><ul><li> Falta de processo ou metodologia
  11. 11. Não estabelecer os KPI’s necessários
  12. 12. Excesso de dados a serem analisados
  13. 13. Identificar e priorizar as oportunidades
  14. 14. Não valorar o impacto das mudanças
  15. 15. Não integrar os dados
  16. 16. Tentar iniciar o trabalho completo</li></li></ul><li>Planejamento Web Analytics<br /><ul><li> Atingir os objetivos estratégicos estipulados
  17. 17. Evitar retrabalho = perda de R$
  18. 18. Minimizar riscos e custos
  19. 19. Levantamento de todas as informações necessárias do que será medido e analisado
  20. 20. Quem são os responsáveis por cada informação?
  21. 21. Qual a sua granularidade?
  22. 22. Qual a frequência (diária, semanal, quinzenal)?</li></li></ul><li>Planejamento Web Analytics<br />
  23. 23. Objetivos<br /><ul><li> Qual objetivos a empresa quer alcançar?
  24. 24. Como alcançá-los?
  25. 25. Quais as métricas para medir o sucesso ou fracasso?
  26. 26. Analisar o tipo de negócio on-line.
  27. 27. e-Commerce? vendas
  28. 28. Site de conteúdo? profundidade, permanência
  29. 29. Blog? fidelidade, comentários
  30. 30. Site de suporte ao cliente? rapidez nas respostas</li></li></ul><li>Sub-Objetivos<br /><ul><li> Quebrar os objetivos em sub-objetivos
  31. 31. Deverá ser validado em todas as áreas responsáveis
  32. 32. Exemplo: e-Commerce
  33. 33. Objetivo: Gerar Vendas
  34. 34. Sub-Objetivo:Levar os visitantes á área de venda/checkout
  35. 35. Atividades:
  36. 36. Prover informações sobre os produtos
  37. 37. Estimular o visitante colocar o produto no carrinho de compras
  38. 38. Fazer o registro do visitante
  39. 39. Levar o visitante ao checkout</li></li></ul><li>Responsáveis<br /><ul><li> Identificar quem é o responsável por receber a análise
  40. 40. Exemplo: e-Commerce
  41. 41. Objetivo: Gerar Vendas
  42. 42. Sub-Objetivo:Levar os visitantes á área de venda/checkout
  43. 43. Atividades:
  44. 44. Prover informações sobre os produtos
  45. 45. Estimular o visitante colocar o produto no carrinho de compras
  46. 46. Fazer o registro do visitante
  47. 47. Levar o visitante ao checkout
  48. 48. Responsável:Gerente e-Commerce
  49. 49. Periodicidade:diária</li></li></ul><li>Definir KPI’s<br /><ul><li>Key Performance Indicators – Indicadores Chave de Desempenho
  50. 50. Exemplo: e-Commerce
  51. 51. Objetivo: Gerar Vendas
  52. 52. Sub-Objetivo:Levar os visitantes á área de venda/checkout
  53. 53. Atividades:
  54. 54. Prover informações sobre os produtos: Visitantes com mais de 60 segundos de visita ou a média de páginas vistas por visitante, nesta hora que queremos entender se os produtos atraem
  55. 55. Estimular o visitante colocar o produto no carrinho de compras: Análise de desistência da compra
  56. 56. Fazer o registro do visitante: Pode-se analisar esta conversão com as informações de registros/visitas totais</li></li></ul><li>Definir KPI’s<br /><ul><li>Key Performance Indicators – Indicadores Chave de Desempenho
  57. 57. Exemplo: e-Commerce
  58. 58. Objetivo: Gerar Vendas
  59. 59. Sub-Objetivo:Levar os visitantes á área de venda/checkout
  60. 60. Atividades:
  61. 61. Levar o visitante ao checkout: Taxa de conversão de venda por visita, a taxa de conversão de registros por vendas, e o valor médio de pedido
  62. 62. Responsável:Gerente e-Commerce
  63. 63. Periodicidade:diária</li></li></ul><li>Definir KPI’s<br />
  64. 64. Definir Clusters<br /><ul><li> Segmentação: dividir os clientes em grupos com características semelhantes
  65. 65. A divisão poderá ser feita de várias formas
  66. 66. Conversar com a equipe de marketing para entender quem são os clientes
  67. 67. A segmentação também poderá ser feita através de atividades ou padrões de navegação dos visitantes
  68. 68. Importante definir quais os objetivos de cada cluster em relação ao site, assim ficará fácil definir as métricas</li></li></ul><li>Definir Funis<br /><ul><li> Compreender o caminho que o visitante deverá seguir para efetuar, por exemplo, uma compra/cadastro
  69. 69. Identificar quantos usuários entram em cada passo e quantos realmente passam para o passo seguinte
  70. 70. Analisar o percentual de desistência
  71. 71. Revisar processos
  72. 72. Eliminar erros</li></li></ul><li>Outras Informações Importantes<br /><ul><li> Quais os IP’s utilizados pela empresa
  73. 73. Quais domínios e sub-domínios que possuímos
  74. 74. Tipo de programação que o cliente usa no site?
  75. 75. Criar a tabela de conversões de códigos</li></li></ul><li>Ferramentas Web Analytics<br />
  76. 76. Identificando os Objetivos<br />Preciso começar a analisar meus resultados e iniciar a cultura de análise e otimização nos meus sites e campanhas<br />Minhas necessidades de análise são bem específicas, preciso integrar dados de outros sistemas de CRM, ERP, Vendas e ir direto ao ponto<br />Não posso correr o risco de ter os dados fora da minha empresa, preciso armazenar meus dados nos meus próprios servidores<br />
  77. 77. Processo Antigo de Escolha byAvinash<br />Reúna todas as exigências do negócio (objetivos, estratégias, KPIs, relatórios, cronograma dos relatórios, etc...)<br />Reúna todas as exigências técnicas (arquitetura do site, servidores, scripts, páginas, necessidades da TI, etc...)<br />Certifique-se de que qualquer pessoa que poderia precisar de qualquer tipo de acesso para qualquer tipo de dados da web seja conectada (dentro e fora da empresa) e que suas necessidades sejam documentadas<br />
  78. 78. Processo Antigo de Escolha byAvinash<br />Coloque todas as informações anteriores em uma solicitação de proposta (RFP). Adicione a estabilidade financeira do fornecedor, referências, e assim sucessivamente às exigências<br />Envie RFPs para muitos fornecedores e defina um cronograma de resposta agressivo<br />Receba as RFPs<br />
  79. 79. Processo Antigo de Escolha byAvinash<br />A partir delas, elimine as “insignificâncias” com base na interpretação do mercado, beleza e detalhes das RFPs<br />Através de um comitê respeitado de representantes com funções cruzadas de sua empresa, selecione o fornecedor que satisfaça as exigências<br />Implemente a solução e comemore<br />
  80. 80. Processo Atual de Escolha byAvinash<br />Defina o patrão/chefe/boss/cacique do projeto<br />Implementeumasolução rápida de Web Analytics<br /><ul><li>Dados web log(Lyris: www.Lyris.com)
  81. 81. Dados de tag da página (GA: www.Google.com.br/Analytics)
  82. 82. Dados básicos: (StatCounter: www.StatCounter.com)</li></li></ul><li>Processo Atual de Escolha byAvinash<br />Comece a usar relatórios simples e inicie o processo de criação de um público inteligente para sua empresa<br /><ul><li>Envie por e-mail relatórios básicos
  83. 83. Depois de uma semana, faça uma reunião pessoalmente para obter o feedback e as perguntas
  84. 84. Crie uma segunda revisão dos relatórios
  85. 85. Uma semana depois, peça o feedback pessoalmente novamente </li></li></ul><li>Processo Atual de Escolha byAvinash<br />Ensine a si mesmo os limites do Web Analytics, tag, número não coincidentes, necessidades de refazer a arquitetura/URLs/cookies das informações de seu website<br /><ul><li>Faça uma lista de todos os problemas e as perguntas não respondidas
  86. 86. Priorize os problemas e quantifique seus efeitos no negócio</li></li></ul><li>Processo Atual de Escolha byAvinash<br />Cruze os dedos e comece<br /><ul><li>Associe-se a TI ou equipe técnica do website para produzir as correções necessárias para ter seu website soltando dados
  87. 87. Dê continuidade aos relatórios, mantenha o processo de aprendizagem em marcha rápida e de aperfeiçoar os relatórios e a análise quando novos dados ficarem disponíveis
  88. 88. Aumente lentamente seu círculo de usuários dos dados
  89. 89. PS: Etapa mais demorada do processo</li></li></ul><li>Processo Atual de Escolha byAvinash<br />Faça uma auto-revisão crítica honesta e profunda de seu progresso<br /><ul><li>Conheça realmente todas as necessidades que precisam ser atendidas na sua organização
  90. 90. Se as ferramentas testadas nas etapas anteriores não satisfazerem suas necessidades vá à procura de um fornecedor
  91. 91. POC (Prova Real do Conceito) </li></li></ul><li>Resultados Obtidos<br />TI: Eles aprendem que é comum/fácil implementar uma ferramenta Web Analytics – para a opção da tag Java Script: copie, cole, grave, pronto.<br />Desenvolvedores do website: Eles aprendem todas as pequenas coisas necessárias para fornecer dados que são críticos para o negócio tomar uma ação – os parâmetros a serem acrescentados às URLs, os nomes das páginas a serem atualizadas, os links duplicados nas páginas a serem cobertos para que você possa monitorá-los, etc... <br />
  92. 92. Resultados Obtidos<br />Criadores de Relatórios: Eles aprendem que o Web Analytics é menos escrita de relatórios e mais análise, e que esse processo recomendado teria sido um exercício conveniente para eles evoluírem para o próximo nível.<br />Analistas WEB: Eles aprenderão que podem usar qualquer ferramenta para encontrar uma resposta porque são analistas.<br />
  93. 93. Resultados Obtidos<br />Profissionais de Marketing: Mágica não existe. Prudência tem que ser colocada nas campanhas, e a coordenação com os desenvolvedores e analistas do website é requerida antes do lançamento para que os diversos fatores possam ser controlados depois do início. E não, a ferramenta Web Analytics não fará café para eles todos os dias, nem uma massagem.<br />
  94. 94. Resultados Obtidos<br />Chefes no negócio: Eles aprendem a fazer uma avaliação verdadeira, caso seus funcionários tenham as habilidades certas e caso tenham lacunas maiores em seus processos. Eles aprendem que o custo verdadeiro de Web Analytics não são as ferramentas, são as pessoas.<br />
  95. 95. Escolhendo a Ferramenta Ideal<br />Leituras recomendadas:<br />“Ferramentas e Métricas: Tipos e Usos” Leonardo Naressi<br />http://migre.me/1jwbe<br />“Como Contratar Um Fornecedor de Web Analytics” <br /> Gustavo Loureiro <br /> http://migre.me/1jwAF<br />
  96. 96. Bibliografia<br />
  97. 97. Dúvidas???<br />@rafaelcomin<br />formspring.me/rafaelcomin<br />

×