Web Analytics       XUser Experience       1
O QUÊ?    XPOR QUÊ?    2
Negócios - O quê importa?A - AQUISIÇÃO - 1000/MÊSA - ATIVAÇÃO - 100/MÊSR - RETENÇÃO - 50/MÊSR - RECOMENDAÇÃO - 500/RECS MÊ...
WA - IndicadoresA - AQUISIÇÃO - VISITASA - ENGAJAMENTO - PÁGINAS POR USUÁRIOR - RETENÇÃO - NEW VS RETURNINGR - RECOMENDAÇÃ...
WA - O QUE VOCÊ VÊ:- TAREFAS REALIZADAS;- INDÍCIOS DE PERFIS DE USUÁRIOS;- % DE SUCESSO NAS TAREFAS;- % DE FRACASSO NAS TA...
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WA - O QUE VOCÊ NÃO VÊ:- PERFIS DE USUÁRIOS;- CAUSAS DE SUCESSO;- CAUSAS DE FRACASSO;                 8
WA x UX          9
WA x UX   Web Analytics       User Experience  Comportamentos           Atitudes    Quantitativo          Qualitativo     ...
WA x UX   Web Analytics       User Experience  Comportamentos           Atitudes    Quantitativo          Qualitativo     ...
WA x UX   Web Analytics       User Experience  Comportamentos           Atitudes    Quantitativo          Qualitativo     ...
WA x UX   Web Analytics       User Experience  Comportamentos           Atitudes    Quantitativo          Qualitativo     ...
WA x UX   Web Analytics       User Experience  Comportamentos           Atitudes    Quantitativo          Qualitativo     ...
WA x UX   Web Analytics       User Experience  Comportamentos           Atitudes    Quantitativo          Qualitativo     ...
Usando os dados de WApara UX:Analise em busca detendências, padrões epontos fora da curva.explore!
Usando os dados de UXpara WA:Meça a variação demudanças. Faça Testes.Benchmark.
TRUQUES E DEMOS#1) METAS FTW!!(EXEMPLO FUNIL!)#2) SEGMENTAR PARA COMPARAR!(IPHONE VS ANDROID)#3) MINERANDO BUSCAS PARA IDE...
Tudo pode e deve sermedido.            13
Ou você vai querercontinuar dizendo que temum “palpite”?            14
Obrigado@dttg           15
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WebAnalytics vs UX

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  • É uma simplificação, talvez até grotesca, mas acho que explica bem o que quero dizer\n
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  • basicamente é isso. Esta é a diferença que quero mostrar, para propor uma maneira de trabalhar junto.\n
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  • basicamente é isso. Esta é a diferença que quero mostrar, para propor uma maneira de trabalhar junto.\n
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  • DADOS SAO UMA ARMA PARA INFLUENCIAR E DECIDIR\n
  • provocação\n
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  • WebAnalytics vs UX

    1. 1. Web Analytics XUser Experience 1
    2. 2. O QUÊ? XPOR QUÊ? 2
    3. 3. Negócios - O quê importa?A - AQUISIÇÃO - 1000/MÊSA - ATIVAÇÃO - 100/MÊSR - RETENÇÃO - 50/MÊSR - RECOMENDAÇÃO - 500/RECS MÊSR - RECEITA - R$1/USUÁRIO AT./MÊS*! GERAR INDICADORES 3
    4. 4. WA - IndicadoresA - AQUISIÇÃO - VISITASA - ENGAJAMENTO - PÁGINAS POR USUÁRIOR - RETENÇÃO - NEW VS RETURNINGR - RECOMENDAÇÃO - ORIGENS DE TRÁFEGOR - RECEITA - METAS CUMPRIDAS 4
    5. 5. WA - O QUE VOCÊ VÊ:- TAREFAS REALIZADAS;- INDÍCIOS DE PERFIS DE USUÁRIOS;- % DE SUCESSO NAS TAREFAS;- % DE FRACASSO NAS TAREFAS; 5
    6. 6. 6
    7. 7. 7
    8. 8. WA - O QUE VOCÊ NÃO VÊ:- PERFIS DE USUÁRIOS;- CAUSAS DE SUCESSO;- CAUSAS DE FRACASSO; 8
    9. 9. WA x UX 9
    10. 10. WA x UX Web Analytics User Experience Comportamentos Atitudes Quantitativo Qualitativo Objetivo Subjetivo Alto Volume Alto Envolvimento O QUÊ? POR QUÊ? 9
    11. 11. WA x UX Web Analytics User Experience Comportamentos Atitudes Quantitativo Qualitativo Objetivo Subjetivo Alto Volume Alto Envolvimento O QUÊ? POR QUÊ? 9
    12. 12. WA x UX Web Analytics User Experience Comportamentos Atitudes Quantitativo Qualitativo Objetivo Subjetivo Alto Volume Alto Envolvimento O QUÊ? POR QUÊ? 9
    13. 13. WA x UX Web Analytics User Experience Comportamentos Atitudes Quantitativo Qualitativo Objetivo Subjetivo Alto Volume Alto Envolvimento O QUÊ? POR QUÊ? 9
    14. 14. WA x UX Web Analytics User Experience Comportamentos Atitudes Quantitativo Qualitativo Objetivo Subjetivo Alto Volume Alto Envolvimento O QUÊ? POR QUÊ? 9
    15. 15. WA x UX Web Analytics User Experience Comportamentos Atitudes Quantitativo Qualitativo Objetivo Subjetivo Alto Volume Alto Envolvimento O QUÊ? POR QUÊ? 9
    16. 16. Usando os dados de WApara UX:Analise em busca detendências, padrões epontos fora da curva.explore!
    17. 17. Usando os dados de UXpara WA:Meça a variação demudanças. Faça Testes.Benchmark.
    18. 18. TRUQUES E DEMOS#1) METAS FTW!!(EXEMPLO FUNIL!)#2) SEGMENTAR PARA COMPARAR!(IPHONE VS ANDROID)#3) MINERANDO BUSCAS PARA IDENTIFICAR“PERSONAS” 12
    19. 19. Tudo pode e deve sermedido. 13
    20. 20. Ou você vai querercontinuar dizendo que temum “palpite”? 14
    21. 21. Obrigado@dttg 15

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