Fernando Sibemberg - Digital Intelligence Manager, Whirlpool falou sobre Analytics acionável no Congresso Ads & Performance 2019.
Saiba mais em https://eventos.ecommercebrasil.com.br/congresso-ads-performance/.
Congresso Grocery & Drinks | Transformando o e-commerce alimentar por meio do...
[Congresso Ads & Performance] Analytics acionável - Enhanced e-commerce e atribuição, da implementação à análise
1. Fernando Sibemberg | Digital Intelligence Manager - Whirlpool
Analytics acionável - Enhanced e-commerce e atribuição, da
implementação à análiseFernando
Sibemberg
2. “Tell me how you measure me,
and I will tell you how I will behave”
Eliyahu M. Goldratt
KPI Objetivo
Fernando
Sibemberg
3. 1. Quem é meu público?
2. Como chega no meu site?
3. Quando acessa meu site?
4. O que faz no meu site?
5. O quanto meu site vende?
Perguntas Ecommerce
Fernando
Sibemberg
5. Qual é minha
fonte de tráfego
que gera maior
conversão e
receita?
Ok, mas como as
vendas são atribuídas
às fontes de tráfego?
Eu otimizo a mídia
dos meus parceiros
por CPA?
Fernando
Sibemberg
6. Modelos de Atribuição
Referral Social Organic Search Direct $ 100
Direct
$ 100
Organic
Search
$ 100
Referral
$ 100
R S O D
$25
$25
$25
$25
R S O D
$5
$15
$25
$55
R S O D
$40
$10
$10
$40
Fernando
Sibemberg
9. 32% das
conversões
levaram mais de
30 dias entre a
primeira interação
e a compra!
Em 61% dos casos,
ocorreram mais de
uma interação...
...e a venda está
atribuída apenas
ao último clique
não-direto
Fernando
Sibemberg
10. Porque aqui tem
967K e no
relatório de
Aquisição tem
1,03M atribuído
à Referral, se o
modelo é o
mesmo?
Fernando
Sibemberg
12. Dados da Transação
• id
• affiliation
• revenue
• shipping
• tax
Ecommerce Enhanced Ecommerce
Dados dos Itens
• id
• name
• sku
• category
• price
• quantity
Dados das Impressões
• id
• name
• brand
• category
• list
• position
• variant
• price
Dados do Produto
• id
• name
• category
• price
• quantity
• brand
• variant
• coupon
• position
Dados das Promoções
• id
• name
• creative
• position
Dados de Ações
• id
• affiliation
• revenue
• shipping
• tax
• coupon
• list
• step
• option
Ações
• click
• detail
• add
• remove
• checkout
• checkout_option
• purchase
• refund
• promo_click
Ok, mas pra que enviar mais
todos estes dados pro GA?
Fernando
Sibemberg
16. Legal, mas eu já vejo
essa informação na
minha plataforma de
E-commerce
Porque estão
adicionando ao
carrinho, mas não
estão comprando?
Fernando
Sibemberg
17. O Frete é
muito alto pra
um adesivo?
Porque ele é
tão mostrado
nas listas de
produtos?
Fernando
Sibemberg
18. As pessoas estão
com interesse nesses
itens da lista. Quem
sabe eu mostro eles
mais pra cima?
Fernando
Sibemberg
19. Dar mais visibilidade
para o modal de
“Produtos
Relacionados”?
Porque tem tanta
gente desistindo no
check-out?
O meu algoritmo de
recomendação está
funcionando bem?
Fernando
Sibemberg
Esse é o relatório padrão de comportamento.
Mas ele pode gerar mais dúvidas do que respostas.
Last Click – Anúncios focados no fim do funil / Jornadas que não tem muito momento de consideração;
LCND – Comparativo, por ser o padrão / considera que os diretos já foram impactados antes;
First Click – Campanhas de reconhecimento do produto / Primeiro contato do cliente com a marca;
Linear – Campanhas para manter contato com o cliente / Todos os pontos de contato igualmente importantes;
Time Decay – Ciclo de vendas com uma breve fase de consideração / Meia-vida de 7 dias / Campanhas promocionais de 1 ou 2 dias;
Position-based – Valoriza mais quem apresentou a marca e quem trouxe pela última vez pra compra;
Também pode-se fazer análises de palavras-chave aqui: https://support.google.com/analytics/answer/1192307?hl=pt-BR&ref_topic=1191164
Motivo: só descubro aqui o valor do meu frete e que só posso pagar no cartão de crédito.
Se eu olhar só pra média, a temperatura está agradável;
Tem produtos que vão estar muito acima da média e outros muito abaixo.
Stickers:
Tem uma alta taxa de adições ao carrinho;
Mas as pessoas desistem e não compram (o frete tá caro?)
Ele também é um produto que aparece em muitas listas (bastante promocionado) e tem uma taxa baixa de Lista > Detalhe do produto
Apesar da busca interna no site gerar maior CTR, as pessoas estão chegando nesse produto pela lista “Category”
4 lojas x ~500 SKUs x 3 devices x 10 fontes de tráfego =~60k
Se adicionar, então outras variáveis, como região, sexo, idade, interesse, sistema operacional, browser, dispositivo, e tempo, viram infinitas combinações
Como analisar isso tudo? Pra onde olhar?!
Não adianta fazer análises da NASA se não for tomada nenhuma decisão com base nela!