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  • 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
  • 7. Estou subestimando o retorno do meu investimento em Busca Paga? Fernando Sibemberg
  • 8. Ok. Temos um problema de atribuição, mas qual o tamanho dele? 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
  • 13. Ok, mas porque 96% abandona o Check-out? Fernando Sibemberg
  • 14. Porque 92% desiste na hora de pagar? E se eu oferecer mais métodos de pagamento? E se eu mostrar o valor do frete antes? 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
  • 22. Coleta de dados Processamento e Modelagem Análise Decisão Inteligência Fernando Sibemberg
  • 23. “The value of an idea lies in the using of it.” Thomas A. Edison Fernando Sibemberg

Notas do Editor

  1. Esse é o relatório padrão de comportamento. Mas ele pode gerar mais dúvidas do que respostas.
  2. 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;
  3. Também pode-se fazer análises de palavras-chave aqui: https://support.google.com/analytics/answer/1192307?hl=pt-BR&ref_topic=1191164
  4. Motivo: só descubro aqui o valor do meu frete e que só posso pagar no cartão de crédito.
  5. Se eu olhar só pra média, a temperatura está agradável; Tem produtos que vão estar muito acima da média e outros muito abaixo.
  6. 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
  7. Apesar da busca interna no site gerar maior CTR, as pessoas estão chegando nesse produto pela lista “Category”
  8. 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?!
  9. Não adianta fazer análises da NASA se não for tomada nenhuma decisão com base nela!