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Carregado porRuy Carneiro
Olho SEO 2012
O documento resume a história do web analytics desde os anos 1990, quando os primeiros sistemas de coleta de dados de tráfego da web foram desenvolvidos. Também discute as principais empresas de web analytics atuais como Adobe, IBM e ferramentas gratuitas como Google Analytics. Por fim, aborda os processos e métodos de análise de dados para melhorar o desempenho de sites e campanhas online.
Olho SEO 2012
- 1. WEB ANALYTICS Maio/2012 @ruycarneiro
- 2. História do WebAnalytics 1999 – coleta de dados de 2010 – IBM compra Campanha Coremetrics e Unica 1999 – coleta de dados de 2009 – Adobe compra eCommence Omniture 1997– 1o WA com tag 2007 – Unica compra nas páginas Sane (NetInsight 2006 – GA 1o WA de tag 1995 – Analog 1o WA gratuito gratuito 2006 – WebSide Story 1995 – Log no formato compra Visual Science SQL 2005 – Google compra Jun/93 – GetSites – Urchin Honolulu College
- 3. Além do WebAnalytics Adobe Digital Marketing Suite IBM Enterprise Mkt Mgt – Adobe Social Analytics – Coremetrics Ent. Analytics – Adobe Mobile Solution – Coremetrics Lifecycle – Adobe Insight – Coremetrics Multichannel – Adobe Search Center – Coremetrics Social Analytics – Adobe Audience Manager – Coremetrics Web Analytics – Adobe Audience Research – Unica NetInsight – Merchandising – Unica Mkt Operation – Recommendation – Coremetrics Adtarget – Test & Target – Coremetrics Intelligent Offer – Adobe Discover – Coremetrics Search Mkt – Adobe SiteCatalyst – Cooremetrics Live Mail – Survey – Unica Campaing – Genesis – Unica Customer Insight – Tag Management – Unica Predictive Insight
- 4. BI Agência XBI Empresa • Agências • Empresas • Foco em publicidade; • Foco no ROI; • Análise de pós-clique; • Análise de processos de melhoria; • Apoio ao Marketing. • Análise de comportamento; • Análise de valor; • Estratégia - Apoio a decisão.
- 5. Atividades • Entendimento dasnecessidades dos clientes; • Implementação da ferramenta e integração de serviços; • Análise de resultados; • KPI’s; • Análises métricas, navegação, processos, etc; • Análises estatísticas, pesquisas, etc; • Análises estatísticas de melhorias e testes A/B e Multivariável; • Recomendações. • Estratégia campanha • Melhorias no site • Auxilio na estratégia corporativa
- 6. Profissional • Áreas dasmais diversas: • TI, Administração, Marketing, Estatística, Sociologia, An tropologia, entre várias outras; • Experiência na área digital e com ferramentas de Analytics e pacote Office; • Conhecimento em softwares estatísticos, SQL, pesquisas de painel e linguagem de programação web; • Comunicação verbal e escrita, negociação, organizado e saber cumprir metas e prazos; • Ser ético, saber ouvir, trabalhar em grupo, gostar de
- 7. Além das Métricas Planejamento Implementação Ciclo WA • Necessidade de • Levantamento do • Coleta de Dados informação cenário atual • Análise das • Identificação dos • Definição do tipo de informações objetivos coleta de dados • Testes e pesquisas • Definição das • Criação do guia de • Implementar métricas implementação melhorias • Responsáveis • Customizações • Medição dos • Pontos de resultados Conversão • Repetição do ciclo • Criação dos KPI´s • Criação dos Dashboards
- 8. Onde estou? Bill Gassman – Gartner Group
- 9. Processos de Análise •Modelos – Ciclo de Vida do Cliente • Web Analytics Demystified – Eric T. Peterson – 2004 – Trinity • Web Analytics, Uma hora por dia – Avinash Kaushik – 2007 – REAN • Cult of Analytics – Steve Jackson – 2009
- 10. Ciclo de Vidado Cliente Alcance Aquisição Conversão Lealdade Repetir este processo para cada cluster
- 11. Ciclo de Vidado Cliente Análise de Evolução Análise de Campanha Análise de Navegação
- 12. 6 sigma (DMAIC) •Define - Definir – Fluxo de processo, pesquisa, VOC, etc • Measurement - Medir – Análise descritiva dos dados, plano de medição, etc • Analyse - Analisar – FMEA, brainstorming, causa e efeito, Ishikawa, análise estatística, análise de processo, etc • Improve - Melhorar – DOE, simulação, 5W2H, Diagrama de árvore, etc • Control - Controlar – SPC, processos modificados, procedimento padrão, etc
- 13. Análises • Causas potenciais – Diagrama de Ishikawa – Espinha de Peixe – Raciocínio lógico • Causas Prováveis – Matriz de causa e efeito – 5 Porquês • Causas Reais – Análise gráfica – Análise estatística – Análise de processo
- 14. Ishikawa e MatrizCausa e Efeito
- 15. Análises Gráfica • Diagrama de Dispersão • Boxplot • Histograma • Diagrama de Pareto
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- 17. Análises Estatística • Comprovarou rejeitar uma provavel influência de uma causa no problema: – Correlação / Regressão – Teste de hipótese – t de Student, paridade – Análise de variância – F, Bartlet, Lavene, Anova – Qui-quadrado – Regressão logística • Análise de processos – TOC – Teoria das restrições – Análise de valor agregado
- 18. Melhorias • Confirmação decausas através de testes – DOE – Teste A/B ou MVT – Regressão multipla – Simulação • Identificação das ações necessárias • Plano de implementação • Verificação se os objetivos foram alcançados • Manutenção do processo
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- 20.
- 21. Obrigado! Ruy Carneiro ruy.carneiro@waconsulting.com.br Twitter - @ruycarneiro