Web Analytics: O Que é e As 15 Principais Ferramentas Para Você Usar

Quer uma boa razão para entender o que é web analytics?

Já pensou em usar dados sobre os visitantes do seu site para tomar decisões mais inteligentes para o seu negócio? Com a ajuda da ferramenta, isso é possível.

O processo é capaz de ajudar qualquer empresa a abandonar o achismo para entender o comportamento do consumidor de modo mais preciso.

Permite, inclusive, que descubra de onde eles vêm e o que fazem assim que entram em suas páginas.

Não por acaso, isso que facilita a mensuração do desempenho de estratégias de marketing digital e SEO, além de gerar vários outros benefícios.

Bacana, não é mesmo?

Só para que tenha ideia do quanto é algo relevante do ponto de vista empresarial, até mesmo a tradicional Universidade de Harvard parou para estudá-lo.

E sabe qual foi a conclusão dos pesquisadores?

Que as empresas que sabem como usar web analytics em suas estratégias são 5% mais produtivas e 6% mais assertivas ao tomar decisões com base em dados.

São ganhos em produtividade e assertividade que você quer, para assim otimizar investimentos em marketing e direcionar melhor suas ações?

Então, saiba que veio a um post completo sobre o tema.

A partir de agora, vou explicar desde o que é web analytics até quais as ferramentas mais completas para usar os dados do seu site em benefício dos negócios.

Vamos lá?

O que é web analytics?

Web analytics é o processo de medir, coletar, analisar e produzir relatórios de dados de navegação e de interação gerados pelos usuários na internet. Isto é, estruturar e coletar dados para entender como é o comportamento da audiência no universo digital.

Considerando que, a cada instante, é gerado um enorme volume de dados por consumidores de todo o mundo, é preciso saber como analisar essas informações para tornar as ações mais assertivas.

É disso que se trata o web analytics, o que fica mais claro ao entendermos o seu principal objetivo.

Qual o objetivo do trabalho de web analytics?

O principal objetivo do trabalho de web analytics é analisar os dados levantados para que o gestor possa tomar decisões com menos risco e mais inteligência.

Em outras palavras, colocar dinheiro no lugar certo. Ou seja, onde existe certeza de que haverá resultado.

Trata-se de algo muito importante quando olhamos para os bilhões de dólares que empresas de todo o mundo desperdiçam ao usar estratégias de marketing ineficientes.

Assim sendo, usar web analytics também é uma forma de otimizar o negócio com base em dados do passado e direcionar melhor os investimentos.

Afinal, quanto melhor você conhecer seu cliente, melhor será a sua venda.

Ponto para o faturamento!

Os 2 tipos de análises usadas

Existem basicamente dois tipos de análises usadas para o web analytics: a análise descritiva e a análise preditiva e prescritiva.

A primeira ajuda você a entender o todo e a detalhar as informações como precisa. Já a segunda, oferece a oportunidade de analisar minuciosamente esses detalhes.

Cada uma delas envolve o uso de determinadas perguntas para a interpretação dos dados coletados.

Descubra quais são:

1. Análise descritiva

“O que?” e “Qual?” são os dois questionamentos da análise descritiva.

Uma análise que funciona como um simples resumo sobre os dados obtidos e, com isso, dá margem para ações corretivas.

Ou seja, ajuda uma empresa a entender o que aconteceu e qual resultado obtido antes de seguir para análises preditivas e preditivas de ações futuras.

O principal objetivo desse tipo de análise de dados de web analytics é identificar o significado das informações coletadas.

E, a partir disso, prever ações sobre o que pode ser feito para se atingir melhores resultados no futuro.

Quer um exemplo simples e fácil de entender? Vamos lá!

Se quer descobrir o que houve para receber um número menor de visitantes no seu site, deve se perguntar primeiramente “O que aconteceu?”.

Em seguida, “Quantos visitantes recebi no período analisado?”, “Quais páginas mais geraram tráfego?” e “Quais atitudes tomar para melhorar o número de visitantes?”.

Feito isso, basta seguir para a análise preditiva e prescritiva para obter todos os detalhes e construir um entendimento sobre o tema em questão.

Você tanto identifica o problema quanto a solução para ele.

2. Análise preditiva e prescritiva

A análise preditiva e prescritiva serve para ajudar uma empresa a entender por que um determinado resultado aconteceu e analisar todos os detalhes sobre ele.

Isto é, perceber as causas e consequências do ocorrido e, assim, se antecipar para o futuro.

Tomando como exemplo o site com menos visitantes, novamente.

Vamos supor que o problema é que deixou de incluir links de entrada nos posts de sua página no Facebook.

Afinal, fazer essa inserção era um padrão em sua estratégia de marketing digital.

Então, é hora de questionar:

• Por que isso aconteceu?
• E se eu voltar a incluir esses links?
• O que vai acontecer?
• O que de melhor pode ocorrer?

É chamada de modelo preditivo a análise que permite a identificação do que precisa fazer, a partir de padrões que conhece, para alcançar melhores resultados.

Quando você já sabe qual padrão gera melhores números ou costuma causar problemas, pode prever o futuro e reduzir os riscos de suas ações de marketing.

Assim, fazer testes para entender o que faz mais sentido propor para alcançar o resultado que deseja.

Como você pode ver, tanto a análise descritiva quanto a análise preditiva e prescritiva funcionam como poderosas ferramentas de aprendizado.

Elas ajudam você a compreender o que está acontecendo no presente e a identificar quais métricas precisa adotar para melhorar os resultados do futuro.

Métodos de coleta de dados

Quando o assunto é como coletar dados de tráfego, existem três métodos mais comuns no mercado do web analytics: análise de log, análise de tag e análise híbrida.

A escolha do método de coleta de dados é o ponto de partida para a produção de relatórios estatísticos.

Geram subsídios para que os profissionais de business intelligence (BI) possam entrar em ação e ajudar as empresas a tomar decisões estratégicas mais acertadas.

Saiba mais sobre estes métodos agora!

1. Log analysis / Análise de log

A análise de log coleta os registros gerados automaticamente pelo servidor web.

Esses registros são processados em um arquivo de texto, que se chama log e contêm todos os acessos ao site.

Por meio dele, é possível coletar informações, a exemplo de acessos feitos por robots e spiders, histórico, imagens visualizadas, IP, local de origem, páginas visitadas, entre outras.

A principal vantagem de trabalhar com esse método de coleta de dados é que as informações são levantadas automaticamente.

E a principal desvantagem é que, como registra um grande volume de dados, acaba coletando também alguns classificados como desnecessários.

Além disso, mede apenas formulários completos, não páginas em cache.

2. Page tagging / Análise de tag

Já a análise de tag, usa marcações (tags) em páginas que se deseja monitorar para enviar informações para um servidor de análise.

Esses scripts são acrescentados diretamente ao código fonte das páginas.

No entanto, captura informações do visitante e também do navegador.

Feito isso, envia os dados para uma plataforma de web analytics pré-configurada.

A principal vantagem da análise de tag é que permite que essas tags de monitoramento sejam instaladas a qualquer página.

Com isso, possibilita um controle maior sobre as informações a serem acompanhadas.

Outro ponto positivo é que registra páginas contidas no cache.

Então, fica mais fácil saber quantos foram os visitantes únicos e quais itens foram preenchidos individualmente em um formulário.

E como nem tudo são flores, também tem seus pontos negativos.

Entre eles, a necessidade de habilitar o JavaScript e a limitação de acompanhamento apenas às páginas onde são instaladas as tags.

Tudo isso requer certo esforço, que aumenta caso tenha muitas delas.

3. Análise híbrida

Como o nome entrega, a análise híbrida soma os prós da análise de log e da análise de tag. Por isso, é o método de coleta de dados mais completo do mercado.

Então, a principal vantagem é que permite que as empresas possam otimizar a coleta de dados.

Já a desvantagem está no fato de gerar um maior volume de dados.

Principais métricas analisadas

Depois de definir o melhor método de coleta de dados, é hora de selecionar as métricas a serem analisadas.

Para fazer a melhor escolha, leve em consideração o que quer medir e analisar.

Vamos a exemplos!

Custo de Aquisição por Cliente (CAC)

O famoso Custo de Aquisição por Cliente mede o valor que a sua empresa gasta para poder ganhar um novo cliente.

Um cálculo que é feito a partir da divisão do investimento em aquisição de clientes pela quantidade de novos clientes.

Esta métrica ajuda você a planejar promoções de aquisição e a medir a eficiência dos investimentos realizados até então.

Lifetime Value (LTV)

Embora cause muitas dúvidas, é chamado de Lifetime Value o valor que o cliente gera para a sua empresa enquanto se relaciona com ela.

O cálculo do LTV se baseia na multiplicação da média de tempo em que ele fica na sua empresa pelo ticket médio do seu produto.

Assim sendo, permite a identificação de quanto cada cliente vai render para o seu negócio.

Uma análise que mostra se a sua empresa está gastando mais para trazer clientes ou “pagando” por eles.

Trata-se de algo extremamente importante para que entenda a saúde do negócio.

A análise dessas duas métricas que acabamos de ver permite que otimize investimentos, reduza o CAC e crie ações para aumentar o LTV.

Recomendo a leitura deste artigo, onde falo mais sobre CAC e LTV.

As 16 principais ferramentas de web analytics

Para escolher a melhor ferramenta de web analytics e, literalmente, ver a “mágica” acontecer, não há segredo.

É só levar em consideração a definição das métricas que quer acompanhar.

Assim, você pode optar por aquela que melhor se encaixa à sua necessidade atual.

Confira quais são as 16 principais ferramentas de web analytics do mercado:

1. Excel

Embora o Excel seja o tipo de ferramenta 8 ou 80, continua sendo uma das mais completas para a análise de dados.

Com a ajuda dele, fica muito mais fácil estruturar informações, organizá-las, fazer cálculos com agilidade e representar seus resultados em gráficos.

2. Google Sheets

Semelhante ao Excel, mas em nuvem, o Google Sheets (ou Planilhas) é uma solução oferecida pelo Google e gratuita.

É bastante indicada caso precise dividir suas planilhas com outros membros da sua equipe.

Vocês podem, inclusive, trabalham simultaneamente nesses documentos, além de compartilhar por e-mail.

Conta ainda com armazenamento em nuvem.

3. Tableau

Considerada uma ferramenta de web analytics bem completa, o Tableau permite a análise de um grande volume de dados.

Possui um design atraente, inclusive, em gráficos e tabelas.

Outra facilidade é que oferece a integração com programas como Hadoop e Salesforce.

4. Google Analytics

Só quem já usou o Google Analytics sabe o quanto facilita a análise de dados de campanhas digitais e sites.

Com ele, você pode descobrir quantas visitas recebeu, o número de novos usuários do seu site e quanto tempo permaneceram em suas páginas.

Não é à toa que é a ferramenta mais usada por empresas e profissionais de todo o mundo, que querem acompanhar de perto seus resultados no mundo digital.

Bastante intuitiva, pode ser usada mesmo por quem não tem conhecimento aprofundado em data analytics.

Basta incluir a tag de rastreamento no código fonte do seu site.

5. Adobe Analytics

Parecido com o Google Analytics, o Adobe Analytics tem como diferencial as soluções que oferece para lojistas e varejistas.

O que permite a integração dos negócios com as informações digitais.

6. Crazy Egg

O Crazy Egg é uma ferramenta de mapa de calor, que permite a identificação das áreas mais nobres do seu site. O que inclui até mesmo o scroll, o botão de rolagem no mouse.

Uma forma de descobrir quais informações que os usuários mais buscam no site e inseri-la na área nobre, caso não esteja ainda.

7. Google Attribution

Com o diferencial de unir as informações geradas por outras plataformas de data analytics do Google, o Google Attribution promete revolucionar a análise de dados.

Oferece maior clareza para a geração de insights e a possibilidade de segmentar as informações levantadas no funil de vendas.

8. AT Internet

Muito parecida com o Adobe Analytics, a AT Internet tem como diferencial o fato de ter suporte em português e atender muitos clientes no Brasil.

9. Aidax

É ferramenta brasileira de web analytics que você quer?

A Aidax pode ser a solução.

Oferece praticamente as mesmas informações que o Google Analytics, mas seus principais destaques são:

• Funil retroativo versus funil cronológico
• Criação de gatilhos sobre o que os usuários visualizaram em seu site e a criação de e-mail marketing direcionado para esses assuntos.

10. Navegg

Ainda no clima das ferramentas brasileiras, a Navegg é a principal delas quando o assunto é segmentação dos usuários.

Com uma área destinada apenas à audiência, permite uma análise aprofundada sobre o seu público-alvo.

Detalha desde a idade e sexo dos usuários até os interesses deles.

Outro diferencial é que, ao contrário do Google Analytics, não tem limite de hits.

11. Web Trends Analytics

O Web Trends Analytics permite que você acompanhe a jornada do usuário pelo seu site e também o desempenho de suas campanhas digitais em tempo real.

12. Woopra

Com preço acessível, o Woopra facilita a análise de dados quantitativos como origens e conversões, além de mensurar o LTV e análise de corte.

13. Hotjar

A Hotjar oferece mapa de calor, permite gravar o que o visitante do seu site faz ao entrar nele e quais dificuldades teve para comprar.

Ou seja, informações privilegiadas para fazer os ajustes necessários em suas páginas de conversão.

14. Lucky Orange

Com algumas semelhanças em relação ao Hotjar, o Lucky Orange dispõe de um dashboard geográfico para que observe o comportamento de usuário por região.

15. Google Data Studio

Como você pode ver, o Google está bombando na minha lista das principais ferramentas de web analytics.

Agora, é a vez de falar do Google Data Studio, outra solução de análise de dados oferecida pela gigante e que merece sua atenção.

Permite a criação de dashboards e é integrada ao Google Analytics e outras fontes de dados, como o Google Docs.

Conclusão

Viu só como o web analytics não era tão difícil quanto imaginava?

Quando você aprende a fazer a análise de dados sobre o seu cliente pode melhorar ainda mais suas estratégias de marketing e as vendas.

Tudo pronto para alcançar resultados de sucesso?

Então, me conte quais são as suas expectativas ao incluir o web analytics em seus processos de inteligência de negócios. Deixe seu comentário abaixo!

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