Oficina de métricas para e-commerce

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Oficina ministrada na semana do PROPUP da UCDB. Dados apresentados são do E-bit e IAB, o conteúdo é baseado no webinar Estratégias de alta performance da E-commerce Brasil, por @leonaressi

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Oficina de métricas para e-commerce

  1. 1. WorkShopMétricas para e-commerce
  2. 2. E-commerce no Brasil
  3. 3. Dados
  4. 4. Dados
  5. 5. Dados Um dos principais fatores que contribuem com a fidelização dos e-consumidores são os serviços prestados pelas lojas virtuais brasileiras. Embora o Brasil ainda apresente algumas barreiras logísticas que afetam o setor, os e-consumidores continuam seguros e confiantes em realizar compras via web. Várias empresas reduziram seus prazos de pagamento sem juros, aumentaram a cobrança de frete e estenderam os prazos de entrega aos consumidores, o que pode ter impactado na satisfação do e-consumidor. Média de 85,40% de satisfação Nota de corte de excelência de 85%.
  6. 6. Dados
  7. 7. Dados
  8. 8. Dados
  9. 9. Vamos lá!
  10. 10. Ferramentas de análise e monitoramento
  11. 11. Vamos pelo começo: Page Views - Visits - Visitor
  12. 12. Page Views - Visits - Visitor
  13. 13. Algumas Siglas CPC - Custo por clique CPA - Custo por Ação CPM - Custo por Impressão CTR - Taxa de cliques ( Cliques/Visualisação) ROI - Retorno sobre Investimento CR - Taxa de conversão KPIs - Indicadores chave de performance
  14. 14. Um projeto sem métricas é comoum tiro no escuro
  15. 15. Ferramentas de Métricas
  16. 16. Um caminho guiado por dados - Retargeting
  17. 17. Mais dados não significamnecessariamente mais resultadosÉ preciso planejar e escolher bem as métricas
  18. 18. Albert Einstein“Nem tudo que importa pode ser medido enem tudo que pode ser medido importa”
  19. 19. Métricas erradas levam a conclusões erradas
  20. 20. Onde e quando entram as métricas?Etapas de um projeto interativo
  21. 21. Desde o primeiro planejamentoPlanejar a mensuração é essencial
  22. 22. Deixar para medir depois, já ficou tarde demais66% das empresas entrevistadas nãoimplementaram métricas a tempo emseus projetos Fonte : Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011
  23. 23. Métricas são estratégicas e de responsabilidade dosgestores do negócio41% das empresas entrevistadasindicaram estagiários ou analistas comoos responsáveis pelas métricas de seussites ou campanhas- É preciso apoio dos superiores- Valorizar a área é investir em equipes sólidas e maduras Fonte : Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011
  24. 24. O diferencial está nas pessoas, numa boa equipe Fonte: http:// www.kaushik.net/ avinash/the-10-90-rule-for-magnificient-web-analytics-success/
  25. 25. Há muito que se investir em formação54% dos profissionais de métricastem dificuldades para entender osdados gerados - É um assunto complexo - Educação e treinamento são essenciais para desenvolvimento de boas equipes - Mercado quente, poucos profissionais = oportunidade clara e turn-over alto Fonte : Pesquisa Panorama do Uso do Web Analytics no Brasil – IAB - 2011
  26. 26. Não dá pra dizer que faltam ferramentas e que o custo é alto. - Web Analytics - Predictive - Surveys - Tag Managers - Dashboards - Retention Analysis - Mobile Analytics - Navigation panel - Search IntelligenceTudo GRÁTISou com planos abaixo de US$50
  27. 27. E aí? Vamos às análises?
  28. 28. Antes de tudo precisamos chegar no coração do problema
  29. 29. Você realmente sabe qual o seu objetivo? - Qual a sua proposta de valor? - Quais são seus objetivos para isso? - Vender? Fidelizar? Atender? - Rentabilizar? Vender com qualidade? - Quais deles são indispensáveis? - E quais podemos dizer que são efeitos colaterais ou consequências?
  30. 30. Agora que já sabemos para onde vamos,pergunte: Como?Qual a razão da minha ação? - Para fidelizar, criaremos promoções periódicas para cada perfil de consumidor cadastrado. - Para aumentar meu ticket-médio, criarei triggers de cross-sell ou up-sell no site e por e-mail. - Para rentabilizar meu tráfego, negociarei inventário publicitário disponível em cada categoria.O que espero que a maioria dos clientes façam? - Usuários retornantes serão identificado por cookies de retargeting e verão promoções que realmente gostariam de aproveitar. - Usuários com dúvidas serão atendidos por vendedores especializados em cada categoria
  31. 31. Pronto, agora vamos definir os indicadores! - Que métrica ou cálculo pode me dizer que minhas ações estão indo bem ou mal? - Posso compará-los com outras métricas ou indicadores? - Quais os níveis que espero para os meus indicadores?
  32. 32. Como assim? Indicadores? Médias MédiasIndicadores dizem, ou auxiliam adizer se um número é bom ou ruim •  Média de compras por cliente no- 100.000 visitas é bom ou ruim? período- Depende! Qual a perspectiva? •  Ticket-médio •  Te m p o m é d i o n o s i t eIndicadores fornecem contexto por si só •  CPA Percentuais- Índice de satisfação- Taxa de conversão •  % Novos VisitantesIndicadores respondem às suas ações •  % Visitantes retornantes- Parei minha campanha de fidelização •  % Visitas que não encontram resultados meu índice de retorno caiu? •  % e razões satisfeitos Taxas Clientes- Efetuei melhorias no detalhe do meu produto a taxa de rejeição baixou? •  Taxa de conversão •  Índice de retorno •  Taxa de rejeição •  Taxa de abandono
  33. 33. Como construir os indicadores? Ticket médio•  Receita total / total de transações•  Origem: back-office e/ou web analytics CPA mídia•  Total investido em mídia / total de transações originadas pela mídia•  Origem: back-office e/ou web analytics % Visitantes retornantes•  (Total de visitantes identificados por cookie anterior / Total de visitantes) * 100•  Origem: web analytics Clientes satisfeitos% Clientes satisfeitos•  (Total de clientes que responderam pesquisa de satisfação com índice superior a 7 / total de clientes queresponderampesquisa de satisfação) * 100•  Origem: Ferramenta de pesquisa Taxa de conversãoTaxa de conversão•  (Total de conversões / total de visitas) * 100•  Origem: back-office + web analytics Taxa de abandono de carrinhoTaxa de abandono de carrinho•  (Total de visitas no início do carrinho ou login – total de conversões / Total de visitas no início do carrinho) * 100•  Origem: web analytics
  34. 34. 7 características para um bom KPI- Todo KPI reflete ou tem a ver com os objetivos gerais do negócio- Um KPI é decidido pela gestão ou planejamento e não no dia-a-dia operacional- Um KPI provê contexto, ou seja, não é apenas um número, mas sim qualifica alguma ação ou representa explicitamente uma perspectiva- Um KPI tem significado entre todos os níveis do negócio- Um KPI é baseado em dados legítimos e de qualidade- Um KPI é fácil de entender- Um KPI é a base para uma decisão ou uma ação Fonte: http :// www.slideshare.net / dennis.mortensen / the -difference -between -a-kpi-and -a-metric
  35. 35. Já existem vários KPIs padrões, mas criem osseus próprios de acordo com a sua necessidadeLeitura: The big book of KPIs Download em: http://bit.ly/nUSrX9
  36. 36. Indicadores não excluem a inteligência!
  37. 37. Cuidado com as médias Ticket Médio = R$1000,00
  38. 38. As aparências (e as médias) enganam! Distribuição de frequência por valor de compra
  39. 39. Qual banner obteve melhor resultado?
  40. 40. Qual banner obteve melhor resultado?
  41. 41. E as métricas? De onde vem?- Cada ferramenta irá fornecer um tipo de métrica, número, dado, ou informação.- Qual deveremos usar?- Devo coletar todas as métricas possíveis ou só as que me interessam?- Qual métrica é necessária para calcular meus indicadores?- Qual ferramenta devo escolher para esta métrica?
  42. 42. As métricas nada mais são do que pistas que os usuários deixam...
  43. 43. Que tipos de pistas?
  44. 44. Adservers Você vai precisar de métricas sobre as suas veiculações de mídia. Vai precisar de um Adserver Métricas/relatórios comuns: - Impressões - CTR (Click- Through , ou Taxa de clique) - VTR (View-Through, ou Viu mas não clicou) - Frequência - Etc... Exemplos - Doubleclick DFA/ DFP - MediaMind - Realmedia - Atlas
  45. 45. Adservers Aplicações e usos •  Veiculação centralizada de campanhas peças •  Medição centraliza de performance de campanhas de mídia •  Análises de alcance e frequência de mídia Cuidados •  Algumas métricas exigem implementações específicas como VTR, Conversões, Retargeting •   operação da mídia envolve muitos detalhes A (peças, criativos, clicktags , agendamento otimização, etc) Conte com o serviço de AdOperations do fornecedor, da agência ou de consultoria especializada
  46. 46. Painéis de Audiência e pesquisa de mídiaPara planejar sua mídia ou fazer um estudo competitivo de concorrentes,você precisa dos dados de painéisMétricas/relatórios comuns:- Audiência única (pessoas) por site- Te m p o m é d i o p o r s i t e- Overlap/Afinidade entre sites- Perfil da audiência- Etc...Exemplos- Doubleclick AdPlanner- Ibope NetRatings- comScore MediaMetrix- Experian Hitwise- Google Insights for Search
  47. 47. Painéis de Audiência e pesquisa de mídia Aplicações e usos •  Planejamento de mídia •  Análise competitiva e benchmarking da concorrência •  Análise de audiência e inventário Cuidados •  Amostra e método de coleta dos dados devem ser levados em conta •  Audiências fragmentadas ou pequenas são incorretamente representadas •  Ferramentas diferentes tem maneiras diferentes de agrupar e sumarizar sites, portais e categorias, fique atento
  48. 48. Ferramentas de Monitoramento em Redes SociaisPara acompanhar a citação de sua marca ou produto nas redes sociais ouainda monitorar alguns temas competitivosMétricas/relatórios comuns:- Posts/Citações- Análise de Sentimento- Categorização / Tags I- Influenciadores- Agressores, detratores- Etc...  Exemplos- Scup- Brandwatch- Radian 6- SocialMetrix
  49. 49. Ferramentas de Monitoramento em Redes Sociais Aplicações e usos •  Monitoramento de marcas em redes sociais •  Atendimento online via redes sociais •  Gestão de crises e relações públicas •  Previsão de tendências Cuidados •  Classificações automáticas de sentimentos e polaridade (positivo, negativo) ainda não são tão precisos •  Escolha atentamente cada termo e palavra monitorada, pequenas variações podem fazer toda a diferença •  Ferramentas diferentes tem métodos diferentes para capturar atualizações, fique atento
  50. 50. Web AnalyticsMétricas/relatórios comuns:- Visitas, Pageviews , Visitantes- Tempo médio- Taxa de rejeição- Conversão / Engajamento- Multi-canais- Etc...  Exemplos- Google Analytics- Adobe Site Catalyst- IBM Coremetrics
  51. 51. Por onde passam os usuários ? (Análise de navegação)Que conteúdo consomem ? Que ações fazem no site? Onde clicam ?
  52. 52. E nos caminhos críticos? Como é o passo-a-passo dofunil de conversão?Em que passo há mais abandono? Para ondem vão após determinado passo?
  53. 53. O que os usuários buscam no seu site pode revelar muitosobre o que ele espera do seu conteúdoQue termos buscam? Buscam por estarem perdidos ? Para onde vão após a busca?Quantos recebem “0” resultados para suas buscas ? Quantos abandonam o site após a busca?
  54. 54. A origem do usuário ajuda a entender e melhorarcampanhas e ações de marketing
  55. 55. Campanhas multicanaisO público que vem das redes sociais é mais qualificado que os provenientes de busca? Hásobreposição entre eles? Para entender melhor: http://youtu.be/Cz4yHOKE5j8
  56. 56. Web Analytics Aplicações e usos •  Análise de resultados de sites e campanhas •  Mensuração de vendas e transações em sites de comércio eletrônico •  Navegação e consumo de conteúdo Cuidados •  Qualidade dos dados depende de uma boa implementação técnica •  Ferramentas diferentes tem tags e métodos diferentes de calcular usuários
  57. 57. Bastante coisa?
  58. 58. Segmente seus indicadores...Cuidado com as médias- Como são influenciadas pelos extremos, quanto mais homogêneos forem os segmentos, melhor!Otimize baseado em segmentos- Descobrir que um segmento gera o dobro de receita média que outros, facilita a otimização do ROI, não?
  59. 59. Integre seus dados para criar a sua inteligência
  60. 60. É difícil acertar de primeira, então teste e continuetestando!
  61. 61. As métricas tem o poder de levar todos a enxergarem omesmo horizonte
  62. 62. Dica de ferramenta de segmentação baseada emcomportamento
  63. 63. Livros de cabeceira Obrigado Álvaro Vasques Analista Webanalytics - GAIQ-01310333 E-mail: alvarovasques@gmai.com Twitter: @alvarovasques Skype: alvaro.vasques

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