google analytics 4

Indicadores que uso no meu dia a dia

Trabalhar com marketing digital tem uma vantagem: é possível verificar o caminho dos usuários, por onde eles passam e analisar os indicadores de maneira mais simples. É muito diferente de publicidade off-line, onde você simplesmente deixa uma peça em um shopping e espera que as pessoas passem por ela e sejam impactadas. A medição se torna muito mais difícil e dedutiva nesse caso. 

No mundo digital, as coisas acabam sendo todas rastreáveis e você pode cruzar dados, e, assim, obter informações importantíssimas para o seu negócio.

Na minha vida trabalhando na área de marketing digital, fiz muitos planejamentos, execuções e medições. Lembro-me no início dos anos 2000, quando ainda não haviam ferramentas como o Google Analytics, por exemplo. Eu contabilizava os logs de servidor “na mão” e gerava gráficos no papel. Eram tempos mais simples, onde não tínhamos todo o ferramental de análise disponível nos dias de hoje.

Frequentemente, nos projetos em que eu atuo, mesmo que indiretamente, há alguns indicadores que fazem sempre parte do escopo de análise mínimo, do dia a dia mesmo. É sobre eles que quero falar.

Para que servem os indicadores?

Eles servem para controlar o desempenho de projetos, campanhas ou processos. Você pode definir quais deles medir, logo no início do trabalho. Por exemplo, em uma campanha de links patrocinados (Google Ads, Face Ads, etc), uma métrica importante é a quantidade de cliques em anúncios, pois será um sinal para aqueles mais atraentes ao público desejado.

É comum, ao receber as primeiras informações do cliente e estudar o negócio, a campanha se desenhar na sua cabeça. Nesse momento, a medição de alguns indicadores estratégicos começa a fazer sentido. Você naturalmente começa a pensar no que acompanhar, nas possibilidades, em quais dados serão indispensáveis para a tomada de decisão.

Normalmente, acontece de você ter a visão do indicador que é importante, mas para o seu cliente ele não é, e vice-versa. Nesses casos, na busca de agradar a todos, há acúmulo de informações. 

Sou o maior defensor do “menos é mais”

Em um relatório mensal, o objetivo é ter uma visão mais ampla, com mais números, enquanto que em um relatório diário, somente aqueles dados que funcionam como uma espécie de velocímetro. São aqueles indicadores de performance que irão mostrar a real velocidade de uma campanha, que são extremamente sensíveis a uma mudança. Você realiza a alteração hoje e amanhã já estará diferente.

Como eu meço?

A maioria das informações que leio são captadas pelo Google Analytics, Google Search Console, planilhas e apresentados em dashboards. O Looker Studio (antigo Google Data Studio) é minha solução para gerar relatórios das fontes de dados disponíveis. É como trabalho normalmente e tudo depende do que você vai medir. Se é preciso verificar o desempenho de vendas diário de uma equipe, os relatórios terão origem em outro tipo de sistema. 

Saiba mais sobre o Google Analytics e um pouco de sua história.

Tratando-se de campanhas de marketing online, é possível observar os indicadores que você precisa diretamente no Google Analytics. Sugiro o Looker Studio para organizar mais facilmente a sua leitura, cruzar os dados e aplicar os filtros de maneira mais dinâmica.

Na minha rotina, seja em campanhas, projetos ou na administração da minha empresa, eu aprendi a não tomar decisões sem olhar para os números antes. Dentro de uma decisão há vários fatores, dentre eles, a experiência é um dos mais importantes. Equilíbrio é o diferencial.

Quais tipos de indicadores eu acompanho diariamente?

Vários, mas dou atenção especial para alguns deles . 

CTR – a taxa de cliques – baseado no número de cliques em um anúncio dividido pelo número de vezes que ele foi exibido. Se trata de indicador de qualidade, que diz muito sobre a eficiência do anúncio. Quanto maior o CTR, mais ele está sendo exibido e clicado. 

Número de usuários – olhar para uma landing page e medir a quantidade de pessoas que nela passaram é importante, pois através desse fluxo, você pode estabelecer alguns padrões interessantes como de conversão, campanhas que trouxeram mais audiência ao site, além de estratégias e posicionamento de promoções.

CPL – para saber o custo por lead é simples: você soma todo o valor gasto para captação de leads (campanhas e tudo o que você gastou com elas) dividido pelo número de leads alcançados. É um pouco diferente do ROI, por exemplo, onde você vai calcular (Retorno do Investimento – Custo do Investimento) / Custo do Investimento. Pense em considerar os leads válidos e não todo lead que entra no site, pois caso contrário, você poderá ter um número distante da realidade. 

Indicador de lucratividade – é importante que você saiba o quanto as suas campanhas estão impactando no lucro líquido ou bruto do seu cliente. A empresa é de varejo, serviços? No planejamento estratégico desse cliente, o quanto as suas ações devem contribuir para a receita? O meu conselho aqui é que você combine isso previamente, questione e crie essa métrica em conjunto. 

Conversões – desse você raramente vai escapar, pois precisa saber o quanto uma campanha está convertendo. É um dos números mais acompanhados, pois é democrático. Desde o programador do site até o diretor de marketing querem saber quanto o site está convertendo. No caso de e-commerce, por exemplo, você poderá acompanhar a conversão captada pelo Google Analytics instalado no site. Contudo, há diferenças nos modelos de atribuição que podem fazer a diferença na hora da análise.

Conversões: diferenças entre GA4 e Universal

Quando o Google Analytics Universal nos mostra conversões, contabiliza o último clique. Se você começa a pesquisa por um produto na busca orgânica, mas, antes de converter o seu último clique, foi na busca paga, ela ficará com a conversão

Nessa versão do GA, temos a conversão assistida, que veio para mostrar quais são as origens que ajudaram no processo de conversão. No exemplo dado, seria contabilizada a conversão assistida para a busca orgânica. Em alguns negócios é característico e até aceitável que algumas origens contribuam mais com a assistência do que com a conversão final e a queda delas impacta diretamente nas vendas.

No Google Analytics 4, você tem disponível outras visões de atribuição.

Para demonstrar as explicações dos modelos, vou colocar um exemplo de caminho.

Busca orgânica -> Social -> E-mail -> Busca paga

Por padrão, o modelo de último clique é utilizado, contudo, também temos: 

  • Primeiro clique — todo o crédito da conversão vai para o primeiro canal. Busca orgânica, no exemplo acima; 
  • Linear — que distribui o crédito da conversão igualmente entre todos os canais. Todas as origens do exemplo, ganhariam crédito (ex: busca paga: 25%, e-mail: 25%, social: 25%, busca orgânica: 25%);
  • Com base na posição — a primeira conversão e o último canal (busca orgânica e paga) ganhariam 40% do crédito, os demais, 20%;
  • Redução de tempo — esse é bem interessante: ele vai atribuir mais crédito aos pontos de contato, no caso, canais que contribuíram mais perto da conversão (ex: busca paga: 40%, e-mail: 30%, social: 20%, busca orgânica: 10%);
  • Modelo baseado em dados — usa algoritmos de machine learning para avaliação dos canais que contribuíram para a conversão.

Recomendo a leitura da ajuda do GA4 que detalha um pouco mais esses exemplos.

Para verificar esses modelos basta ir em Publicidade -> Comparação de modelos.

Conclusões

O ponto aqui é que se a conversão é um dos indicadores mais importantes, você precisa definir quais são os modelos utilizados para a sua avaliação, pois isso fará diferença total na sua forma de analisar. 

Se você estiver investindo pesado em várias frentes como mídia paga, e-mail marketing, SEO, entre outras, e optar pelo modelo de último clique, pode ter uma interpretação equivocada do: “esforço x resultado”. Por outro lado, se optar pelo modelo de primeiro clique, pode acabar ignorando aquele canal que realmente contribuiu para a escolha final. Desse modo, pense bem qual forma de atribuição vai colaborar para sua análise.

E você? Acompanha os números no dia a dia? Quais suas ferramentas e indicadores prediletos?

2 thoughts on “Indicadores que uso no meu dia a dia

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