Em junho de 2024, realizei uma pesquisa com o objetivo de entender como profissionais e empresas utilizam dados da web, avaliando o nível de maturidade em relação ao uso de Web Analytics para tomada de decisões.
Para atualizar os resultados e explorar novos questionamentos, decidi repetir a pesquisa este ano — e minha intenção é transformá-la em uma iniciativa anual.
O foco principal é investigar como empresas de diferentes portes e setores estão utilizando dados para aprimorar suas ações operacionais e táticas, gerando informações que sustentem estratégias empresariais, com ênfase na otimização de campanhas, identificação de oportunidades de mercado e aumento de conversões.
Confira os resultados da pesquisa, quais os desafios enfrentados na área de dados e a visão para o futuro neste aspecto.
Metodologia
Para conduzir esta pesquisa, elaborei um questionário online (formulário) distribuído entre profissionais das áreas de marketing digital, tecnologia, dados e estratégia, durante o primeiro semestre de 2025.
As respostas coletadas abrangem participantes de diferentes níveis hierárquicos — de analistas a diretores — e de empresas de variados portes e segmentos, desde microempresas até grandes corporações.
O objetivo do estudo foi mapear o uso prático de ferramentas de análise de dados, além de identificar os principais desafios enfrentados pelas equipes e compreender como os dados estão sendo utilizados na tomada de decisão.
As perguntas foram estruturadas para abranger tanto aspectos quantitativos (frequência de uso e ferramentas utilizadas, por exemplo) quanto qualitativos (como visões sobre tendências, dificuldades enfrentadas e percepções sobre o futuro do setor).
Apesar de ter alcançado um número maior de participantes em relação à edição anterior — com 108 respondentes —, o volume ainda é considerado reduzido para conclusões amplamente generalizáveis.
Além disso, como a pesquisa foi divulgada por meio de redes sociais, associações profissionais e entre meus alunos e contatos, percebi uma concentração significativa de especialistas da área de SEO, que representaram cerca de 40% dos respondentes. Essa predominância pode indicar uma tendência de viés de amostragem, influenciando alguns dos resultados.
Outro ponto importante é que, embora o foco tenha sido em profissionais brasileiros, não foram coletadas informações demográficas como localização geográfica ou faixa etária.
Infelizmente, isso restringe a análise regional e a identificação de possíveis disparidades no uso de dados entre diferentes áreas do país. Eu sabia a limitação que isso causaria, mas resolvi assumir o risco, pois já haviam várias perguntas na pesquisa e não quis deixar o questionário muito extenso.
Perfil dos respondentes
Como comentei antes, a maioria dos profissionais que participaram da pesquisa são analistas e diretores, atuando principalmente nas áreas de SEO, campanhas pagas e estratégia digital.
Eles trabalham em empresas de variados portes, com destaque para aquelas de tamanho grande (24%) e micro (37%). Os setores mais representados são tecnologia e internet (40%), além de serviços profissionais (23%), como consultoria, e educação.
Com relação à periodicidade, esses profissionais utilizam ferramentas de Web Analytics com alta frequência, sendo que grande parte delas são acessadas diariamente ou semanalmente.
Comportamento
A pesquisa apontou que os principais objetivos desses profissionais, com a utilização dos dados, são aumentar a taxa de conversão, otimizar campanhas de marketing, identificar oportunidades de mercado, entre outros.
Isso faz sentido, considerando o perfil da maioria dos respondentes, já que grande parte deles (45%) ocupam cargos analistas e precisam operar campanhas e projetos, com o objetivo de evoluir o retorno do investimento. Dessa forma, esses profissionais têm a necessidade de estudar, analisar e operar projetos e campanhas com base em dados.
Existe uma percepção crescente entre os participantes de que o uso estratégico dos dados será cada vez mais fundamental para decisões empresariais, especialmente com o avanço de tecnologias como IA e machine learning.
Ferramentas
As ferramentas mais utilizadas citadas por esses profissionais para realizar suas análises foram Google Analytics (87%), Similarweb (25.9%) e Microsoft Clarity (24,1%), enquanto Excel (75,9%) e Looker Studio (50%) foram as ferramentas de apoio mais comuns para visualização de dados. Entretanto, alguns profissionais não utilizam ferramentas para captura ou análise de dados, o que demonstra uma lacuna tecnológica.
Além disso, ferramentas amplamente reconhecidas, como o Google Analytics e o Looker Studio, são frequentemente complementadas por tecnologias de inteligência artificial, como Chat GPT.
As métricas mais utilizadas pelos profissionais em 2025, segundo os dados da pesquisa, refletem o foco claro em desempenho e visibilidade: a mais citada foi Cliques, mencionada por 68,5% dos respondentes, seguida por Conversões, com 62%, demonstrando a importância de mensurar tanto o volume de acessos quanto os resultados obtidos.
Já Posicionamento por palavra-chave e Impressões aparecem em terceiro lugar, ambas com 53,7%, indicando que a performance orgânica ainda é amplamente monitorada. Em quinto lugar, Usuários foi citada por 51,9% dos participantes, reforçando o acompanhamento do volume de visitas como base das análises.
Esses resultados mostram que, mesmo com o avanço das ferramentas, as métricas tradicionais seguem sendo essenciais na rotina dos profissionais de marketing digital.
Apesar disso, os respondentes enfrentam desafios relacionados à interpretação de dados complexos, integração de sistemas, resistência à mudança organizacional e falta de cultura voltada para dados.
Desafios
Ao analisar os maiores desafios enfrentados pelas empresas na utilização de dados de Web Analytics, a dificuldade em integrar dados de várias fontes apareceu como o obstáculo mais citado, mencionado por 54% dos respondentes.
Realmente, isso é algo que eu vejo no dia a dia e entendo que é algo que é o tipo de desafio para qualquer operação de análise de dados. Embora existam tecnologias que possam facilitar isso, como data warehouses, inteligência artificial, entre outras soluções, muitas delas podem ser caras, ou mesmo desconhecidas de boa parte dos profissionais.
O fato é que essa fragmentação de fontes de dados impede que os profissionais tenham uma visão consolidada e precisa da jornada do usuário, seus comportamentos, entre outros aspectos, o que dificulta a tomada de decisões táticas e estratégicas mais assertivas.
Hoje, há uma espécie de ‘‘plataformização’’ de muitas ferramentas de coleta de dados, o que dificulta a comunicação deles com outros sistemas ou mesmo a simples exportação de alguns dados.
Em segundo lugar, 38% das empresas apontaram a falta de expertise técnica como um entrave relevante, demonstrando que, mesmo com ferramentas acessíveis, ainda há uma carência de profissionais capacitados para interpretar dados de forma eficaz.
Aqui temos dois problemas que podem colaborar para que isso ocorra: primeiro, a falta de instrução e treinamentos das ferramentas; segundo, a falta da cultura de dados, que ainda permeia algumas organizações (inclusive eu falo sobre isso no meu livro sobre Web Analytics).
Em algumas situações, percebo que mesmo profissionais familiarizados com técnicas e frameworks ainda encontram dificuldades em elaborar análises significativas. É como saber ler, sem conseguir interpretar o texto.
Outro desafio foi que 34,3% dos respondentes indicaram enfrentar problemas com dados imprecisos ou incompletos e questões relacionadas à qualidade dos dados, como inconsistências, duplicações ou ausência de validação.
Isso pode causar grandes problemas na hora de tomar decisões, pois dados com baixa qualidade interferem nas ações a serem tomadas, indicando caminhos desastrosos ou que levem a resultados inesperados – exatamente o que as empresas não desejam para sua gestão.Com isso, esses resultados mostram que os desafios não são apenas tecnológicos, mas também humanos e culturais, exigindo uma abordagem integrada que envolva ferramentas, capacitação e mudanças na mentalidade das organizações.
Visão sobre o Futuro
Pensando no futuro, os resultados da pesquisa revelam tendências e expectativas claras para os próximos anos. Entre os destaques:
- 80% dos respondentes acreditam que o uso de Web Analytics será cada vez mais crucial para as tomadas de decisão
- 70% mencionam que a IA terá papel fundamental na análise de dados
Além disso, essas são as principais tendências citadas:
- Análise preditiva
- Integração com IA e machine learning
- Privacidade e segurança de dados
- Análise de dados em tempo real
Percepção do futuro e tendências emergentes
O futuro do Web Analytics está se tornando cada vez mais essencial para as companhias, segundo os profissionais que participaram da pesquisa. Como destacou um respondente, diretor de uma instituição: “Empresas que não adotarem essa cultura terão muita dificuldade de perpetuar no mercado“.
Essa visão é compartilhada por muitos participantes, que veem os dados como um recurso valioso, capaz de gerar vantagem competitiva quando bem utilizado. Ainda assim, há resistência em algumas organizações, principalmente entre as de pequeno e médio porte, onde decisões ainda são frequentemente baseadas em intuição ou experiência pessoal, sem o devido embasamento analítico.
Junto a isso, a inteligência artificial surge como uma das principais tendências para o futuro do Web Analytics. Um analista de campanhas pagas comentou: “Com IA, muitas métricas ficarão mais simples e fáceis de interpretar”, enquanto outro profissional destacou: “A análise será 90% baseada em IA e 10% no refinamento humano”.
Essa automação de processos não eliminará o papel do analista, mas transformará suas funções, permitindo que o profissional se concentre mais na interpretação de resultados e no desenvolvimento de estratégias sofisticadas. Como observou um diretor de conteúdo: “Os dados são importantes, mas falta a cultura dentro da empresa de preparar o colaborador para ser mais analítico. A IA ajuda, mas não resolve tudo”.
Entre os desafios apontados, a qualidade dos dados aparece como preocupação recorrente. Um gerente de estratégia afirmou: “Volume excessivo de dados torna difícil identificar insights relevantes”, refletindo uma dificuldade comum entre os entrevistados.
As questões de privacidade e regulamentações também são destacadas, especialmente com as mudanças nas políticas de cookies e a implementação de leis como o LGPD e GDPR, como bem lembrou um diretor de desenvolvimento: “Fim dos cookies de terceiros e foco em privacidade”.
No fim, isso demandará que as empresas entendam mais sobre o assunto, para evitar problemas futuros, além de levantar a necessidade de obter os dados de fontes próprias, sempre respeitando a legislação.
Quando questionados sobre tendências emergentes, os profissionais destacaram a análise preditiva e o machine learning como ferramentas importantes. Um analista de Web Analytics mencionou: “IA e machine learning para análises preditivas”, enquanto outro ressaltou a importância da “integração multicanal para entender a jornada completa do cliente”.
O futuro do Web Analytics será marcado por avanços tecnológicos, mas também por desafios significativos. Como resumiu outro respondente, analista de SEO: “Quem não fizer coleta e análise de dados vai encontrar cada vez mais concorrência. Quem tem dados na mão, tem o futuro desenhado”.
Essa visão reforça a ideia de que, no ambiente digital atual, os dados são a base para decisões estratégicas e diferenciação competitiva. Outro participante complementou: “No mundo digital, dados não são apenas números – são o alicerce da estratégia empresarial”, sintetizando o pensamento predominante entre os profissionais entrevistados. A nuvem de tags mostra as palavras que mais apareceram nas respostas abertas, ressaltando o que estamos comentando aqui:
Medindo a maturidade em Web Analytics
Assim como na edição anterior da pesquisa, utilizei um índice de maturidade em Web Analytics para avaliar o nível de evolução dos respondentes na aplicação de dados da web em suas rotinas profissionais. Esse índice foi construído com base em quatro critérios principais:
- Frequência de análise de dados
- Diversidade e sofisticação das ferramentas utilizadas
- Tipos de decisões tomadas com base em dados
- Ppercepção de dificuldades e obstáculos enfrentados.
Cada critério recebeu uma pontuação específica, e a soma desses pontos classificou os respondentes em três níveis: Iniciante, para quem ainda está dando os primeiros passos no uso de dados; Intermediário, para quem já aplica dados com certa regularidade e variedade de ferramentas; e Avançado, para profissionais ou empresas com práticas analíticas consolidadas e foco estratégico no uso de dados.
A pesquisa apontou que a maior parte dos entrevistados possui maturidade intermediária em Web Analytics, um ponto positivo para o mercado, embora ainda seja necessário mais investimento em estudos e capacitação, como foi apontado no estudo.
Metodologia de Cálculo do Índice de Maturidade em Web Analytics
Para determinar o nível de maturidade analítica dos participantes, criei um índice composto por quatro critérios principais, cada um com pontuação de 0 a 2, totalizando até 8 pontos possíveis por respondente. Veja abaixo como cada critério foi avaliado:
1. Frequência de uso dos dados da web (até 2 pontos)
Com base na pergunta: “Com que frequência você utiliza os dados oriundos da web para tomada de decisões?”, atribuíram-se os seguintes pesos para as respostas:
- Diariamente: 2 pontos
- Semanalmente: 1,5 pontos
- Quinzenalmente: 1 ponto
- Mensalmente: 0,5 ponto
- Raramente: 0,25 ponto
- Nunca: 0 ponto
2. Diversidade de ferramentas utilizadas (até 2 pontos)
A pontuação foi calculada conforme o número de ferramentas citadas na pergunta: “Quais as ferramentas que você utiliza para captação/pesquisa de dados?”
- 1 ferramenta: 0,5 ponto
- 2 a 3 ferramentas: 1,5 ponto
- 4 ou mais ferramentas: 2 pontos
3. Tipos de estratégias baseadas em dados (até 2 pontos)
Seguindo a lógica da questão anterior, a pontuação foi conferida de acordo com as respostas, considerando a pergunta: “Que tipos de estratégias sua empresa desenvolve com base nos dados de Web Analytics?”
- 1 estratégia citada: 0,5 ponto
- 2 a 3 estratégias: 1,5 ponto
- 4 ou mais estratégias: 2 pontos
4. Percepção de dificuldades e obstáculos (até 2 pontos)
Aqui, foi utilizada a lógica inversa: quanto menos dificuldades relatadas, maior a maturidade. A pergunta usada era: “Quais são os maiores desafios enfrentados pela sua empresa na análise e interpretação de dados de Web Analytics?”
- 0 a 1 obstáculo citado: 2 pontos
- 2 a 3 obstáculos: 1,5 ponto
- 4 ou mais obstáculos: 0,5 ponto
Classificação Final por Pontuação Total: a soma das quatro pontuações gerou a nota total de cada respondente. Com base nisso, definiram-se os níveis:
- Iniciante: até 3,9 pontos
- Intermediário: de 4,0 a 6,4 pontos
- Avançado: 6,5 pontos ou mais
Considerações finais
Entre a pesquisa de 2024 e a do primeiro semestre de 2025, observamos avanços importantes no uso de dados por profissionais de marketing digital. O Google Analytics segue como a principal ferramenta de captação, mas caiu o número de pessoas que não usam nenhuma solução — mostrando maior maturidade técnica.
Na visualização de dados, ferramentas como Looker Studio, Reportei e Power BI ganharam mais espaço, reduzindo o uso de apresentações manuais ou ausência de ferramentas. O destaque, porém, foi o crescimento do uso de inteligência artificial: em 2025, ChatGPT foi amplamente citado, junto com novas ferramentas como Gemini e Niara. Isso mostra um mercado mais atento à automação e à análise estratégica dos dados.
Ferramentas como Google Analytics, Looker Studio e recursos de inteligência artificial estão cada vez mais presentes no cotidiano dos profissionais, mas sua eficácia depende diretamente da capacidade das empresas de integrarem dados, formarem times capacitados e adotarem a mentalidade orientada por evidências.
Os resultados desta edição da pesquisa reforçam um cenário em que os dados da web já ocupam papel central nas estratégias de muitas empresas, mas ainda há um caminho importante a ser percorrido.
A maioria dos respondentes se encontra no nível intermediário de maturidade analítica, o que demonstra que muitas organizações já entenderam a importância do uso de dados, mas ainda enfrentam desafios técnicos, culturais e estruturais para evoluírem.
Além disso, a alta incidência de desafios como integração de fontes, qualidade dos dados e falta de cultura analítica mostra que o investimento em tecnologia precisa vir acompanhado de processos e formação contínua.
Por fim, o crescimento da base de respondentes e a intenção de repetir esta pesquisa anualmente permitirão acompanhar a evolução do mercado ao longo do tempo. A partir dos dados coletados, é possível não só refletir sobre a realidade atual, mas também desenhar caminhos para que mais empresas avancem na direção de decisões mais inteligentes, baseadas em dados e não em achismos.
Algumas sugestões para empresas que desejam avançar em maturidade analítica:
- Invista em capacitação contínua para equipes que lidam com dados e marketing digital.
- Padronize processos de coleta, organização e análise de dados para garantir consistência e confiabilidade.
- Promova a cultura orientada por dados, estimulando a tomada de decisão baseada em evidências em todos os níveis da organização.
- Utilize ferramentas de visualização de dados acessíveis, como Looker Studio ou Power BI, para facilitar a leitura dos dados por diferentes áreas.
- Realize auditorias regulares nos dados e nas fontes, garantindo qualidade e integridade das informações utilizadas.
- Teste o uso de inteligência artificial e automação para análises preditivas e identificação de padrões.
- Estabeleça indicadores claros de desempenho que estejam alinhados às metas do negócio.