6 dicas do Google Analytics para insights de negócios muito além do tráfego

por Adam Erhart
Google Analytics

Recentemente, aprendi seis dicas do Google Analytics que mudaram literalmente a maneira como uso o software. Até a semana passada, eu só usava o Google Analytics casualmente. Eu logava, vasculhava um pouco e saía com apenas uma vaga ideia do que estava acontecendo com nosso tráfego. Em outras palavras, eu mal estava arranhando a superfície do que era possível.

Recentemente, fizemos uma sessão de treinamento intensivo do Google Analytics durante todo o dia, que me mostrou uma tonelada de recursos que eu não estava usando e nem mesmo conhecia.

Antes do treinamento, eu estava basicamente usando o Google Analytics para verificar as tendências de tráfego diário e semanal do blog. No entanto, os recursos que vou compartilhar com vocês permitem que eu veja:

  • Dados demográficos detalhados do visitante e como o comportamento de certos tipos de usuários pode ser rastreado em relação aos visitantes “típicos”
  • Como nosso tráfego se alinha com nossas metas e como os visitantes realmente progridem por meio de nossos funis de meta
  • Nossos caminhos de conversão e a rota (frequentemente complicada) que os visitantes realizam desde a primeira ação até a conversão
  • Padrões de tráfego incomuns e as razões subjacentes para mudanças repentinas
  • Como as tendências de tráfego se comparam aos períodos anteriores

Nesse post, vou repassar esse conhecimento para você! Aqui estão seis dicas do Google Analytics que você precisa conhecer – agora.

Use dados de público ao criar segmentos de visitantes personalizados

Felizmente, você já está usando segmentos personalizados para classificar seus visitantes por vários dados demográficos, como idade, sexo e localização. No entanto, se você não estiver utilizando os dados nas visualizações de relatórios de público para ajudá-lo a criar seus segmentos de visitantes personalizados, você está perdendo uma grande variedade de informações sobre como usuários específicos estão interagindo com seu site. Desnecessário dizer que eu não tinha ideia de que poderia fazer isso até recentemente, o que torna a primeira de minhas dicas do Google Analytics minhas favoritas.

Primeiro, navegue até a Visão geral de interesses na seção de relatórios de Público (Público> Interesses> Visão geral). Isso apresentará uma visão ampla dos outros três relatórios de interesses: Categorias de afinidade, Segmentos no mercado e Outras categorias.

Com base nesses dados, sabemos que quase 8% dos visitantes em todas as sessões são identificados como “tecnófilos” – indivíduos com grande interesse em tecnologia. Também podemos constatar que quase 5% dos visitantes do Segmento In-Market trabalham ou têm interesse em Serviços Financeiros / de Investimento.

Estamos começando a ter uma ideia melhor de quem é nosso visitante típico, mas vamos nos aprofundar antes de criar nosso segmento personalizado. A seguir, veremos os dados de Idade e Sexo selecionando esses relatórios na seção Dados demográficos dos relatórios de Público (Público> Dados demográficos):

Esses dados nos dizem que a maioria de nossos visitantes tem entre 25 e 34 anos, e o gráfico abaixo mostra que muito mais homens visitam nosso site do que mulheres (o que não é exatamente surpreendente, considerando o viés de gênero na pesquisa ):

Então, depois de pesquisar um pouco, sabemos que muitos de nossos visitantes estão:

  • Masculino
  • 25-34 anos
  • Tem um grande interesse em tecnologia
  • Trabalho em serviços financeiros ou de investimento

Como criar segmentos personalizados no Google Analytics

Munidos desses dados, podemos criar um segmento de visitante personalizado que podemos acompanhar em relação às metas (mais sobre isso em breve). Para fazer isso, precisamos voltar aos relatórios de público e clicar na divisa voltada para baixo à esquerda de “Todas as sessões”:

A seguir, criaremos nosso segmento personalizado com base nos dados demográficos acima. Por causa deste exemplo, também incluiremos dados do relatório Outra categoria na Visão geral de interesses, que em nosso caso, foi Artes e entretenimento / TV e vídeo / Vídeo online:

Agora, tudo que você precisa fazer é nomear seu segmento personalizado e salvá-lo. Como alternativa, você pode testar esse segmento personalizado avançado para ter uma ideia melhor de quantos visitantes se enquadram nesses parâmetros.

Este segmento agora pode ser medido em relação ao tráfego de outro visitante para obter informações sobre como certos tipos de visitantes se comportam em comparação uns com os outros, em vez de forçá-lo a se contentar com uma ampla visão geral de todas as visualizações de página ou sessões.

É importante notar que, dependendo do tamanho da amostra, do intervalo de datas especificado e do número de segmentos avançados que você já está usando, este processo pode demorar um pouco (ou mesmo falhar completamente), então você pode ter que voltar e fazer alguns ajustes antes seu segmento personalizado será salvo corretamente.

DICA DE BÔNUS DO GOOGLE ANALYTICS: Depois de criar seu segmento personalizado, você pode refiná-lo ainda mais, incluindo a data da primeira sessão desses visitantes em um período específico. Esse recurso interessante foi introduzido apenas no mês passado e permite que você refine ainda mais o modo como rastreia determinados visitantes. Isso pode ser extremamente útil para campanhas de remarketing.

2. Atribuir um valor monetário às metas

A segunda das minhas dicas do Google Analytics está relacionada a metas. Você definitivamente deveria definir metas no Google Analytics. Do contrário, você está basicamente olhando para métricas relativamente inúteis, como visualizações de página e tempo no site. No entanto, você não deve apenas definir metas – você também deve atribuir a elas um valor monetário.

Vamos dar uma olhada em um exemplo de relatório de fluxo de meta da conta do Google Analytics do WordStream.

Como você pode ver, é bastante simples. Para esse objetivo específico, obtemos a maior parte de nosso tráfego do Google, com forte tráfego direto chegando como nossa segunda maior fonte. Se você não estiver familiarizado com os relatórios de fluxo de meta, as áreas vermelhas à direita do segundo e terceiro estágios das etapas do funil de meta são conhecidas como “saídas de funil” – visitantes que não executaram a ação que desejamos em um determinado estágio , que é se inscrever para uma avaliação gratuita neste exemplo.

Então, por que você deve atribuir um valor monetário ao seu fluxo de meta? Porque, até que você atribua um valor monetário ao fluxo de sua meta, é impossível avaliar quanto dinheiro você está perdendo em cada lead perdido que sai do funil.

Você já percebeu a métrica “Valor da página” em seu cartão de pontuação de tráfego? É aqui que você verá o valor financeiro de uma página em relação ao valor da meta e a posição que ela ocupa em seus caminhos de conversão. Se você não atribuiu um valor às suas metas, esses valores serão zero.

Digamos que você atribua a uma meta um valor de $ 25. É importante observar que os valores exibidos nesta coluna não serão apenas $ 25 ou $ 0 – a função da página em conversões assistidas também é ponderada na coluna Valor da página, o que significa que esses valores irão variar dependendo da página em questão e sua função em um ou mais caminhos de conversão.

Como atribuir valores a metas no Google Analytics

Para atribuir um valor a uma meta, navegue até a seção Admin do Google Analytics (acessível no menu superior) e clique em “Metas”:

Agora você verá uma lista de seus objetivos. Ao clicar em um, você verá uma interface na qual pode especificar o valor monetário que deseja atribuir à meta.

O valor exato de uma meta varia dependendo de vários fatores, mas geralmente é aconselhável subestimar quanto vale uma meta. Até ter uma ideia melhor de quanto cada conversão vale para você em termos financeiros, mantenha uma estimativa baixa.

Ao estimar o valor de um lead e atribuir esse valor a cada meta, você pode começar a ver (em termos financeiros reais) quanto dinheiro pode estar perdendo com o fluxo de metas existente. Isso pode, por sua vez, fazer com que você comece a pensar se o funil de metas está otimizado o suficiente. Você precisa adicionar mais etapas? Fornece navegação adicional para permitir que os usuários revisitem as seções anteriores do funil com mais facilidade? Remover algo simples que está prejudicando sua taxa de conversão? Todas essas são questões que podem surgir ao se atribuir um valor monetário a cada meta.

3. Examine seus principais caminhos de conversão

Infelizmente, os visitantes do seu site nem sempre se comportam da maneira que você deseja. Não seria maravilhoso se os clientes em potencial vissem seus anúncios, acessassem seu site e, por fim, fizessem uma compra – tudo de uma vez? Bem, raramente funciona assim, e é por isso que entender seus caminhos de conversão é tão importante – especialmente no cenário de publicidade atual, onde as pessoas raramente concluem uma compra em um dispositivo, muito menos em uma sessão.

Além de ilustrar como seus visitantes estão realmente convertendo (ao contrário de como você pensa que eles estão convertendo), examinar seus principais caminhos de conversão no Google Analytics fornece uma visão fascinante do comportamento do usuário – e a rota frequentemente complexa que muitos visitantes seguem primeiro ação para a conversão final.

Como examinar os caminhos de conversão no Google Analytics

Para ver essas jornadas dos visitantes, vá para a seção Caminhos de conversão mais comuns dos relatórios de Conversões (Conversões> Funis multicanais> Caminhos de conversão mais comuns). Aqui, você verá os 10 principais caminhos de conversão por padrão, com opções para estender o número de linhas exibidas.

Neste exemplo, você pode ver que os caminhos de conversão mais eficazes são bastante padrão (duas visitas diretas, uma pesquisa orgânica que leva a um anúncio gráfico, três visitas diretas etc.), mas alguns outros caminhos de conversão são um pouco menos ortodoxos. Dois anúncios gráficos? Uma pesquisa direta que leva a um anúncio gráfico? Duas pesquisas orgânicas?

Você também tem a opção de exibir os principais caminhos de conversão por Caminho de agrupamento de canais MCF e mapear esses resultados em relação ao Caminho de palavra-chave (ou origem / mídia), o que pode revelar informações adicionais sobre como cada um de seus canais está funcionando:

Maldito seja, (não fornecido)!

4. Configurar eventos de inteligência

É importante ficar de olho no desempenho do seu site regularmente, mas há boas chances de você não perceber grandes desvios de um dia para o outro. E quanto àquelas anomalias estranhas que fazem você ficar surpreso? Esses picos (ou quedas) enormes no tráfego que desafiam a explicação? É quando os eventos de inteligência entram em jogo.

O Intelligence Events é um recurso do Google Analytics que permite definir parâmetros personalizados para monitorar atividades incomuns no site e enviar alertas para gerentes de contas designados. Por exemplo, um aumento de 200% no tráfego em um determinado dia seria considerado incomum e, como tal, o Google Analytics registraria os dados em torno desse evento e alertaria você sobre ele.

Agora, você pode pensar que notaria um grande aumento no tráfego de seu site apenas por meio do monitoramento de suas métricas usuais, mas pode não ser necessariamente o caso. Vamos dar uma olhada em um exemplo recente que encontramos.

No sábado, 19 de abril, recebemos um alerta de Evento de Inteligência que nos notificou sobre um aumento de 216% no tráfego para uma página específica. O alerta também nos forneceu dados sobre a origem de grande parte do tráfego (neste caso, Califórnia), bem como a métrica associada (uma de nossas metas de conversão). Esse tipo de ponta deve se destacar como um polegar machucado, certo? Isso é o que pensamos. No entanto, estávamos errados.

Como você pode ver na figura acima, o tráfego geral naquele dia parecia baixo – certamente nada fora do comum para um sábado, quando nosso tráfego tende a ser menor do que nos dias de semana. Se tivéssemos confiado em nosso relatório de exibições de página, não teríamos ideia de que recebemos mais de 200% de tráfego nessa página, e esse pico teria passado despercebido pelo radar.

Como configurar notificações de eventos de inteligência personalizada no Google Analytics

Por padrão, o Google Analytics irá notificá-lo sobre atividades incomuns no site – incluindo o tipo de anomalia no exemplo acima. No entanto, não confie no Google para avisar quando algo importante acontecer. Em vez disso, configure seus próprios eventos de inteligência.

Primeiro, abra a seção de relatórios de Eventos de inteligência e selecione a guia “Alertas personalizados” no menu à direita. Em seguida, selecione “Gerenciar alertas personalizados”.

Em seguida, clique no botão vermelho denominado “+ Novo Alerta”. Isso apresentará a interface onde você criará seus eventos de inteligência personalizados.

Aqui, você especificará uma gama de parâmetros que acionarão notificações personalizadas de eventos de inteligência. Como você pode ver, você pode personalizar as visualizações às quais as condições de alerta serão aplicadas, o período de tempo e como as notificações são enviadas – por e-mail (para um ou mais endereços especificados) ou e-mail e alertas de texto SMS (observe que os alertas SMS estão disponíveis apenas para usuários do Google Analytics com números de células nos Estados Unidos).

Em seguida, você precisa definir quais condições devem ser atendidas para que o alerta seja disparado. Primeiro, defina as condições de tráfego e os parâmetros de uso do site (imagens condensadas para fins ilustrativos):

Em seguida, defina as condições gerais que devem ser atendidas no menu suspenso à direita:

Agora, basta nomear seu alerta personalizado, salvá-lo e pronto!

5. Compare as tendências históricas de tráfego

Muitos usuários do Google Analytics só se preocupam com as tendências de tráfego atuais, mas identificar padrões com base no tráfego anterior pode gerar insights valiosos sobre como o tráfego pode mudar com o tempo. Uma das melhores maneiras de investigar esses dados é usando a ferramenta Comparar com o período anterior na caixa de diálogo do intervalo de datas:

Depois de especificar o intervalo de datas desejado (e o período anterior para compará-lo), você pode aplicar esse filtro para ver como o tráfego se acumula de um período para outro – neste caso, de 12 de abril a 12 de maio, e 12 de março a 11 de abril (período anterior):

Observe como os vales de uma linha traçada (12 de abril a 12 de maio em azul) correspondem muito próximos aos picos da segunda linha traçada (12 de março a 11 de abril em laranja) e vice-versa? Isso é causado por disparidades nos dias da semana especificados ao comparar os dados de tráfego recentes com um intervalo de datas anterior.

Como especificar intervalos de datas personalizados no Google Analytics

Por exemplo, se você aplicasse esse filtro a uma visualização semanal, poderia pensar que uma visualização da semana de segunda a domingo refletiria exatamente o período anterior – mas não é. Em vez disso, o padrão do Google Analytics é o número de dias no período especificado, não os dias correspondentes da semana anterior. Vamos dar uma olhada nisso em ação:

O primeiro intervalo de datas é de segunda-feira, 5 de maio a sexta-feira, 9 de maio. Isso abrange toda a semana útil de cinco dias para este período especificado. No entanto, quando selecionamos “Comparar com o período anterior”, o Google Analytics extrai dados do período de cinco dias imediatamente anterior ao primeiro intervalo de datas, não da semana de trabalho de cinco dias anterior – o que significa que os dados incluídos no gráfico são, na verdade, comparações completamente diferentes dias da semana, resultando no gráfico (enganoso) abaixo:

No entanto, se nos certificarmos de especificar um intervalo de datas personalizado (em que os dias da semana correspondem perfeitamente), veremos que os dois gráficos são virtualmente idênticos. Observe que, para fazer isso, você precisará inserir o intervalo de datas desejado manualmente nos campos relevantes, em vez de clicar em um dia de início e deixar o Analytics preencher os espaços em branco:

Como você pode ver, ainda há uma pequena variação entre o tráfego – mas nada fora do comum, e certamente nada como a variação significativa que vimos no gráfico enganoso acima.

6. Adicione anotações aos seus relatórios

A última (mas não menos importante) das minhas dicas do Google Analytics tem a ver com uma boa administração. Talvez você não seja a única pessoa responsável por ficar de olho em sua conta do Google Analytics. Se for esse o caso, você precisará de alguma forma de controlar por que as coisas aconteceram e quando. Uma menção na mídia foi o motivo para um grande aumento no tráfego? A queda coincidiu com uma campanha de e-mail menos do que bem-sucedida? Tudo o que você precisa lembrar no Analytics, as anotações podem ajudar.

As anotações são notas simples que podem ser adicionadas a um gráfico de relatório do Analytics para explicar aumentos ou quedas no tráfego, informar outros gerentes de conta sobre campanhas promocionais lançadas em um determinado dia e praticamente qualquer outra coisa que você queira observar diretamente no Analytics . As anotações aparecem como ícones de balão na parte inferior de um gráfico do Analytics. Na figura acima, observe quantos picos em nosso gráfico de exibições de página têm anotações de acompanhamento.

Como adicionar anotações no Google Analytics

Para realmente ler as anotações, basta clicar no ícone da guia de seta para baixo imediatamente abaixo do gráfico. Você verá uma lista de todas as anotações feitas no período de tempo especificado, bem como informações sobre quem criou a anotação e seu endereço de e-mail. As anotações podem ser definidas como “Públicas” ou “Privadas”, permitindo que você controle quem vê o quê. Para criar uma nova anotação, basta clicar em “Criar nova anotação” à direita acima dos endereços de e-mail dos autores das anotações existentes:

Controle o seu tráfego

Uau! Isso nos leva ao final de nossa lista das 6 principais dicas do Google Analytics. Se ainda não o fez, recomendo fortemente o uso dessas técnicas para obter mais informações sobre seu tráfego, funil de conversão e como os visitantes estão se comportando em seu site.

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