Por Gustavo Pereira
Antes de começar este texto, preciso dizer uma coisa: apesar de trabalhar com web analytics e métricas em digital desde 2008, eu sou formado em jornalismo (sim, eu escrevi sobre Celebridades e ex-BBBs). Entretanto, uma coisa que eu aprendi na faculdade foi o conceito da “pirâmide invertida”. Ela pode – e deve – ser utilizada por qualquer pessoa que deseja se aprimorar no mundo do web analytics, especialmente o Google Analytics, e do Facebook, Twitter, Instagram, que serão os temas do curso “Métricas para Comunicação Digital”, em 1 e 8 de abril, em São Paulo.
Tá, mas qual é o conceito? No jornalismo, todo primeiro parágrafo de uma matéria precisa falar o que aconteceu, onde aconteceu, quando aconteceu e quem é o responsável por aquilo. Nos 2º e 3º parágrafos, explicamos como e por que aquilo aconteceu.
Traduzindo isso para o mundo do web analytics: falar que em fevereiro o seu site teve 66.666 visitas não me diz muito. Isso é maior ou menor do que tivemos no mês passado? E versus a média dos últimos 12 meses? E versus o mesmo período do ano passado?
Vamos supor que o crescimento é importante. De onde vieram todas estas visitas? São pagas ou orgânicas? Se são pagas, qual é o nosso canal de mídia que mais levou visitas?
Agora, digamos que a maior parte das visitas (83%) vieram do Facebook e o restante (17%) veio do Twitter. A qualidade do tráfego é a mesma? Ou as pessoas que vieram do Twitter – a minha rede social favorita – passaram mais tempo no site, leram mais páginas e ainda se inscreveram no seu curso? Nossa conclusão pode ser que a quantidade foi gerada pelo Facebook, mas o tráfego do Twitter é tem mais qualidade.
Uma segunda análise que você poderia fazer: será que isto foi causado pela maneira que as pessoas acessaram nosso site? Ou seja, o tráfego de desktop gerou todas as inscrições? Esse tipo de análise também é importante porque você pode descobrir que seu site tem algum problema.
Isso aconteceu comigo uma vez, quando todas as nossas campanhas num e-commerce estavam com ROI negativo. O time de mídia estava desesperado. Analisamos o tráfego, as campanhas, as páginas de destino, tudo. Mas o que acontecia era: 90% da mídia era consumida por celulares, mas 100% das vendas aconteciam em desktops. Deixamos de segmentar a mídia para celulares, o ROI explodiu, mas ainda tinha trabalho a ser feito: o site precisava ser ajustado para comportar o tráfego de celulares.
Essa pequena história é um exemplo de como o trabalho de web analytics nunca para. Você sempre tem outras análises para fazer, novos testes para realizar, insights para descobrir. Mas lembre-se: um número não é o insight. O valor está em descobrir as razões por trás do número que mostramos para os nossos chefes e colegas. Para chegar lá, faça como um bom jornalista: seja curioso e investigativo.
