ESTUDO DE CASO: LA TIENDA
Latienda (www.tienda.com) é uma empresa familiar premiada por apoiar empresas artesanais na Espanha. Trabalha com pequenas empresas de gestão familiar, muitas dos quais são dedicadas à tradição secular de fazer comidas. Com armazéns em Williamsburg, Virginia e Alicante, Espanha, a companhia despacha centenas de milhares de encomendas para Estados Unidos, Canadá e Europa.
No geral, Latienda estava tendo um grande sucesso com seus pedidos on-line. Mas a empresa queria continuar procurando oportunidades para aumentas suas vendas. Para tanto, contratou a Webstrategies (www. webstrategiesinc.com).
Particularmente, um produtochave de uma categoria específica exigia métodos mais caros de expedição, caso o endereço de entrega fosse localizado longe do armazém do Latienda, na Virgínia. O desafio era entender o impacto sobre as vendas de diferentes taxas de enviou para este determinado subconjunto de produtos.
Latienda agrupou os visitantes em duas regiões: A e B. Os visitantes da região A que estavam perto do armazém recebiam custos mais razoáveis de frete. Os visitantes da região B foram aqueles de qualquer outro lugar, cujo método de envio era mais caro para a entrega dessa categoria de produto-chave.
A Webstrategies queria medir o impacto sobre as vendas sempre que os dois principais produtos eram colocados no carrinho. Para isso, instalou a ferramenta “Event Tracking” para o botão “Add to Cart” (Colocar no Carrinho). A ferramenta “Advanced Segments Custom Reports” foi usada para separar os visitantes das regiões A e B, modo que pudessem visualizar o desempenho de cada uma das categorias de produto.
Com certeza, os visitantes da região B tinham 48% menos de probabilidade de fazer uma compra, caso eles colocassem um desses itens da categoria de produto-chave, pois os custos com frete eram maiores.
A receita de sucesso
Então, Latienda estabeleceu um modelo de tax afixa para are giãoBe monitorou as vendas. Após o teste, foi constatado que 70% dos visitantes dessa região completavam suas compras após colocar os produtos no carrinho.
Só para ter certeza, a empresa verificou os visitantes da região A e descobriu que o aumento de vendas não flutuou mais do 3,4% no mesmo período de tempo. A análise confirmou que as taxas de envio do produto afetado estava diretamente relacionada com o comportamento de compra, e usaram estes dados para tomar as decisões chave para o seu negócio.
Implementação básica do website
Para medir um site com o Google Analytics, você deve adicionar um snippet (um pequeno código) de Javascript para cada página do site. Este Javascript coleta informações básicas, como o URL da página que o internauta visualizou ou de onde ele veio (de outro site ou de resultados de pesquisa, por exemplo) e, em seguida, envia automaticamente os dados para servidores de coleta do Google por meio de dados especializados de visitas. Aqui está o que o código de monitoramento básico que aparece quando recolhe todas estas informações importantes:
Este código faz algumas coisas. Primeiro, de forma assíncrona carrega uma biblioteca chamada analytics.js, que contém todas as informações que o Google Analytics precisa para trabalhar. Em seguida, ele envia um pedido de imagem invisível para os servidores de análise do Google. O tipo de visita é chamado de “Pageview”. Quando os hits são recebidos, o sistema irá calcular outras métricas, incluindo o número de visitas e de visitantes únicos.
Além disso, observe o número UA no código anterior de nosso exemplo. Este é o seu número de conta. Esta é a forma como o Google Analytics conecta sua conta para a propriedade que está coletando os dados. Este código Javascript deve ser colocado na tag
em todas aspáginas do seu site. Se você usa algum tipo de CMS, pode adicionar o código em questão diretamente no seu template para tirar proveito dele. Você vai ter um monte de dados na página padrão de tags do Google Analytics. Mas em algum momento você vai descobrir que você precisa de resultados mais detalhados. Como se vê, websites modernos são complexos. Ajax, design responsivo e HTML5 extraem rapidamente o modelo de análises tradicionais. Os usuários podem fazer muitas coisas diferentes quando entram em uma única página, tornando a métrica Pageview inútil. Do ponto de vista analytics, precisamos de mais medição in-page para melhor entender o comportamento do usuário. É aí que entra o rastreamento de eventos.
Mensurando interações dos visitantes
Rastreamento de eventos é uma ferramenta flexível de coleta de dados que pode ser usada para medir cliques de botões, players de vídeo ou qualquer outra interação do usuário com o conteúdo. Os eventos contam tudo o que você quer. A coisa interessante sobre o rastreamento de eventos é que você pode definir os dados que deseja
coletar e determinar quando deve ser coletado. Um evento tem alguns componentes. Veja-os a seguir: Categoria: é uma maneira de agrupar determinados eventos, como aqueles que acontecem em um player de vídeo. Ação: é a ação real que o usuário faz, por exemplo, clicar em um botão ou em um link HTML, ou até mesmo alterar uma definição. Label: fornece mais informações sobre a ação. Por exemplo, se sua ação é um botão de reprodução de vídeo; o label pode ser também o nome do vídeo. Ou, se você estiver medindo cliques em links, o label pode ser simplesmente a URL do link que o usuário clicou. Valor: um valor numérico para um evento particular, que pode ser o número de segundos, ou uma pontuação em um jogo. A única exigência é que seja um número inteiro. O valor atual se aplica à combinação de Categoria, Ação e Label. O Google Analytics irá somar os valores nos relatórios. Então, como você pode gerar estes dados de eventos importantes? Ao contrário de Pageviews, que são gerados automaticamente pelo Javascript do Google Analytics, o evento Javascript deve ser colocado dentro do código. Você precisa anexá-los ao código apropriado que representa uma ação do usuário. Por exemplo, se você quiser medir um clique em um botão, poderá criar uma categoria chamada “Useractions”, uma ação chamada “Buttonclick” e um label, que é o nome do botão. Use este código para o manipulador de eventos onclick:
Quando o código acima executa os dados das visitas, contendo todas as informações do evento, ele é enviado de volta para os servidores de coleta do Google Analytics. Enquanto o código anterior trabalha, é sempre uma boa ideia extrair o código de rastreamento do evento e qualquer código de analytics para este caso, a partir da camada de apresentação. Aqui está um exemplo muito comum de extrair o código do evento, que irá medir, por exemplo, o número de downloads de um PDF quando os usuários clicarem em um botão baseado em HTML específico em uma determinada página:
var linkclick = document. getelementbyid (‘button’); addlistener(linkclick, ‘click’, function() { ga(‘send’, ‘event’, ‘Useractions’, ‘Button Click’, ‘[BUTTON NAME]’); }); function addlistener(element, type, callback) { if (element.addeventlistener) element. addeventlistener(type, callback); else if (element.attachevent) element. attachevent(‘on’ + type, callback); }
Agora vamos dar uma olhada nos dados. Dados do evento encontramse nos Relatórios de Conteúdo, na seção Eventos e em Eventos Principais. Estes são organizados com base nas Categorias, Ações e nos valores dos Labels que você cria em seu código. Observe que, por padrão, você está vendo os dados por categoria. Mas você pode alternar para visualizar os dados com base em Labels ou Ações usando o link Dimensões Primárias no topo da tabela. Você também pode selecionar uma categoria individual e visualizar todas as Ações e Labels associados a essa categoria, clicando em seu nome. Então, como você pode usar os eventos? Aqui estão algumas das razões mais comuns usadas para medir eventos: PDF e outros tipos de downloads de arquivos; Cliques em links que apontam para outros domínios; Players de áudio, calculadoras, players de vídeo; Ferramentas de configuração do produto. Por exemplo, um site de automóvel.
Há oportunidades para usar eventos em todos os lugares em um site. Mas, antes de realizar uma implementação massiva, certifique-se que os dados são úteis e acionáveis.
Adicionando dimensões e métricas personalizadas
Outra maneira de personalizar os dados no Google Analytics é por meio do uso de dimensões personalizadas. Se você estiver usando o Google Analytics por um tempo, você pode já estar familiarizado com as características de Variáveis Personalizadas. Dimensões personalizadas são, essencialmente, a nova versão de Variáveis Personalizadas. Como o nome indica, dimensões personalizadas são dimensões de dados que você cria manualmente. Para criar uma dimensão personalizada, você começar definindo a dimensão na seção Google Analytics Admin. Lá você nomeia sua dimensão e especifica o Escopo. O Escopo define quais hits de dados uma dimensão personalizada deve aplicar. Existem três tipos de scope:
Hit: basta aplicar a dimensão personalizada para um único hit de dados. Sessão: aplicar a dimensão personalizada para todos os hits contidos dentro de uma sessão. Isso inclui todos os Pageviews, eventos e transações. Usuário: aplique a dimensão personalizada a todos os hits de todas as sessões de um usuário individual. Este recurso será particularmente útil quando você quiser identificar uma determinada característica mostrada por seus usuários, especialmente um que seja improvável que mude ao longo do tempo. Depois de criar a dimensão em Google Analytics, o sistema irá exibir todo o código HTML que você precisa adicionar ao seu site . Aqui está o truque, dimensões personalizadas podem somente ser enviadas com um hit Google Analytics existente. Até agora, neste artigo nós cobrimos os tipos mais comuns de hits, um Pageview hit e evento hit. Então, se você deseja definir uma dimensão personalizada, você deve enviar os
“Do ponto de vista analytics, precisamos de mais medição in-page para compreender melhor o comportamento do usuário”
dados com uma hit existente. Um exemplo deste código seria:
ga(‘send’, ‘pageview’, {‘dimension15’: ‘Event Value’});
Por exemplo, algumas formas comuns de usar dimensões personalizadas incluem: Separar os membros de não membros Separa usuário logados de não logados Medição de repetição de clientes Além de criar dimensões personalizadas, você também pode criar sua própria métrica personalizada. Veja a documentação de suporte para obter mais detalhes: (https://support.google.com/analytics/answer/2709829?hl=en-gb).
Mensurando apps móveis
Neste momento, vamos nos afastar do assunto medição de sites e falar sobre a medição de aplicações móveis. Muitas pessoas desconhecem que o Google Analytics pode medir também aplicativos Android e IOS. Em termos conceituais, tudo o que temos discutido até agora, eventos, dimensões personalizadas, métricas etc., pode ser utilizado em aplicações móveis também. Em geral, o modelo de dados de aplicações móveis é o mesmo daquele da web. Mas há algumas pequenas diferenças. Por exemplo, não existem quaisquer visitantes ou Pageviews no mundo dos aplicativos móveis. Em vez disso, há usuários e telas; entretanto, a estrutura hierárquica dos dados ainda é a mesma.
Estes dados são coletados de forma semelhante aos dados do site. São enviados para o Google Analytics por meio de uma solicitação aos servidores de coleta do Google Analytics. A principal diferença entre um hit de dados móvel e um hit de dados da web é que o hit móvel não é criado usando código Javascript. Em vez disso, o Google Analytics fornece um SDK tanto para Android como para IOS para gerar hits de dados necessários. Quanto à implementação, ao contrário de um site em que você acaba de adicionar um código e obtém instantaneamente os dados, é necessário integrar o código de rastreamento de aplicação dentro do aplicativo. A integração exata depende da plataforma. Ao contrário do código de rastreamento de Javascript, que
envia imediatamente hits ao Google Analytics, aplicativos móveis enfileira os hits antes de enviá-los. Esse recurso foi criado para mitigar os desafios de acesso a redes não confiáveis e maximizar a carga da bateria. Por padrão, o Google Analytics irá enviar a fila de hits a cada dois minutos. Mas você pode controlar o envio periódico usando o seguinte código (IOS):
[[GAI sharedinstance] setdispatchperiod:60];
No Android, o envio padrão é de 30 minutos. Mas, como no IOS, você pode personalizar o código de intervalo, usando o seguinte:
Gaservicemanager.getinstance(). setdispatchperiod(60);
Além de dados padrão, você também pode medir a informação que é específica para aplicativos, como travamentos de aplicativos e isenções. Esta informação é particularmente útil quando você quer melhorar o desempenho do aplicativo e a experiência do usuário. Leva apenas uma única linha de código para coletar essas informações. No Android, o código seria algo parecido com isto:
E, no IOS, o código é parecido com o código a seguir:
[GAI sharedinstance]. trackuncaughtexceptions = YES;