20 de fevereiro de 2021

Adeus "Bounce Rate" no Google Analytics 4 !

Adeus, bounce rate –boas-vindas à nova taxa de interação no Google Analytics 4

Time to say Goodbye
Devemos centrar-nos nas audiências que têm impacto e interessam à marca da organização, seja a taxa de rejeição (bounce rate) ou a taxa de interação (engagement rate).
  
Considerado por muitos a métrica das métricas, o novo Google Analytics 4 acabou com a taxa de rejeição, que era um verdadeiro mito urbano, substituindo-a por outro tipo de métrica. 

A fórmula da taxa de rejeição é a seguinte:

N.º de sessões totais / n.º de sessões rejeitadas (sessões só com uma página visualizada e sem nenhuma interação enviada para os servidores do Google Analytics)



O desaparecimento da taxa de rejeição traz à luz do dia outra métrica que, combinada com a medição otimizada (enhanced measurement) do Google Analytics 4, permite obter uma visão de qual é o tráfego do website que interage. De facto, este é o mais importante, porque aquele que não interage não tem interesse. 

Fórmula da taxa de interação = sessões com interação / n.º total de sessões 






Tabela de taxas de interação com base na taxa de rejeição

Taxa de interação[1]

Descrição

0% a 10%

Muito baixa

11% a 40%

Baixa

41% a 60%

Normal

61% a 70%

Boa

71% a 90%

Muito boa

91% a 100%

Excelente

(bom demais para ser verdade!)



[1] Depende do tipo de website e do tipo de configuração do tracking

#

Taxa de interação

1

Content websites: 40-60%

2

Lead generation: 50-70%

3

Blogs: 30-50%

4

Retail: 60-80%

5

Serviços: 70-90%

6

Páginas de campanhas: 10-90%



Em resumo, ao contrário da taxa de rejeição, que, quanto mais perto estiver de 0%, melhor, no caso da taxa de interação sucede o oposto – quanto mais perto de 100%, melhor.


Boas análises! 😎

fonte: blog da Hubspot em http://bit.ly/2M8EafQ 

Artigo relacionado: Google Analytics 4




24 de novembro de 2020

O Novo Google Analytics 4

 Um olhar prático do novo Google Analytics 4


Este artigo dirige-se a quem já conhece o Google Analytics atual, também chamado Universal Analytics. O  novo Google Analytics 4 (GA 4), que era o denominado Google Analytics App + Web, traz uma mudança há muito pedida pelo mercado de Web e App Analytics: basear a medição não em "page views", mas em eventos. Isto significa, por exemplo, que uma "page view" ou "screen view" passam a ser considerados eventos, ao contrário daquilo que acontecia (exemplo: categoria do evento, etiqueta do evento etc.).


Organização da informação

A versão atual do Google Analytics é organizada da seguinte forma: 



No  Google Analytics 4 há muitas diferenças, que incidem, essencialmente, na forma como os dados estão organizados:



Principais diferenças entre o Google Analytics atual e o novo Google Analytics 4: deixa de haver visualizações de propriedades, pois os dados já não são separados da mesma forma – agora, são organizados em data streams, para aplicações Android e iOS e para websites. Nos websites, o registo do comportamento do utilizador (scroll, submissões de formulários, entre outros) pode ser configurado por omissão de forma automática, facilitando a configuração – trata-se dos eventos automáticos do Google Analytics 4.










Organização lógica dos dados

Como podemos observar na imagem em cima, podemos ter, na mesma propriedade, aplicações de smartphones Android e iOS, assim como propriedades web.

O Google Analytics 4 permite a junção de utilizadores nos relatórios, com base nesta ordem: User ID, Google Signals e dispositivo. Isto dá mais ênfase aos dados recolhidos com consentimento. 

Nesta versão, vai haver mais desenvolvimentos futuros relativos aos controlos da privacidade do utilizador.


Interface do Utilizador

A interface do utilizador é nova e simplificada nalguns aspetos; por exemplo, a configuração de segmentos e de audiências é mais simples.

Ligações dos dados 

A versão gratuita do Google Analytics 4 também permite exportar para o Google BigQuery, permitindo o acesso aos dados tal como são gerados e guardados. 

O que fazer agora?

Neste momento, é aconselhável instalar o Google Analytics 4 em conjunto com o Google Analytics já existente, para não perder histórico e configurações, dado que o Google Analytics 4 tem algumas funcionalidades para desenvolver, assim como a versão paga do Google Analytics 4 – o Google Analytics 360.


Limites na configuração do Google Analytics 4



Começa a visualizar os dados no Google Analytics 4 Demo Account onde tem a merchandise store e flood it App.



17 de junho de 2020

10 Erros a evitar no Google Analytics

Este artigo serve para alertar e dar algum alimento ao pensamento de cada marketer que usa o Google Analytics como ferramenta de medição e de otimização das campanhas de marketing digital. Este servirá mais de um guia geral, deverendo sempre ser analisado caso a caso.

Ter uma boa estratégia de dados alicerçado com uma boa organização


1 - Querer Medir Tudo

Todos sabemos que se não formos objetivos e se quisermos medir o número de vezes que o cursor do rato passa numa imagem é possível, mas não vai servir para tomar decisões.
Comece pelo mais fácil, como define o sucesso da sua aplicação, website. ve nosso artigo 
no nosso blog sobre analytics e ecommerce kpis

Aproveite para ter mais informação de contexto e avalie o ponto 10!

Medir em excesso não traz benefícios


2 - Esgotar os Objetivos no Google Analytics numa página de destino ("Landing Page")

Tem de ser pensado e estruturado os objetivos no website/App de forma a ter  os objetivos necessários para as areas do website/app. Não se deve colocar 20 objetivos numa única página de destino ("Landing Page"). Aconselho que se faça uma análise de todo o website primeiro e depois se defina os objetivos!


Escolha bem o que faz sentido e organize os dados


3 - Colocar nos links URL's com os UTM's para dentro do próprio website.

Ao efetuar este tipo de utilização vamos ter a cada click neste link uma nova sessão, ou seja, vamos ter dados baralhados.

Exemplo: utilizador chega a uma página do website exemplo.pt/produto-x ,
vindo de uma campanha do Google Ads e de seguida ao clickar no link para mais informações exemplo.pt/compra?utm_medium=referral&utm_source=campanha&utm_campaign=always-on , nos reports vai aparecer que o utilizador chegou pela campanha de Google Ads e converteu na campanha always-on, ou invés da campanha Google Ads.



4 - Não configurar dimensões personalizadas 

Não colocar informação de contexto como o userId para ter utilizadores bem identificados e com o Cross Device (analise multiplo dispositivo)

A informação contextual (Contextual Analytics) poderá guiar-nos melhor na intenção e nas condições que influenciaram, ou não, a compra, objetivo. A informação de contexto permite tirar algumas lições de como foi, por exemplo: Na venda do aquecimento, ventilação e ar condicionado pode ser importante para determinar picos de compra fora da sua época normal, como vender electrodomésticos para arrefecimento da temperatura em finais de novembro, se tivermos o nosso website ligado a uma API, ou, enriquecermos os dados posteriormente através do data import do Google Analytics , referentes ao estado do tempo e à temperatura sentida.

Dashboard



5 - Não medir Comportamentos no Website/App 

A Medição de comportamentos vai permitir e entender os comportamentos do nosso público-alvo, antes, durante, ou após a compra.

Exemplo: Utilizador vai a uma loja online e consulta um vídeo sobre a utilização de um martelo pneumático para entender o seu uso e facilidade de utilização, neste caso podemos avaliar que o utilizador estará entre fase de Atenção e Consideração para adquirir a ferramenta. Podemos baseado neste tipo de perfil entender o que estes utilizadores que veêm o produto e de seguida o video, compraram na nossa loja, ou não, que outros tipos de produtos e serviços podem comprar em conjunto e dar-lhes a melhor oferta para satisfazer a necessidade do consumidor.



6 - Não ter o ecommerce analytics configurado no Website.

Neste falamos da implementação da otimizado do Google Analytics para ecommerce ("enhanced ecommerce) 
configurado na loja online, é como "deitar" dinheiro para cima de campanhas de marketing sem entender qual a melhor campanha em termos de ROAS e não efetuar no Google Analytics a anulação de transações não pagas de Multibanco e devoluções de artigos.




7 - Não medir o comportamento de compra e a taxa de abandono do carrinho de compras

Se não configurarmos as etapas do checkout e não analisarmos, não teremos informação sobre a efetividade do nosso checkout em cada uma das etapas ( Inicio do checkout, Dados do cliente e envio , pagamentos e confirmação da compra.



8 - Não ativar a exclusão da medição de BOTS

Este é aquele mais básico que de uma forma simples poderá ser resolvido em grande parte.
Se estamos a trabalhar para pessoas, deveremos só recolher o tráfego de pessoas nas nossas propriedades Web.



9 - Achar que medir cada botão do Website é uma boa prática para medir campanhas.

Quando o chamado CTA (Call to Action) chamada á ação/conversão é confundido com outros botões e existe a tendência negativa para a medição de todos os botões e links, quando o que querem fazer é analisar o comportamento em página, neste caso o Google Analytics tem o Page Analytics que é um plugin para analise de heat map nas páginas do website



10 - Não ter uma estratégia de dados para um ecossistema digital de Websites e Apps

Dependo do investimento este erro pode ser o primeiro, fruto do crescimento adhoc pensado de uma forma isolada. Sem ter em conta o objetivo de um produto e serviço inserido numa marca/organização vai fazer toda a diferença.
Não ter uma estratégia de dados, acaba por ser fulcral para negócios com alguma dimensão, pois não vamos ter uma visão integrada da jornada do cliente no nosso ecosistema digital