Análises avançadas, porém viáveis

– Por Fabiola da Silva e Tatiana Pleger

Cada vez mais as organizações, preocupadas em obter um desempenho melhor, estão cientes do quanto os dados podem auxiliar nas tomadas de decisões, porém, apesar de já terem compreendido a importância de se coletar dados, ainda há muito o que aprender sobre o que fazer com esses números.

Em boa parte das vezes as informações coletadas acabam sendo inutilizadas ou aproveitadas em análises rasas apenas com os principais KPI’s e métricas, perdendo uma boa parcela do encanto que os dados podem proporcionar.

A ideia é utilizar esse universo de informações disponíveis e aproveitar para realizar análises cada vez mais avançadas, capazes de proporcionar muito mais insights que ajudam as organizações a decidir qual é o melhor caminho a seguir.

Através de análises avançadas é possível ter uma série de informações que ajudam a:

- Compreender o comportamento do consumidor, entendendo sua relação com produtos, promoções, ofertas e sites;

- Melhorar a eficiência do marketing, otimizando investimentos de acordo com o resultado;

- Aumentar os lucros, identificando novas fontes de receita;

- Auxiliar em outros pontos de acordo com o objetivo da organização.

Mas afinal, o que é uma análise avançada?

Uma análise avançada de dados tem como objetivo entender e/ou prever comportamentos, padrões ou tendências utilizando-se de métodos e ferramentas de manipulação de dados ou algoritmos e análises complexas. Com ela é possível obter respostas em um nível de profundidade muito maior, garantindo informações sobre o mercado hoje e como será no futuro.

Com a quantidade de dados e informações é importante saber que dentro das análises avançadas existem abordagens diferentes e as quatro mais utilizadas por profissionais da área são: Descritiva, Diagnóstica, Preditiva e Prescritiva. Cada uma tem a sua utilidade para determinados momentos:

Descritiva: o que está acontecendo? É ótima para compreender dados em tempo real, pois auxilia na tomada imediata de decisão, como por exemplo parar uma campanha online com grande investimento, mas pouco retorno. Poderia ser uma análise do que aconteceu? Sim, porém, não traz informações suficientes para embasar decisões futuras.

Diagnóstica: por que aconteceu/está acontecendo? Relacionando dados e informações é possível encontrar padrões de comportamento que podem explicar os resultados, evidenciando o que funciona ou não e como afeta os negócios.

Preditiva: o que pode acontecer? É utilizada para prever possibilidades futuras a partir de acontecimentos passados, utilizando técnicas combinadas de Estatística, Mineração de Dados e Machine Learning. Ela permite traçar, por exemplo, futuros comportamentos dos clientes e tendências de consumo.

Prescritiva: como fazer acontecer? Ajuda a identificar as melhores medidas a serem implementadas, pois avalia a consequência de cada decisão tomada. A diferença da Análise Preditiva é que esta não encontra tendências futuras, mas possíveis consequências para as ações, fornecendo informações mais relevantes sobre o que fazer em determinadas situações.

É claro que alguns destes tipos de análise vão exigir mais recursos, sejam de ferramentas ou de profissionais mais qualificados para aplicar as técnicas necessárias para obter as informações, e como tudo isso passou a ter mais visibilidade e exigir mais profundidade, as ferramentas e seus recursos também passaram por essa evolução.

Mas isso não significa que não é possível realizar análises avançadas, mesmo com poucos recursos.

Então como fazer análises avançadas, porém viáveis?

Hoje existem algumas ferramentas gratuitas e fáceis de usar que permitem realizar esse tipo de análise e o Google Analytics é uma delas: com ele é possível monitorar o perfil e comportamento dos usuários no site e realizar diversos estudos capazes de resultar em decisões mais assertivas.

Entre seus relatórios está o de Funis Multicanal, que permite entender como os canais de marketing, como pesquisa paga ou orgânico, por exemplo, trabalham juntos para gerar uma venda ou conversão, já que o usuário pode ter vários pontos de contato com o site através de canais diferentes. Nele conseguimos entender:

- Conversões Assistidas: quanto uma origem específica participou da conversão de outros canais, no caso do usuário acessar o site mais de uma vez.

- Caminhos de Conversões Mais Comuns: quais foram os canais mais utilizados pelos quais os usuários acessaram o site e chegaram à conversão. Ex: Anúncio Rede Social (1° acesso ao site) e Pesquisa Orgânica (2° acesso ao site e conversão).

- Tempo até a conversão: mostra quantos dias o usuário levou da primeira interação até a conversão, ideal para entender quanto tempo o cliente demora para se decidir sobre uma compra.

Existem outros relatórios que englobam a sessão de Funis Multicanais, mas todos eles são importantes para entender que uma conversão não está atrelada somente à última campanha e que existe toda uma gama de canais de marketing que também contribuem para aquela venda, ou seja, sem eles talvez o resultado não seria o mesmo.

Outra análise avançada encontrada no Google Analytics gratuito é o Comércio Eletrônico. Com ele é possível entender:

- Comportamento no checkout: caso o comércio eletrônico esteja configurado corretamente, será possível entender o comportamento no checkout, observar em quais etapas do funil os usuários mais abandonam o carrinho e o que pode ser feito para minimizar esses pontos de fuga.

- Desempenho do produto: ele permite avaliar o desempenho do produto de modo individual, sendo possível observar a receita gerada por produto, a quantidade vendida, além da frequência que os usuários visualizaram o produto e até mesmo a frequência que adicionaram ou excluíram de seus carrinhos de compra.

Além disso, é possível aplicar segmentos que permitem filtrar os dados para entender o resultado de um canal específico ou quais produtos foram comprados juntamente com outro determinado, o que pode contribuir para as estratégias de venda.

Por fim, é importante ter em mente que antes de iniciar qualquer análise é preciso entender o objetivo da empresa, área ou setor, seus principais KPI’s e o problema que se precisa resolver com a análise, caso exista, já que as possibilidades de análise são imensas.

Os dados são números, que por si só não nos falam nada, mas eles podem nos dizer muitas coisas. Precisamos entendê-los, analisá-los, cruzar as informações, e assim acharemos as respostas de muitas perguntas. Mas nada adianta entender o que eles nos querem falar sem agir, ou seja, é preciso utilizar todo o potencial que os dados têm à disposição.

A análise avançada vai nos fazer entender, reavaliar, reconfigurar e nortear o caminho a ser tomado com informações relevantes. O potencial das análises avançadas é enorme e continuará crescendo conforme a amplitude e a profundidade dos dados aumentam, enquanto a tecnologia evolui e os analistas de dados se tornam cada vez mais experientes.