4 métricas geralmente mal interpretada do Google Analytics
RackBlogger
O Google Analytics é uma ferramenta gratuita que disponibiliza dados diretamente aos profissionais de marketing e aos tomadores de decisão da empresa. Ou seja, é o melhor amigo do profissional de marketing. Ele permite avaliar a eficácia dos seus esforços de marketing digital, agregando dados sobre a demografia dos seus visitantes, o comportamento deles no site e outras informações.
Aprendendo a usar o Google Analytics, seus esforços de marketing serão ainda mais fortes. De acordo com a Google, as empresas líderes têm duas vezes mais chances de tomar decisões com base nas informações extraídas dos dados do Google Analytics.
É importante destacar alguns itens antes de aprofundar-se nos dados:
- Sempre que estiver falando sobre dados de clientes, é necessário ter uma estratégia de marketing sólida para saber como interpretar e usar as informações retiradas do Google Analytics. Sem a estratégia adequada, é muito fácil envolver-se em um ciclo de tentativa de "melhoria" de uma determinada métrica sem entender realmente por que concentrar-se nessa métrica ou no benefício que isso trará para a sua empresa.
- Há várias métricas do Google Analytics que normalmente são entendidas de forma equivocada e sobre as quais é necessário ter bom entendimento antes de prosseguir. Desa forma, será mais fácil aplicar sua estratégia com relevância.
Veja abaixo quatro métricas que geralmente são entendidas de forma equivocada. Nesta publicação, vamos mostrar por que elas são facilmente interpretados de forma equivocada e oferecer uma perspectiva diferente sobre como analisar os dados relacionados a essas métricas.
1. Taxa de rejeição
Taxa de rejeição = medida de quantas pessoas saem do seu site depois de acessar uma única página.
A taxa de rejeição é, de longe, a métrica mais mal interpretada no serviço do Google Analytics. Muitos profissionais de marketing acreditam erroneamente que a presença de uma alta taxa de rejeição no Google Analytics é um sinal de falha. Isto é porque os comerciantes tendem a ver a taxa de rejeição como sinal do nível de envolvimento dos clientes. Afinal, se eles acessaram o site e saíram rapidamente, isso é ruim, certo? Não queremos que eles fiquem mais tempo?
Bem, não exatamente.
Analisar a taxa de rejeição em uma estrutura em preto e branco não é proveitoso, porque o tempo que alguém passa acessando uma página varia de acordo com a intenção da página. Uma alta taxa de rejeição pode realmente indicar que a sua página da web está indo além do propósito inicial: talvez seus clientes estejam acessando sua página da web, encontrando exatamente o que precisam nessa página e passando para o próximo item da lista. Ponto para você! Nesse caso, ter uma taxa de rejeição alta é ótimo.
Claro que o oposto pode também ser verdadeiro: talvez as pessoas estejam acessando seu site, não encontrando o que estão procurando e seguindo em frente. Nesse caso, ter uma taxa de rejeição alta é ruim.
Veja aqui onde o contexto e a estratégia são importantes para interpretar os dados apresentados no Google Analytics. É necessário determinar se as taxas de rejeição que apresentadas são adequadas para a sua empresa e para cada página específica do seu site. A taxa de rejeição em uma página de "Serviço" pode parecer muito diferente da taxa de rejeição em uma página de "Dúvidas frequentes" (FAQ) ou na página "Sobre nós" da sua empresa.
Cuidado com a dependência das médias citadas no setor: embora seja tentador ter médias para usar como referência, elas podem não ser pertinentes para a sua empresa.
Se você achar útil, há uma opção no Google Analytics que permite usar o Gerenciador de tags do Google para definir o significado de “envolvimento” para o seu site. Por exemplo, suponha que você queira começar a excluir pessoas da sua taxa de rejeição se elas estiverem na sua página por mais de alguns minutos. Isso é chamado de “taxa de rejeição ajustada” e permite ter acesso a informações mais pertinentes com as taxas de rejeição.
2. Taxa de saída
Taxa de saída = número de saídas de página/número de visualizações de página
É comum confundir a taxa de saída com a taxa de rejeição e isso faz sentido, porque ambas medem os usuários que saem do site. Essas duas métricas são calculadas de maneira diferente e oferecem informações separadas. Enquanto a taxa de rejeição informa a frequência com que as pessoas chegaram a uma página e saíram a partir desta mesma página (sem ir a nenhum outro lugar do site), a taxa de saída ilustra a frequência com que as pessoas deixam o seu site depois de acessarem uma página específica (independentemente de terem ou não acessado outras páginas no site).
Ou seja, a taxa de saída analisa o número total de pessoas que saem do site a partir de uma página específica, enquanto a taxa de rejeição analisa exclusivamente as pessoas que chegaram diretamente àquela página.
Uma página com uma alta taxa de saída pode ter também uma alta taxa de rejeição, se ela for o primeiro lugar onde as pessoas chegarem e o local de onde elas saírem. Uma página que tenha uma alta taxa de saída pode ter também uma baixa taxa de rejeição, se o tráfego vier primeiro e em sua maioria de algum outro lugar do seu site, saindo em seguida a partir dessa página. Por exemplo, sua página de "pagamento" pode apresentar uma alta taxa de saída se as pessoas saírem dessa página sem realizar nenhuma compra, no entanto, a maioria dos visitantes provavelmente chegou a essa página de algum outro lugar do seu site, o que causaria uma baixa de rejeição.
Aqui, novamente, tende-se a cair na mesma armadilha das taxas de rejeição e supor que é necessário sempre empregar esforços para reduzir as taxas de saída de suas páginas. É importante reconsiderar o significado real dessas taxas de saída para cada página. Qual é o objetivo desta página específica? Quantas pessoas deveriam, de preferência, deixar o site depois de acessá-la? Se a taxa de saída da página "Confirmação" onde os usuários chegam após concluir a compra for alta, provavelmente não há necessidade de se preocupar. O objetivo das páginas de “Confirmação” é, normalmente, um fim para a interação do usuário com a sua marca, portanto, este é um sinal de que a página está cumprindo o seu papel.
Caso uma página de destino, cuja finalidade é envolver os usuários com um forte chamado à ação (como preencher um formulário ou clicar em um link) apresente uma alta taxa de saída, isso pode ser um sinal de perigo. A alta taxa de saída indica que a maioria dos usuários está saindo desta página e não está executando a ação que você quer que eles executem. Crie maneiras estratégicas para redesenhar a página, ou os elementos de teste A/B da página, para que mais usuários realizem a ação desejada.
3. Tempo médio na página
Tempo médio na página = tempo na página/(nº de visualizações de página – nº de saídas)
O tempo médio na página não é uma média real, porque as pessoas que saíram a partir dessa página são excluídas dos números. A fórmula que o Google usa nessa métrica tenta corrigir essa falha, mas não constitui uma solução perfeita.
A grande falha dessa métrica é que as pessoas podem passar muito tempo em uma determinada página antes de sair, mas esse comportamento não será refletido na média. E se a maioria das pessoas sair depois de acessar a página, o tamanho viável da amostra para o cálculo desta métrica será bastante pequeno. Portanto, para páginas que apresentam uma alta taxa de saída, a métrica tempo médio na página será menos valioso.
Para páginas que apresentam uma baixa taxa de saída, esta é uma métrica útil para se analisar. É importante ter cuidado para não cair na armadilha e concluir que uma maior duração na página é melhor. Assim como acontece com a taxa de rejeição e com a taxa de saída, tudo depende do contexto da página e da finalidade a que ela se destina. Desafiamos você a se perguntar o seguinte para esclarecer suas dúvidas: os usuários poderiam estar passando mais tempo em uma página porque não ficou claro o que você está pedindo que eles façam? Os usuários precisam procurar as informações?
Por exemplo, digamos que o seu site tenha um recurso de pesquisa por meio do qual os usuários possam procurar os produtos. A página "Resultados da pesquisa" é aquela em que um tempo médio curto na página é um bom sinal. Ele indica que as pessoas estão encontrando rapidamente o que estão procurando nos resultados de suas pesquisas. Se uma página específica de "Resultados da pesquisa" apresentar um tempo médio longo na página, pode significar que os usuários estão tendo que gastar mais tempo navegando pelos resultados para encontrar o que desejam. Ou seja, o recurso de pesquisa não está atendendo às necessidades do usuário.
Por outro lado, nas publicações de blog em formato longo, é provável que você queira ver um tempo médio mais longo na página, já que esse conteúdo foi criado para prender a atenção dos visitantes. Um período de tempo curto na página pode indicar que as pessoas não estão achando o conteúdo suficientemente envolvente para ler a postagem completa do blog.
4. Tráfego direto
Tráfego direto = acessos ao site em que o visitante digitou o URL do site em um navegador, por meio dos favoritos do navegador ou de fontes desconhecidas
No mundo do marketing, normalmente definimos o tráfego direto como sendo gerado por pessoas que conhecem a nossa marca e o nosso site. São pessoas que marcaram nosso site como favorito ou que estão digitando o URL diretamente no navegador para nos visitar. Os profissionais de marketing adoram quando há uma grande quantidade de tráfego direto, pois isso indica um forte reconhecimento da marca.
E, no entanto, a métrica de tráfego direto inclui, na verdade, muitos visitantes que o Google Analytics simplesmente não sabe ao certo onde colocar. Isso não significa, necessariamente, que o reconhecimento da sua marca é alto. Talvez esses visitantes tenham clicado em um link em um cliente de e-mail e chegaram na sua página dessa forma. Ainda é um prazer vê-los, é claro, mas eles não representam exatamente o que consideramos tráfego direto.
Dito isto, em geral, uma alta taxa de tráfego direto significa que as pessoas conhecem bom a sua marca, mas lembre-se de que essa não é uma medida precisa. Se você deseja ver números realmente precisos, analise os parâmetros UTM, que permitem identificar com mais eficiência a origem do tráfego.
Contexto é tudo
Pronto: as quatro métricas do Google Analytics mais mal compreendidas que encontramos nos nossos envolvimentos relacionados ao marketing digital. Felizmente, esclarecemos aqui todas as dúvidas que você tinha sobre essas métricas e orientamos você para tomar decisões importantes com base nos seus dados.
No fim, há uma razão para que a mente humana entenda os dados: a verdadeira análise dos dados resume-se ao contexto. O Google Analytics é uma ferramenta poderosa que pode coletar uma grande quantidade de dados úteis sobre o seu público. No entanto, sem contexto, os dados não significam nada.
Lembre-se de levar sempre em consideração os seus objetivos de marketing e a finalidade de cada página do seu site na interpretação dos dados que recebe do Google Analytics. Só você entende o contexto completo dos seus negócios e a maneira ideal para os clientes percorrerem o funil que você configurou e envolverem-se com o conteúdo. Caso esteja se sentindo travado ou quiser receber orientações sobre como começar, entre em contato com os especialistas em marketing digital da RelationEdge. Somos certificados em Google Analytics e, junto com você, vamos avaliar os dados do seu analytics e usar essas informações para direcionar os seus esforços de marketing.
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