Antes de nos aprofundarmos nos relat\u00f3rios, \u00e9 necess\u00e1rio entender quem s\u00e3o os principais usu\u00e1rios do seu e-commerce. Aqui na Na\u00e7\u00e3o Digital, temos a vis\u00e3o de tr\u00eas segmentos principais.<\/p>\n
Visitantes<\/h3>\n
\u00c9 o compilado de todas as pessoas que entraram na loja. Este p\u00fablico nos d\u00e1 uma vis\u00e3o ampla dos dados, comportamentos e interesses da audi\u00eancia. \u00c9 \u00fatil para comparar com outros segmentos e validar se as estrat\u00e9gias do e-commerce est\u00e3o fazendo sentido.<\/p>\n
Interessados<\/h3>\n
\u00c9 um dos segmentos mais importantes dentro do Google Analytics. Trata-se de todos os usu\u00e1rios que demonstraram interesse em algum produto, por\u00e9m n\u00e3o converteram. S\u00e3o as pessoas que visitaram p\u00e1ginas de mercadorias<\/a>, colocaram itens no carrinho e n\u00e3o conclu\u00edram a compra.<\/p>\n Neste segmento, analisamos apenas as pessoas que compraram no site. Pode-se ter uma vis\u00e3o transparente de quem realmente \u00e9 o seu cliente, como se comporta, suas prefer\u00eancias e caracter\u00edsticas.<\/p>\n Para criar essas tr\u00eas vis\u00f5es \u00e9 necess\u00e1rio que voc\u00ea crie os segmentos de interessados e convers\u00f5es. Clique para acessar o passo a passo da cria\u00e7\u00e3o do segmento de interessados.<\/a><\/p>\n O Google Analytics separa a vis\u00e3o dos dados em quatro grandes relat\u00f3rios:<\/p>\n Os dados resumidos desses quatro grandes relat\u00f3rios n\u00e3o possuem vis\u00f5es aprofundadas do seu neg\u00f3cio. Precisamos ir mais a fundo para tirar insights que poder\u00e3o mudar cen\u00e1rios e transformar o seu e-commerce B2B.<\/p>\n S\u00e3o os dados referentes \u00e0 localiza\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica dos usu\u00e1rios que acessaram a loja. No relat\u00f3rio inicial, as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o apresentadas por pa\u00edses, mas \u00e9 pouco prov\u00e1vel que sejam relevantes para o seu e-commerce B2B.<\/p>\n Filtre por cidade ou regi\u00e3o. Essa vis\u00e3o possibilita validar se os Estados e as cidades de acesso dos usu\u00e1rios s\u00e3o os mesmos dos seus clientes.<\/p>\n Por exemplo, 30% dos clientes de um e-commerce de cal\u00e7ados e bolsas femininas moram em Porto Alegre. Portanto, partimos do pressuposto que a marca \u00e9 forte e consolidada naquela regi\u00e3o e que precisamos intensificar as a\u00e7\u00f5es por l\u00e1.<\/p>\n Por\u00e9m, ao analisar as regi\u00f5es de principal acesso no Google Analytics, muitos usu\u00e1rios est\u00e3o vindo de S\u00e3o Paulo, onde a marca n\u00e3o \u00e9 relevante. Com esses dados em m\u00e3os, \u00e9 poss\u00edvel tra\u00e7ar um plano de a\u00e7\u00e3o com o time de marketing para mudar a realidade de acesso dos canais.<\/p>\n Al\u00e9m disso, podemos estabelecer que o mais importante s\u00e3o as vendas, e n\u00e3o os acessos. Visto isso, podemos organizar os dados para mostrar quais Estados\/cidades t\u00eam maior volume de vendas.<\/p>\n Se voc\u00ea n\u00e3o tem um e-commerce B2B, mas \u00e9 uma empresa que gera leads para um time de vendas ou representantes, pode usar do mesmo racioc\u00ednio. O que muda \u00e9 que, para e-commerce, \u00e9 poss\u00edvel configurar o com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, j\u00e1 para sites sem vendas precisamos configurar as metas de convers\u00e3o (leads captados, pedidos de or\u00e7amento, solicita\u00e7\u00f5es de contato, etc.).<\/p>\n Os dados demogr\u00e1ficos possuem o mesmo vi\u00e9s que os geogr\u00e1ficos. A principal utilidade \u00e9 validar perfis do p\u00fablico. \u00c9 importante a compara\u00e7\u00e3o dos segmentos na an\u00e1lise para validar se o mesmo perfil de usu\u00e1rio que acessa \u00e9 quem compra da sua loja.<\/p>\n No exemplo acima, vemos que, em termos de idade, os consumidores e visitantes do e-commerce se equivalem, por\u00e9m, ao falarmos de g\u00eanero, o n\u00famero de mulheres compradoras quase se equipara ao de homens, mas os visitantes masculinos s\u00e3o bem menores.<\/p>\n \u00c9 um dos relat\u00f3rios mais importantes do Google Analytics, mas pouco explorado pelos profissionais de marketing e e-commerce<\/a>.<\/p>\n O Coorte \u00e9 um relat\u00f3rio que segmenta v\u00e1rios usu\u00e1rios por um determinado tipo de a\u00e7\u00e3o (compra, conclus\u00e3o de meta, visualiza\u00e7\u00f5es de p\u00e1gina, etc.) e atribui uma an\u00e1lise do per\u00edodo. \u00c9 padr\u00e3o do Google Analytics<\/a> agrupar os usu\u00e1rios pela data de aquisi\u00e7\u00e3o, ou seja, a primeira vez que o usu\u00e1rio interage com o seu e-commerce.<\/p>\n A sua utilidade \u00e9 para acompanhar a performance de a\u00e7\u00f5es aplicadas pelo e-commerce, como campanhas de e-mail marketing e influenciadores. Usando o relat\u00f3rio, \u00e9 poss\u00edvel ver o desempenho ao longo do per\u00edodo e entender como cada grupo de usu\u00e1rio se comportou perante a campanha.<\/p>\n \u00c9 poss\u00edvel analisar os dados por dia, semana e m\u00eas. Limitando-se ao m\u00e1ximo a visualiza\u00e7\u00e3o de tr\u00eas meses.<\/p>\n No exemplo a seguir, analisamos um e-commerce B2B usando o segmento de clientes, o tamanho do coorte em semanas e avaliando a receita do per\u00edodo.<\/p>\n Fica claro que a semana zero (do primeiro dia de acesso) \u00e9 a que possui mais convers\u00f5es. Em paralelo, alguns destaques espec\u00edficos s\u00e3o importantes serem analisados, como qual m\u00eddia trouxe resultado na semana do dia 3 a 9.<\/p>\n O relat\u00f3rio de User Explorer d\u00e1 uma vis\u00e3o mais espec\u00edfica do comportamento de um usu\u00e1rio<\/a> \u00fanico. Boa parte dos relat\u00f3rios do Analytics agrupa v\u00e1rios usu\u00e1rios e apresenta esses dados gerais.<\/p>\n Como o User Explorer \u00e9 voltado para an\u00e1lise de um usu\u00e1rio \u00fanico, somos capazes de entender os comportamentos que as pessoas t\u00eam no site. \u00c9 \u00fatil para congelar clientes que tenham o ticket m\u00e9dio alto, entender como se comportam e retirar insights para melhoria da experi\u00eancia dos visitantes<\/a>.<\/p>\n Abaixo, veja o exemplo de um usu\u00e1rio espec\u00edfico que se destaca pelo t\u00edquete m\u00e9dio. Na aba inicial, o relat\u00f3rio nos traz dados de LTV, tanto de receita quanto de transa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n Podemos analisar o comportamento do usu\u00e1rio dentro do site, desde as p\u00e1ginas visitadas, as a\u00e7\u00f5es tomadas e as convers\u00f5es feitas.<\/p>\n Sempre que uma conta do Google Analytics \u00e9 criada, a ferramenta pergunta qual a \u00e1rea de atua\u00e7\u00e3o da empresa. Com base nessa informa\u00e7\u00e3o, \u00e9 disponibilizado um estudo de posicionamento de acordo com o segmento de mercado.H\u00e1 tr\u00eas possibilidades de an\u00e1lise: Dispositivos, Local e Canais.<\/p>\n No exemplo abaixo, analisamos os canais dentro do segmento que fazemos parte. Com esses dados, a troca com sua equipe de marketing fica mais clara e baseada em n\u00fameros.<\/p>\n Qualquer pessoa que trabalha com e-commerce, ao entrar no Analytics, acessa este relat\u00f3rio primeiro. \u00c9 de uma enorme utilidade para os gestores de e-commerce acompanharem o desempenho dos canais.<\/p>\n Al\u00e9m de nos dar uma vis\u00e3o geral sobre como caminham os acessos do site, podemos verificar diversos tipos de comportamento, como dura\u00e7\u00e3o m\u00e9dia da sess\u00e3o, transa\u00e7\u00f5es, receitas e um dos mais importantes: a taxa de convers\u00e3o<\/a>.<\/p>\n Neste exemplo, podemos verificar que o an\u00fancio no Google \u00e9 o mais traz resultado financeiro, mas o canal de melhor convers\u00e3o \u00e9 o e-mail.<\/p>\n Al\u00e9m disso, conseguimos utilizar segmentos espec\u00edficos para fazer an\u00e1lises mais aprofundadas e as dimens\u00f5es secund\u00e1rias, que agregam informa\u00e7\u00f5es para as colunas de aquisi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n O relat\u00f3rio centraliza todas as campanhas realizadas em diversos canais. O Google Analytics capta dos dados pela URL monitorada criada para cada campanha que seu e-commerce faz.<\/p>\n Diferente do relat\u00f3rio de Origem\/M\u00eddia, a vis\u00e3o \u00e9 canalizada no desempenho das a\u00e7\u00f5es promocionais da loja. Isso d\u00e1 o poder de validar a performance de cada uma e rapidez na tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n Imagine uma loja f\u00edsica com v\u00e1rios departamentos. Acompanhar o desempenho de intera\u00e7\u00e3o que seus clientes t\u00eam com cada \u00e1rea \u00e9 essencial para o sucesso da loja toda. \u00c9 exatamente isso que \u00e9 feito ao analisar o desempenho das p\u00e1ginas do site.<\/p>\n Entender quais t\u00eam alta porcentagem de sa\u00edda possibilita solicitar altera\u00e7\u00f5es e uma an\u00e1lise de UX mais aprofundada para ajustar esse ponto. Da mesma forma com o tempo m\u00e9dio do usu\u00e1rio na p\u00e1gina, valor da p\u00e1gina e taxa de rejei\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Os eventos s\u00e3o tomadas de a\u00e7\u00e3o que os usu\u00e1rios fazem no site. Pode ser um clique, uma visualiza\u00e7\u00e3o, uma reprodu\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo, um c\u00e1lculo de frete ou uma intera\u00e7\u00e3o com ferramentas de fornecedores.<\/p>\n Todos os eventos devem ser configurados via Google Tag Manager. N\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel faz\u00ea-los pelo Analytics.<\/p>\n Com esses dados em m\u00e3os, trazemos uma intelig\u00eancia de visualiza\u00e7\u00e3o de comportamentos espec\u00edficos aos relat\u00f3rios<\/p>\n O relat\u00f3rio de produtos n\u00e3o \u00e9 uma exclusividade de visualiza\u00e7\u00e3o do Google Analytics. Toda empresa precisa saber quais s\u00e3o seus produtos principais e de entrada.<\/p>\n No GA, o relat\u00f3rio \u00e9 mais simplificado e traz dados que normalmente os comuns n\u00e3o trazem, como compras exclusivas, pre\u00e7o m\u00e9dio e quantidade m\u00e9dia por pedido.<\/p>\n Esses dados d\u00e3o a possibilidade de trabalhar de forma mais efetiva os itens em destaque nos canais da loja. Al\u00e9m disso, permitem congelar per\u00edodos onde testes foram aplicados com produtos de alta expectativa de vendas.<\/p>\n Muito difundidas entre fornecedores de e-commerce, como ferramentas de remarketing e marketing de afiliados, as convers\u00f5es assistidas s\u00e3o importantes para analisar a real participa\u00e7\u00e3o dos canais nas convers\u00f5es.<\/p>\n No relat\u00f3rio de Origem\/M\u00eddia, a atribui\u00e7\u00e3o da receita \u00e9 baseada no \u00faltimo clique, ou seja, o valor total da venda ser\u00e1 atribu\u00eddo ao \u00faltimo canal de clique antes do acesso.<\/p>\n De forma pr\u00e1tica: se eu entro a primeira vez em uma loja por um an\u00fancio do Google, saio e entro novamente por e-mail marketing, saio e acesso pelo canal direto e fa\u00e7o uma compra, o Google vai atribuir o valor da venda ao canal direto. Por\u00e9m, Google Ads e e-mail tiveram uma participa\u00e7\u00e3o importante na convers\u00e3o.<\/p>\n A convers\u00e3o assistida nivela todos os canais e atribui um valor igual para todos eles. Com isso, podemos analisar de forma mais assertiva os resultados de cada um.<\/p>\n No exemplo abaixo, vemos caso semelhante. Analisando sem a vis\u00e3o assistida, o e-mail gerou R$ 59 mil em vendas. Entretanto, se verificarmos a participa\u00e7\u00e3o do e-mail em outras convers\u00f5es, ele participa com quase que o dobro da atribui\u00e7\u00e3o de \u00faltimo clique.<\/p>\n Antes de qualquer tomada de decis\u00e3o, entenda a real participa\u00e7\u00e3o de um canal no desempenho do seu e-commerce.<\/p>\n Muito semelhante \u00e0 convers\u00e3o assistida, este relat\u00f3rio permite analisar como cada canal participa nas convers\u00f5es do e-commerce.<\/p>\n Quais s\u00e3o os principais canais de entrada? Quais interagem no meio da jornada do cliente? Quais est\u00e3o na decis\u00e3o de compra? Quanto cada um realmente contribuiu \u00e0 loja? O relat\u00f3rio permite buscar essas respostas.<\/p>\n Por padr\u00e3o, o modelo fixo do Google Analytics \u00e9 o de \u00faltimo clique, mas existem outros seis modelos. S\u00e3o eles:<\/p>\n Neste modelo, toda atribui\u00e7\u00e3o do valor vai para o canal anterior a todo o tr\u00e1fego direto que o e-commerce teve. Ele exclui o canal direto e permite analisar o valor ao \u00faltimo clique anterior.<\/p>\n Aqui, a atribui\u00e7\u00e3o vai 100% para o \u00faltimo an\u00fancio do Google Ads em que o usu\u00e1rio clicou. \u00c9 uma vis\u00e3o importante para monitorar o desempenho da sua ag\u00eancia de performance.<\/p>\n Atribui 100% das convers\u00e3o para o canal de entrada do usu\u00e1rio. \u00c9 ideal analisar quando seu e-commerce tem alguma campanha de reconhecimento de marca ou a\u00e7\u00f5es topo de funil, e atribuir se no final da jornada a campanha inicial teve bons resultados.<\/p>\n A atribui\u00e7\u00e3o \u00e9 dividida igualmente entre todos os canais de acesso do usu\u00e1rio. N\u00e3o h\u00e1 ordem de import\u00e2ncia, todos recebem a mesma atribui\u00e7\u00e3o. Ent\u00e3o, se um usu\u00e1rio acessou o site por 10 canais diferentes e gerou R$ 1 mil de receita, cada canal vai receber R$ 100 de convers\u00e3o.<\/p>\n Neste modelo, a maior parte da atribui\u00e7\u00e3o ser\u00e1 destinada aos \u00faltimos canais de acesso. \u00c9 \u00fatil quando voc\u00ea faz uma campanha promocional de poucos dias e precisa validar o desempenho das datas.<\/p>\n \u00c9 um modelo bastante utilizado pela Na\u00e7\u00e3o Digital. Aqui a atribui\u00e7\u00e3o principal vai aos canais de entrada (conhecimento da marca) e aos pontos de contatos finais (\u00faltimo clique). Os canais do meio da jornada recebem uma atribui\u00e7\u00e3o, por\u00e9m com menor pontua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Tudo que foi apresentado neste post possibilita que voc\u00ea encontre o dado de forma mais assertiva, por\u00e9m o mais importante da an\u00e1lise \u00e9 a interpreta\u00e7\u00e3o do n\u00famero e a tomada de a\u00e7\u00e3o para mudan\u00e7a. De nada adiantar\u00e1 voc\u00ea e sua equipe terem insights, mas nada ser feito.<\/p>\n O Google Analytics \u00e9 uma ferramenta robusta e \u00e9 uma das principais no cen\u00e1rio digital. Al\u00e9m dos relat\u00f3rios apresentados, h\u00e1 outros que podem ser \u00fateis para o seu e-commerce.<\/p>\n Tem um e-commerce B2B e quer saber mais sobre an\u00e1lise de dados? N\u00f3s, da Na\u00e7\u00e3o Digital<\/a>, estamos aqui para te ajudar! Entre em contato com os nossos especialistas; clique no banner para marcar uma conversa!<\/p>\nConvers\u00f5es<\/h3>\n
Relat\u00f3rios do Google Analytics<\/h2>\n
\n
P\u00fablico-alvo<\/h2>\n
Dados Geogr\u00e1ficos<\/h3>\n
![\"e-commerces-b2b\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/e-commerces-b2b.jpg\")
<\/p>\nDados Demogr\u00e1ficos<\/h3>\n
![\"e-commerces-b2b\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/e-commerces-b2b-1.jpg\")
<\/p>\n![\"e-commerces-b2b\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/e-commerces-b2b-2.jpg\")
<\/p>\nAn\u00e1lise de Coorte<\/h3>\n
![\"e-commerces-b2b\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/e-commerces-b2b-1-1.jpg\")
<\/p>\nUser Explorer<\/h3>\n
![\"e-commerces-b2b\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/e-commerces-b2b-3.jpg\")
<\/p>\nSegmento de Mercado<\/h3>\n
\n\u00c9 poss\u00edvel verificar que temos dados de comportamento acima da m\u00e9dia do mercado, por\u00e9m a aquisi\u00e7\u00e3o dos usu\u00e1rios est\u00e1 performando abaixo.<\/p>\n![\"e-commerces-b2b\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/e-commerces-b2b-4.jpg\")
<\/p>\nAquisi\u00e7\u00e3o<\/h2>\n
Canais de Aquisi\u00e7\u00e3o<\/h3>\n
![\"e-commerces-b2b\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/e-commerces-b2b-5.jpg\")
<\/p>\nCampanhas<\/h3>\n
Comportamento<\/h2>\n
Principais P\u00e1ginas<\/h3>\n
Eventos<\/h3>\n
Convers\u00e3o<\/h2>\n
Produtos de Curva A e B<\/h3>\n
Convers\u00f5es Assistidas<\/h3>\n
![\"e-commerces-b2b\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/e-commerces-b2b-6.jpg\")
<\/p>\nModelos de compara\u00e7\u00e3o de atribui\u00e7\u00e3o<\/h3>\n
\u00daltimo clique n\u00e3o direto<\/h4>\n
\u00daltimo clique do Google Ads<\/h4>\n
Primeira intera\u00e7\u00e3o<\/h4>\n
Linear<\/h4>\n
Desvaloriza\u00e7\u00e3o temporal<\/h4>\n
Com base na posi\u00e7\u00e3o<\/h4>\n
![\"nacao-digital-avaliacao-gratuita\"](\"https:\/\/nacao.digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/nacao-banner-avaliacao.jpg\")
<\/a><\/p>\n