Analytics para Marketing: fases e etapas

Quando fazemos marketing a sério, uma das tarefas de que teremos de nos encarregar é analisar o desempenho dos nossos esforços.

Esta análise, claro, variará na forma e no conteúdo em função dos recursos investidos.

É lógico pensar que o alcance não será o mesmo se investirmos 100€ por mês do que se investirmos um milhão.

No primeiro cenário provavelmente utilizaremos apenas um ou dois canais, enquanto no segundo serão seguramente mais de dez.

Por isso, à medida que o nosso projeto cresce, a analytics que lhe aplicamos será diferente.

Passaremos por diferentes fases. Alcançaremos diferentes etapas.

E neste artigo quero mostrar as cinco principais, que resumo nesta tabela:

Fase 1: Google Analytics

A forma mais simples de começar a medir “algo” no nosso marketing ou produto digital.

Se temos um projeto digital com um site ou app, é a primeira ferramenta que utilizaremos, pois é gratuita, muito fácil de implementar no nível básico e nos fornece bastante informação.

É a fase inicial da analytics de marketing.

O que você pode medir com Google Analytics

Bem configurado, permite medir coisas como:

Interações dos seus usuários

• O tráfego das suas campanhas TAGUEADAS
• A taxa de Rejeição / Interação das suas landing pages.
• Produtos / serviços vistos.
• Produtos / serviços adicionados ao carrinho.
• Usuários que entram no checkout => Remarketing.
• Outros eventos no site.

Características dos seus usuários

• Os dispositivos que seus usuários usam.
• Os países de onde eles acessam.

As conversões

• As conversões por campanha (modelo LCI ou “baseado em dados”, dependendo do relatório).
• Compras de produtos e devoluções.

Publicidade no nosso site

• Promoções no nosso site (banners)
• Produtos mostrados aos usuários.

O que o Google Analytics NÃO permite medir

Embora nos forneça muita informação, também há coisas que lhe faltam e que teremos de medir de outra forma, por exemplo:

• Campanhas em meios tradicionais (TV, imprensa, exterior).
• Campanhas digitais sem cliques (banner de marca, abertura de e-mails, visualizações de vídeos do YouTube): postview.
• Customer journey multidevice. Embora haja tentativas, são remendos.
• Ações de usuários que não aceitam cookies ou usam adblockers.
• Modelo de atribuição completo (dados enviesados).
• Dados pessoais (CRM).

O que mede pela metade

• Os cliques no seu site (seria possível medir todos, mas não é recomendável).
• Custos das campanhas de plataformas diferentes da Google (é preciso carregar dados).
• Keywords SEO (você vê pouquíssimas).
• Características sociodemográficas (Signal)
• Dados que não são coletados diretamente (erros JS, adblockers, Safari): sempre faltará um % das conversões. A lacuna aumenta a cada dia.

Vantagens do Google Analytics

Umas quantas, na verdade:

• Ter informação básica é rápido. Podemos começar a coletar dados em minutos.
• É a forma mais simples de começar a medir “algo” no nosso marketing ou produto digital.
• É a melhor ferramenta gratuita de analytics digital. E é melhor do que muitas pagas.

Desvantagens do Google Analytics

Claro, também tem algumas desvantagens:

• Não reflete a realidade do negócio. Nem sequer a do departamento de marketing. Nem a do marketing digital. Porque lhe faltam dados para isso.
• Ou seja, mede apenas uma pequena parte, pelo que não convém avaliar um negócio inteiro pelos dados do seu Analytics.
• Hoje, o GA4 é pior do que o GA3. Ele exige uma implementação técnica mais complexa em um ambiente mais complicado (GDPR, privacidade…)

Resumo

Por tudo o que foi dito, considero que o Google Analytics fica aquém.

Mesmo para medir apenas o desempenho de um produto digital (site ou app), você precisa de outras ferramentas complementares.

E muito menos se você quiser ter o controle de um negócio completo, por mais digital que ele seja…

De qualquer forma, será o primeiro passo nisto da analytics.

Fase 2: Reporting por canal digital

Quando crescemos e temos vários canais digitais, sobretudo se forem pagos (Google Ads, Meta, afiliados…), continuaremos a analisar o performance geral como na fase anterior, mas começaremos também a analisar cada canal separadamente, com mais profundidade, para tentar otimizá-lo.

Frequência

Esta análise variará dependendo do orçamento:

• Abaixo de 2 ou 3K/Mês será mensal.
• Acima disso (talvez) seja semanal.

E é que precisamos de ver um bom volume de dados para tomar decisões. E este volume exige mais ou menos tempo em função do tamanho do projeto e do seu investimento.

Responsável

Haverá sempre alguém encarregado de o apresentar e tirar conclusões, que poderá ser:

• Equipe interna: se o marketing for gerenciado inhouse.
• Freelancers: se utilizarmos diferentes, em função do canal.
• Agência: quando contratamos uma para gerenciar todo o paid ou o SEO.

O que inclui

Dependendo do canal, este reporting incluirá umas coisas ou outras. Para você ter uma ideia, estes relatórios incluirão:

• Os avanços da campanha.
• Em paid media, o foco serão as vendas.
• Em SEO, o posicionamento e a ORM.
• Nas redes, o alcance ou os contatos e a resolução de incidências.

Objetivo do reporting por canal

Na realidade, o principal é ver como estamos em relação aos objetivos de negócio estabelecidos. Pois, com base nisso, teremos dois cenários:

• Se estivermos alinhados, será apenas acompanhamento.
• Se estivermos abaixo, precisaremos de propostas de ações, por exemplo:
  • Mudança no investimento.
  • Cambio en la oferta.
  • Cambio en el mix de medios.
  • Cambio en las creatividades.
• …

Vale saber que as campanhas digitais de resposta direta permitem mudanças muito rápidas.

Fonte de dados

Toda esta informação será fornecida por diferentes ferramentas. Assim, podemos utilizar:

• Os relatórios da plataforma (Google Ads, Meta…).
• Google Analytics.
• Um AdServer, se o utilizarmos (recomendável para orçamentos elevados, já que tem custo)
• Search Console.
• Metricool
• …

Exemplos

Vejamos algumas imagens deste tipo de relatório para você ter uma ideia melhor:

Relatório semanal de paid media

Relatório mensal de SEO

Relatório mensal de Redes Sociais

Resumindo

Nesta segunda fase começamos a compreender o nosso marketing digital: como os canais se relacionam entre si, os canais de aquisição e os canais de conversão.

Isso sim, deixam de lado tudo o que acontece no produto digital: precisa ser combinado com Google Analytics (e algumas outras ferramentas) para nos dar uma visão melhor do que acontece no nosso site.

Além disso, exigem tempo de elaboração e de leitura.

Por causa do anterior, às vezes limitam-se a apresentar números em vez de fornecer informação e recomendações, que é o importante.

Fase 3: Modelos econométricos

O que é um modelo econométrico

Um modelo econométrico não é mais do que uma simulação matemática da realidade, que nos ajuda a entender por que algo aconteceu de determinada forma com base em certas variáveis.

E o bom é usar este conhecimento para a tomada de decisões futura.

Trata-se de explicar uma variável dependente (geralmente o faturamento ou as vendas) com base em outras variáveis (explicativas), como o tráfego do site, o preço, o interesse do público, o investimento publicitário ou o NPS da nossa marca.

Quando utilizar modelos econométricos em marketing

À medida que seu projeto cresce, você começa a considerar ações fora dos canais digitais. É nesse momento que começa a utilizar modelos econométricos.

Não é que seja algo mais recente ou avançado do que os relatórios mensais por ferramenta, mas serve para fornecer outro tipo de informação.

A frequência será, no mínimo, mensal. Pode aumentar dependendo do projeto ou da sazonalidade (não é normal fazer televisão continuamente).

Quem é o responsável

O responsável pela sua elaboração poderá ser:

• Equipe interna: se houver uma equipe forte de analytics.
• Agência de marketing ou mídia: quando contratamos uma para gerenciar todo o paid ou a mídia.
• Agência / ferramenta de atribuição: independente da agência. Melhor, mas mais caro (mais um fee a pagar).

O que se inclui aqui

Basicamente duas coisas:

• Como funciona o nosso investimento a longo prazo, não apenas a curto e médio prazo.
• Inclui meios tradicionais.

Qual é o objetivo

• Ver que meios geram as vendas.
• Ver como afetam as variáveis externas (concorrência, clima).
• Ajustar o investimento da melhor forma possível.

Há várias fontes de dados

Ainda mais do que na fase anterior:

• Google Analytics.
• AdServer
• Ferramenta de atribuição.
• Search Console.
• Pixel das plataformas publicitárias.
• CRM.

Vantagens dos modelos econométricos

Tem muitas, algumas muito óbvias que faltavam nas fases anteriores:

• Inclui canais não digitais.
• E variáveis externas (sazonalidade ou concorrência).
• Fornece informação estratégica e acionável.
• Explica o passado e serve para fazer projeções de futuro.
• Ajuda muito a criar a configuração ideal do plano de marketing.
• Apesar da sua complexidade, é possível fazer um até com Excel.

Desvantagens dos modelos econométricos

Claro, também têm uma série de desvantagens, que os tornam adequados apenas para projetos de certa dimensão:

• Não é simples criar um modelo robusto:
  • É preciso selecionar bem as variáveis.
  • Tener el histórico de datos.
• Ser capazes de o produzir e expor no formato adequado.
• Isto implica uma tarefa trabalhosa e difícil de automatizar (muitas fontes de dados).
• São necessários MUITOS dados para torná-lo confiável. Não é válido para projetos pequenos.
• Se o subcontratarmos, não é barato.
• As agências são juiz e parte.

Em resumo

Agora entendemos bastante bem como funciona o nosso marketing, e não apenas a parte digital, e como se comporta o nosso investimento.

Mais uma vez, deixa-se bastante de lado a parte de produto digital (taxa de conversão e eventos), embora possamos incluí-los como variáveis.

É preciso acreditar no modelo. É um ato de fé (até demonstrar sua validade). Se não acreditarmos nele, é um mau sinal.

É custoso. Em tempo, em dinheiro ou em ambos.

Fase 4: Atribuição

A análise econométrica costuma ser executada quando damos o salto para canais não digitais.

Mas pode acontecer que nunca demos esse salto.

Então, para avançar na analytics do nosso negócio, colocaremos o foco na Atribuição, que não é mais do que atribuir uma conversão ao canal ou canais que a tornaram possível.

Vejamos um journey de exemplo para esclarecer:

Este usuário entrou no nosso site por diferentes canais, com diferentes dispositivos e em diferentes momentos, até finalmente converter.

Então, a que canal atribuímos essa conversão?

• Ao primeiro?
• Ao último?
• A vários?

A atribuição pode ser monocanal ou multicanal, dependendo de quantos touchpoints do usuário com nosso site são considerados.

Além disso, usar um modelo de atribuição nos ajuda a entender que existem canais conversores “caça-gols”, como o remarketing ou o SEM de marca, e canais assistentes , como o e-mail. Também há outros que abrem o funnel.

Em suma, é preciso entender o que cada um acrescenta.

Os modelos de atribuição mais habituais

Popularizados pelo Google Analytics, poderíamos dizer que os principais são os seguintes:

• Last-click (monocanal) => ferramentas publicitárias.
• Last-click indirect (monocanal) => Google Analytics, na maioria dos relatórios.
• Time decay (multicanal) => Google Analytics.
• Baseado em dados (multicanal) => Google Analytics e outras ferramentas avançadas de analytics.

O GA4 se baseia nos dados que coleta do site e, se o configurarmos assim, no que sabe sobre o usuário, mas faltam informações.

Por exemplo, não conta com as visualizações publicitárias e o efeito dos post-view, nem informações sobre canais offline ou sobre os diferentes dispositivos de um usuário se ele não fizer login.

Por isso, Google Analytics não é a melhor ferramenta para fazer uma atribuição correta.

Outras ferramentas (não gratuitas) corrigem estes problemas e incorporam mais variáveis, não apenas os meios (CRM, chamadas, visitas à loja, concorrência, contratações…).

Com todas estas variáveis aplica-se um modelo matemático estatístico semelhante aos econométricos.

O que inclui esta fase

• Tal como no econométrico, a contribuição de cada canal para as vendas.
• Embora seja frequente incluir apenas informação de canais digitais (mais simples), na realidade pode acrescentar-se ao modelo tudo o que seja necessário (incluindo investimento em canais tradicionais), dependendo da ferramenta.

Objetivos

• Ver que meios geram as vendas.
• Ver como outras variáveis afetam.
• Ajustar o investimento da melhor forma possível.

Fonte de dados

Mais uma vez, há várias fontes:

• Google Analytics e AdServer.
• Pesquisas.
• Do negócio.
• Visitas à loja.
• BTL.
• CRM / chamadas / SMS.
• …

Vantagens da atribuição

Muito semelhantes às dos modelos econométricos:

• Inclui todas as informações de que precisamos (pelo menos nas ferramentas avançadas).
• Fornece informação muito acionável e estratégica em relação ao investimento.
• Explica o passado e serve para fazer projeções de futuro.
• Ajuda muito a ajustar a configuração ideal do plano de marketing se acharmos que podemos melhorar a abordagem.

Desvantagens da atribuição

Mais uma vez, semelhantes às da fase anterior:

• Não é simples criar um modelo robusto:
  • É preciso selecionar bem as variáveis.
  • Tener el histórico de datos.
• Ser capazes de o produzir e expor no formato adequado.
• Isto implica uma tarefa trabalhosa e difícil de automatizar (muitas fontes de dados).
• São necessários MUITOS dados para torná-lo confiável. Não é válido para projetos pequenos.
• Costuma ser subcontratado e as boas ferramentas não são baratas.

Resumo

Este estado da analytics é excelente para o departamento de marketing digital de um negócio. Sobretudo, se não forem realizadas ações em canais offline.

É uma análise muito confiável sobre os canais que mais influenciam as vendas, o que ajuda a distribuir adequadamente o investimento.

Podem ser adicionadas gradualmente variáveis de eventos que ocorrem no produto digital (microconversões, visualizações de páginas relevantes…).

Além disso, exigem equipe e ferramentas externas e tempo de elaboração interna para alimentar o modelo.

Fase 5: Incrementalidade

A atribuição distribui as conversões pelos diferentes canais de marketing.

Mas a verdade é que nem todas as conversões de um site, nem todas as vendas de um negócio, são fruto do marketing.

Lembre-se do modelo Product Led Growth, por exemplo.

Ou pense nas marcas próprias de supermercado, que nunca fizeram uma campanha e vendem.

Por isso, na hora de entender as vendas, além da promoção há outros fatores em jogo, como a distribuição ou o baseline conquistado.

E, trabalhando em marketing, o ideal é entender a contribuição que realmente fazemos. Isso é a incrementalidade:

Gráfico retirado deste artigo interessantíssimo:

https://www.marketingweek.com/ehrenberg-bass-advertising-growth/

Vale a pena ler, sem dúvida.

Como medir a incrementalidade

“Metade do dinheiro que gasto em publicidade é desperdiçado. O problema é que não sei qual metade.”

John Wanamaker (1.838-1.922)

E é que não é nada, mas nada fácil medir isso.

É tão complexo que, em nenhum projeto de que participei, tentamos realmente medir isso.

 Aqui vai um exemplo de como isso pode ser feito, do grande Avinash Kaushik: basicamente, consiste em aplicar estratégias diferentes a grupos diferentes de usuários semelhantes e medir os resultados.

Resumo

Deveria ser o nosso objetivo, mas a verdade é que apenas nos grandes projetos existem recursos de pessoal e dinheiro para implementar sistemas de medição da incrementalidade.

Pegando nos três últimos degraus da analytics de marketing, poderíamos dizer que:

• Se os econométricos são ideais para os departamentos de comunicação e meios off…
• Os modelos de atribuição para o marketing digital…
• Medir a incrementalidade é o objetivo definitivo do diretor de qualquer negócio em relação ao marketing.

Conclusões finais

Se falarmos de um projeto pequeno ou médio, o normal será avançar gradualmente, uma fase de cada vez, começando pela primeira.

No entanto, se falarmos de projetos com maior investimento, o normal é começar diretamente e, no mínimo:

• No cenário 2, se fizermos apenas digital.
• No 3, se fizermos campanhas na televisão.

Eu diria que você deveria ficar obcecado em alcançar a fase 5 no seu projeto, mas estaria mentindo. Colaborei com negócios muito bem-sucedidos de diferentes dimensões e a única coisa que tínhamos —incluindo o meu— era o desejo de chegar lá, sem realizar ações nesse sentido.

Porque um bom plano de marketing e uma analytics correta na fase 2, 3 ou 4 são mais do que suficientes em muitas ocasiões.

Dito isso, a fase 1 quase sempre é insuficiente, então, se seu projeto está nela e você está dedicando recursos ao marketing, faça um favor a si mesmo e avance pelo menos para a segunda. Porque, mesmo que não trabalhe com canais pagos, o SEO e o e-mail (para citar os dois mais frequentes) também precisam ser otimizados.

E, à medida que seu projeto e seu marketing crescem, não se esqueça de que a analytics também precisa acompanhar essa evolução. É a única forma de otimizar esse investimento.

Se você tiver de levar apenas uma coisa deste artigo, que seja esta:

O marketing e sobretudo o digital, sempre, sempre, sempre precisam andar de mãos dadas com uma boa análise.

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