Dois dos meus posts mais recentes tratam sobre o Analytics e suas novas funções, que sem a menor dúvida, vieram para ajudar o administrador do site a ter uma visão mais consistente sobre desempenho e conversão. Uma questão que me acompanha é como encontrar a melhor maneira de avaliar o bom resultado de um site de e-commerce, por exemplo.
As variáveis envolvidas são muitas, sem dúvida, existem diversas maneiras de enxergar a performance de uma loja on-line. Vamos começar, usando como exemplo, o carrinho de compras, etapa crucial para o negócio, durante o processo, algumas métricas podem ser avaliadas, são elas, taxa de abandono (percentual de clientes que adicionaram um produto no carrinho, versus, desistência no decorrer do percurso), tempo médio por página ( informação que sugere a complexidade de entendimento do conteúdo), páginas de saída ( saber por onde os clientes deixaram o site é essencial na análise da taxa de abandono) esses são alguns dados que pode ser levados em consideração, na avaliação do processo de compras Ainda com exemplos, vamos voltar alguns passos, e refletir sobre a tela de item, nesse instante, o cliente esta decidindo se adiciona ou não o produto em questão no carrinho de compras, sendo assim, o dado que deve ser analisado nessa etapa é a taxa de inclusão ( quantidade de consumidores que viram o produto versus a quantidade de itens adicionados). Para fechar o raciocinio vou dar mais um passo para trás, e perguntar, como o cliente chegou até aqui, através de uma Busca interna? Banner? Vitrine especial? Hotsite?, e para piorar, retorno um pouco mais, como o cliente chegou no seu site, foi através da busca orgânica? Campanha de CPC? Campanha em portal? Comparador de Preço?
Pegue o paragrafo anterior inteiro, misture no liquidificador e tente responder: Qual a taxa de abandono, que tem como origem, clientes que vieram através da campanha de comparador de preço? Ela é melhor do que quando o seu consumidor chega até você pela busca orgânica?
Sem muita dificuldade, montando querys no seu WebTrends, usando os novos recursos do Analytics, você consegue responder, o meu ponto é o que você vai fazer com isso? Ser mais preciso no cálculo do ROI, pode ser, mas essa ainda não é a questão.
Sim, eu compliquei, com o intuito de simplificar, o importante é: Olhe sempre para produto e para a sua conversão, fique atento as condições promocionais, como preço de frete, muitas vezes, parte do abandono do carrinho de compras é devido ao alto preço cobrado na taxa de entrega.
Ententa o seu consumidor, saiba como ele reage às suas ações de venda, veja a conversão de cima para baixo, aprofunde e questione, nunca um único ponto.
Posso concluir afirmando, analise frequentemente a interface, faça testes de usabilidade, escolha métricas simples, mas questione sempre. Essa conclusão poderia ser a primeira frase, esse post seria muito mais simples, embora na verdade seja apenas uma provocação sobre a tentação das análises prolixas.
