Quase todos os especialistas em marketing usam o Google Analytics.
Isso inclui tanto startups que acabaram de nascer e empresas milionárias.
Uma boa razão para isso é o custo (A ferramenta é gratuita).
A outra é que o Google Analytics oferece uma mina de ouro de dados para personalizar e manipular. Você pode usá-lo também para gerar relatórios detalhados.
O Google Analytics é excelente em fornecer informações de qualidade sobre quem está visitando seu site, o que eles estão lendo e se houve algum download ou compra.
Mas um dos maiores problemas do GA é que ele te informa esses fatos como um total ou agregados.
Isso cria muitas lacunas nos seus dados.
Corrigir essas áreas problemáticas é a única forma de obter dados precisos e confiáveis.
Aqui estão 5 lacunas do Google Analytics que você provavelmente não conhecer. Use esses dados para corrigir os problemas o mais rápido possível.
1. Cuidado com as métricas de vaidade
Digamos que o seu tráfego tenha explodido da noite para o dia.
Um post de blog viralizou quando você menos esperava. Seu Google Analytics mostra mais de 100.000 visualizações de página.
Você está se sentindo o mestre do SEO, o Zuckerberg da pesquisa de palavras-chave.
Mas os fatos vão te trazer de volta à realidade.
Tráfego e visualizações de página são métricas de vaidade. Dados superficiais como esss não podem ditar suas decisões de marketing.
Essas métricas são divertidas de se ver, como olhar vitrines na Quinta Avenida em NY.
Mas no fim das contas, a beleza delas está só na superfície.
Por quê? Porque essas métricas não indicam o que gera ROI.
Receber mais de 100.000 visualizações em um dia pode te deixar se sentindo o máximo. Mas infelizmente, esses números não têm importância nenhuma se nenhum desses visitantes tiver convertido.
Qualquer especialista em marketing que quiser verificar seus dados analíticos vai a “Behavior” e então a “All Pages” para organizar o tráfego segundo “Source/medium”:
E então ele vai verificar quais páginas estão se saindo bem, para ver o que está funcionando.
Justo quando você pensou que ia ser o próximo Zuckerberg, você olhou para algumas caixas do lado direito e percebeu que alguma coisa está errada.
As taxas de bounce e de saída mostram a realidade dessa página.
E a realidade é que, apesar das visualizações de página terem decolado, ninguém está ficando na página.
Todo o tráfego que você trabalhou duro para conseguir foi praticamente inútil (exceto para contar vantagem).
Você passou horas, dias ou até semanas desenvolvendo aquele conteúdo.
O foco principal deveria ter sido o que o tráfego fez ao chegar ao seu site.
Aqui está um truque para evitar se enganar com métricas de vaidade.
Em vez de tratar as métricas de vaidade como um grande objetivo, foque em eventos, metas e ações de conversão.
Para começar, vá a “Behavior” e então “Pages.”
Aqui você pode clicar em cada página e ver que eventos de conversão ocorreram nela.
Dependendo da sua configuração do Google Analytics, você também vai poder ver conversões de meta aqui.
Você pode até ver essas informações mais de perto, verificando que campos de formulário ou CTAs naquela mesma página tiveram o melhor desempenho.
Ir além das métricas de vaidade é apenas o primeiro passo de uma longa jornada.
O próximo passo é descobrir por que seu telefone está tocando e de onde estão vindo as ligações.
2. Como ver que páginas estão gerando ligações
A taxa de conversão média de uma landing page é 2,95%
Isso é bem deprimente, na minha opinião.
Pense no que isso significa para o seu site.
Você investiu seu dinheiro todo no AdWords, criou um tanto de conteúdo para SEO e passou horas infinitas nas mídias sociais. Você fez um esforço enorme para direcionar tráfego para o seu site.
Mas agora você descobre que a maior parte desse tráfego foi embora!
Felizmente, existe um canal que converte muito mais do que o seu site.
As ligações telefônicas têm o poder de converter entre 30-50% segundo um estudo da Invoca.
Agora sim!
Adicionar um simples número de telefone ao seu conteúdo pode gerar um aumento de 25 vezes na sua taxa de conversão de 2,95%.
Muito simples, não é? O que poderia dar errado?
O problema é que, segundo aquele estudo da Invoca, a ação digital move cerca de 70% das suas ligações telefônicas.
Essas “ações” incluem pesquisas, anúncios e referências.
E você não vai ver nenhum desses dados dentro do Google Analytics.
Assim, a não ser que você tenha resolvido esse problema, vai ser como se as ligações que você recebe viessem do nada.
O telefone vai tocar, o que é ótimo. Mas você não vai saber por que ou o que está gerando essas ligações. E isso não é bom.
Digamos por exemplo que uma das pessoas que ligou acabe se transformando em um cliente, fazendo uma compra de $500.
Excelente! Mas quanto será que você gastou para levar essa pessoa até a conversão?
Nesse momento, você não faz ideia.
Você não sabe nem se o consumidor te encontrou via anúncios PPC, busca orgânica ou tráfego direto.
Apesar de parecer ótimo ter um cliente que gastou $500, isso não é bom se você tiver investido $750 para fazer essa conversão.
Felizmente, você pode usar o rastreamento de eventos e começar a receber dados práticos sobre ligações telefônicas.
Não é perfeito, mas é um bom começo!
Basicamente, você vai rastrear cada “evento” que levar alguém a clicar e ligar para você.
Para começar, você pode configurar um número de telefone “clicável” ao incluir uma pequena linha de código antes do número de telefone que aparece no seu site.
<a href=”tel:+18001112222″>800-111-2222</a>
Agora, quando alguém estiver navegando seu site em um dispositivo móvel, pode simplesmente clicar para ligar.
E então seus dados serão registrados diretamente no Google Analytics. Vá a “Behavior” e procure a opção “Top Events” no menu suspenso “Events”.
A seguir, você pode organizar as ligações telefônicas segundo “Source/Medium” para finalmente ver que “ações digitais” estão gerando-as.
Já sei a pergunta que você vai fazer agora: “Mas Neil, de onde essas ligações vieram originalmente?”
Para ver a resposta, adicione uma dimensão secundária para “Landing Page.”
Nada mal para uma ferramenta gratuita!
Agora você sabe que landing pages geram mais ligações telefônicas e que origens direcionam ligações para o seu negócio.
É preciso ter em mente que essas novas ligações nem sempre resultam em um consumidor. Veja o que eu quero dizer com isso.
3. Conversões são leads, não consumidores
O fim do mês chegou.
Seus relatórios de marketing e KPIs precisam ser apresentados ao final de cada mês.
Você está encerrando campanhas, verificando os números e se preparando para entregar os resultados.
De repente você percebe que a busca orgânica gerou apenas dois novos leads esses mês.
Oops, isso não é bom! Naturalmente, você vai ficar meio nervoso.
Mas espera aí. As redes sociais geraram 11 leads! Bingo! Você está salvo.
Você entrega os KPIs e o seu chefe diz imediatamente: “Desista da campanha orgânica e aumente a social.”
Faz sentido, certo? Você gerou meros dois leads com a campanha orgânica e 11 com a social.
Mas isso não é exatamente verdade, e é possível que você esteja cometendo um erro enorme. Veja por quê:
Essas “conversões” são teoricamente “conversões”, mas não necessariamente “clientes”.
Parece uma diferença semântica, certo?
Mas isso é incrivelmente importante.
Essas “conversões” podem ser apenas leads. A partir daí, você ainda terá que trabalhar para convertê-los em consumidores.
Só porque a campanha social teve apenas 11 conversões (leads) e a orgânica teve duas, isso não significa que a campanha orgânica fracassou.
Veja como suas metas de conversão aparecem no Google Analytics:
Você não está rastreando um valor de conversão.
Em vez de tomar decisões relativas às suas campanhas baseando-se em vendas, você está considerando as micro-conversões.
Isso significa que você está mudando seu pessoal ou seu orçamento segundo o número de leads gerados.
Deixe-me explicar a gravidade dessa situação.
Dois leads de SEO versus 11 leads de mídias sociais pode não parecer bom.
Mas quando você investiga as várias camadas de dados analíticos, descobre que os leads de SEO converteram pela metade do custo dos leads sociais.
E a seguir, você descobre que o valor de vida útil desses leads orgânicos era 5 vezes mais alto do que o dos leads sociais.
Ou seja, os 11 leads da campanha social converteram com um custo mais alto e forneceram um valor de vida útil mais baixo.
Assim, talvez o desempenho dos dois leads de busca orgânica acabe sendo melhor do que o dos leads sociais.
E agora é tarde demais: você já mudou seus planos e jogou seu orçamento na campanha social.
Métricas superficiais são o básico dos dados analíticos. Mas elas nem sempre mostram a verdade.
Você pode começar a enfrentar esse problema ao adicionar um valor a cada conversão.
Aqui está um exemplo:
O valor de vida útil médio do seu cliente é $1.000.
Seus vendedores reportam uma média de vendas fechadas de 25%.
Faça as contas e você encontrará um valor médio de $250 para cada lead.
Adicione esse número às suas metas do Google Analytics.
Será que esse é o maior objetivo do rastreamento? Claro que não.
Mas até esse exemplo simples pode ajudar muito.
Você pode usar números históricos de leads para adicionar um pouco mais de contexto a cada meta de conversão.
E se você ainda não tiver esses números? Sem problemas.
Lance uma campanha PPC rápida e limite-a em 100 conversões.
A seguir, compare o dinheiro que você gastou em sua campanha PPC com as conversões. Com esses dois números, você pode calcular um custo por lead básico.
4. Não caia no engano do viés de atribuição last-touch
As pessoas sempre dizem que o PPC é o rei das conversões, e que as mídias sociais são péssimas para isso.
Será que isso é verdade?
Você faz login em sua conta do Google Analytics e à primeira vista isso parece ser verdade.
No entanto, você está olhando apenas para o “last touch” – o último passo do processo.
Eu vejo esse problema o tempo todo.
Veja como os seus números de Goal Completion podem aparecer no Google Analytics:
Isso mostra que a busca orgânica, o PPC e o tráfego direto são responsáveis pela maioria das suas conversões.
Vamos examinar rapidamente a Jornada do Consumidor para a Compra Online do Google para ver como e por que isso está acontecendo.
Essa ferramenta gratuita do Google fornece uma visualização do papel feito por cada canal em contribuir para as conversões. Veja o relatório de um grande site de e-commerce:
Você pode ver as categorias Social e Display no extremo esquerdo.
Isso faz sentido. As redes sociais e de display geralmente são os melhores lugares onde apresentar sua marca às pessoas.
Mais ou menos no meio, você verá a busca orgânica e o PPC.
Nessa fase, as pessoas estão avaliando suas opções. Elas estão começando a pesquisar e ver seus produtos.
Depois, do lado direito, você vai perceber que elas estão indo ao seu site diretamente para comprar.
O que está acontecendo aqui?
Todos esses canais são importantes, em fases diferentes. Sim, as pessoas tendem a fechar negócio após clicar em anúncios PPC ou ir diretamente ao seu site.
Mas isso não significa que as suas ações nas mídias sociais sejam inúteis. Sem elas, ninguém iria ouvir falar de você!
Você tem a impressão de que apenas essas três fontes estão funcionando bem. Mas na realidade, cada canal teve um papel importante no processo de compra.
Seus clientes podem ter sido apresentados ao seu produto através de anúncios em redes sociais e de display.
Eles procuraram produtos parecidos e avaliaram as opções usando anúncios PPC ou a busca orgânica.
Talvez você tenha até usado anúncios e emails de retargeting para fazê-los voltar ao seu site algumas vezes.
E aí eles foram diretamente ao seu site para fazer a compra.
O viés de atribuição last-touch pode te dizer que as referências diretas geram suas vendas. Mas está claro que isso não é tudo.
Em vez disso, você precisa adotar um modelo de atribuição de processo com múltiplos passos .
Na seção de relatórios de conversão, você pode analisar caminhos de conversão e conversões assistidas. Aqui estão algumas das opções disponíveis.
A primeira opção é “Last Non-Direct Click.”
O nome já diz tudo. Essa opção atribui o crédito da conversão à Source/Medium usada logo antes de alguém visitar seu site diretamente.
A seguir você tem “First Interaction.”
Mais uma vez, o nome explica o método.
Aqui, o primeiro canal onde o cliente chegou fica com o crédito pela venda.
Com o “Linear Model,” a atribuição é dividida igualmente entre todos os canais envolvidos no processo de conversão.
Por exemplo. Digamos que alguém converta após usar os canais direto, social, PPC e busca orgânica.
Nesse caso, cada canal ficaria com 25% do crédito.
Você pode ver mais sobre essa combinação no relatório “Multi-Channel Funnels”.
Quer mais uma opção? Use o modelo “Position-Based Attribution”.
Esse modelo vai atribuir 40% do crédito da conversão à primeira e à última interação.
Os 20% restantes são distribuídos igualmente entre todos os canais usados durante o processo de conversão.
Nesse caso, como você vê acima, a maior parte do crédito pela conversão vai para o canal orgânico e direto.
Os 20% restantes são divididos entre os canais social, PPC, display e email.
Parabéns! Você acaba de eliminar um dos maiores problemas do Google Analytics!
5. Cuidado com métricas enganadoras sem contexto
É assustador fazer login no Google Analytics e ver uma coisa assim:
Você não quer ver taxas de bounce anormais no seu site!
Isso geralmente não é um bom sinal.
No entanto, sempre existem algumas exceções à regra.
Por exemplo: a taxa de bounce “aceitável” pode depender do tipo de site.
Sites de e-commerce provavelmente vão ter taxas de bounce muito mais baixas do que blogs, por exemplo.
As taxas de bounce médias podem variar entre 26% e 70%, segundo dados do RocketFuel.
É uma margem enorme.
E é aqui que as coisas ficam complicadas.
Digamos que você tenha um site e perceba que as suas taxas de bounce são mais altas do que a média do segmento.
No entanto, ao investigar mais, você vê que duas novas landing pages para companhas PPC estão fazendo essas taxas decolarem.
Isso pode parecer assustador.
Mas na verdade pode ser um bom sinal!
Afinal, o grande objetivo de uma landing page é levar as pessoas a converter.
A última coisa que você deseja é que elas voltem para a homepage ou se distraiam com conteúdo do blog.
Nesse caso, uma taxa de bounce alta pode não ser um desastre. Ela pode significar que a landing page está cumprindo sua missão!
Agora considere o lado oposto desse problema.
Você tem uma taxa de bounce alta, e por isso começa a ajustar o design e o layout da página imediatamente.
Mas e se isso não for o problema?
E se o problema for alguma coisa que você nem considerou?
Páginas lentas são uma das maiores razões de bounce de tráfego.
O guia de velocidade de página do Kinsta constatou que 75% do seu tráfego vai fazer bounce se seu site não carregar em 5 segundos ou menos.
Entende como essa métrica é confusa?
Simplesmente dizer que você tem uma “taxa de bounce” alta abre um mundo de possibilidades.
Em alguns casos, a situação não é tão ruim quanto você imagina. Taxas de bounce altas nem sempre são causadas por design, CTAs ineficazes ou conteúdo mal escrito.
Mas em outros casos, a causa do problema é alguma coisa que você nem considerou.
O Google Analytics é incrível, e você definitivamente deve continuar usando-o.
Mas lembre-se desses problemas comuns. E tenha cuidado para não tomar decisões rápidas baseando-se em informações que envolvem nuance. Às vezes é preciso colocar as informações em contexto.
Conclusão
O Google Analytics se tornou o padrão para KPIs e relatórios mensais de marketing.
Quase todos os negócios usa o Google Analytics para tomar decisões de marketing.
Ele é gratuito e fácil de configurar. Além disso, fornece instantaneamente dados práticos.
Mas esses dados nem sempre são tão simples quanto parece.
Os dados de visualização de página e visitantes únicos fazem você se sentir inteligente. Mas na realidade, eles são apenas métricas de vaidade.
Afinal, as visualizações de página não significam nada se os visitantes não converterem. E as taxas de bounce não são importantes se os visitantes tiverem convertido.
Você não precisa perguntar a cada pessoa que ligar para o seu negócio: “Como você ouviu falar sobre a gente?”? Em vez disso, rastreie suas ligações e veja esses dados diretamente no Google Analytics.
E usar o relatórios Assisted Conversions permite que você elimine o viés de last-touch.
A maioria das pessoas acha que não é preciso personalizar mais o Google Analytics.
Mas agora você sabe mais do que elas.
Que dados do Google Analytics você usa com frequência para tomar decisões de marketing melhores?
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