Organizando e analisando dados

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Olá, aluno, seja muito bem-vindo! 
As ferramentas de análise de dados podem dar aos profissionais de marketing uma visão incrível de suas campanhas, porém essa riqueza de dados tem um custo. Há tanta informação – e tantas possíveis combinações de métricas e relatórios para monitorar – que muitos profissionais de marketing ficam sobrecarregados tentando dar sentido a tudo. 
Para aumentar o desafio, as empresas costumam usar vários programas que relatam métricas de marketing, como um pacote de análise da web, uma plataforma de blog, software de marketing por e-mail, serviços de monitoramento de mídia social, entre outros recursos. Isso significa que, para rastrear a campanha, os dados de um programa frequentemente devem ser analisados juntamente com os dados de alguma outra plataforma. 
Ao longo do material, falaremos que a métrica de tráfego do site pode fornecer informações sobre como está o desempenho das campanhas, em que canal e a que horas. O monitoramento do site e/ou aplicativo é o ato de rastrear a disponibilidade e o desempenho desses projetos para minimizar o tempo de inatividade, otimizar o desempenho e garantir uma experiência de usuário tranquila. Manter o tempo de atividade do projeto é essencial para qualquer empresa, sendo um sério desafio para a maioria delas. 
Estudaremos que a análise da web se refere a uma combinação dos seguintes elementos: medição, aquisição, análise e relatório de dados coletados da internet, com o objetivo de compreender e otimizar a experiência web. A medição incorpora diferentes métricas e pode ser expressa na forma de números, proporções e indicadores-chave de desempenho (KPIs).
Uma característica fundamental que separa a empresa Universo Feminino de todas as outras boutiques locais e cadeias de lojas de departamento na área é o compromisso em fornecer às mulheres opções de roupas elegantes e de qualidade. 
Como a principal preocupação da empresa é assegurar que os consumidores estejam satisfeitos com o ajuste e o estilo de suas compras, será oferecida a venda de produtos sob medida para todas as formas e tamanhos femininos. Além disso, a empresa irá garantir estoque nas versões plus size das mercadorias. 
Para conseguir realizar satisfatoriamente todos os planos da empresa Universo Feminino, será necessário definir os objetivos e as métricas do negócio, além de compilar as informações obtidas nos relatórios de acessos e vendas do portal de vendas. 
Qual é a vantagem da aplicação desses princípios em uma boutique de roupas femininas online que deseja apresentar um crescimento sustentável em sua taxa de conversão de vendas?
O objetivo deste material é estudar sobre o processo de organização e análise de dados, além de discutir acerca da definição de objetivos e métricas, compilação de informações, análise quantitativa e qualitativa, e a dinâmica de identificar e priorizar os testes.

Conceito-chave

De acordo com Singh e Kumari (2019), métrica é um sistema ou padrão de medição. Assim, métricas são medidas quantitativas de avaliação usadas comumente para avaliar, comparar e auxiliar no processo de acompanhamento de desempenho ou produção. Geralmente, um grupo de métricas será usado para construir um painel de gerenciamento, ou ainda, analistas as revisam regularmente para manter as avaliações de desempenho, opiniões e estratégias de negócios.
Também conforme Singh e Kumari (2019), os KPIs (key performance indicators) são usados para avaliar o desempenho e o sucesso da organização em todos os meios digitais, como o marketing de mídia social via canais de rede (YouTube, Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn, etc.); o marketing móvel via chamada automática (SMS ou WhatsApp); o search engine marketing via SEO, publicidade do Google, marketing por e-mail ou marketing de conteúdo (vídeo, pôster, blog, história ou qualquer outro conteúdo relevante em formato digital); etc.

Segundo Singh e Kumari (2019), um site é uma página ou coleção de páginas que contém informações específicas que foram fornecidas por uma pessoa ou entidade, e remonta a um endereço (chamado de URL). Pode ser tratado como um escritório virtual e/ou um centro de informações que o cliente em potencial poderia visitar e onde poderia interagir com seus produtos e serviços. Portanto, todos os seus esforços por meio do marketing digital devem ser focados em direcionar o tráfego, o qual pode ser trazido a partir da veiculação de campanhas individuais ou por meio de anúncios, banners digitais, etc. A métrica de tráfego do site pode fornecer informações sobre como está o desempenho das campanhas, em que canal e a que horas. É possível localizar algum declínio no tráfego durante a condução dos esforços de marketing, e quando isso ocorrer é importante pensar em solucionar problemas no site. Poderemos encontrar links quebrados, uma penalidade do algoritmo do Google ou qualquer outra questão técnica com potencial de desencorajar os visitantes a entrar em contato com o site e/ou aplicativo.

O monitoramento do site e/ou aplicativo é o ato de rastrear a disponibilidade e o desempenho desses projetos para minimizar o tempo de inatividade, otimizar o desempenho e garantir uma experiência de usuário tranquila. Manter o tempo de atividade do projeto é essencial para qualquer empresa, sendo um sério desafio para a maioria delas. Esse processo permite que as empresas acompanhem as estatísticas, bem como a disponibilidade e o desempenho de seus projetos, para ajustar os pontos críticos antes que seja tarde demais. As ferramentas de monitoramento de site medem a resposta nos momentos de todas as negociações importantes e rastreiam os elementos responsáveis pelos atrasos, para ajudar a solucionar problemas muito mais rapidamente e antes de afetar os usuários finais. Ao utilizar as ferramentas de monitoramento, como o gerenciador de aplicativos, obtemos os seguintes benefícios:

• Monitorar a saúde e a disponibilidade de uma única página da web ou de uma série inteira de páginas da web. 
  
• Usar o monitoramento de transação sintética para analisar a experiência do usuário ao utilizar o projeto digital. 
  
• Monitorar os fluxos de trabalho de páginas críticas e testes de aplicativos.
  
• Rastrear as alterações não autorizadas, se houver, feitas nos elementos de conteúdo do site.
  
• Medir o desempenho do aplicativo da web de qualquer lugar.
  

Singh e Kumari (2019) apresentam que as sessões referem-se ao número de visitas que os sites e/ou aplicativo recebem. O Google conta isso especificamente em 30 minutos, o que significa que aciona essa métrica de tráfego do site apenas uma vez a cada meia hora para cada usuário individual. Por exemplo, os usuários podem acionar uma sessão pela manhã para fazer compras e, depois, efetuar uma nova visita no final do dia para adicionar algo novo no seu carrinho. Cada uma dessas sessões é considerada sessão única. Dependendo da função do site (informativo, comércio eletrônico, etc.) ou da indústria, a métrica de tempo no site pode variar em relevância para suas campanhas. 
A duração média da sessão é um indicador geral de como os visitantes interagem e realizam as operações esperadas dos usuários em seu site. Isso ajuda a entender o desempenho do site a partir da experiência do usuário e do seu ponto de vista.

Ferramentas de análise da web e ferramentas de métricas da web

Segundo Bekavac e Praničević (2015), o mundo se torna cada vez mais consciente de que a internet está evoluindo rapidamente e crescendo constantemente à medida que mais e mais usuários ficam online. A presença na esfera da web é necessária para todas as organizações e negócios. A internet fornece vários recursos de multimídia, permitindo e mudando a maneira como as organizações se comunicam com seus clientes, fornecedores, concorrentes e funcionários. 
A esfera da web tem um impacto direto na percepção do usuário sobre o sucesso do negócio e a importância estratégica do contexto da web para a empresa. De acordo com Rappa (2010), um modelo de negócio é descrito como um método de negócio usado por uma determinada empresa para gerar receita e agregar novo valor ao seu produto/serviço. O mesmo autor também distinguiu nove categorias básicas de modelos de negócios na web, como: modelo de corretagem, modelo de publicidade, modelo de agente de informação, modelo comercial, modelo de manufatura, modelo de afiliado/colaborativo, modelo de comunidade virtual, assinatura modelo e modelo de utilidade/serviços auxiliares. 
Nesses modelos de negócios, cinco objetivos comuns apresentados por Rappa (2010) podem ser identificados, a partir dos seguintes elementos:

• Vender produtos ou serviços online e medir os resultados a partir do número de vendas. 
  
• Criar bancos de dados de clientes potenciais e medidas dos resultados com base no número de contatos de visitantes coletados por meio de sites da web. 
  
• Publicar conteúdo direcionado a atrair tantos visitantes quanto possível e, assim, aumentar a receita de publicidade. 
  
• Fornecer informações aos visitantes do site.
  

Sem métricas da web adequadas aplicadas a um modelo de negócios em um site, é quase impossível medir os efeitos sobre os visitantes. Portanto, a escolha correta de uma ferramenta de análise da web é importante. Por outro lado, obter insights quanto a qual ferramenta é apropriada para as necessidades exclusivas do usuário é de extrema necessidade. A análise da web a partir da utilização das ferramentas rastreia e melhora a satisfação do usuário com relação aos modelos de negócios baseados na web. 
De acordo com Bekavac e Praničević (2015), a análise da web se refere a uma combinação dos seguintes elementos: medição, aquisição, análise e relatório de dados coletados da internet com o objetivo de compreender e otimizar a experiência. A medição incorpora diferentes métricas e pode ser expressa na forma de números, proporções e indicadores-chave de desempenho (KPIs). A aquisição de dados é realizada principalmente por meio de um dos dois métodos mais amplamente utilizados: usando arquivos de log que reúnem dados de um servidor, e usando métodos populares de marcação de sites com suporte por código JavaScript. 
Os arquivos de log contêm dados coletados de um servidor da empresa, independentemente do tipo de navegador da internet do visitante. As atividades de aquisição de dados em um servidor vêm na forma de um arquivo de texto contendo informações coletadas do lado do servidor. Essas atividades estão relacionadas a solicitações direcionadas a um servidor da web, como exibir páginas, imagens ou arquivos PDF. No lado do cliente, a marcação do site é realizada usando o código JavaScript inserido em cada página, que é executado e registrado cada vez que um usuário abre uma página da web marcada. O comportamento do visitante é então lançado em um arquivo separado (WAISBERG; KAUSHIK, 2009). 
De acordo com Waisberg e Kaushik (2009), o objetivo da análise de dados é transformá-los em informações úteis para um processo de tomada de decisão. Nesse sentido, deve ser destinada uma atenção especial à seleção de ferramentas de análise da web adequadas, enquanto levamos em consideração as características e os objetivos específicos de uma empresa, bem como é preciso empregar uma equipe competente a fim de descobrir informações úteis para apoiar decisões baseadas em grandes quantidades de dados adquiridos. Finalmente, os relatórios são gerados com base em resultados de métricas selecionadas, que, por sua vez, são úteis para a gestão da empresa. Os dados provenientes da internet oferecem informações relevantes sobre tráfego do site, transações do site, desempenho do servidor e dados enviados pelos próprios usuários. 
Clifton (2010) afirma que a compreensão da web e a otimização de sites fornecem uma abordagem mais adaptada para um público-alvo, com o objetivo no processo de aumentar as taxas de conversão, bem como a fidelidade do cliente. O tráfego do site fornece informações sobre o número de visitantes, sua geolocalização, tempo gasto em acessos e outros parâmetros. A análise da web também oferece outras vantagens, como aumento da eficiência e redução de custos.

De acordo com Clifton (2010), é fundamental buscar observar essas informações a partir de uma análise de dados qualitativos e quantitativos no site, a fim de melhorar continuamente a experiência online dos visitantes, o que leva à realização eficiente e eficaz dos objetivos planejados pela empresa. A análise quantitativa dos dados fornece uma visão sobre o comportamento do visitante, como o caminho da página da web anterior até a chegada ao site real. Além disso, a aquisição de dados qualitativos fornece respostas sobre o motivo pelo qual os visitantes se comportam de determinada maneira. Os resultados de negócios são aprimorados com base em decisões apoiadas por informações precisas e objetivas, que certamente justificam gastos adicionais nessa construção e gestão da análise da web.

Análise quantitativa e qualitativa

De acordo com Florès (2014), todos os participantes do mercado digital geralmente parecem distinguir entre métricas quantitativas e qualitativas. Intuitivamente, quantitativo refere-se à quantidade e, portanto, à capacidade de medir, ou levar em consideração os efeitos de massa, enquanto as métricas qualitativas são utilizadas para medir, em mais de uma forma qualitativa, os efeitos diretos e indiretos da exposição a uma mensagem. Ambas buscam compreender melhor o perfil do indivíduo e suas expectativas, bem como a qualidade da experiência interativa que o expõe para a mensagem e as percepções geradas por ela. 
Com métricas quantitativas, normalmente procura-se medir o público total de uma campanha, o número de pessoas que realmente foram expostas a uma mensagem publicitária, o número de vezes que ela foi vista ou o número de cliques que a campanha gerou, por exemplo. Em um sentido estrito do termo, a contabilidade refere-se à noção de contagem em vez de medição. Com as métricas qualitativas, geralmente busca-se entender melhor o receptor, sua compreensão da mensagem e os seus efeitos. 
Os estudos qualitativos normalmente possuem todas as explicações cabíveis (o que, como e por que), ou seja, as questões que exigem a coleta dos dados qualitativos em vez dos quantitativos para sanar as necessidades da pesquisa. Exemplos de tais dados incluem respostas de texto em formato livre a um questionário e entrevistas gravadas. Os dados coletados são o resultado de estratégias e questões mais aprofundadas a serem obtidas. Para coletar e analisar dados, os pesquisadores qualitativos usam a observação dos participantes, entrevistas em profundidade, análise de documentos e grupos de foco (YILMAZ, 2013, p. 315). 
O profissional poderá realizar as perguntas no formato aberto ou usar outras técnicas, como enquadramento, técnicas projetivas e exercícios de mapeamento (BARNHAM, 2015).

Para um estudo quantitativo, o profissional deverá coletar principalmente dados quantitativos. As hipóteses (que respondem a questões de pesquisa) são expressas de uma forma clara e requerem a coleta desse tipo de dados, pois as análises quantitativas fornecem a melhor resposta. Por exemplo, o profissional precisaria obter o tipo de relacionamento (satisfatório, bom ou excelente), bem como a magnitude da relação entre as variáveis. As hipóteses indicam a relação esperada.

Identificando e priorizando testes 

Jordan (2020) afirma que a taxa de conversão é calculada dividindo as conversões pelo tráfego. Portanto, se 100 conversões ocorrerem em uma página com 1.000 visualizações, a taxa de conversão será de 10%. É muito importante examinar o conteúdo e o design das páginas de alto tráfego e alta conversão que foram identificadas na pesquisa. É necessário também se colocar no lugar do cliente e procurar as falhas no fluxo da jornada do comprador e na experiência do usuário (UX) do projeto. 
De acordo com Nordeen (2015) , há muito terreno para os testadores de projetos digitais (software, site, aplicativo, etc.) cobrirem em qualquer projeto. Acrescente os prazos de lançamento apertados, que se tornaram uma marca registrada da indústria, e você terá uma receita para os testadores ficarem bastante ocupados, com muito trabalho e pouquíssimo tempo. É por isso que nunca foi tão importante para as equipes de controle de qualidade priorizar testes e tarefas de maneira adequada. 
Nordeen (2015) apresenta que, ao priorizar o planejamento de teste de software e as tarefas de quality assurance (QA), é importante que os líderes da equipe observem quais aspectos de um aplicativo representam a maior ameaça ao seu desempenho. Quando as equipes de QA têm pouco ou nenhum tempo para realizar os processos de teste, podem não ser capazes de conduzir a análise completa necessária para determinar de forma abrangente os níveis de prioridade. Sob essas circunstâncias, os testadores de software de QA devem criar rapidamente uma pequena lista das diferentes maneiras como o projeto será usado. Além disso, devem incluir partes do software que sejam as mais críticas para o desempenho, devido a órgãos reguladores, ou com maior probabilidade de abrigar defeitos catastróficos. 
Os testadores de software devem então priorizar essa lista por necessidade e frequência com que determinados cenários aparecem. Nesse ponto, as equipes podem examinar seus casos de testes e arquivar aqueles que não são absolutamente essenciais para atender às necessidades da lista priorizada. Esse processo não deve demorar muito e deixará as equipes de QA com uma pequena lista de tarefas, a qual garantirá a funcionalidade central e o desempenho do software em desenvolvimento. Em circunstâncias em que o tempo é essencial, os líderes de QA também precisam estar cientes de como abordam o gerenciamento de testes.

Faça valer a pena

Referências

BARNHAM, C. Quantitative and qualitative research. International Journal of Market Research, v. 57, n. 6, p. 837-854, 2015. Disponível em: https://bit.ly/3dF6CQW. Acesso em: 19 mar. 2021. 
BEKAVAC, I.; PRANIČEVIĆ, D. G. Web analytics tools and web metrics tools: An overview and comparative analysis. Croatian Operational Research Review, n. 6, p. 373-386, 2015. Disponível em: https://bit.ly/3hoLY8S. Acesso em: 19 mar. 2021. 
CLIFTON, B. Advanced Web Metrics with Google Analytics. 2 ed. Indiana: Wiley Publishing Inc., 2010. 
FIGUEIREDO, A. T. Método WACIC: A Utilização de Web Analytics Baseada em Melhoria Contínua. Universidade Estadual De Campinas. Limeira, 2017. Disponível em: https://bit.ly/3665Ybf. Acesso em: 20 mar. 2021. 
FLORÈS, L. The different types of metrics and KPIs available: “quantitative” vs. “qualitative”. In: How to Measure Digital Marketing. London: Palgrave Macmillan, 2014. Disponível em: https://bit.ly/3wfKnrn. Acesso em: 19 mar. 2021. 
JORDAN, C. A simple conversion rate optimization testing plan. 2020. Disponível em: https://bit.ly/3AxrBiG. Acesso em: 19 mar. 2021. 
RAPPA, M. Business models on the web. Digital Enterprise, 2010. Disponível em: https://bit.ly/3dCxgdl. Acesso em: 19 mar. 2021. 
RICE, B. Do you track these critical eCommerce metrics? 2021. Disponível em: https://bit.ly/3hcrZvl. Acesso em: 19 mar. 2021. 
SINGH, D.; KUMARI, M. The Role of KPIs and Metrics in Digital Marketing. 2019. Disponível em: https://bit.ly/3xhtb6i. Acesso em: 18 mar. 2021. 
TAVAKOL, M.; SANDARS, J. Quantitative and quantitative methods in medical education research: AMEE Guide No 90: Part 1. Med Teach, v. 36, n. 9, p. 746-756, 2014. Disponível em: https://bit.ly/3yeVMJo. Acesso em: 19 mar. 2021. 
WAISBERG, D.; KAUSHIK, A. Web Analytics 2.0: Empowering Customer Centricity. SEMJ.org, v. 2, 2009. 
YILMAZ, K. Comparison of quantitative and qualitative research traditions: epistemological, theoretical, and methodological differences. European Journal of Education, v. 48, n. 2, p. 311-325, 2013.