Na busca de resultados eficientes em campanhas online, muitas vezes incluímos a maior quantidade de dados possível em “dashboards” – o que é interessante quando precisamos investigar algum comportamento, porém improdutivo para um acompanhamento diário. Mais à frente explicarei os motivos dessa consideração.
Porém, antes de começar a falar de estratégias para visualização de dados, precisamos conhecer as categorizações mais utilizadas no dia a dia do profissional de Growth e Analytics em agências.
Métricas & dimensões
Os dados primordialmente são divididos entre métricas e dimensões. As métricas são dados quantitativos, como visitas ao site, taxa de rejeição, transações e tudo que é utilizado para quantificar uma tendência, permitindo mensurar um negócio. Já as dimensões são atributos dos dados, por exemplo a dimensão cidade ou campanha. Para avaliar as dimensões são necessárias métricas para cruzamento de informações. Por exemplo, quantas visitas (métricas) vieram de uma determinada campanha ou cidade (dimensões).
KPI & OKR
O termo KPI significa indicador-chave de desempenho (Key Performance Indicator) e OKR são objetivos e resultados-chave (Objectives and Key Results). Esses dois termos se confundem um pouco, pois um OKR pode também ser uma KPI. Porém, OKRs são indicadores para que a gente possa, e faça sentido, definir metas. Por exemplo, é bem mais interessante para OKR trabalharmos receita ou vendas, em vez de cliques ou visitas. Mesmo sabendo que cliques podem interferir no total de vendas, eles são indicadores e, na maioria das vezes, não faz sentido que sejam tratados como ORKs.
Dashboards para uso diário & dashboards investigativos
O que é mais complexo nas estratégias digitais é que literalmente não existem fórmulas, nem certo ou errado. A maior parte do conhecimento é adquirida de maneira empírica, por meio de tentativa e erro. Venho nos últimos anos tentando aprimorar as análises, tornando-as não somente mais eficazes para a equipe de Growth, como também mais atrativas, de modo que todos os envolvidos acompanhem e participem do processo.
Quando comecei a trabalhar com BI, oito anos atrás, nos dashboards que desenvolvia eu tentava trazer a maior quantidade possível de informações para conseguir analisar tudo. Em nossas consultorias, passamos a ter uma rotina de envio recorrente de dados para os clientes, desenvolvendo uma cultura de reports d-1 semanais e mensais, sobre os investimentos e resultados do dia, semana e mês anterior – compartilhados inicialmente por e-mail e depois em grupos de WhatsApp. Todo dia, o Growth compilava as informações e compartilhava os documentos com muitos dados para todos os envolvidos no projeto.
Abaixo temos um exemplo de uma parte de dashboard que costumávamos compartilhar, com muitas informações. Algumas muito importantes, como o custo por venda e vendas, que impactavam diretamente na saúde do negócio em questão. No entanto, ainda que a grande maioria dos dados fosse útil, somente quando precisávamos investigar algum comportamento incomum eles eram, de fato, utilizados. Ou seja, estavam ali sendo compartilhados diariamente, porém sem uso.
Na primeira semana, todos adoravam. Na segunda, metade da equipe lia, e depois passava a ser uma mera formalidade. Por qual motivo?
A maior parte das informações se referia ao que nomeamos na minha consultoria como “métricas investigativas” – dados que utilizamos quando precisamos investigar algum comportamento incomum. Porém, para um dashboard diário, havia informações demais. Parece óbvio, mas este foi um grande aprendizado e ainda vejo muitas outras equipes de Analytics lançando todas as informações em um único dashboard.
Como passamos a manter os envolvidos nos projetos engajados e com interesse nas informações compartilhadas?
O primeiro passo foi passar a acompanhar diariamente somente os OKRs, o mínimo de indicadores possível, para avaliar a saúde do negócio. Essa informação interessa a todos – gestores, profissionais de marketing e, principalmente, os donos. Lembro-me de uma orientação do Ricardo Cappra, um dos principais nomes em Advanced Analytics atuais, de quem fui aluno e sou grande fã: se pudesse avaliar um negócio com apenas um indicador, ele o faria, mas sabia que na maioria das vezes não é possível.
Na minha consultoria, busco nunca passar de três indicadores para as análises diárias. Achamos um bom número para conseguir trabalhar a maior parte dos negócios.
Veja a seguir um exemplo de dashboard que traz apenas três indicadores. No projeto em questão, o principal a ser avaliado era o investimento, cujo limite não poderia ser ultrapassado; a quantidade de leads; e o custo por lead. Como a venda era concretizada em loja física, para este projeto entendemos que a meta e OKR inicial deveriam ser baseados em volume de leads.
Olha como fica muito mais atrativo trabalhar somente com três indicadores em vez de dezenas. Ainda conseguimos acrescentar uma pitada de dimensão de campanhas, para entender quais estão gerando o melhor resultado para os três OKRs que priorizamos.
Até aqui, tudo bem. Mas e quando algum comportamento fora do comum é identificado em um de nossos OKRs, como por exemplo o custo por lead ou por venda em uma determinada campanha?
Neste caso, sim, precisamos recorrer aos dashboards investigativos e analisar o que pode estar ocorrendo. Como citei anteriormente, pensar em dashboards com dados sensíveis ao negócio, em que priorizamos as ORKs, foi um grande aprendizado em minhas consultorias em Advanced Analytics. O dado que está impresso precisa ser visto e consumido, e devemos sempre nos questionar se aquela informação deve realmente estar naquele local.
Outra falha comum está em muitas vezes focarmos na beleza e não na utilidade. É claro que dashboards bonitos e com as informações muito claras fazem toda diferença, mas não adianta nada se os dados não forem realmente consumidos.
- Separe os dashboards investigativos dos de ORKs.
- Reduza o número de informações para aquelas que são de fato consumidas diariamente.
- Defina ORKs cujas informações interessem aos gestores, os dados sensíveis para a saúde do negócio.
- Trabalhe a dimensão de campanhas, para já ter um indicativo de qual é mais eficiente, traz mais volume, etc.
Os benefícios destas ações têm sido muito grandes. Empresários têm consumido as informações e participado do processo, por trazermos informações realmente úteis para a saúde do negócio, gestores tomam decisões mais assertivas e analistas têm mais segurança quanto aos resultados alcançados.
Glossário de termos muito utilizados em Analytics:
Impressões: Quantidade de visualizações dos anúncios. Uma impressão é contabilizada sempre que o anúncio é exibido em uma página de resultados de pesquisa ou em outro site da rede do Google.
CTR: Percentual de visualizações sobre cliques. Exemplo: se uma campanha imprimiu o anúncio 100 vezes e teve 3 cliques, o CTR é de 3%.
Sessões: Quantidade de visitas às páginas do seu site ou aplicativo. A sessão é um grupo de interações de usuários com seu site que ocorrem em um determinado período.
Lead: Um lead é uma oportunidade de negócio para a empresa. De forma mais concreta, lead é alguém que forneceu suas informações em forma de contato ou inscrição.
CPL: Custo por lead é quanto a empresa paga em média por cada lead gerado. É o resultado da soma de todos os custos com geração de leads dividido pelo total de leads gerados.
CPA: É uma métrica que serve para medir o valor gasto por cada nova “conquista” da sua campanha de mídia paga, que pode ser desde a venda de um produto até a visualização de um vídeo.
CAC: É o resultado da soma dos investimentos feitos em marketing e vendas dividida pelo número de clientes conquistados em um mesmo período. É uma métrica essencial para mensurar a saúde financeira de uma empresa.
Taxa de conversão de meta: É a média de conversões que o nosso cliente em potencial realizar. Essa conversão pode ser uma compra, cadastro, ligação, e-mail, etc.
João Thiago Ramos é sócio-fundador e CPO da Proteína Digital.
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