Web Analytics - Uma Visão Brasileira 2

WEB ANALYTICS
Uma visão brasileira II

2
5- Apresentação
Eric T. Peterson
8- Qual é a maturidade de sua empresa para a área de
métricas?
Ruy Carneiro
14- Inteligência competitiva na Internet
Fabio Figueiredo
18- Web Analytics - Analisando os números e gerando
resultados
Gerson Ribeiro
29- A evolução das métricas de e-commerce: de meras
verificadoras de resultados a impulsionadoras de
vendas
Douglas Tokuno | André Fatala | Clecia Simões
36- Cases de web analytics: Eficiência e eficácia
Juliana Varnum Carvalho

Índice

3
42- Como lidar com múltiplos objetivos e cenários em
ações integradas de marketing
Marcos Giuntini | Daniella Morier
47- A importância do serviço de web analytics em
projetos de otimização de sites – SEO
Celso Campos Hora
55- KPI´s para ações em SEM
Gustavo Loureiro
63- Teoria e prática das métricas de engajamento
André Folli | Leonardo Naressi | Vinicius Tsugi
79- Vídeo On-line: Além do Alcance e Freqüência
Miguel Dorneles
90- E-mail marketing: o marketing do e-mail.
Priscila Gonçalves
101- Índices para Mensuração de Campanhas de Branding.
Rodrigo de Freitas Vale

Eric T. Peterson
Apresentação
5

Web Analytics como sabemos está em
um estado de evolução em 2009. Os
sistemas de dados e de reporte que
temos desde os anos 90, - sistemas
construídos para processar arquivos
de log e analisar textos gerados
por JavaScript - são amplamente
utilizados, mas em grande parte não
tem cumprido o tão prometido retorno
do investimento. Cada vez mais
essas empresas que implantam web
analytics, os honestos vendedores,
e os especialistas da indústria estão
começando a admitir que trabalhar
com web analytics direito requer muito
mais que colocar as tag´s nas páginas
e gerar relatórios. Em nossa indústria
nasceu um princípio orientador
que passou a nos orientar: “não é
a ferramenta, mas sim como você
a usa”, e este é, para muitos, uma
mudança dramática.
Devido a esta observação e aceitação,
o nosso foco coletivo será a mudança
de “dados e informações” para
“insights e recomendações” ---
resultado que é muito dependente de
interação humana e dos processos
empresariais como bonitos relatórios e
interfaces. Embora não seja facilmente
construído, o triunvirato de pessoas,
processos e tecnologia – normalmente
trabalhado em igual medida - tem
sido repetidamente demonstrado
que é a combinação certa de
recursos e esforços para produzir
informações que orientem as ações
da empresa. Seja tendo um analista
sênior que tenha o tempo necessário
para assegurar que as pessoas na
organização, não importando sua
posição, compreendam os sistemas
de medição, ou ter um processo
de negócio definido para gerenciar
como os testes multivariados são
selecionados, agendados e avaliados,
esta combinação de recursos
humanos, software e o bom e velho
gerenciamento está fazendo mais para
a indústria de web analytics do que
qualquer relatório, widget, ou relatórios
tridimensionais poderia.
Para este fim gostaria de encorajá-
lo, leitor, a dar uma grande atenção
aos capítulos deste livro abrangendo
desde Modelos de Maturidade, dicas
de como interpretar e transformar
suas análise de Web Analytics em
ações, tendências e decisões. Estes
capítulos irão fornecer um roteiro
para as nuances das decisões que
você precisa para ser bem sucedido.
Lembre-se, o desafio não é a geração
de relatórios, o desafio é fazer algo
que gera valor empresarial tangível
com estes relatórios, e ser capaz de
vencer esse desafio é o que separa
os homens dos meninos.
Nos meus onze anos na indústria de
web analytics tenho visto e ouvido
de tudo – a cada aplicação, a cada
implementação, a cada explicação,
 ÍNDICE
6

e a cada desculpa - e nada me
impressionou tanto como o que uma
pessoa inteligente apoiada pelos
executivos de uma empresa pode
fazer. Embora tenha sido vendida a
idéia de que somos de uma indústria
de tecnologia, o que realmente
somos é uma indústria de pessoas. A
tecnologia é um facilitador, mas são
as pessoas que traduzem os relatórios
em informações, informações em
insights, e insights em recomendações
que gerem ações que os executivos
têm procurando todo o tempo. Se
você é essa pessoa, ótimo! Esperamos
que este livro possa te ensinar algo
de novo que te tornará ainda mais
valioso. Se você precisa contratar essa
pessoa, ótimo! Esperamos que este
livro possa te dar uma idéia do que
este novo contratado terá que lidar em
seu trabalho para criar valor tangível a
sua empresa.
Para concluir, se você é novo na
área, te dou as boas vindas a área
de web analytics. Nossa indústria é
relativamente nova, mas incrivelmente
rica com uma série de oportunidades
de brilhar para as pessoas motivadas.
Web Analytics Wednesday, o grupo
de Web Analytics no Yahoo! Grupos, a
Web Analytics Association, Emetrics,
o X Change, e Web Analytics
Demystified estão todos lá para você
como o seu interesse, entusiasmo e
paixão pela análise digital cresça. Tire
partido da sua comunidade local e
de tudo que a nossa indústria tem à
oferecer.
Atenciosamente,
Eric T. Peterson
Autor dos livros “Web Analytics
Demystified”, “Web Site Measurement
Hacks”, e “The Big Book of Key
Performance Indicators”
Fundador do “Web Analytics Forum” e
do “Web Analytics Wednesday”
Criador do Twitalyzer: O “Analytics
para Twitter”
 ÍNDICE
7

Ruy Carneiro
Qual é a maturidade de sua empresa
para a área de métricas?
8
Participou da criação e desenvolvimento do IBOPE NetRatings. Fundador e sócio da WA Consulting, é organizador do Web Analytics
Wednesday – WAW-SP. Membro do WAA (Web Analytics Association) participando do comitê de Pesquisa e Membro do IAB Brasil
onde participa do Comitê de Métricas e do Comitê de Mobile. | ruy.carneiro@waconsulting.com.br - www.waconsulting.com.br.

9
 ÍNDICE
Estava lendo o post do Stéphane
Hammel, um dos grandes nomes da
área, sobre um modelo de maturi-
dade das empresas sobre o uso de
Web Analytics e lembrei do modelo de
estágios de competição analítica do
Thomas H. Davenport. Estes mode-
los ajudam a sua empresa a entender
onde sua empresa está para te ajudar
no planejamento de como ela pode
evoluir para melhorar a utilização das
métricas dentro da empresa.
Os 5 estágios da
competição analítica
Davenport, em seu livro “Competição
Analítica”, nos dá uma visão dos
estágios que as empresas podem
estar na utilização de informações
, para isso criou um modelo com 5
estágios de evolução das empresas
no tocante ao uso da análise de
informação para direcionar seu
desempenho e valor:
1. Deficientes Analíticos – “O que
aconteceu no nosso mercado?”
a. Dados são usados para
melhorar as operações da empresa
2. Análise Localizada – “Como
podemos melhorar nosso
negócio?”
a. Análises para melhorar atividade
funcionais, ROI
3. Aspirantes Analíticos – “Podemos
extrapolar tendências existentes?”
a. Análise para desenvolvimento
de competência distinta, análise de
desempenho futuro
4. Empresas Analíticas – “Como inovar
para nos diferenciar?”
a. A análise é um direcionador
importante de desempenho e valor
5. Líderes Analíticos – “Como
permanecer na liderança?”
a. Plena utilização da inteligência
analítica
Este modelo nos mostra a evolução
desde o uso dos relatórios padrões para
saber o que aconteceu; passando por
relatórios específicos para saber quanto,
onde e com que freqüência; descobrir
onde exatamente está o problema;
quais as ações necessárias; por que
isso ocorre; analisar tendências; até
chegarmos na modelagem preditiva e
otimização do nosso negócio.
Modelo dos estágios para
Métricas Web
Já o modelo do Hammel foi baseado
em uma apresentação do Bill
Gassman, analista de mercado do
Gartner, que foi realizada eMetrics 2007
de San Francisco, CA. É interessante
para termos um mapa de onde
estamos e para onde devemos ir para
especializarmos nossas empresas no
uso do Web Analytics para chegarmos
em estágios mais avançados.

11
 ÍNDICE
E baseado neste modelo podemos
criar planilhas para uso em nossos
processos de planejamento que nos
mostre onde a empresa está e o que
devemos trabalhar para que ela passe
para o próximo nível em sua evolução,
para isso devemos definir os fatores
chaves de sucesso que iremos anali-
sar, no exemplo abaixo trabalhamos
com os seguintes fatores:
• Gerenciamento
• Qual o nível, de acordo com Da-
venport, que a empresa esta com
relação a métricas?
• A iniciativa de análise de métricas
tem apoio da alta diretoria?
• Se existe uma gerência de inte-
ligência de mercado que possa
atuar nesta análise?
• Qual a estrutura desta gerência?
• Em que área da empresa esta ge-
rência se reporta?
Nesta fase podemos identificar o
grau de dificuldade e de investimento
que teremos para um projeto de Web
Analytics dentro da empresa.
• Recursos
• Quantas pessoas estão destinadas
ao projeto?
• Há a necessidade de aquisição
de um sistema de Web Analytics
diferente do utilizado atualmente?
Existe verba para isso?
• Existe pessoal treinado?
• Há alguma consultoria ou agência
auxiliando neste trabalho?
Qual o poder de fogo da empresa
para investimento e onde há a ne-
cessidade de investir em treinamen-
to, suporte, consultoria e software.
• Objetivos
• A empresa já possui os objetivos
estratégicos de cada área para
suas ações digitais?
• Estes objetivos são mensuráveis?
• Os KPI´s – Key Performande Indi-
cator, ou Indicadores Chaves de
Desempenho estão definidos para
as áreas da empresa?
• Existem objetivos numéricos para
cada KPI?
É importante entender se a empresa
já esta organizada medir objetivos e
KPI´s para identificar melhorias ou não
de desempenho e se esta estes indi-
cadores fazem parte dos objetivos de
cada executivo da organização.
• Análise
Aqui iremos entender a profundidade
do uso das análises dos dados da
empresa.
• Nível 1 - A empresa reporta as mé-
tricas básicas?
• Nível 2 – A empresa analisa o com-
portamento dos visitantes e clientes?
• Nível 3 – A empresa procura en-
tender e melhorar a utilização dos
diversos canais de marketing?
• Nível 4 – A empresa procura en-
tender e melhorar seus processos
para facilitar a tomada de decisão?

12
• Nível 5 – A empresa utiliza de téc-
nicas preditivas para suas análises
estratégicas?
• Metodologia
Aqui é importante entender se a em-
presa possui um processo que vai além
da análise e divulgação de resultados
• A empresa trabalha com testes A/B
e/ou testes multivariáveis?
• A empresa trabalha com pesquisas
quantitativas e qualitativas?
• A empresa trabalha com testes de
usabilidade?
Uma informação muito importante
para obtermos neste momento é se
existe verba disponível para a reali-
zação destes testes e pesquisas e
se esta verba também esta prevista
para a implantação de melhorias.
Normalmente as empresas se es-
quecem desta fase de teste e não
deixam verba alocada, o que faz com
que a equipe de análise precise per-
der tempo precioso.
A análise do modelo
Após a fase das entrevistas, você tem
condições de criar o modelo, como
o exemplo abaixo, para iniciar suas
análises.
 ÍNDICE

13
Neste exemplo, apesar de a empresa
estar no nível “3” de nosso modelo de
maturidade, há muito o que trabalhar.
Por exemplo, há a necessidade de
treinamento para as pessoas que irão
trabalhar mais de perto com o proje-
to, implantação de uma metodologia
para seguir o pós-análise com testes
e implementação de melhoria, entre
outros. Porém, o que pode nos ani-
mar, e muito, é que a o projeto tem
a aprovação da direção da empresa
que entende a necessidade do uso de
métricas no seu dia a dia para tomar
decisões conscientes e com um fator
de risco menor para tomar decisões e
implementar as ações necessárias. A
partir deste ajuste, podemos pensar
em como iremos ajudar a empresa a
passar para o nível 4 e, posteriormen-
te, ao nível 5.
Com este mapa temos condições de
ter uma imagem mais clara do que nos
espera na implementação de um pro-
cesso de web analytics em nossa em-
presa, e não somente na implementa-
ção do software de Web Analytics que
escolhemos. Assim podemos criar um
plano de ação para cada um destes
fatores chaves de sucesso e conseguir
que a evolução da empresa na área de
métricas seja a mais natural possível.
 ÍNDICE

14
Fabio Figueiredo
Inteligência competitiva na Internet
É Formado em Comunicação Social e possui MBA em Marketing. Trabalha como responsável pela área de Marketing da QuickMind,
empresa de tecnologia voltada para soluções em gestão do capital humano. | figueiredo.fabio@gmail.com | www.fabiofigueiredo.com

15
Quando falamos em implementar uma
ferramenta de Web Analytics junta-
mente com uma cultura de métricas,
todos os nossos esforços acabam
sendo direcionados para um único
sentido: entender tudo o que aconte-
ce a partir do exato momento que um
visitante entra no site de nossa empre-
sa. Queremos saber quais palavras-
chave geram tráfego, quais são as
páginas mais acessadas, qual o tempo
médio de permanência de um visitan-
te, qual a taxa de conversão, e assim
segue. Geralmente, as empresas que
obtêm sucesso nessa trajetória, são
aquelas que conseguem transformar
estes dados coletadas em critérios
acionáveis, ou seja, em algum tipo
de ação que melhore a experiência
do usuário enquanto ele tenta realizar
alguma tarefa no site.
Quando se consegue êxito na tarefa
de implementar melhorias a partir de
informações obtidas pela a análise de
fluxos de cliques, tem se a sensação
de dever cumprido, e não é por me-
nos, esse é um dos fatores críticos de
sucesso. O grande problema até aqui
é que em momento algum levamos
em consideração o ambiente externo,
aquele no qual empresas lutam diaria-
mente desesperadas pela atenção dos
clientes. Já pensou o quão interessan-
te seria saber os investimentos que o
seu principal concorrente anda fazen-
do em links patrocinados, ou ainda,
quantos visitantes mensais o site de
cada um de seus competidores têm ?
Um dos pilares do que tem se de-
nominado de Web Analytics 2.0 é
exatamente a ênfase na combinação
da análise do ambiente competitivo
juntamente com a tradicional análise
interna. Para entrarmos neste novo
universo, somos convidados a adotar
um processo de Inteligência Com-
petitiva que nos permitirá descobrir
novas oportunidades e diminuir riscos
através da melhor compreensão do
mercado no qual nosso negócio está
inserido.
Gerando inteligência
A inteligência competitiva (IC) é defi-
nida como o processo de monitora-
mento do ambiente competitivo de
maneira que empresas possam tomar
as mais diversas decisões. Estas deci-
sões podem ir desde a criação de uma
nova campanha de marketing até o
lançamento de um produto no merca-
do. IC é um processo contínuo e en-
volve a coleta de dados de forma legal
e ética, não tendo relação alguma com
práticas de espionagem industrial.
É importante ainda que estes dados
sejam coletados, organizados e tradu-
zidos em informações que facilitem a
tomada de decisões.
 ÍNDICE

16
A informação ao seu alcance
Atualmente, com a quantidade cada
vez mais freqüente de dados sendo
disponibilizados na rede, com apenas
alguns cliques podemos obter infor-
mações de valor inestimável sobre
quase qualquer empresa. Sem muito
esforço, podemos abrir a página de
um mecanismo de busca e digitar o
nome de um concorrente qualquer. A
quantidade de resultados obtidos será
de tirar o fôlego, mas com um pouco
de paciência e espírito investigativo,
logo veremos que ali existe uma rique-
za inestimável, mesmo ainda que em
estado bruto. “Press Releases” anun-
ciando novos produtos, entrevistas
com executivos apontando o rumo de
suas respectivas empresas, consumi-
dores furiosos reclamando de produ-
tos e serviços, currículos de ex-funcio-
nários relatando experiências e muito
mais sem a necessidade de contratar
um Sherlock Holmes.
Algumas práticas são simples e não
requerem muito esforço. Sim, pode-
mos começar a adotar a Inteligência
competitiva hoje mesmo. O simples
estabelecimento de uma rotina diária
ou semanal de navegar pelos sites dos
principais players de sua indústria já
lhe trará uma série de subsídios impor-
tantes. Assinar newsletters oferecidas
no site de um concorrente, ler com fre-
qüência o blog e área de notícias são
excelentes práticas que podem nos
ajudar a ter uma idéia dos próximos
passos de concorrentes.
Monitorando o
ambiente externo
Não faz muito tempo que o site Ale-
xa.com era uma das principais refe-
rências para quem queria conseguir
informações sobre como um deter-
minado site estava se saindo perante
os concorrentes. Hoje, a ferramenta já
não é mais tão usada e vem perdendo
importância com o passar do tempo
devido a sua metodologia ser baseada
somente em informações coletadas
através de usuários que instalam a
barra de ferramentas fornecida pela
empresa. Atualmente, já existem so-
luções no mercado que utilizam mé-
todos mais confiáveis, como dados
coletados através de provedores de
acesso e painéis de pesquisa. A boa
notícia é que muitos destes serviços
são gratuitos e estão ao alcance de
qualquer um de nós. Vejamos alguns
deles:
Google Trends para Websites
Esta ferramenta disponibilizada pelo
Google permite comparar as visitas
únicas diárias de vários sites ao mes-
mo tempo. Os dados estão disponí-
veis desde Julho de 2007 e, além de
mostrar as visitas, é possível acompa-
nhar os termos e sites que tem relação
com a pesquisa feita. O interessante
aqui é que os dados são oriundos de
 ÍNDICE

17
uma variedade de fontes como pai-
néis, motor de busca do Google, Goo-
gle Analytics e dados de pesquisas de
mercado em geral.
AdCenter labs
Este interessante projeto da Microsoft
iniciado em 2006 reúne uma verda-
deira caixa de ferramentas para data
mining. O site se torna especialmente
útil para quem precisa de idéias para
iniciar campanhas online. É possível
encontrar tendências de palavras-
chave e dados demográficos relativos
a elas, além de um criador automático
de anúncios que gera o texto de acor-
do com os termos de busca que você
seleciona.
Compete.com
Apesar de ser um serviço pago existe
a opção de comparar até cinco sites
gratuitamente. Ele mostra por mês a
quantidade de visitantes únicos e é
capaz de apontar as principais pala-
vras-chave que geram tráfego para os
domínios pesquisados. Os dados são
obtidos de mais de 2 milhões de usu-
ários de Internet que deram permissão
para monitorar seus computadores.
KeyWord Spy
Esta ferramenta é bem interessante
para quem está querendo saber o que
a concorrência anda fazendo em ter-
mos de links patrocinados. Em alguns
casos, é possível ver em um gráfico
qual o investimento diário que uma
determinada empresa está destinando
a este fim. É possível utilizar alguns
dos serviços gratuitamente e o des-
taque fica pelo fato de existir a opção
de selecionar o mercado Brasil para a
visualização dos resultados.
Conclusão
Como mostrado neste capítulo, exis-
tem algumas iniciativas interessantes
que nos possibilitam conhecer mais
a fundo a esfera competitiva da qual
fazemos parte na Internet. A torcida é
para que no futuro, as ferramentas de
Web Analytics passem a disponibilizar
mais recursos para este fim, integran-
do-se aos nossos já conhecidos rela-
tórios de acessos. Independentemente
da necessidade ou tamanho de sua
empresa, o importante hoje é olhar
para o ambiente externo com mais
atenção e tentar identificar prematura-
mente os riscos e oportunidades que
ali se encontram. Este exercício nos
ajudará a estar sempre um passo à
frente da concorrência, aumentando
as chances de sucesso em mercados
que tendem a ser cada vez mais com-
petitivos.
 ÍNDICE

Gerson Ribeiro
Web Analytics - Analisando os
números e gerando resultados
Consultor de Vendas Online no Internet Group - Atua no mercado de web analytics há mais de 9 anos, com passagens pelo IBOPE
NetRatings e Grupo Estado Digital. Atualmente é responsável por toda parte de web analytics do canal de vendas online do Internet
Group (iG, iBest, Brturbo e Oi). | grn.ribeiro@yahoo.com.br
18

19
Antes de aprofundarmos no mundo
online, gostaria de iniciar o capítulo
respondendo a seguinte pergunta: O
que é análise de mercado? Basica-
mente, analisar o mercado é entender
o macro-ambiente em que sua em-
presa se encontra e claro, entender a
sua própria empresa. Existem diversas
técnicas bastante conhecidas, que
auxiliam a análise de mercado: análise
SWOT, 5W 1H, PDCA, etc. Claro que,
de acordo com a necessidade, tere-
mos um tipo de análise diferenciada e
segmentada para responder e buscar
soluções para cada tipo de problema.
Para facilitar o entendimento, listo os
principais tópicos de uma análise de
mercado apontado por Philip Kotler
em seu livro “Administração de Marke-
ting – 10 edição”:
• Análise das necessidades e tendên-
cias do Macro-Ambiente – Analisar
as principais forças e respostas do
Ambiente Demográfico, Ambiente
Econômico, Ambiente Tecnológico,
Ambiente Político-Legal e Ambiente
Sócio-Cultural.
• Análise dos Mercados Consumido-
res e do Comportamento de Compra
• Análise dos Mercados Empresariais
e do Comportamento de Compra
Organizacional
• Análise de Concorrência – Estraté-
gias, Objetivos, Forças e Fraquezas
e Mercado de Atuação.
• Elaboração de Estratégia Competiti-
va – Estratégia de Líder do Mercado,
Desafiantes do Mercado, Seguidora
do Mercado e Nichos de Mercado.
• Identificação de Segmento de Mer-
cado e seleção do Mercado Alvo
• Posicionamento de Mercado – Di-
ferenciação por Produto, Serviços,
Pessoal, Canal, Imagem, etc.
Respondendo aos itens acima, sem
dúvidas, você já terá uma quantidade de
informações suficientes para tomar qual-
quer decisão, seja para abertura de uma
empresa, lançamento de um produto,
para definir estratégias de concorrência,
expansão de negócios e outros.
Entrando no
Mercado Digital
Agora que todos nós já sabemos o
que é análise de mercado, vamos
começar a nos familiarizar com os
principais termos do mercado digital. É
muito comum um profissional de web
analytics ser questionado sobre o sig-
nificado de algumas métricas do mer-
cado internet, como: unique visitors,
bounce rate, recency, etc. Pensando
nisso, faço uma breve explicação das
métricas que costumam gerar maiores
dúvidas no mercado:
 ÍNDICE

20
• Behavioral Target – É o estudo do
comportamento do usuário no mer-
cado online.
• Bounce Rate ou Taxa de Rejeição
de uma página – Índice de visitan-
tes que fecharam ou mudaram de
página antes de seu carregamento
por completo.
• Browser – Navegador de internet.
Ex. Internet Explorer, Firefox, Google
Chrome e outros.
• Click Rate, Click Through ou CTR
(click through rate) – Métrica utiliza-
da para medir o percentual de clicks
de um banner ou demais peças pu-
blicitárias. É a divisão da quantidade
de clicks pela quantidade de exibi-
ções da peça publicitária.
• CPA (Cost per Action) – Custo de
uma campanha baseado no custo
total líquido da ação.
• CPM (Custo por Mil) – Custo de uma
campanha baseado na quantidade de
exibições da peça publicitária.
• CPC (Cost per Click) – Custo de uma
campanha baseado na quantidade de
cliques em uma peça publicitária.
• Frequency – Mede a eficiência de
uma campanha online, aferindo a
quantidade de visitas recebidas em
uma determinada página ou a expo-
sição de uma peça publicitária em
um determinado período de tempo.
• Índice de Saída – Apresenta a per-
centagem de visitantes que saíram
imediatamente do site após a visuali-
zação de uma página específica.
• Keyword – Palavra chave utilizada
em sites de busca.
• Page Views – Quantidade de pági-
nas visualizadas em um website.
• Penetração – Índice de atingimento
de um determinado veículo sob o
total de consumidores de um meio,
um segmento de mercado ou uma
região geográfica.
• Recency – Indica quantos dias atrás
ocorreram as visitas ao site. Esta
métrica indica o nível de envolvimen-
to do visitante com o website.
• Referrer – Página que originou uma
visita ou página vista ao website.
Esta página de referência pode ser
interna, externa ou sites de busca.
• ROI (Return on investment) – Ex-
pressão utilizada para medir a eficá-
cia de uma campanha, ou seja, seu
resultado líquido.
• Tempo de Navegação ou Dura-
ção da Visita – Métrica que afere o
período de tempo que o usuário fica
navegando em um website.
 ÍNDICE

21
• TAG – Comando inserido no tex-
to de um arquivo que descreve a
estrutura lógica do documento e
determina como o arquivo será exi-
bido no browser.
• Unique Visitors – Número de pes-
soas que navegaram por um website
• Visitas - Quantidade de visitas feitas
em um website. Um unique visitor
pode gerar diversas visitas em um
determinado período. Comumen-
te, conta-se uma nova visita se o
unique visitor em questão esteve
afastado do website por um período
igual ou superior a 30 minutos.
Ferramentas de
Web Analytics
Basicamente, temos dois tipos de
metodologia utilizada para o desen-
volvimento de uma ferramenta de web
analytics: User Centric e Site Centric.
As principais características de cada
metodologia e as ferramentas disponí-
veis no mercado brasileiro são:
USER CENTRIC – Esta metodologia
possui como principal característica a
medição do usuário de internet através
de um painel de colaboradores (pes-
quisa). No Brasil, temos duas empre-
sas que fornecem ferramentas com
este tipo de metodologia:
• Nielsen Online (IBOPE)
• ComScore
O grande diferencial das ferramentas
que utilizam a metodologia user cen-
tric é a possibilidade de se estudar
os hábitos e costumes do internauta,
analisando informações sobre concor-
rência, segmentos de mercado e perfil
do usuário. Confiram as principais
métricas que poderão ser extraídas
destas ferramentas:
• Dados de Audiência – Unique Visi-
tors, Page views, visitas e tempo de
navegação. Possui o diferencial de
apresentar dados de players concor-
rentes.
• Segmentos de Mercado – Estudo
de mercados específicos, como re-
des sociais, sites de busca, sites de
notícias e diversas outras categorias.
Cada ferramenta possui critério de
classificação próprio e quantidade
de categorias diferentes. Este tipo
de informação permite analisar a
evolução de cada um dos segmen-
tos da internet em todas as métricas
de audiência listadas acima. Um dos
principais erros encontrado em aná-
lise de mercado é analisar apenas
o seu próprio site, sem base com-
parativa. Com informações de seg-
mentos de mercado, conseguimos
acompanhar a evolução do total da
internet x mercado segmentado x
website x concorrência, permitindo
 ÍNDICE

22
respostas para diversas perguntas,
como por exemplo: o mercado em
que eu atuo está crescendo mais do
que o total da internet? É um merca-
do com tendência de crescimento?
Meu website está acompanhando o
comportamento do mercado? Como
estão meus concorrentes quando
comparado com este mercado?
Como está o meu website em com-
paração com a concorrência?
• Sobreposição de Audiência – Per-
mite analisar o índice de unique
visitors que navegaram pelo seu
website e também pelo website da
concorrência. Este tipo de análise é
muito importante para prospecção
de parcerias, possibilitando simu-
lações de audiência e análises de
ganho de mercado.
• Audiência Exclusiva – Permite ana-
lisar o índice de unique visitors que
navegaram apenas no seu website,
sempre comparando com um ou
mais concorrentes.
• Perfil do Usuário – Permite analisar
informações sobre o perfil do seu
website e também de seus concor-
rentes.
• Índice de Afinidade – Permite ana-
lisar a afinidade de seu website e de
seus concorrentes com um determi-
nado público alvo. Esta informação
é comumente utilizada por agências
de publicidade no momento em que
estão desenhando o seu plano de
mídia, permitindo analisar em quais
sites anunciar para atingir o target
de uma determinada campanha.
SITE CENTRIC – A principal caracte-
rística desta metodologia é a medição
da máquina do usuário através de um
senso (medição de 100% dos usuá-
rios que navegaram pelo seu website).
As principais empresas que fornecem
ferramentas com esta metodologia no
mercado brasileiro são:
• WebTrends
• Certifica
• Predicta
• Omniture
• Google
• Yahoo
O grande diferencial das ferramentas
que utilizam a metodologia site centric
é fornecer informações precisas e de-
talhadas sobre o website. Diferente de
uma pesquisa, que trabalha com uma
amostra de usuários e gera informa-
ções sobre o mercado total através de
cálculos estatísticos, o senso possui o
diferencial de coletar informações do
mercado como um todo, gerando nú-
meros bastante próximos da realidade.
O ponto negativo é que conseguimos
extrair apenas informações de nosso
website, impossibilitando análise do
mercado e de concorrentes. Vejam as
 ÍNDICE

23
principais análises que poderão ser
feitas através destas ferramentas:
• Dados de Audiência – Unique visi-
tors, visitas, Page views, tempo de
navegação por usuário e índice de
novos unique visitors x unique visi-
tors que retornaram ao site. Comu-
mente, o mercado utiliza números de
audiência de ferramentas site cen-
trics, que, devido à metodologia, são
mais próximos da realidade.
• Tendências – Informações de au-
diência por dia, informações de
audiência por hora, profundidade
das visitas (número de page views
por visita), quantidade de visitas que
um unique visitor faz em um período
pré-determinado, recency (mostra a
quantidade de dias que um unique
visitor leva para retornar ao websi-
te), duração da visita (quantidade de
segundos em que o unique visitor
permanece no site em cada visita).
• Fonte de Tráfego – Como o visi-
tante chegou ao site: acesso direto,
busca orgânica, busca paga ou site
de referência.
• Informações Técnicas – Informações
sobre o computador do visitante: sis-
tema operacional, browser, resoluções
de tela, tipo de conexão, etc.
• Análise de Conteúdo – Permite
analisar cada página de seu site,
extraindo informações como: quan-
tidade de Page views, visitas, uni-
que visitors, tempo de navegação,
bounce rate (taxa de rejeição), % exit
(índice de saída) e top landing pages
(páginas de entradas).
• Dados Geográficos – Informações
sobre o local de acesso do visitan-
te: Continente, Subcontinente, País,
Estado e Cidade. Vale ressaltar que
a má distribuição de IP´s no Brasil
faz com que estas informações não
sejam 100% confiáveis.
• Funil – Permite analisar o comporta-
mento do usuário em caminhos pré-
determinados no website. Ex. Preen-
chimento de um cadastro, compra
de um produto, etc.
Acredito que todos os profissionais de
web analytics já se depararam com
perguntas como: Qual ferramenta é
melhor para o meu wsebsite? Ou a
clássica: Porque a audiência do meu
website na ferramenta X é menor do
que na Y?
Como vocês puderam ver acima, as
diferenças entre metodologias são
muito grandes, porém uma não vive
sem a outra. Enquanto uma metodolo-
gia propicia uma visão bastante apro-
fundada e imprescindível do mercado
internet, a outra permite conhecer de
forma bastante detalhada e com muita
 ÍNDICE

24
exatidão o seu próprio website. Cabe
ao profissional de web analytics enten-
der as diferenças entre as ferramentas
e utilizá-las conforme o tipo de análise
e necessidade.
O que analisar?
Agora que já sabemos o que é análise
de mercado, ferramentas existentes
e quais dados extrair de cada ferra-
menta, vamos entender o que deve-
mos analisar em alguns segmentos da
internet:
Notícias
• Audiência do website – Unique Vi-
sitors, Visitas, Page Views e Tempo
de Navegação por Usuário.
• Tendência – Recency, visitas por
unique visitor, Page views por unique
visitor e duração das visitas.
• Análise de Conteúdo – Page views
por canal do site (esportes, econo-
mia e outros), páginas de entrada,
páginas de saída e taxa de rejeição.
• Quando que as pessoas entraram
no website – visitas por dia e por
hora do dia. Analisar picos de visitas
em um determinado dia e/ou hora
cruzando com eventos específicos.
Exemplo: jogos olímpicos, eleições,
notícias importantes, entrevistas e
outros.
• Por onde os usuários entraram no
website – Fonte de tráfego e pala-
vras-chaves mais buscadas. (busca
orgânica e busca paga separada-
mente).
• Informações de mercado – pene-
tração de unique visitors no segmen-
to de notícias, audiência dos websi-
tes concorrentes, sobreposição de
audiência e perfil do usuário.
Vídeos Online
• Análise de Cadastro – Funil com
abertura por campo do cadastro, ín-
dice de desistência em cada campo,
taxa de conversão (total de cadas-
tros preenchidos sob total de unique
visitors), número de usuários cadas-
trados e índice de usuários ativos e
usuários inativos.
• Análise de Conteúdo – Quais cate-
gorias do site são mais navegadas
(humor, esportes, notícias e outros),
Page views em cada categoria,
tempo de navegação por categoria,
bounce rate e índice de saída.
• Uploads de vídeos no website –
Quantidade de vídeos carregados,
índice de sucesso nos uploads e
uploads por usuário.
• Informações de mercado – pene-
tração de unique visitors no segmen-
to de vídeos online, audiência do
segmento, audiência dos websites
concorrentes e perfil do usuário.
 ÍNDICE

25
e-Commerce
• Análise das Vendas – Funil com
tracking das vendas por campanha,
taxa de conversão (total de vendas
sob total de unique visitor), quantida-
de de visitas necessária para atingir
um determinado número de vendas,
produtos mais vendidos, ticket mé-
dio do website, pedidos feitos x pe-
didos faturados, tendência de ven-
das de cada produto (dia da semana
e horário das vendas) e perfil do
comprador (sexo, faixa etária, região
e outras informações pertinentes ao
produto).
(cd´s, dvd´s, livros e outras), unique
visitors e Page views em cada cate-
goria, bounce rate, páginas de en-
trada e índice de saída.
• Por onde as pessoas entraram no
website - Fonte de tráfego e palavras-
chaves mais buscadas (busca orgâni-
ca e busca paga separadamente).
• ROI das Campanhas de Marketing
– Avaliar o total de investimento, to-
tal de vendas, ticket médio de cada
produto, total de receita e calcular o
CPA de cada um dos produtos.
• Informações de mercado – penetra-
ção de unique visitors no segmento de
e-commerce, audiência do segmento,
audiência dos websites concorrentes,
sobreposição de audiência, audiência
exclusiva e perfil do usuário.
Redes Sociais
• Análise de Cadastro – Funil com
taxa de conversão (total de cadas-
tros preenchidos sob total de unique
visitors), número de usuários cadas-
trados e índice de usuários ativos e
usuários inativos.
(esportes, religião, música), Page
views em cada categoria, tempo de
navegação por categoria, bounce
rate e índice de saída.
• Uploads de conteúdo no website
- Quantidade de vídeos, áudios e
fotos carregados, índice de sucesso
nos uploads, uploads por usuário e
conteúdos mais utilizados (share por
conteúdo).
• Informações de mercado – penetra-
ção de unique visitors no segmento de
redes sociais, audiência do segmento,
audiência dos websites concorrentes,
sobreposição de audiência, audiência
exclusiva e perfil do usuário.
 ÍNDICE

26
Os exemplos que coloquei acima são
bastante genéricos e poderão servir de
guia para sites de outros segmentos
também, como os Blogs por exemplo,
que possuem um modelo de análise
similar ao de notícias. Cabe ao pro-
fissional de web analytics estudar seu
website e buscar respostas para seu
modelo de negócio e para os objetivos
da empresa.
Use seu histórico!
Analisar dados pontuais é um erro
bastante comum que encontramos
em web analytics. Para qualquer tipo
de análise que se queira fazer é im-
prescindível o uso de dados históricos.
Para medição de audiência de um
website, comumente utilizamos dados
mensais. Dependendo do histórico
que o web analytics possui e do tipo
de análise que deseja fazer, esta infor-
mação poderá ser quebrada em quin-
zena ou até mesmo semana, principal-
mente se a idéia é calcular projeção de
audiência, vendas ou qualquer outra
métrica. O importante em uma análise
é que tenhamos o maior número de
períodos iguais possíveis (semanas,
meses, bimestres), para que possamos
utilizar sempre dados comparativos.
Seguindo o exemplo da audiência
mensal, o web analytics terá algumas
variáveis que poderão ser trabalhadas,
como fazer um comparativo com o
mês anterior (março x fevereiro), com-
parativo com o mesmo período do
ano anterior (março/09 x março/08) e
até mesmo comparativo com o mes-
mo evento anterior, como eleições
para sites de notícias, campanhas de
marketing para sites de e-commerce,
entre outros. Neste último caso, é im-
portante a comparação com eventos
idênticos, como por exemplo: olimpí-
adas 2008 x olimpíadas 2004, sem-
pre levando em consideração todos
as variáveis possíveis, como o fato
de ser um evento espaçado (4 anos),
diferença de horário de um evento
para outro (um de madrugada e outro
durante o dia) e principalmente, o fato
da internet ainda ser uma mídia nova
e que está em constante crescimento
no mercado brasileiro, o que poderá
trazer grandes distorções na análise
dependendo da métrica utilizada e do
intervalo de um evento para outro.
Compare, compare
e compare!
Outro erro muito comum no mercado
de web analytics é comparar banana
com abacaxi, ou pior, não comparar. É
de extrema importância que uma análi-
se tenha dados comparativos, seja em
uma análise interna de seu website ou
em uma análise de macro-ambiente.
Pegando a linha do tópico acima,
uma análise comparativa deverá ser
feita com uma outra base de igual
valor, como por exemplo março/09 x
 ÍNDICE

27
março/08. Neste exemplo, estamos
comparando dois períodos iguais,
sempre considerando as variáveis
existentes entre eles, que deverão ser
sinalizadas na análise.
Outro ponto de atenção e campeão
de erros no mercado é a comparação
entre dados da ferramenta x versus
dados da ferramenta y. Este erro se
torna ainda mais agravante quando
utilizado para análise de concorrência,
já que, como vimos no começo do
capítulo, cada ferramenta possui sua
metodologia e terá um número próprio,
que não servirá como base compara-
tiva para números extraídos de outras
ferramentas.
Portanto, vamos enriquecer nossa
análise com muitos dados compa-
rativos, porém, nunca se esqueçam:
compare banana com banana e aba-
caxi com abacaxi.
Unique visitors
não se soma!
Como vimos algumas vezes neste
capítulo, um unique visitor poderá
ser visto como uma máquina ou uma
pessoa que está navegando pelo seu
website, variando conforme a meto-
dologia da ferramenta utilizada. Desta
forma, não podemos, em hipótese
alguma, somar unique visitors de um
grupo de websites ou de um conjunto
de períodos, pois existirá sobreposi-
ção entre eles.
Para entender melhor, vamos analisar
a audiência do site x, que foi de 5.000
u.v. em jan/09, 4.500 u.v. em fev/09
e 5.000 u.v. em mar/09. Neste caso,
a audiência no primeiro trimestre do
site x não foi de 14.500 u.v., pois o
mesmo unique visitor que acessou o
website em janeiro, pode ter acessado
em fevereiro e depois em março, não
podendo ser contabilizado 3 vezes.
Para se obter a audiência do trimestre
deste site x, precisaremos alterar o
período de análise na ferramenta, que
nos trará o número correto automati-
camente.
Para saber o número de unique visitors
que entraram no consolidado dos we-
bsites x, y e z, precisaremos configurar
a ferramenta de uma forma que este
número seja gerado automaticamente.
Assim como no exemplo anterior, não
é correto somar o número de unique
visitors que acessaram aos websites x
+ y + z, já que um mesmo unique visi-
tor poderá ter acessado ambos os we-
bsites. Caso estes websites não façam
parte do mesmo grupo ou não sejam
parceiros, a solução é partir para ferra-
mentas com metodologia user centric
e fazer uma análise de sobreposição
de audiência entre eles. O número de
unique visitors consolidado será gera-
do automaticamente pela ferramenta.
 ÍNDICE

28
Defina os KPI´s
Indicadores chaves
de sucesso!
Uma boa análise é composta princi-
palmente de números que respondam
aos problemas ou aos negócios da
empresa. A definição de KPI´s é impor-
tante para que a análise possua foco e
não se perca no meio de um batalhão
de números. Uma técnica para definir
os KPI´s e fazer de sua análise algo
simples e objetivo é definir apenas 5
indicadores para cada nível de gestão,
começando pelo nível mais alto e che-
gando até o nível tático, que terá um
maior número de KPI´s para analise:
Diretor – 5 indicadores
Gerente – 10 indicadores (5 próprio +
5 da diretoria)
Coordenador – 15 indicadores (5 pró-
prio + 5 do gerente + 5 da diretoria)
Analista – 20 indicadores (5 próprio +
15 dos níveis acima)
Use e Abuse dos gráficos!
Não há nada mais claro e objetivo para
se analisar um dado do que um bom
gráfico. Cruzar informações distintas
em um único gráfico é excelente para
analisar comportamento, tendência
e encontrar respostas que até então
estavam escondidas no meio de um
imenso banco de dados. Portanto,
trabalhe o visual da sua apresentação,
deixando-a mais bonita e muito mais
objetiva para quem a receberá.
Não envie uma
apresentação com 200
lâminas para o seu diretor!
Apresentar os resultados é tão impor-
tante quanto analisar os dados. De
nada adiantará uma análise perfeita,
se as informações não chegarem aos
olhos de quem tomará a decisão. A
definição de KPI´s, conforme apresen-
tando em tópico anterior, facilitará e
muito a apresentação dos dados, dei-
xando o seu PPT, PDF, XLS ou simila-
res de forma bastante clara e objetiva.
Uma técnica que passei a adotar há
algum tempo e que tem gerado ótimos
resultados é levar para o corpo do
e-mail as informações mais importan-
tes da análise. Desta forma, mesmo
que seu diretor ou gerente não abra o
arquivo em anexo, ele terá uma visão
rápida e simples do que estará acon-
tecendo com o website.
Uma apresentação longa e com infor-
mações irrelevantes para o negócio da
empresa não sairá do anexo de seu
e-mail. Portanto, seja sempre claro,
simples e objetivo!
 ÍNDICE

29
Douglas Tokuno
André Fatala
Clecia Simões
A evolução das métricas de e-commerce:
de meras verificadoras de resultados a
impulsionadoras de vendas
Gerente do Project Management Office da Predicta e membro do Conselho de Orientação do PMI (Project Management Institute) –
Chapter São Paulo. Atua na implementação de WA nos principais clientes da Predicta.
Gerente do Produtos e Inovação da Predicta com experiência de 6 anos em e-commerce, tendo atuado na área de Pesquisa e
Desenvolvimento do Sumarino.com.
Gerente de Marketing e Public Relations da Predicta. | www.predicta.com.br

30
 ÍNDICE
O e-commerce que você conhece hoje
começou a dar seus primeiros passos
no mercado brasileiro em 1995. De
lá pra cá, a expansão da Internet, a
inclusão digital e o aumento da con-
fiança entre os consumidores e a rede
fizeram o número de compradores
online saírem de pouco mais de 1 mi-
lhão em 2001 para mais de 13 milhões
em 2008. Esse crescimento exponen-
cial vem se refletindo nas vendas na
mesma velocidade. No ano passado
o comércio eletrônico no Brasil movi-
mentou R$ 8,2 bilhões, 30% a mais
que em 2007.
Nos mercados mais maduros, como
os Estados Unidos, o cenário não é
diferente. A gigante Amazon vivenciou
a melhor temporada da sua história:
Só no natal foram registrados mais de
6 milhões de itens vendidos, o equi-
valente a 72,9 produtos por segundo.
Isso porque o país encontrava-se no
auge da crise financeira.
Voltando ao Brasil, a expectativa para
esse ano se mantém otimista. Espe-
cialistas apostam que o número de
consumidores online salte dos atuais
13 para 15 milhões e que as vendas
cheguem a R$ 4,5 bilhões só até julho,
20% a mais que no mesmo período do
ano anterior.
A entrada dos grandes varejistas no
mundo virtual contribuiu, e muito, para
esse cenário favorável. O consumidor,
que se via inseguro em comprar na
web, transpôs sua fidelidade à loja físi-
ca para a loja virtual, com o diferencial
de que na Internet ele encontra, em
geral, múltiplos tipos de informações e
melhores preços e condições de pa-
gamento. São vantagens como essas
que estimulam a primeira experiência
de compra, mas a fidelização depen-
de completamente do sucesso dessa
operação.
O que observamos de relevante nessa
conclusão é que, assim como no mun-
do real, uma boa impressão do con-
sumidor é a única garantia de retorno.
Mas nesse canal, os impedimentos de
conversão são diferentes: a falta de
familiarização do cliente com o meio
muitas vezes o impede de encontrar o
que procura. A ausência de informa-
ções e a impossibilidade de interagir
com o produto agravam essa barreira.
Sem esquecer o medo de fornecer
dados sigilosos, que está mais perto
da cura, mas ainda não foi erradicado.
E ele sempre vai compará-lo ao seu
concorrente, que está a apenas um
clique de distância.
Mas apesar de não haver nada de
novo em nenhuma dessas informa-
ções, os desenvolvedores e admi-
nistradores dos grandes portais de
e-commerce continuam focando suas
decisões no conhecimento individual
que adquiriram ao longo dos anos,
desprezando o maior poder que têm:

31
 ÍNDICE
métricas que refletem minuciosamente
o comportamento do consumidor e
que, quando interpretadas, podem se
transformar em informações estratégi-
cas para impulsionar as vendas.
A prova de que essas informações
estão sendo subaproveitadas está nas
perguntas que andam sem respostas
para os portais de e-commerce como:
O que está causando abandono de
carrinho? O aumento nas vendas foi
provocado por que tipo de iniciativa?
O Click Trough está gerando con-
versão? As categorias do site fazem
sentido para o consumidor? Que linha
criativa é mais adequada para o meu
público? Como anunciar o produto
apropriado e com a melhor linguagem
para cada tipo de público? Qual a
periodicidade de retorno do cliente ao
portal? Qual o custo de conversão de
cada produto? Qual a taxa de abando-
no nos passos do processo de com-
pra? Qual o tempo médio dos meus
clientes em cada etapa do processo
de compra? Quanto vende a minha
busca interna vs cliente que buscaram
o produto navegando? Qual landing
page tem maior taxa de conversão?
Qual a receita para as ações de cam-
panhas internas? Qual a freqüência de
visitas e compras dos meus clientes?
E não para por aí. É possível descrever
centenas de outras perguntas para as
quais qualquer portal de e-commerce
gostaria de ter as respostas. O mais
surpreendente é que com as ferramen-
tas disponíveis hoje, só não as respon-
de quem não quer ou não investe.
Mas muitas vezes o problema é a falta
de verba. Sem dinheiro não é possível
capturar e transformar informações em
inteligência. Correto? Se a sua respos-
ta foi sim, está faltando criatividade e
conhecimento sobre as diversas alter-
nativas que só a Internet proporciona.
Na Web você pode criar soluções,
testá-las, provar que a sua estratégia
tem futuro para só depois defender o
investimento que precisa. E os seus
argumentos serão fundamentados em
dados e resultados comprovados.
Se depois dessa contextualização,
você ainda não se convenceu de que
sua loja online está merecendo aten-
ção, lembre-se de que os consumido-
res utilizam cada vez mais a web para
comparar produtos e preços antes de
tomar a decisão final. Não raro imprime
tudo, leva debaixo do braço a uma loja
física e fecha a compra. Ou pior, vai a
uma loja concorrente e negocia condi-
ções usando a sua proposta. O contrá-
rio também acontece. Hoje já é possível
identificar segmentos aonde a integra-
ção entre os canais chega a 60%.
O consumidor está deixando claro que
ainda encontra dificuldades para se
convencer a comprar determinados
produtos na Internet. É por isso que os

32
itens mais comercializados continuam
sendo os produtos de giro (livros, CDs,
Dvds, etc.). E a razão é óbvia: são
fáceis de procurar, avaliar e comprar.
Foram os primeiros produtos vendidos
na web. Raramente chegam danifica-
dos ao destino. E conseguem fazer
com que a experiência do consumidor
ao comprar online seja ainda mais
completa do que seria em uma loja
convencional. Você pode escutar um
single antes de adquirir um CD, assistir
a um clipe no youtube antes de esco-
lher um DVD, ler várias sinopses de
um livro e ainda saber a opinião de um
especialista ou de quem já comprou.
Mas alguns produtos ainda não con-
seguiram convencer o consumidor. E
isso acontece porque sua interação
com eles ainda está muito longe da
que teria em uma loja convencional.
O problema é que a maioria desses
produtos apresenta uma margem de
rentabilidade muito maior do que os
itens mais comercializados na rede. E
isso anda tirando o sono de qualquer
loja virtual.
Mas como fazer para alavancar as
vendas dos produtos que estão sendo
deixados de lado?
Interpretando a experiência
do consumidor para vender
mais e melhor
Em primeiro lugar, você precisa enten-
der quais são os impedimentos que
estão atrapalhando a venda de de-
terminados produtos para então criar
uma solução realista que os neutralize.
Enquanto muitos produtos estão se
vendendo sozinhos, alguns dos mais
rentáveis estão ficando nas prateleiras.
É o caso, por exemplo, de relógios e
óculos, que apesar dos melhores pre-
ços e condições oferecidos pelas lojas
virtuais, continuam não convertendo.
Esses produtos são os arquétipos
perfeitos de como a experiência do
consumidor é essencial na decisão da
compra. Quem adquiriria óculos ou
relógio sem antes experimentá-los?
É preciso observar, compreender e
suprir as necessidades do consumi-
dor para que ele se sinta confortável
em fechar a compra. Caso contrário
esse será o seu maior impedimento
de vendas. Não vai adiantar mudar o
preço, investir na comunicação, nem
na usabilidade do seu site.
Para alavancar esse perfil de produ-
tos você precisa permitir que o cliente
interaja com eles. Mas como isso é
possível? Usando a criatividade para
desenvolver cenários que simulem
essa sensação. Uma boa saída para o
nosso caso, onde estamos tentando
vender óculos e relógios, seria a cria-
ção de uma área de experimentação
mais real, que vamos chamar aqui de
 ÍNDICE

33
“provador digital”.
O que o seu consumidor quer saber
antes de escolher seus novos óculos?
Se ele vai vestir bem, se é muito pe-
queno ou muito grande, se combina
com o formato do seu rosto, com a
cor da sua pele, com o seu cabelo,
etc. Agora imagine se ele puder es-
colher os produtos que se interessar
e levá-lo a um “provador digital” para
experimentá-los.
No “provador digital” ele carregaria
uma foto sua e “vestiria” seus óculos.
Essa interação está muito mais próxi-
ma de responder suas necessidades.
Antes disso, você já começa perdendo
a competição para uma loja física.
É só a partir daqui que os outros di-
ferenciais que você pode oferecer
passarão a ser relevantes. E é nesse
momento que vale investir no detalha-
mento mais aprofundado do produto,
nas opções de comparação de preço
e funcionalidades, nos depoimentos
de outros consumidores, nos depoi-
mentos de especialistas e em condi-
ções especiais.
Se toda essa informação parece óbvia
e você faz parte da grande maioria dos
gestores de portais de e-commerce,
que até já identificou os principais
vilões do seu portal, mas ainda está
brigando pela verba necessária para
criar soluções que contornem esse
cenário, está na hora de mudar a sua
estratégia de convencimento.
Você precisa ter certeza de que sua
solução é realmente eficiente antes de
entrar nessa briga. Crie projetos me-
nores, faça provas de conceito, testes
e escolha o conjunto correto de ferra-
mentas para viabilizar e mensurar os
resultados.
Criando, testando
e gerando soluções
inovadoras
A teoria faz muito sentido, agora o
desafio é confirmar que a criação de
uma nova funcionalidade, como o
nosso “provador digital”, realmente
aumentará as vendas de uma catego-
ria com baixa taxa de conversão. Por
que basear suas opiniões na intuição,
em um ambiente que te proporciona
certezas? O segredo está em testar,
testar e testar. Crie protótipos, teste a
resposta do consumidor às novidades
e utilize as ferramentas disponíveis
para avaliar se o objetivo desejado
foi atingido antes de investir tempo e
dinheiro.
Existem inúmeras possibilidades de
testes, mas para um caso embrionário
como o sugerido, a opção que melhor
se aplica é realizá-los ainda na pro-
dução, já que sua eficiência poderá
 ÍNDICE

ser medida antes da concretização da
funcionalidade. É assim que você vai
poupar a decepção de descobrir que,
uma idéia que prometia sucesso, não
demonstra nenhum salto nas vendas.
E tenha certeza de que essa decepção
não seria só sua, mas de todos os que
você convenceu a nela investirem.
O A/B testing permite a comparação
de resultados entre dois cenários, um
contra o outro e por isso, seria ideal
para o nosso caso. Essa ferramenta,
que pode ser encontrada facilmente
no mercado, fará o balanceamento
da exibição da página A e da página
B para a sua audiência e fornecerá
os dados fundamentais para que os
resultados sejam comparados.
Os testes devem ser realizados com
dois grupos de usuários: os que terão
acesso ao nosso “provador digital” e
os que interagirão com os produtos da
forma convencional.
Para avaliar o desempenho de cada gru-
po, você vai precisar também de uma
ferramenta de web analytics, que rastre-
ará os resultados das interações com os
produtos e fornecerá informações valio-
sas como taxas de conversão, número
de itens vendidos e receita total. Depois
é só comparar os resultados para saber
se a nova funcionalidade está mesmo
aumentando as vendas.
Mas o consumidor que interagir com o
nosso “provador digital” em uma visi-
ta anterior e só finalizar a compra em
uma nova visita, onde não utilize a fun-
cionalidade, poderá ser desconsidera-
do pela ferramenta de web analytics,
criando dessa forma uma possível
discrepância nos resultados.
Podemos diminuir essa limitação
adicionando ao nosso projeto uma
ferramenta de feedback, com a qual o
consumidor que comprar será questio-
nado se o “provador digital” foi ou não
um fator determinante para a realiza-
ção da compra.
No final, você terá um conjunto com-
pleto de métricas que te dará uma
visão precisa dos resultados gerados
pela nova funcionalidade.
Criando e testando, você estará ge-
rando soluções realmente inovadoras,
que já nascem com argumentos para
a tomada de decisão, porque são
baseadas em fatos. Só assim você vai
saber se vale à pena continuar o pro-
jeto ou se é melhor começar a pensar
em outra solução.
Esse caminho pode ser aplicado a
qualquer cenário onde o impedimento
de vendas esteja claro e a margem
de lucro compense a criação de uma
solução para contorná-los. Com mui-
ta criatividade e pouco investimento,
você conseguirá levar adiante idéias
que não só alavanquem as vendas,
34
 ÍNDICE

mas tragam benefícios intangíveis para
a sua loja, como a fidelização dos seus
clientes e o recall da sua marca.
Em suma, o mais importante é que
suas decisões se baseiem em testes
e resultados para que, a próxima vez
que ouvir frases como: “O mercado
brasileiro ainda não está pronto para
esse tipo de funcionalidade.”, “com
certeza não está comprando aqui
porque o concorrente está vendendo
mais barato.”, “não funcionou porque
estamos trabalhando com o produto
errado”, elas não estejam sendo cita-
das na sua empresa.
Todas as ferramentas sugeridas estão
disponíveis no mercado em diversas
versões, inclusive gratuitas, e devem
ser integradas para que as análises
mostrem o comportamento real do
consumidor em relação à nova fun-
cionalidade e evite que sua idéia seja
rejeitada por falha nas análises.
35
 ÍNDICE

Juliana Varnum Carvalho
Cases de web analytics:
Eficiência e eficácia
Coordenadora de Projetos de Data Strategy - AUNICA
Desenvolveu projetos de WebAnalytics para clientes como Motorola, Natura, Globo.com, Abril, Camargo Corrêa e Estadão. Participou
do primeiro GAAC na América Latina, pela MídiaClick. Atualmente trabalha na área de Data Strategy da AUNICA, coordenando
projetos com Omniture, para clientes de varejo. | juliana.varnum@gmail.com | juliana@aunica.com | www.aunica.com
36

Introdução
Independente do tema em questão, os
casos de sucesso se resumem a uma
história básica: era uma vez uma em-
presa que tinha um problema, até que
um belo dia alguém encontrou a solu-
ção. Os resultados alcançados atingi-
ram ou superaram as expectativas. Ou
seja, as empresas apresentam alguma
necessidade não atendida (o que se
configura como seu objetivo, no cená-
rio de um case), até que uma solução
é desenvolvida fazendo a empresa
adotar novas táticas e estratégias para
seus negócios
Por isso, quando falamos em um caso
de estudo, é comum que a expectativa
gire em torno de um documento cheio
de gráficos e números, comprovando
os resultados fantásticos alcançados
através de uma ação, seja ela de ma-
rketing, ou de outro assunto. Contudo,
um bom case de Web Analytics está
muito além dos números. De certa
forma é irônico defender isto já que
estamos cercados de gráficos, taxas
e relações, mas a graça está justa-
mente em enxergar os resultados que
estão além deles. A idéia é superar
as entregas básicas de análises do
cenário atual, atingindo um nível que
dite novas práticas de melhoria e até
os novos cenários resultantes deste
trabalho, tornando-o cada vez mais
próximo do amplo mundo do departa-
mento de marketing integrado.
Seguindo o conceito de caso de su-
cesso exposto, podemos dividi-lo em
dois tipos:
1 - Quando outras ações de Marke-
ting são tomadas como estratégia,
e o Web Analytics possui papel
coadjuvante
É o caso de otimizações de campa-
nhas online ou um projeto de SEO.
O trabalho de Web Analytics é usado
como suporte da estratégia, principal-
mente para avaliar o desempenho da
ação. Este é o tipo mais recorrente, no
qual o Web Analytics possui papel de
puro fornecedor de números e dados,
para comprovar a eficiência de ou-
tra ação digital. Apesar de auxiliar no
acompanhamento da estratégia, o foco
do case é dado para a estratégia em si.
2 - Quando o projeto de Web
Analytics é usado como estratégia e
é o ator principal.
Geralmente são ações mais longas do
que no primeiro tipo (com o mínimo de
um ano de duração) e que agregam a
um objetivo qualitativo e primário de
Marketing, como “Monitorar a estra-
tégia digital adotada” ou “Analisar o
desempenho do site”. Por apresentar
características intangíveis, detectar
a diferença de um trabalho simples-
mente bem feito e de um real caso de
37
 ÍNDICE

sucesso se torna mais desafiador e
complexo do que no tipo anterior.
Vamos descobrir nas próximas linhas
quais são as etapas para construir
um real caso de sucesso de Web
Analytics.
PRIMEIRO PASSO
- Quebrar Paradigmas
Para construir um case, mais do que
dar a empresa a visibilidade de sua
estratégia digital, é preciso de matu-
ridade em relação à sua cultura de
Internet. Isto está intimamente ligado à
experiência em desenvolver ações no
ambiente Web e também à disposição
da empresa para lidar com novos con-
ceitos e práticas de marketing.
Na atual relação empresarial com a In-
ternet – julgando-a enquanto objeto de
investimento publicitário ou do depar-
tamento de Marketing em geral - ainda
existe muita resistência em entendê-la
e aceitá-la como uma nova frente no
Mix de Marketing. Assim, o primei-
ro passo dos profissionais de Web
Analytics é comprovar a credibilidade
da Internet, quebrando paradigmas
das instituições.
Veja que esta primeira etapa está muito
mais ligada à sua relação com o seu
cliente (seja ele externo ou interno – vá-
lido para todo o capítulo) do que com o
WA em si. Aqui o trabalho é ligar a sua
necessidade de analisar o ambiente
digital, com a do seu cliente de ampliar
seus resultados de marketing.
Muitas vezes o cliente não acredita
na Internet enquanto um ambiente de
vendas. O seu trabalho é comprovar
o quão eficaz o comércio eletrônico é,
unido ao comportamento de compra
offline versus online. Os benefícios que
a compra online oferece que seriam
impossíveis na loja física é um ótimo
exemplo, afinal de contas a web ofere-
ce anonimato e conforto para pesqui-
sar o produto, junto com a tendência
de Encasulamento de Faith Popcorn,
que explica que num futuro próximo,
as pessoas preferirão ficar em casa
realizando tarefas externas para man-
terem-se em um “ambiente seguro”.
Depois, vale mostrar a evolução da
aceitação do e-commerce pelo públi-
co-alvo do cliente, ticket médio online
versus offline, as oportunidades en-
contradas em datas comemorativas e,
claro, o paraíso do varejo: o Natal.
É valido apresentar cases de outras
empresas na Internet, tendências digi-
tais, inovações, evolução anual, cená-
rio do mercado internacional, desde
que as fontes sejam confiáveis e atu-
ais. É um processo lento, que requer
paciência, insistência, bom relaciona-
mento e tato. Porém, após estas bar-
reiras amenizadas, as próximas etapas
38
 ÍNDICE

se desenvolverão de forma produtiva
para ambas as partes, construindo um
projeto de sucesso.
SEGUNDO PASSO
- Mostrar Resultado
O principal papel do profissional de
WA é mostrar ao cliente a situação
em que se encontra, e o que pode
fazer para melhorar. Considerando
que acima do objetivo justificado para
utilizar Web Analytics existe um objeti-
vo superior (ter mais lucro), a principal
expectativa do cliente é saber o que
está funcionando, o que não está e o
porquê disso. Assumindo o profissio-
nal de WA como um consultor do meio
digital, sua função deve ir além das
expectativas do cliente, passando do
“porquê” para o “como melhorar”.
O cliente espera entender quais são os
problemas do site dele: que o proces-
so de captação de novos funcionários
pelo site possui muita perda e que o
motivo é que o usuário demora meia
hora para preencher as cinco páginas
até finalizar o cadastro. Sua consultoria
deve ir além de apontar este cenário,
mostrando a ele opções de mudanças
para melhorar esta situação: por que
não reduzir a uma página de cadastro
e inserir a funcionalidade de envio de
Currículo via upload? Ou então criar um
sistema de perguntas fechadas, com
respostas previstas em tópicos onde o
usuário clica na opção desejada?
Para você, isto significa meia hora de
trabalho adicional, para o cliente po-
derá significar um novo curso e mais
horas do seu serviço contratado. Cria-
tividade, repertório e pesquisa fazem
parte desta etapa que guiará tomadas
de decisão. Muitas vezes um trabalho
de benchmarking se faz necessário
para comprovar sua idéia e expandir
os horizontes do cliente. Basta ampliar
um pouco a sua visão do negócio do
cliente para agregar muito a sua credi-
bilidade e o que você tem a oferecer.
Dado o diagnóstico e o plano para
melhorá-lo, resta ao cliente decidir a
viabilidade de utilizar a sugestão dada.
Geralmente, a aplicação de melhorias
se configura como uma barreira inter-
na. A equipe técnica responsável pelo
site possui prioridades básicas de ma-
nutenção, deixando a sugestão cada
vez mais distante de ser adotada. Se
a equipe é terceirizada, a situação se
agrava, pois isto significa horas/ho-
mem a mais, ou seja, mais recursos
para o departamento de Marketing
arcar. No entanto, a partir da sugestão
dada, cabe ao profissional de Web
Analytics analisar se sua orientação
teve repercussão positiva ou não, para
manter ou extingui-la. Este é um traba-
lho retroativo e constante, onde cliente
e analista de WA devem estar juntos.
É nossa função, portanto, traçar o
39
 ÍNDICE

panorama atual na internet e extinguir
a miopia de marketing digital da em-
presa. Descobrir os pontos fracos e
fortes do site e apontar oportunidades
e ameaças é o trabalho esperado pelo
cliente e que deve ser desenvolvido,
atingindo sempre seus objetivos. De
nada adianta construir matrizes, gráfi-
cos e comprovar teorias se estas não
condizem com o objetivo do cliente.
É aqui que se encontra a eficiência na
construção do Case: é preciso desen-
volver o trabalho de um analista de
WA com excelência. Além de deixar o
cliente satisfeito, ele se torna seu alia-
do em prol da Internet, o que é base
para o terceiro passo.
TERCEIRO PASSO
- Construir Cultura
Empresarial
O primeiro e o segundo passo serão
seu cotidiano por muito tempo. Faça-o
com empenho e analise a aceitação
do seu cliente pela Internet e por Web
Analytics. Com o passar do tempo, seu
cliente vai tornando suas defesas e re-
comendações mais populares dentro da
empresa, e suas análises vão ganhando
cada vez mais importância e repercus-
são. Aos poucos, as ações digitais se
tornam cada vez mais dependentes do
que o profissional de Web Analytics tem
a dizer sobre o histórico de resultados,
benchmarking, inovações e inteligência
de marketing em geral.
Cada vez mais o analista de WA vai
entrando no contexto da empresa, par-
ticipando de reuniões internas, brains-
tormings, tomadas de decisões. Com
o passar dos anos, o Planejamento
destina cada vez mais verba para a in-
ternet, única mídia que comprova seus
resultados quantitativamente e gera
recomendações em bases sólidas. A
necessidade de fazer Treinamentos
e Workshops vai sendo traçada, pois
são muitos funcionários que desejam
conhecer mais sobre o assunto. Logo,
diversos departamentos já entendem
o significado de TAGs, Arquitetura da
Informação, Usabilidade, Cookies e até
discutem entre si o desenvolvimento
de novas estratégias digitais.
É preciso entender que um case de
Web Analytics não é defendido com
gráficos e metas batidas como acon-
tece com cases de mídia, por exem-
plo, pois o objetivo real alcançado é
abstrato. Os benefícios atingidos são
intangíveis: a internet já é aceita e re-
quisitada por diversos departamentos
da empresa, que o consideram como
parte de seu Mix de Marketing.
Com tal mudança cultural aplicada
a empresa inteira é possível reverter
estruturas consolidadas e enxergar a
Internet como fonte de informações
valiosas, sobre o comportamento de
seus clientes. Desta forma, fica abso-
lutamente viável expandir a atuação da
40
 ÍNDICE

Internet no plano anual de marketing.
Esse é um caminho para alcançar um
nível de eficácia e eficiência harmonio-
so, pois com análises que vão além
da expectativa do cliente, uma cultura
flexível à mudanças e conceitos de
marketing digital dentro de diferentes
departamentos, a internet estará cada
vez mais capilarizada.
Parabéns, você acabou de montar um
case de Web Analytics!
41
 ÍNDICE

Marcos Giuntini
Daniella Morier
Como lidar com múltiplos objetivos e
cenários em ações integradas de marketing
Sócio diretor da Avantare – Inteligência Interativa. Responsável pela integração de sistemas e resultados dos XV Jogos Pan-
americanos. Experiência internacional na realização de projetos de consultoria de Internet.
Sócia diretora da empresa Avantare – Inteligência Interativa. Colunista do Webinsider. Empreendedora no mercado de negócios
digitais, atuando neste mercado desde 1998. | www.avantare.com.br
42

A avaliação de objetivos de negócios
é fundamental para estabelecer um
programa eficaz de web analytics. O
desafio é multiplicado com o aumento
da complexidade dos canais interati-
vos, tais como sites, hotsites, intranets
e extranets, e que podem ser volta-
dos para diferentes dispositivos, tais
como computadores e smart phones.
Torna-se ainda mais estratégico, quan-
do levamos em consideração que
estas iniciativas devem ser integradas
às diversas ações de marketing ela-
boradas pelas empresas para que os
pontos de contato com o consumidor
sejam interligados.
Cada veículo deve cumprir corretamen-
te o seu papel. Muitos deles visam atrair
a atenção dos consumidores. Outros
têm o objetivo de conquistar, aprofundar
a relação e obter a participação ativa
dos usuários. Os canais digitais podem
cumprir múltiplos objetivos, dependen-
do da sua importância estratégica na
organização e do grau de envolvimento
desejado com o consumidor.
Com a capacidade de medir toda a in-
teração com o consumidor, os canais
digitais podem gerar informações de
grande relevância, especialmente se
representarem um papel central na es-
tratégia. Os canais interativos podem
se tornar o ponto de convergência das
ações de marketing, porque conse-
guem obter o retorno dos usuários e
possuem grande capacidade de adap-
tação às necessidades.
Para a medição de diferentes objetivos,
canais e dispositivos, a análise minucio-
sa de cenários é essencial. Esse con-
ceito é muito importante para medir a
efetividade e otimizar a performance.
Sua importância não se resume ape-
nas à análise, mas também ao plane-
jamento do canal. Por isso, deve ser
levado em consideração desde o início
do projeto.
O conceito de cenário é diferente de
acordo com o ponto de vista. Muitas
pessoas o associam a “funil de con-
versão”, em que uma série de passos
devem ser seguidos para comple-
tar um processo lógico, seqüencial
e linear. No entanto, qualquer ação
online envolve muitas vezes um cami-
nho não-linear de muitas idas e vindas
ao site, onde o consumidor interage
e tem escolhas. Pode começar e não
terminar, voltar, ter mais informações e
finalmente realizar a conversão. Dessa
forma, os cenários são mais abrangen-
tes por considerarem todo o ciclo de
relacionamento do consumidor com o
site, até que este tome a ação deseja-
da pela empresa. Cada cenário envol-
ve uma diversidade de componentes
que convidam o visitante a satisfazer
seus interesses ou a cumprir com um
dos objetivos da empresa. Alguns com-
ponentes são lineares e outros não.
Os componentes lineares podem ser
43
 ÍNDICE

medidos através do funil de conver-
são. Para qualquer processo que
tenha um passo-a-passo, como a ge-
ração de uma venda ou um cadastro,
o funil é de extrema utilidade e pode
quantificar de forma mais simples o
atingimento de um objetivo.
Os componentes não-lineares são
mais complexos. Representam as
micro-ações que levam o consumidor
a satisfazer seus interesses (por exem-
plo, tirar dúvidas sobre a qualidade do
produto, condições de garantia etc)
ou a cumprir um objetivo de negócio
desejado (por exemplo, aumentar a
participação em comunidades, ofe-
recimento de auto-serviços, geração
de “leads” etc). No caso de um deter-
minado site, estes componentes são
verificados através de caminhos de
navegação, por exemplo.
Levando-se em consideração o con-
junto de componentes lineares e não-
lineares, torna-se importante sofisticar
a medição e a análise. É necessário
um esforço maior para traduzir os
objetivos de forma quantitativa ou para
dar conta da vinda dos visitantes de
canais externos.
Os cenários e seus
componentes
Para facilitar a análise e o planejamen-
to, de acordo com variadas ações em
canais interativos, é importante en-
tender os diversos componentes que
direcionam os cenários para o atingi-
mento dos objetivos:
a) Estágio de Atração
O estágio de prospecção é externo ao
funil, onde um cenário tecnicamente
pode começar. Pode ser o resultado
de uma busca orgânica ou paga, um
banner ou a home. É o lugar concre-
tamente identificável que o visitante
pode demonstrar um nível de interesse
em utilizar o canal. Pode-se associar
este estágio como um anúncio em
frente a uma casa que está à venda.
Não é o imóvel em si, mas a chama-
da de que o objetivo ou serviço está
disponível.
b) Entrada do funil de conversão
São páginas que representam entra-
das para o funil – uma porta (ou várias)
para a casa que está à venda. A entra-
da de um funil pode ser uma “landing
page” ou a página principal de um
produto. Nesse ponto, podemos estar
em uma posição de controle para
desenvolver a dinâmica do proces-
so. Para isso, é importante que estas
entradas sejam persuasivas e bem
mapeadas.
c) Ponto de interação
São páginas que contém informações
que os visitantes buscam para respon-
der às suas questões, associadas ao
seu perfil. Lembrando que antes que
44
 ÍNDICE

o consumidor realize as atividades de
interesse da empresa com o uso do
canal (por exemplo, venda de um pro-
duto), as suas necessidades pessoais
deverão ter sido saciadas primeiro.
Cada ponto de interação deve ter link
para um “caminho para o objetivo”
ou para um “passo para a conversão”
(veja abaixo) para garantir que a em-
presa não perca a oportunidade de
cumprir seu objetivo.
d) Caminho para o objetivo
Podem ser um conjunto de páginas ou
funcionalidades criadas para auxiliar os
consumidores a atingir um determina-
do objetivo no processo de venda ou
de conversão. Por exemplo, um com-
prador de ingressos certamente pre-
cisa ver informações sobre o preços e
formas de pagamento. Sendo assim,
um ponto de interação entitulado “pre-
ços dos ingressos” poderia responder
às suas principais questões e levá-lo a
aquisição do ingresso. De maneira si-
milar, se o vendedor quizer aumentar
as vendas através de relacionamento,
um ponto de interação poderia ser
“opções de inscrição” que apareceria
para os segmentos de visitantes mais
interessados em analisar a melhor
proposta de valor (exemplo, pagamen-
to antecipado, programa de fidelidade
etc). Nem todo visitante do site precisa
passar por cada caminho ou ponto
de interação, já que os caminhos são
planejados para atender segmentos de
pessoas com necessidades e interes-
ses similares.
Pontos de interação e caminhos são
componentes que apoaiam os pro-
cessos não-lineares da experiência
online. A ordem que cada visitante vê
as páginas, o tempo ou a quantidade
de páginas são totalmente dinâmicos.
Em outras palavras, devem permitir a
interação de uma forma confortável
para o consumidor, que é o agente da
escolha.
e) Passo para a conversão
Indica o primeiro passo do processo
linear (funil) que um visitante precisa
passar para atingir o objetivo de negó-
cio. “Pontos de interação” ou “cami-
nhos para o objetivo” levam o visitante
para o início da conversão, que é o
ponto em que o visitante demonstra
a intenção de converter. Por exemplo,
se o cenário é desenhado para que os
visitantes assinem uma newsletter, o
“clique no botão de subscrição” po-
deria constituir o primeiro passo para
a conversão. Nesta etapa também
é importante uma análise detalhada,
pois podem também haver dúvidas
e questões dos usuários nesta etapa
(por exemplo: o processo é seguro,
prazo para entrega etc).
f) Ponto de conversão
Ponto em que há certeza absoluta que
o processo linear foi finalizado com
sucesso, tanto para o consumidor
quanto para a empresa.
45
 ÍNDICE

Conclusão
Com o aumento da complexidade e
da importância dos canais digitais, a
abordagem metodológica de iniciativas
de web analytics deve dar conta de
grandes desafios.
Os componentes de cenários são
importantes para trazer mais clareza a
respeito do cumprimento dos objetivos
e do grau de efetividade da estratégia.
Ao trazer esta metodologia, o canal
torna-se mais voltado para os obje-
tivos do consumidor e torna-se mais
simples de ser analisado de maneira
quantitativa.
Apenas podemos mudar o futuro se
conhecermos muito bem o passado.
Dessa forma, esta análise pode dar
base para mudanças de rumo e para
as próximas ações de marketing, atra-
vés de um processo de melhoria con-
tínua. Sendo assim, a capacidade de
mudança se torna realmente voltada
para o comportamento real dos con-
sumidores com os canais.
46
 ÍNDICE

47
Celso Campos Hora
A importância do serviço
de web analytics em projetos de
otimização de sites - SEO
Coordenador de Performance e Mídias Sociais na 4Ps Agência Digital, viciado em SEO, PPC, SEM, SMM e todas as siglas variantes.
Acompanhe meus passos e notícias no twitter @cchcreative.

48
Se você trabalha com ações online ou
trabalha em alguma agência digital, já
deve ter se deparado com uma situ-
ação parecida com essa quando um
cliente chega até você:
- Eu quero uma campanha online para
minha empresa...
- Ok! Muito bom! Mas o Sr. (claro, com
o devido respeito) já pensou no obje-
tivo delas? O que o Sr espera que ela
faça pela sua empresa?
- Mas é claro que já! Eu quero vender
mais!
E então? Atire a primeira pedra quem
nunca passou por essa situação. De
acordo com nossa criação, teremos
uma reação diferente para cada per-
gunta desse tipo, mas o principal é
um: você está preparado profissio-
nalmente para essa resposta? O que
você ofereceria para ele? Em que tipo
de campanha pensaria?
Tudo bem que o assunto é SEO e Web
Analytics, mas esse assunto tem tudo
a ver com minha “metáfora”. Como?
Você acha que é simples “vender”
para o seu cliente que você sabe in-
terpretar os dados de acesso do site
dele? Não é simples fazer o seu cliente
- que nunca entendeu de internet - in-
vestir em otimização do site para estar
presente em mecanismos de busca.
Imagina convencer ele que 46% das
pessoas que acessam mecanismos
de busca atualmente acham que os
resultados da primeira página são as
empresas que representam os líderes
do setor naquele termo procurado?
Se você é um profissional indepen-
dente ou acompanha a internet como
eu, saiba que não é simples, nem tão
pouco tranqüilo, na maioria dos casos.
Mas creio que com esse artigo, eu
consiga passar uma visão um pouco
mais ampla em como utilizar o serviço
de Web Analytics (mais precisamente
Google Analytics) para obter melhores
resultados em projetos de otimização
de sites, ou Search Engine Optimiza-
tion, e usar isso como artifício para
convencimento do seu cliente que
estar em mecanismos de busca hoje
ajuda e muito em sua presença online!
O Começo
Ok então. Você está pensando “eu já
tenho alguma experiência com proje-
tos de SEO, mas quero entender no
que o serviço de Web Analytics irá me
ajudar neste trabalho”, ou mesmo o
que pode ser adicionado às análises
que eu já faço. Eu respondo: na sepa-
ração do joio e do trigo!
Vamos pegar desde o início: você
pegou um projeto de otimização para
trabalhar e pretende conquistar as pri-
meiras páginas em pouco tempo (pelo
menos é o que você prometeu para o
seu cliente!). Mas como conseguir isso
 ÍNDICE

49
num menor tempo? Se você pesquisa
na internet, encontra pelo menos uns
“trocentos mil” artigos explicando o
quanto isso é importante e como você
pode conseguir os melhores resultados
com essa técnica. Mas e na prática?
Primeiramente, se estamos falando
sobre a importância da análise dos
dados de acesso ao site para projetos
de otimização, aconselho você a ter já
algum sistema de análise já instalado.
Pode ser qualquer um, mas aconselho
o Google Analytics, por ser gratuito e
possuir todas as ferramentas necessá-
rias para uma melhor otimização. Ago-
ra, você já está com a sua base tec-
nológica pronta, o que não pode ser
pensado como um diferencial, e sim
como o mínimo a ser feito. O próximo
passo é pensar na análise em si e o
quais são os números ou KPIs (Key
Performance Indicators – Indicado-
res chave de performance) que quero
analisar e que me darão um posiciona-
mento sobre minha campanha.
Essa análise é um dos pontos chave
de seu trabalho. Eu digo “um dos”
porque a escolha das palavras-chave
também tem sua enorme importância
para uma campanha de SEO, mas não
é o tema desse artigo. Certamente
tem ligação, mas focaremos na análise
das palavras dentro do site. Existem
dezenas de relatórios e áreas impor-
tantes do Google Analytics para ver
se o trabalho e o rendimento de sua
campanha de Otimização está ob-
tendo os resultados esperados, mas
vou analisar 5 relatórios que considero
mais importantes e ao final darei al-
guns toques e detalhes a mais. Pense
nisso como um Top Five do CQC:
1. Traffic Sources > Search Engines
Este relatório pode ser o mais básico
entre todos que irei comentar, mas não
menos importante. Em praticamen-
te 99% dos sites analisados ou que
você irá desenvolver um trabalho de
otimização, você verá Google, Yahoo,
MSN, Terra, etc, na primeira página
como padrão, variando apenas se o
site for de fora do Brasil.
Dica:
Nesta área você pode verificar qual
dos mecanismos de pesquisa gera
maior tráfego e qual seu potencial.
Apesar de o Google ser o maior me-
canismo de busca no Brasil (maior
abrangência) já tive casos em que me
interessou mais investir em Links Pa-
trocinados do Yahoo, pois geravam um
número maior de páginas por visita do
que no Google, e isso era o que mais
interessava para a nossa campanha.
Vale ressaltar também que caso você
tenha alguma meta estabelecida para
o site analisado, é interessante dar
uma olhada na aba Goal Compari-
sion, onde você compara todos os
 ÍNDICE

50
mecanismos de busca com relação
à meta configurada no site (pode ser
um download de algum artigo, envio
de formulário, venda de algum produ-
to, etc), e, o principal: pode avaliar no
“preto no branco” qual buscador te
dá um percentual maior de conversão
da meta (o que faz muita diferença em
sites de e-commerce por exemplo).
2. Content > Top Content
O interessante neste relatório é a visu-
alização de uma maneira geral de suas
páginas mais visitadas, com a possibili-
dade de se organizar por qualquer deta-
lhe que você quiser, como tempo no
site, page-views, taxa de rejeição, etc.
Por default, ele já te mostra todas as
páginas que geraram ao menos 1 page-
view e de qualquer fonte de tráfego.
Dica:
Como falei anteriormente, este relató-
rio já te mostra todas as páginas com
ao menos 1 page-view vindos de qual-
quer fonte de tráfego, certo? Como
o assunto do artigo é otimização de
sites e isso se dá em busca orgânica,
vamos analisar somente por tráfego
não pago? Siga os passos:
1. No canto superior direito do dash-
board do Google Analytics, clique
em Advanced Segments;
2. Na área Default Segments, clique
em Non-paid traffic e desmarque All
Visits.
3. Clique em Apply.
Agora você tem em seu dashboard os
dados de conteúdo somente vindos
de busca orgânica, o que te dá dados
mais consistentes de popularidade e
de acesso de cada página. Caso você
queira fazer uma comparação entre os
dados de Non-paid traffic e All Visits,
para mostrar em gráfico a fatia real dos
acessos vindos de busca orgânica em
relação aos acessos totais do seu site,
é só deixar marcada a opção All Visits
no passo nº 2 que expliquei acima.
3. Content > Content by Title
Acredito que esse seja um dos pon-
tos mais importantes para relatórios
de SEO. Se você já trabalha ou já leu
sobre pontos importantes para a oti-
mização de uma página ou site, então
você já leu que o título da página tem
um peso muito grande, certo?
Neste relatório você vê as páginas
mais acessadas, mas diferentemente
do relatório anterior, você vê apenas
os títulos. E pode ainda identificar se
estão bem relacionados com as pala-
vras-chave da página, e ainda quais
estão sendo as palavras que estão
guiando acessos a essa determinada
página.
Dica:
Se você não fez o trabalho certinho,
 ÍNDICE

51
esse relatório irá apontar as falhas nos
títulos. Como? O Google agrupa todos
os dados de páginas com os mesmos
títulos nesse relatório. Se você tem feito
um bom trabalho e desenvolveu um
título personalizado para cada página,
como deve ser feito, não terá problema.
Caso algumas páginas tenham o mes-
mo título, você poderá clicar em um tí-
tulo e ver quais são as URLs que estão
agrupadas. Assim fica mais fácil você
“caçar” a página e acertar o título.
4. Content > Top Landing Pages
As informações deste relatório te mostrarão
quais são as principais páginas de destino de
seu site, e como elas estão se comportando
como landing-pages. Estes dados são ligados
diretamente ao Bounce Rate de cada uma
(bounce rate = taxa de rejeição). Ao abrir a
página, à primeira vista você as URLs de suas
páginas e o número de Entrances de cada.
Dica:
Verifique sempre o Bounce Rate de cada
página e não deixe que esse número aumente.
Quanto menor esse percentual for, mais é pro-
vável que essa página esteja fazendo o usuário
realizar alguma ação, pois a taxa de rejeição
é contabilizada quando o internauta entra na
página, não realiza nenhuma ação e sai.
Assim, neste relatório você consegue saber
quais páginas estão com um Bounce Rate alto
e consegue ter um ponto de partida para uma
possível otimização. Vale lembrar aqui também
o uso do Advanced Segments, para comparar
os acessos de cada página vindos de Non-
paid traffic com os acessos gerais que expli-
quei no 2º tópico, sobre o Top Content.
5. Traffic Sources > Keywords
Confesso que dentre todos os relatórios esse
é o meu preferido, e o que mais acesso quan-
do estou desenvolvendo projetos de otimiza-
ção. Neste relatório conseguimos ver todas
as palavras-chave que estão sendo buscadas
nos mecanismos de busca e que estão geran-
do acesso ao seu site.
Quando você clicar em keywords, você terá
todas as palavras-chave que o site é refe-
renciado, tanto as pagas (provenientes de
campanhas de links patrocinados) quanto as
“não-pagas”, ou seja, vindas da busca orgâni-
ca. Então, para enxergarmos apenas os resul-
tados provenientes de busca orgânica, clique
em non-paid logo abaixo do resultado dessa
Esse relatório, assim como o próximo
(Keywords), é o que eu mais vejo, e acredito
que depois da página principal do dashboard
do Google Analytics, é uma das que mais
acesso em meus sites analisados.
 ÍNDICE

busca (“Search sent XXX total visits for XXX
keywords). Neste novo cenário você consegue
comparar qual palavra-chave é melhor para
te dar visitação (métricas: página por visita e
tempo gasto no site), ou, clicando na aba Goal
Conversion, você consegue saber qual te dá
mais conversão. Isso mesmo, você consegue
saber qual delas é melhor para suas vendas,
o que representa um melhor investimento em
palavras que realmente resultam em vendas.
Dica:
Bom, com este relatório dá para você testar a
eficiência de cada palavra-chave com relação
aos critérios que você achar melhor. Mas va-
mos imaginar um cenário: você tem um site de
vendas online e gostaria de iniciar uma campa-
nha de Link Patrocinado.
Com isso na cabeça, você entra no relató-
rio de Keywords, dentro de Traffic Sources e
enxerga ali todas as palavras-chave que levam
tráfego para o seu site! Não é interessante?
Mas aí você olha que são mais de 200 pala-
vras-chave listadas ali, e você não quer pagar
tantas assim, pois acha que irá gastar demais.
Tudo bem, e agora como separar as palavras
em critérios reais para que você só compre
aquelas que realmente te dão resultados?
No relatório, clique na aba Goal Conversion.
Primeiramente você verá uma visão ampla de
cada palavra que atrai mais conversões. Mas
não é bem assim que você quer. Vamos fazer
um comparativo melhor. Após isso, clique no
botão Comparision, no canto superior direito
da tabela com as palavras-chave. Clicando
nesse botão, você verá uma real comparação
entre todas as palavras-chave com relação à
sua conversão (sua meta planejada no site).
Você verá que as palavras que te geram uma
alta quantidade de tráfego, nem sempre são
as palavras que mais te geram conversão.
Agora, pensando no nosso cenário, quais pa-
lavras você compraria para vendas online? As
que te geram mais tráfego ou as que te geram
mais vendas? : )
Advanced Segments
É interessante também observar que
o Google Analytics possui uma ferra-
menta muito interessante, que são os
Advanced Segments, que expliquei no
segundo relatório (Content > Top Con-
Estes relatórios que expliquei acima, são
apenas os 5 principais que separei como
“básicos” para um bom apoio no trabalho de
otimização de sites, mas é claro que você
poderá se apoiar em diversos outros relatórios,
ferramentas e programas disponíveis na
internet. É só ter a disposição de procurar e
testar.
52
 ÍNDICE

tent). Com ele, você compara algumas
métricas já prontamente definidas pelo
Google, e consegue tirar muito mais
proveito de suas análises. Veja algu-
mas possibilidades:
- New Visitors ou Returning Visi-
tors: essas duas opções te dão dados
vindos somente de novos visitantes
do site ou somente de visitantes que
retornaram, e o legal é você colocar os
dois marcados para saber como estão
os acessos e o perfil de navegação de
cada um;
- Paid e Non-paid traffic: aqui você
poderá separar o tráfego entre pa-
lavras pagas e não pagas, ou seja,
busca orgânica e links patrocinados.
É interessante notar como o perfil de
navegação de cada um é diferente.
- Direct, Referral e Search Traffic:
você consegue relacionar e separar o
volume de visitas de cada área de tráfe-
go.
- Visits from iPhone: já é possível
visualizar (e já é pré-definido pelo
Google) os dados específicos de visi-
tas que fizeram ao seu site via iPhone.
Vale à pena dar uma olhada nesse
ponto se o seu site é pensado ou não
pra dispositivos móveis.
Landing Page Optimization
Deixei essa parte para o final do artigo
para poder explicar melhor e dar a de-
vida atenção a estas duas ferramentas
que considero muito importantes para
trabalho de SEO: Entrance Keywords.
Ok, falei aqui várias vezes que isso ou
aquilo é muito importante, mas esses
dois links do Google Analytics vão te
dizer exatamente quais palavras-chave
estão levando tráfego para cada pá-
gina do seu site e quais são as princi-
pais fontes de entrada em cada página
separadamente.
O que eu vou dar ênfase aqui são as
duas opções logo abaixo do título Lan-
ding Page Optmization: Entrance Sour-
ces e Entrance Keywords. Seguindo os
passos, após você ter clicado em uma
Então, vamos por partes. No seu Google
Analytics, clique em Content > Top Landing
Pages (pra pegar um exemplo que já mostrei
aqui) e clique na primeira URL mostrada.
Quando a próxima página carregar você
verá uma série de dados, como page-views,
unique views, time on page, e alguns links do
lado direito, divididos em 3 áreas: navigation
analysis, landing page optmization e click
patterns.
53
 ÍNDICE

URL dentro do relatório Top Landing
Pages, apareceu outra página com
todos os dados da página. Agora cli-
que em Entrance Sources. Aí você terá
todas as fontes de tráfego que leva-
ram visitas a esta determinada página.
Não é interessante? Agora você sabe
de onde estão vindo os acessos para
cada página do seu site, e saberá diri-
gir esforços para o melhor mecanismo
de pesquisa, ou para o site parceiro
ou entender que sua página precisa de
melhorias de SEO, caso não apareça
nenhuma fonte de entrada! : )
Da mesma forma que no exemplo do
Entrance Sources, o Entrance Keywor-
ds lhe dará todas as palavras-chave
que são buscadas (em qualquer me-
canismo de pesquisa) e geram tráfego
diretamente para essa página, ou seja,
se você enxerga ali as palavras que
planejou para aquela página especí-
fica, seu trabalho de otimização está
indo muito bem. Mas caso aconteça o
contrário, aconselho você a olhar mais
de perto o conteúdo, o título e como
ela está sendo referenciada em qual-
quer outro site.
Finalizando
Assim como existem diversos pontos
e códigos que o Google leva em con-
sideração para dar relevância a uma
página em relação à outra em seus
resultados de busca, existem também
mil formas de se medir a eficiência de
sua campanha de otimização. O que
mostrei aqui foi a utilização do Google
Analytics, e o que você pode conse-
guir com ele, de maneira que qualquer
pessoa consiga entender melhor seus
resultados.
Caso queira saber mais a fundo sobre
determinados assuntos, recomendo
sites / blogs como BrasilSEO, blog
do MestreSEO, Marketing de Busca,
SEMBrasil entre outros. Ah, e é cla-
ro, o meu: CCHcreative, onde reúno
diversas notícias sobre o mundo de
SEM, Web Analytics e Mídia Social.
Boa sorte e bons projetos!
54
 ÍNDICE

55
Gustavo Loureiro
KPI´s para ações em SEM
Atua no mercado de internet desde 1998. É Professor e responsável pelas ações de Marketing Digital do Instituto Infnet. É um dos
autores do e-book “Web Analytics - Uma visão Brasileira” e membro da WAA - Web Analytics Association. Recebeu o Prêmio Peixe
Grande pela Revista Web Design em 2005 e mantém um blog sobre marketing, negócios e empreendedorismo, o Marketeando. É
Formado em Desenvolvimento de Software com Pós-Graduação em e-Commerce e Marketing.
| contato@marketeando.com.br | www.marketeando.com.br

Definir indicadores de resultados para
ações digitais se tornou cada vez mais
necessário nos dias de hoje. Nesse
capítulo eu foco apenas a importância
de definir KPIs para ações de search.
Olhar tudo pode não ajudar em nada.
KPIs para SEO
SEO pode ser considerado o lado es-
querdo dos buscadores. São os resul-
tados que aparecem por uma série de
fatores que os robôs cansideram e
que muitos inclusivem adoram dizer
que ninguém paga nada por isso. Não
leve a mal, mas você pode até não pa-
gar ao buscador, mas sem dúvida vai
precisar pagar a uma agência SEM ou
um profissional para ter bons resulta-
dos no lado orgãnico dos mecanismos
de pesquisa.
Tudo começa quando você faz um site
e na verdade os erros começam se
você resolve fazer o site e depois que
o site ficar pronto você vai contratar o
profissional ou empresa especializada
em SEO. Se você vai fazer um site,
ou até mesmo se vai refazer, o ideal é
começar um trabalho de otimização
em paralelo.
Assim que o site ficar pronto, espero
que você tenha no mínimo o google
analytics configurado em sua máqui-
na e espero também que você esteja
usando o google analytics para o bem,
ou seja, espero que você esteja usan-
do a sua ferramenta de web analytics
para tomar decisões, principalmente
em ações futuras.
Mas como você sabe se seu site está
bem ou mal com relação a otimização
e principalemente com relação a per-
formance esperada nos mecanismos
de pesquisa? Em primeiro lugar, seria
bom que você já tivesse um histórico,
mesmo que seja bem básico, mesmo
que seja com indicadores apenas de
visita, page view e visitante único. O
importante mesmo é ter alguma mé-
trica para comparar o passado com o
presente. Se você só agora está usan-
do uma ferramenta de web analytics,
infelizmente só agora vai poder anali-
sar os números. Caso você tenha um
histórico, o ideal é acompanhar os
números no passado com os núme-
ros de hoje e verificar se a evolução é
positiva ou não.
O grande problema é: que métrica
analisar e comparar?
Se estamos falando em ações de SEO,
em primiero lugar e desconsiderando
milagres, você vai levar algum tempo
para começar a ter resultados com o
trabalho de otimização. Uma ações
de SEO demora aproximadamente 3
meses para começar a dar retorno. Se
você tiver um presidente de empresa
que quer decidir tudo então, pode es-
tar certo que vai levar um bom tempo
56
 ÍNDICE

para conseguir os primeiros resultados.
E se você não está acostumado a ana -
lisar números ou relatórios com foco
em ações de search? O ideal é definir
em um primeiro momento KPIs bási-
cos. Além de analisar o número e a
porcentagem de acessos vindos de
mecanismos de pesquisa, você pode
também analisar somente os acesso
vindos por google (organic), Yahoo e
Bing. Não esqueça que estamos ana -
lisando somente SEO, ok?
Veja o relatório ao lado:
Repare que temos nesse relatório de
fontes de tráfego, os números de visi-
tas, média de página por visita, tempo
médio no site, novas visitas e taxa de
rejeição para cada um dos principais
mecanismos de pesquisa do mercado
nacional.
Fazendo uma análise rápida, reparem
que a taxa de rejeição é bem menor
que a taxa de rejeição total do período.
Isso mostra que o usuário que encontra
as páginas nos buscadores, pelo título
e descrição sabe que as páginas pos-
suem um conteúdo de seu interesse.
Outro relatório que pode ser bem útil
é o relatório de palavras-chave encon-
trado também em fontes de tráfego no
google analytics.
57
 ÍNDICE

Fazendo uma análise rápida deste
relatório, podemos observar que os
usuários chegam ao site do Instituto
Infnet digitando algumas palavras-cha-
ve erradas. “Infinet”, Inf net” e “Ifnet”.
Esse relatório pode ser usado para
você saber melhor como as pessoas
que acessam seu site buscaram por
“você” e inclusive, caso você não use
ainda, seria interessante passar a usar
essas variações de palavras-chave
em suas ações de links patrocinados.
Além desses indicadores, outro indica-
dor importante seria o relatório
de mecanismos de pesquisa. Lá você
pode obter informações de vários
buscadores e saber por exemplo o
tempo médio que o usuário fica em
suas páginas e a taxa de rejeição em
cada buscador. Nem sempre o busca-
dor que gera mais visitas é o buscador
que tem a maior taxa de rejeição.
Veja o relatório abaixo:
Analisando esse relatório, vemos que a
taxa de rejeição de 100% é gerada por
apenas uma visita e que 1.946 visitas
são bounce quando olhamos os nú-
meros do só do Google.
KPIs para Sponsored Link
Falando de links patrocinados, pode-
mos usar os vários relatórios do goo-
gle analytics ou outra ferramenta que
você utilize como webtrends, predicta
58
 ÍNDICE

ou omniture e podemos ainda fazer
o que eu gosto muito. Usar apenas
os números e relatórios do Adwords,
Yahoo Search Marketing ou UOL Link.
Dentre os vários indicadores, eu re-
comendo iniciar um trabalho com os
mais evidentes.
CPC Max e CPC Médio, Posição do
anúncio, Taxa de conversão, Impres-
sões, CTR% e cliques. Se você não
analisa nada ou olha os números e
não sabe o que eles significam, esses
indicadores seriam um bom começo.
Em uma aula recente, criei uma cam-
panha onde três alunas fizeram a
administração dessa campanha. Cada
aluna ficou gerenciando um grupo de
anúncio e se o CTR% for o KPI mais
importante para nós, analisando o
exemplo abaixo, a Priscila tem a me -
lhor performance, seguida da Carol e
ficando a Roberta na última colocação.
Outra análise importante que podemos
verificar e observar é que o número
de impressões do grupo de anúncio
da Roberta está com um número de
impressões muito alto, bem diferente
inclusive do número de impressões da
Priscila e da Carol (semelhantes).
O que pode estar acontecendo? Va-
mos analisar o print ao lado e tentar
verificar o problema.
No grupo de anuncios da Roberta, temos
palavras mais genéricas relacionadas
ao mercado de nutrição. Dieta, Nutrição
e Dietas juntas são palavras-chave que
possuem aproximadamente 14.000 im-
pressões. Incluindo a palavra alimentação
saudável chegamos a 15.000 impressões
e não temos tantos cliques para palavras
tão genéricas assim. Isso prejudica nosso
CTR%. Outra questão importante que
deve ser analisada é que além dessas
palavras serem genéricas, elas estão
configuradas com a correspondência de
palavras-chave ampla e isso significa que
qualquer palavra + dieta ou + nutrição
mostra o anúncio e como as palavras já
59
 ÍNDICE

são bem genéricas, elas poderiam es-
tar pelo menos com a correspondência
exata. [dieta] por exemplo. Isso tudo no
final só faz com que seu CTR fique baixo
e seu índice de qualidade para o anúncio
também fica prejudicado. Com todos
esses pontos negativos, fica dificil conse-
guir um CPC menor para essas palavras-
chave mais genéricas.
Agora para finalizar, vou escrever um
manifesto sobre como alocar a sua verba
de forma mais saudável nas campanhas
de links patrocinados:
<Manifesto por uma
melhor alocação de verba
em links>
O assunto é polêmico e aqui eu vou
deixar a minha opinião sobre isso, ok?
Veja as imagens ao lado:
Digitando no google “Compra Fácil”, você
tem um link patrocinado e a url do varejis-
ta na primeira posição orgânica, certo?
60
 ÍNDICE

Digitando no google “Submarino”,
você tem um link patrocinado e a url
do varejista na primeira posição orgâ-
nica, certo?
A minha pergunta e cuja respos-
ta nunca convence é: Por que você
precisa pagar pela palavra-chave com
o nome da sua empresa se quando
o usuário digita o nome da sua em-
presa, ele normalmente já encontra o
site na primeira posição orgânica do
buscador. O mais triste é trabalhar
em um varejista e ver nos relatórios
das ferramentas de web analytics que
muitas visitas ao site vem por essa
palavra-chave. Ou seja, se você gastar
0,01 centavo, mas tiver 5.000 cliques
no mês para essa palavra-chave, você
gastou 50 reais. Só, não é verdade?
Sim, só, mas você poderia ter gasto
nada! Além do mais você poderia ter
alocado esses 50 reais que você dei-
xou de gastar, pois seu site já aparece
na primiera posição do buscador, em
uma palavra-chave mais específica
como “TV LCD Sony Bravia” ou “Moni-
tor LG”.
Isso se agrava ainda mais quando
temos uma reclamação de marca co-
mercial junto ao google. Veja esse link:
http://www.google.com.br/adwords/
learningcenter/19466.html
Quase todas as empresas grandes
hoje já solicitaram ao google e yahoo
que os concorrentes não usassem
seus nomes como palavras-chave.
Exemplo:
Antigamente você digitava “Cultura
Inglesa” no buscador e aparecia um
anúncio do Wizard ou outra instituição
de ensino de idiomas. Se você tem
a sua marca “reclamada” no google,
só você vai poder anunciar para essa
marca e se a sua url já é a primeira
na busca orgância, então não precisa
se preocupar em gastar dinheiro com
essa palavra. Realoque sua verba em
palavras mais concorridas.
O próprio Instituto Infnet tem dificul-
dades de anunciar cursos da Oracle,
pois a palavra Oracle não podia ser
usada como palavra-chave. E olha que
somos parceiros e não concorrentes.
Se seu público alvo clica no link patro-
cinado, ele clicará no link na busca or-
gânica também. Em último caso, faça
um teste. Se eu estiver errado, então
mantenha como está. Além do mais,
se eu entro no buscador e procuro por
“americanas.com”, eu quero o site da
americanas e não o site do submarino.
Se quizesse o segundo, tinha digitado
“submarino” e não “americanas.com”
Alguns profissionais argumentam o
uso dessa prática justificando que
esse anúncio gera vendas, mas a
pergunta que eu faço então é: Por que
61
 ÍNDICE

pagar 0,01 centavo para gerar uma
venda se você pode pagar nada e
nesse caso seu ROI seria maior ainda.
Também acredito que é mais fácil ven-
der um produto mandando esse usuá-
rio para a página específica do produ-
to (landing page), do que mandando
o usuário para a home e deixando que
esse usuário se perca no seu site.
</manifesto>
Conclusão
Além de KPIs básicas indicadas aci-
ma, você pode e deve usar os relató-
rios internos do Adwords, do Yahoo
Search Marketing e do UOL Link.
Esses relatórios mostram, entre outras
coisas, detalhes sobre a pesquisa da
palavra-chave e os horários em que
os anúncios estão tendo mais im-
pressão/clique. É muito indicado que
você analise os horários em que seus
anúncios estão sendo veículados para
ter certeza de que eles precisam ser
mostrados 24h por dia. Em alguns
casos, você pode configurar horários
mais específicos para seus anúncios
e dessa forma você usa melhor a sua
verba em links.
62
 ÍNDICE

63
André Folli
Leonardo Naressi
Vinicius Tsugi
Teoria e prática das
métricas de engajamento
andre.folli@directperformance.com.br
leonardo.naressi@directperformance.com.br
vinicius.tsugi@directperformance.com.br
www.directperformance.com.br

Resumo
Este artigo descreve a importância e o
uso das métricas de engajamento (en-
gagement metrics) para a relação en-
tre consumidores e empresas/marcas
num cenário crescente de descentrali-
zação deste relacionamento, cada vez
mais afetado por meios de comunica-
ção interativos e, por consequência,
colaborativos. Além de definir, discutir
e trazer à tona objetivos e resultados
esperados, é feita uma análise prática
de aplicação destas métricas em um
projeto de inteligência digital.
Palavras-chave: métricas de engaja-
mento, engagement metrics, customer
engagement, web analytics
Conteúdo
1 Teoria e prática das métricas de en-
gajamento
1.1 Resumo
1.2 Definindo Customer Engagement
1.2.1 Cenário: Menos discurso +
diálogo
1.2.2 Engagement Off-line x On-line
1.3 Métricas para Customer
Engagement
1.3.1 Índices e cálculos
1.3.2 Relativização das métricas
1.4 Qualificar outras variáveis
1.4.1 É preciso segmentar!
1.5 Mãos à obra!
1.5.1 Cálculo do Engagement
Score utilizando metas
1.5.2 Cálculo do Engagement
Score utilizando Segmentos
Avançados
1.5.3 Exemplo prático
1.6 Conclusões e Recomendações
1.7 Referências
1.8 Bibliografia
Definindo Customer
Engagement
Engagement, em inglês, traz mui-
tos significados em contextos
diferentes(1), desde matrimoniais à
relações de trabalho e ações militares.
Em português, no contexto de marke-
ting e negócios, o cognato “Engaja-
mento” traz a melhor definição direta
que podemos livremente assumir
como “compromisso, filiação ou em-
penho à favor de uma causa, de uma
idéia ou de uma coisa”(2).
Neste sentido, engajamento do con-
sumidor (ou customer engagement)
pode ser definido como a relação de
confiança, compromisso e atitude
estabelecida entre consumidores e
clientes para com os produtos, marcas
e empresas.
Cenário: Menos discurso + diálogo
Como um meio interativo maduro, a
Internet oferece recursos de colabo-
ração que vão além da comunicação.
Comentar, votar, escrever seu próprio
conteúdo, avaliar, filtrar e recomendar
são ações, por exemplo, que tiram as
64
 ÍNDICE

corporações do centro da comunica-
ção, no modelo de broadcast(3) para
um modelo mais participativo e des-
centralizado de socialcast(4), como na
ilustração a seguir:
Neste novo modelo de Socialcast, as
empresas não detem única e exclusi-
vamente controle da comunicação de
suas marcas e produtos, pelo contrá-
rio, quem cria percepções favoráveis
ou desfavoráveis são as pessoas, seus
amigos e que estão altamente susce-
tíveis aos seus influenciadores diretos,
sejam eles os próprios familiares, cole-
gas de trabalho, amigos, companhei-
ros e até mesmo celebridades respei-
tadas por estas pessoas.
E é neste cenário que surgem as
métricas de engajamento, mais como
uma necessidade de medir com in-
teligência e profundidade necessária
a relação complexa que os clientes e
consumidores tem com as marcas, em
detrimento ao modelo anterior em que
bastava saber o alcance e frequência
da mensagem para imaginar sua efici-
ência, quase hipnótica.
Engagement Off-line x On-line
Apesar da necessidade surgir com
mais veemência nos meios interativos,
o efeito “Engajamento” existe natu-
ralmente mesmo em meios de mão
única, como os meios eletrônicos e
impressos tradicionais, como um efei-
to social, porém com menor estímulo
e menos facilitadores. Podemos citar
como exemplo, as ações de ombu-
dsman das empresas, as recomenda-
ções boca-a-boca (WOM, ou Word-
of-mouth) e os formadores de opinião
respeitados em cada comunidade.
O que acontece é que na internet, a
colaboração torna-se evidente e infi-
nitamente mais fácil, potencializando
o alcance da mensagem de experiên-
cia de pessoas comuns para outras
pessoas, de modo bem fragmentado
porém direto.
Neste trabalho, aprofundaremos o
trabalho em meios interativos para
gerar um estudo mais rico em detalhes
65
 ÍNDICE

permitindo uma visão mais completa
deste processo.
Métricas para Customer
Engagement
Analisar esta complexa relação exige
a viabilidade de métricas avançadas
presentes em diversos escopos e con-
textos, o que o meio interativo oferece
nativamente, necessitando, porém, que
esta medição seja previamente planeja-
da e implementada para gerar números
consistentes e evitando algum tipo de
viés, erro ou tendenciosidade.
A primeira distinção que podemos fa-
zer é com relação à origem que iniciou
a ação em medição:
1- Ações iniciadas pelas empresas
e marcas:
Ações de marketing que tem como
objetivo de encaminhar o consumidor
para um objetivo como: experiência do
usuário com seu site, marca, produtos
e ativos digitais; estabelecer uma
relação de permissão para comuni-
cação (opt-in); requisitar informações
pessoais ou opiniões através de pes-
quisas ou cadastros; entre outras.
2- Ações iniciadas pelo
consumidor/cliente:
Ações espontâneas de pessoas com
o objetivo de expressar sua opinião e/
ou influenciar outras pessoas como:
formação de comunidades sobre um
produto, marca ou empresa; recomen-
dação de produtos e serviços; solici-
tação de serviços complementares ou
acessórios; geração de conteúdo (CGM
- consumer generated media) em blogs
e outras plataformas; entre outras.
Em seguida, a distinção mais prática
e que exploraremos em nosso estudo
prático, é a categorização por níveis de
interação ou “engajamento”. Veja mo-
delo exemplificado abaixo:
Categoria Ações Métricas Engajamento
Interação e
Experiência
Navegação no site,
Vídeos, Download
Audiência, Tempo de visita, Frequência/
Recência, Eventos,
Profundidade de navegação
Baixo
Relacionamento
Cadastro, Contato,
Opt-in, Assinar Feed
Conversão em cadastros, contatos,
opt-ins, assinaturas
Médio
Colaboração
Comentar, gerar con-
teúdo, avaliar, votar
Envio de comentários, conteúdos
enviados, frequência de
colaboração, Qualidade da colaboração
(positiva/negativa)
Alto
Viralização
Enviar para amigo,
re-publicar
(syndication)
Indicações enviadas, conteúdos
re-publicados, audiência
multiplicada
Altíssimo
Transação
Compras diretas,
assinaturas,
recomendação direta
de compra
Conversão em Compras/Assinaturas,
recomendações
realizadas, recomendações convertidas
Altíssimo
66
 ÍNDICE

Outros modelos de níveis de engaja-
mento podem ser encontrados nos
trabalhos de David Armano(5), Mar-
shall Kirkpatrick(6) e Mark Ghuneim(7).
Índice s e cálculos
O importante é que o modelo de en-
gajamento adotado seja relevante ao
planejamento e objetivo de cada pro-
jeto, para que as métricas sejam pon-
deradas de acordo com o potencial de
retorno. É comum, por exemplo, en-
contrarmos projetos em que as etapas
do engajamento sejam simplificadas
para 2 ou 3 níveis, que são mais críti-
cos e importantes. Tudo dependerá da
granularidade desejada para a etapa
mais importante, a geração de insights
e a otimização subsequente.
Um método bastante eficaz para
qualificar uma métrica é criar índices
que reflitam o percentual de audiência
que realizou determinada ação. Veja
exemplo:
• Um site com audiência/tráfego de
5.000 visitas no período de 1 mês,
levou 250 visitas ao cadastro para
recebimento de newsletter. Logo,
podemos identificar que o índice de
opt-in está em 5%.
Em seguida, podemos agregar 2 ou
mais índices para qualificar a categoria
toda. Veja o exemplo:
• O mesmo site, no mesmo período,
levou também 100 visitas a assinar
o feed RSS. Logo o índice de
assinaturas está em 2%.
Combinando os 2 índices e,
obviamente considerando que tem
importância equivalente e que as
métricas não estão duplicadas,
podemos dizer que:
• O índice de relacionamento deste
site atingiu 7% no período.
Relativização das métricas
Ao definir a importância e o nível de
engajamento que cada métrica de-
nota, é importante darmos um peso
para que esta métrica seja levada em
conta na medida real do potencial de
resultado. Esses pesos podem ser
definidos de acordo com outros valo-
res do planejamento como pesquisas,
indicadores, padrões de mercado,
séries históricas ou até inferências das
próprias métricas. Veja o
exemplo:
• Em determinado projeto, é sabido
que a taxa de conversão média em
cadastros atinge 2% das visitas.
Logo se precisamos relativizar a
importância da métrica de conversão
em cadastros em relação às métricas
de tráfego, podemos inferir que se
a visita tem peso 1, o cadastro tem
peso equivalente à razão entre o total
de visitas (100%) e o total de cadas-
67
 ÍNDICE

tros (2%), ou seja, peso 50. Isso quer
dizer que se uma visita completar
um cadastro, ela tem importância (ou
nível de engajamento) 50 vezes maior
que uma visita comum que não com-
pletou um cadastro.
A relativização é um passo crucial
e que deve ser avaliado sob objeti-
vos bem claros para que as análises
posteriores tenham a importância
necessária correta e válida perante o
negócio. Afinal, o objetivo é otimizar o
negócio, e não apenas uma métrica.
Qualificar outras variáveis
Com alguns conceitos e técnicas defi-
nidas, já é possível gerar índices e mé-
tricas sumarizadas de todo o tráfego.
Mas, como o próprio nome diz, é uma
sumarização, uma média. E a média
envolve todas as qualidades de visitas,
as com ótima qualificação e outras
com péssima qualificação. Porém,
sabemos que o usuário “médio” não
existe, é fruto de uma aproximação
matemática, logo, se desejamos ex-
trair algum insight ou oportunidade de
otimização, não podemos olhar para o
usuário médio, e sim, identificar quem
são os melhores, os piores, o que os
faz diferentes e aí então reunirmos
táticas para otimizar ambos os grupos.
Mas, como fazer isso?
É preciso segmentar!
O cenário contemporâneo do marke-
ting nos ensina que quanto mais per-
sonalizada for a ação, maior a chance
de retorno, pois esta fala direto à
necessidade do consumidor que já foi
identificado como alguém com poten-
cial para aquele resultado.
Nas métricas para ações em proje-
tos interativos, o espírito é o mesmo.
Quanto mais segmentarmos e apro-
fundarmos a análise em um grupo
específico, maior a probabilidade de
enxergamos uma oportunidade de
otimização do resultado.
Com a segmentação, qualificamos ou-
tras variáveis e podemos então melho-
rar aspectos da estratégia que pode-
riam ser negligenciados. Vamos à um
exemplo conceitual: Se determinada
pessoa, fã de música clássica, com-
pradora assídua mensal de obras do
gênero é considerada como se tives-
se o mesmo comportamento de um
roqueiro, comprador ocasional, porém
em maior volume, de produtos do seu
gosto, não conseguimos enxergar o
potencial que teremos de otimização
para ambos os públicos.
Mas, por onde começar? Devemos
segmentar por qualquer variável que
desejamos otimizar.
E a primeira delas pode ser a origem
da audiência. Devemos conseguir
68
 ÍNDICE

cruzar os índices de engajamento por
cada uma das origens de tráfego do
site (acesso direto, buscadores, cam-
panhas, links de referência, etc). Assim
conseguimos saber com eficiência
qual canal traz melhor retorno qualifi-
cado e direcionar investimentos. Além
do tipo de origem é possível identificar
a peça, campanha, veículo e linha cria-
tiva que obtiveram os melhores índices
nas métricas de engajamento.
Muitas outras segmentações podem
ser aplicadas para otimizar o resultado
de um projeto. Veja alguns exemplos e
suas aplicações:
• Por origem de tráfego: Campa-
nhas, peças, formatos, veículos e
linhas criativas que geram os me-
lhores resultados. O retorno pode
ser otimizado com a realocação de
verbas para as origens que trazem a
melhor qualificação.
• Por origem geográfica: Países,
estados e cidades. Identificar qual
região tem visitantes mais qualifica-
dos, pode ajudar a otimizar a distri-
buição de campanhas regionais de
mídia exterior, por exemplo.
• Por landing-page: Home, Páginas
de produtos, Páginas de categorias
Direcionar o tráfego para a página
com melhores indicadores de enga-
jamento, pode levar mais pessoas
certas ao lugar certo.
• Por recência do cadastro: Qual o
melhor período para re-contactar
pessoas que se cadastraram no
site? Planejar a comunicação de
relacionamento de acordo com as
janelas de tempo mais qualificadas
para gerar resultados, podem ala-
vancar resultados diretos.
• Por hora do dia: Qual o melhor ho-
rário para publicar ofertas no site ou
enviar newsletters? Comunicar com
os clientes no horário em que tem
maior propensão à interagir com seu
conteúdo pode levar mais gente a
aprofundar a visita.
Mãos à obra!
É possível implementar, avaliar e gerar
inteligência com métricas de engaja-
mento utilizando qualquer ferramenta
Web Analytics bem configurada. Neste
exemplo, demonstraremos algumas
opções que podem ser implementadas
com o Google Analytics, disponível
gratuitamente para qualquer pessoa.
Definimos aqui um modelo que pre-
vê 3 níveis de engajamento e através
de uma ponderação destes 3 níveis é
possível gerar um Engagement Sco-
re, como um índice para qualificação
de outras variáveis de segmentação.
69
 ÍNDICE

Cálculo do Engagement Score
utilizando metas
Para realizar o cálculo do Engage-
ment Score não é necessário ter
uma ferramenta de Web Analytics que
possua um suporte específico para
métricas de engajamento. Como va-
mos mostrar, é possível realizar esse
cálculo de maneira bastante simples,
utilizando qualquer ferramenta que
suporte a definição de metas. Para
isso, basta configurar como uma meta
cada ação de engajamento que será
considerada no Score final. A partir
das taxas de conclusão de cada meta
podemos calcular o Score. Conside-
ramos como índice de engajamento,
o valor percentual da meta, definindo
a qualidade do tráfego como a razão
entre as visitas que realizaram a tarefa
do nível de engajamento e o total de
visitas daquele segmento.
Veja exemplo de relatório de metas por
origem de tráfego que serão utilizadas
para cálculo do score:
Na imagem acima observa-se um rela-
tório que mostra a taxa de conclusão
das metas para cada uma das mídias
de origem do site. Para calcular o En-
gagement Score de cada uma dessas
mídias basta multiplicar a taxa de con-
clusão de determinada meta pelo peso
que foi definido para cada uma delas.
Da mesma maneira que calculamos o
Engagement Score para cada mídia
de origem, diversas segmentações
podem ser testadas. Podemos
calcular para cada Landing Page de
nosso site, por exemplo. Nesse caso
estaríamos avaliando se a primeira
interação com site (landing page)
é decisiva para o tipo de interação
que os usuários vão ter com o site.
Também é possível calcular o Score
por segmentação geográfica de
origem ou até por segmentação
demográfica, nesses casos verificamos
70
 ÍNDICE

o nível de engajamento do público de
acordo com a região de onde acessa
ou pela idade e sexo.
Cálculo do Engagement Score
utilizando Segmentos Avançados
Existem momentos em que é neces-
sário calcular no Google Analytics o
Engagement Score de uma campanha
que já foi finalizada. Como sabemos,
nesses momentos não é possível definir
uma meta para cada métrica de enga-
jamento pois o Google Analytics não
recalcula os dados de uma campanha
que já passou. Nesses casos o melhor
a fazer é recorrer aos Segmentos Avan-
çados. Com eles podemos obter um
valor aproximado (baseado em dados
amostrais da sua conta) da performan-
ce de engajamento de cada mídia de
uma campanha, por exemplo.
Para calcular o Engagement Score de
cada mídia de uma campanha deve-
mos, assim como na configuração de
metas, montar um novo segmento
para cada ação de engajamento que
gostaríamos de medir:
No exemplo acima mostramos como
montar um segmento avançado que
vai medir o número de e-mails envia-
dos. Como dimensão selecionamos a
‘página’ e colocamos uma correspon-
dência de expressão regular. No cam-
po ‘valor’ escrevemos uma expressão
regular que seleciona as URIs corres-
pondentes ao envio de e-mails (nosso
nível de engajamento máximo neste
exemplo, referente à viralização).
Depois de disso, no relatório de fon-
tes de tráfego, selecionamos os seg-
mentos que queremos observar para
cada ação de engajamento (no nosso
exemplo - enviou vídeo, assistiu vídeo
e enviou e-mail):
71
 ÍNDICE

Com esse relatório conseguimos sa-
ber qual a taxa de conclusão (nosso
índice de engajamento) de cada uma
das ações que queremos medir. Uma
vez que temos esses números, basta
multiplicar o índice de cada ação pelo
peso que foi definido anteriormente,
da mesma maneira que fizemos com
o relatório baseado em metas. Dessa
maneira calculamos o Engagement
Score para cada mídia de origem utili-
zando segmentos avançados.
Exemplo prático
A seguir realizaremos um exemplo
prático utilizando métricas de engaja-
mento, obtidas pelo método descrito
acima. No caso, estamos avaliando
um site que tem diversos vídeos que
podem ser assistidos, e que o usuário
também pode criar os seus próprios
vídeos e enviar para os amigos. Antes
de colhermos os dados e iniciarmos
a análise, determinamos os diferentes
níveis de engajamento do site, quais
métricas que representam cada nível, e os respectivos pesos que serão utilizados
no cálculo do Engagement Score.
Extrairemos então os resultados para cada um dos níveis de interação, segmen-
tando por fonte de tráfego, ficando:
Na tabela acima, temos então a taxa de conversão para cada um dos níveis de
interação, segmentados por origem. Para cálculo do Engagement Score, soma-
remos cada taxa de conversão ponderada pelo seu respectivo peso. No exemplo,
esta fórmula é: Interação * 10 + Colaboração * 1.000 + Viralização * 2.000
Nível Métrica Peso
Interação Assistiu vídeo 10
Colaboração Criou vídeo 1.000
Viralização Enviou vídeo para amigo 2.000
Origem Interação
Assistiu vídeo
Colaboração
Criou vídeo
Viralização
Enviou vídeo para
amigo
Campanha 17,81% 0,56% 0,11%
Acesso Direto 13,87% 0,55% 0,07%
Sites de referência 15,51% 0,80% 0,17%
Buscadores 26,79% 0,45% 0,09%
73
 ÍNDICE

Realizando este cálculo para cada
origem, temos:
Podemos analisar então que Sites de
Referência teve o maior Engagement
Score devido a seu bom desempenho
na geração de visitas que colaboraram
e viralizaram, mesmo tendo uma taxa
de interação menor que Campanha e
Buscadores. Buscadores, em contra-
partida, mesmo tendo a melhor taxa de
interação, acabou ficando com a tercei-
ra posição devido a seu baixo desem-
penho em colaboração e viralização.
Temos então um índice ponderado
dos resultados de conversão, que nos
ajuda a analisar o retorno de cada
origem. Porém, é importante lem-
brar que o Engagement Score, bem
como qualquer outra métrica, anali-
sada sozinha não te dirá muita coisa.
Caso se queira ter uma análise mais
consistente, que gere insights e pon-
tos de ação, é necessário associá-la a
outras métricas.
Veja abaixo:
Origem Interação
Assistiu vídeo
Colaboração
Criou vídeo
Viralização
Enviou vídeo para amigo
Engagement
Score
Campanha 17,81% 0,56% 0,11% 9,57
Acesso Direto 13,87% 0,55% 0,07% 8,36
Sites de referência 15,51% 0,80% 0,17% 12,92
Buscadores 26,79% 0,45% 0,09% 8,93
Origem Visitas Tempo médio
de visita
Engagement
Score
Campanha 89.964 04:50 9,57
Acesso Direto 19.062 03:20 8,36
Sites de referência 3.605 04:17 12,92
Buscadores 1.120 15:14 8,93
74
 ÍNDICE

Agregamos ao Engagement Score os
números de Visitas e Tempo médio
para cada origem, possibilitando uma
análise mais completa. E colocando
esses valores em um gráfico de bolhas,
conseguimos uma melhor visualização:
75
 ÍNDICE

Podemos afirmar então que Sites de
Referência teve o melhor Engagement
Score, mostrando-se uma origem que
traz visitas muito qualificadas. Porém é
necessário alavancar o número de visi-
tas que chegam através dessa origem,
já que representa somente 3% do total
de visitas. Ponto de ação: avaliar se há
aderência do site/target com mídias
sociais, e planejar uma ação de see-
ding para gerar tráfego qualificado
Apesar de não ter o melhor
Engagement Score, Buscadores
tem um Tempo médio de visita muito
superior que outras origens. Ponto
de ação: Segmentar o resultado de
Buscadores pelas principais palavras-
chave utilizadas, e analisar qual a
composição dessa média, agrupando
os termos que compõem esse
resultado de alto tempo médio e baixa
taxa de colaboração/viralização.
Acesso direto foi o que teve pior re-
sultado, tendo Engagement Score
e Tempo médio abaixo de todos os
outros, porém sendo a segunda maior
origem. Ponto de ação: cruzar os re-
sultados do
mesmo período com ações em outros
meios / pontos de contato que justifi-
quem essa audiência, e avaliar a ade-
quação com a proposta do site.
A Campanha teve um resultado muito
bom, com o segundo Engagement
Score e sendo a principal fonte de
tráfego para o site (73% do total de
visitas). Ponto de ação: segmentar os
resultados por portais / formatos, e
analisar quais tiveram melhor resultado
para nortear o próximo plano de mídia.
Conclusões e
Recomendações
As métricas de engajamento devem
ganhar cada vez mais espaço nas
análises, devido a uma demanda
crescente pelo entendimento dos
resultados que estão além da conver-
são principal, em um cenário de ações
cada vez mais interativas e multiface-
tadas. No entanto, essas novas mé-
tricas só irão acrescentar de maneira
construtiva se a metodologia de aná-
lise estiver sendo seguida de maneira
clara, para que dados fora de contexto
ou enviesados sejam utilizados, desvir-
tuando o potencial da análise.
Para uma análise bem sucedida, deve-
mos considerar os seguintes passos:
1- Defina os objetivos do negócio e
os indicadores que irão medi-los
Entendemos como a metodologia
ideal aquela que está orientada
primordialmente aos objetivos do
negócio, com uma clara definição
dos indicadores de performance
(KPIs) através dos quais será orien-
tada toda a análise.
76
 ÍNDICE

2- Defina os níveis de engajamento
Pense sobre os diferentes perfis
de usuários que podem acessar
seu site, e combine com as métri-
cas disponíveis para estabelecer
os níveis de engajamento. A partir
disso, estabeleça cuidadosamente
os pesos que irão ser levados em
consideração para o cálculo do
Engagement Score.
3- Segmente
A segmentação é, juntamente com
o ponto 1, o pilar de toda análise
que é construtiva e geradora de in-
sights. Como já dito anteriormente,
as médias e totais são abstrações
matemáticas criadas para facilitar
nossa vida, mas o que temos na
realidade são pessoas de diferentes
lugares, idades, valores, e motiva-
ções que as levaram até seu site.
Então busque explorar ao máximo
o poder da segmentação, que é a
melhor alternativa para entender
de onde saíram os resultados que
estão na primeira página de toda
ferramenta.
4- Segmente novamente
Quando achar que a segmenta-
ção utilizada já é suficiente para a
análise, tente ir um pouco além :).
O exemplo prático que utilizamos
neste artigo evidencia como “des-
cer mais um nível” na segmentação
nunca é demais na busca por in-
formações relevantes, desde que
sempre trabalhando para o objetivo
do negócio.
5- Analise e Revise
Concentre-se em extrair dos dados
os insights mais poderosos, que
gerem clara visibilidade sobre atin-
gir os objetivos. Construa a análise
de maneira simples e legível para
seu cliente, sempre com recomen-
dações e pontos de ação. Utilize os
números para suportar a análise,
mas sem deixar que eles se tornem
o foco principal. A análise é o ponto
alto do processo, em que culmina
todo o esforço de briefing e imple-
mentação, então aproveite esse
momento para contar as melhores
histórias.
6- Otimize
Ponha em prática os pontos de
ação levantados pela análise, e oti-
mize seus resultados!
7- Analise o resultado das
otimizações
Monitore e acompanhe os resulta-
dos pré/pós otimizações, e analise
se estão dando o retorno esperado
ou não. Dessa maneira, temos um
processo bem orientado e cíclico,
em que as métricas de engajamen-
to certamente serão bem aproveita-
das para a evolução do negócio.
Boas análises!
77
 ÍNDICE

Referências
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calculate-engagement-part-i.html
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Web/servlet/CalandraRedirect?tem
p=6&proj=PortalIBOPE&pub=T&no
me=home_materia&db=caldb& doc
id=DF1CAE890B4D16F88325746D
00604588
78
 ÍNDICE

79
Miguel Dorneles
Vídeo On-line:
Além do Alcance e Frequência
Gerente de Operações de Produto da .FOX Networks, uma divisão da FOX International Channels. Responsável pela gestão dos pro-
dutos de mídia e operações comerciais da .FOX no Brasil. | migueldorneles@live.com | www.twitter.com/migueldorneles

Os dias da TV tradicional estão con-
tados. Enquanto grandes montantes
de dinheiro continuam a ser investidos
no meio, uma nova forma de assistir
às suas produções desponta na Web,
agora com som, imagem, mais intera-
tividade e, claro, métricas.
Já os tempos em que o vídeo on-line
se resumia a gravações destinadas
ao YouTube acabaram. O PC está se
tornando a nova TV e, muito em breve,
o celular também se consolidará como
uma plataforma para assistir a todo
esse conteúdo em qualquer lugar, a
qualquer momento.
De acordo com um estudo do eMarke-
ter, em 2012, quatro de cinco usuários
de internet dos Estados Unidos assis-
tirão a anúncios em vídeo. Para este
ano, projeta-se que 129,5 milhões de
pessoas serão impactadas pela pu-
blicidade em vídeos on-line naquele
país. Na América Latina, a penetra-
ção da banda larga continua sendo o
grande determinante para a expansão
dessa audiência, mas as estimativas
mostram que o seu crescimento será
rápido, conforme ilustra este gráfico da
PricewaterhouseCoopers:
A evolução da banda larga no Brasil
tem permitido uma inversão na taxa de
crescimento dos tipos de vídeos as-
sistidos on-line. Segundo relatório da
comScore que compara Outubro de
2007 com Setembro de 2008, o site
Evolução da banda larga versus linha discada na América Latina.
80
 ÍNDICE

Globo Vídeos apresentou uma varia-
ção de +58% de um ano para o outro,
enquanto o YouTube ficou em apenas
+26%. A entrada da Record e da Rede
TV este ano no mercado de vídeo
on-demand também deve aquecer o
mercado com um inventário cada vez
maior para os formatos de publicidade
em vídeo.
Com a “nova TV”, novos problemas
surgem. À parte dos impactos tecno-
lógicos, necessidades emergem para
a aferição dos conteúdos distribuídos
e dos modelos de publicidade que os
suportam.
Entendendo os modelos
de negócio
Ao se considerar os diferentes mode-
los de negócio para o vídeo on-line,
antes de uma avaliação sobre sua
forma de monetização, deve-se levar
em conta os formatos de produção
associados a esse tipo de conteúdo. A
ainda crescente penetração da banda
larga em todo o mundo e o avanço
das redes sociais tem permitido a
formação de uma cultura audiovisual
participativa, especialmente alavanca-
da pelas plataformas de vídeo gratui-
tas como o YouTube, mas seu ecos-
sistema se expande a uma velocidade
inimaginável e com impactos irrever-
síveis na experiência do usuário – ou
seria “webespectador”?
Em paralelo, os grandes estúdios e
as redes de TV tem aproveitado este
momento de popularização do con-
teúdo audiovisual na Web para lançar
as suas próprias iniciativas como uma
forma de expandir o alcance dos seus
produtos e, consequentemente, o seu
fluxo de receita. O desafio, porém, é
tornar os seus programas, séries, filmes
e demais conteúdos gratuitos para a
audiência através de um modelo não
apenas sustentável, mas rentável.
Em um estudo realizado pela comS-
core em 2008, 60% dos responden-
tes indicaram a sua preferência por
ver anúncios em vídeo a pagar uma
taxa mensal de acesso. E ainda que,
muitas vezes, as empresas deparem
com políticas rígidas de licenciamento
e distribuição, alguns destes grandes
players já apostam nos formatos que
deverão vingar em uma época de pira-
taria digital massiva – e, melhor ainda,
sem cobrar pelo conteúdo. O principal
exemplo desta categoria é o Hulu, da
FOX/NewsCorp e NBC Universal, cujo
sucesso já o coloca em um lugar de
prestígio no ranking de sites de vídeo
mais acessados no mundo, mesmo
com suas restrições geográficas de
acesso em decorrência de contratos
de difusão.
Por outro lado, os resultados divulga-
dos pela Accenture em sua pesquisa
Global Broadcast Consumer Survey
2009 realizada com 13,6 mil consumi-
81
 ÍNDICE

dores de 13 países, incluindo o Brasil,
revelam um cenário diferente. Segundo
ela, os consumidores preferem pagar
para assistir a conteúdos na TV ou no
celular a assistir de forma gratuita e ter
de ver propaganda. Isso é particular-
mente mais notável no México (69%),
na Malásia (68%) e no Brasil (63%).
Recentemente, a Time Warner revelou
que está investindo em um modelo de
assinatura multicanal através do qual
o assinante da TV a cabo também terá
acesso à sua programação na Web.
Tal medida faz eco a uma preocupa-
ção do mercado de TV paga no qual
as operadoras estão no centro de
distribuição do conteúdo produzido
pelas redes. Ainda hoje, estas depen-
dem das receitas de assinatura para
sustentar seus negócios, muito mais
que publicidade.
O cenário atual do vídeo on-line se divi-
de, portanto, em dois grupos principais:
• Conteúdo gerado pelo usuário
(UGC). Estima-se que esta catego-
ria represente hoje 95% do tráfego
de sites de vídeo, porém somente
5% da publicidade. Essa realidade
reflete a preocupação dos anuncian-
tes em associar as suas marcas a
conteúdos de baixa qualidade ou
amadores. Além disso, há pouco
controle sobre os vídeos publicados
uma vez que o produtor é o usuá-
rio comum. Por outro lado, os sites
desta categoria funcionam como
plataformas de armazenamento e
publicação de vídeos, ou seja, de-
mocratizam a sua distribuição e per-
mitem a criação de sucessos virais
e celebridades instantâneas. Exem-
plos internacionais são YouTube, ,
MSN Video, Yahoo! Video, Vimeo,
Daily Motion e Blip.TV. No Brasil, o
Videolog é o principal representante
da categoria.
• Conteúdo “premium” ou profissional.
Apesar de ainda haver um número
bastante limitado de representan-
tes no Brasil, já é possível perceber
o crescimento da categoria com
potências como Globo e Record
investindo na distribuição dos seus
vídeos, especialmente nos formatos
curtos, como trechos de noticiários
e de programas de variedades. Mas
é nos formatos longos que está a
grande novidade para os usuários
e os anunciantes. Isso porque é um
conteúdo de qualidade produzido
por empresas profissionais e com
dispersão muito menor se compa-
rado aos formatos curtos, frequen-
temente visualizados em tela menor
em detrimento da visualização em
tela cheia. Tais formatos são a apos-
ta dos grandes estúdios e canais de
TV e já estão disponíveis no Brasil.
Exemplos internacionais deste grupo
são o Hulu, TV.com, Boxee e Joost
e entre os nacionais pode-se citar
Mundofox e Globo Vídeos.
82
 ÍNDICE

Embora ainda dependam de uma
maturação, o impacto de tais modelos
no mercado publicitário já é bastante
claro, especialmente se forem consi-
derados os montantes investidos hoje
na TV. A tendência é que os players de
conteúdo “premium” – na sua maioria,
atores antigos neste negócio – tenham
à sua disposição um inventário mais
dinâmico para os chamados x-rolls
(pre-rolls, mid-rolls e post-rolls), afi-
nal, quanto maior é a duração de um
vídeo, maiores são as oportunidades
de inserção comercial. Isso deverá
compensar uma previsível limitação de
inventário no nível de página, uma vez
que esses espaços deverão ser muito
mais editoriais com o objetivo de pro-
mover os conteúdos em vídeo.
Por outro lado, enquanto o page view
deixa de ser, neste caso, a métrica
imediatamente associada ao estoque
publicitário, o “play” ou “stream start”
passa a ser um KPI de audiência im-
portante para a estratégia de aquisição
de inventário. O cálculo do último, po-
rém, deverá levar em conta o momen-
to da impressão dos anúncios, seja
no início, meio ou final do vídeo. Logo,
não trata-se da simples multiplicação
entre plays e inserções em reflexo da
relação entre page views e posições
de banners, mas a efetiva impressão
de cada ponto inicial de anúncio com-
putada pela ferramenta de ad serving.
Supondo que o Mundofox tenha 2
milhões de page views mensais para
todos os episódios de Os Simpsons e
70% deles venham a gerar um play ou
stream start, serão os 1.400.000 plays
do programa que poderão indicar o
estoque potencial para a venda de
pre-rolls na série on-line. Este cálculo
não contempla, no entanto, os anún-
cios situados durante ou ao final do
vídeo, o que pode flutuar em diferentes
padrões a cada episódio.
Apesar disso, o modelo de conteúdo
“premium” conta com taxas de CPM
(custo por mil impressões) e CPV (cus-
to por view) muito mais valorizadas em
relação ao modelo de UGC. Isso ga-
rante um melhor desempenho na rela-
ção entre o consumo de banda versus
a receita do inventário vendido, além
de um melhor índice de eCPM (effec-
tive CPM, calculado pelo resultado da
divisão dos ganhos em mídia pelo total
de impressões multiplicado por mil).
No caso do UGC, os formatos de
publicidade extrapolam a tela de vídeo
e é justamente fora dela que os CPMs
são valorizados. Isso ocorre porque o
controle do conteúdo é maior, como
no caso de canais patrocinados ou
brand channels, e os formatos são
mais atrativos do que simples anún-
cios de texto, como os do Google
AdWords no YouTube.
Mas embora o eCPM médio dos
83
 ÍNDICE

players de UGC seja bem menor em
relação aos “premium”, no futuro
próximo espera-se uma massificação
dos formatos de in-stream overlay da
mesma forma como ocorreu com a
popularização de programas como o
Google AdSense, que consiste no mo-
delo de revenue share entre o produtor
do conteúdo ou site (publisher) e a pla-
taforma de anúncios. Tal possibilidade
abre um novo cenário para a capita-
lização dos vídeos gerados por usu-
ários através do long-tail publicitário,
tão consagrado nesta era do clique.
Da transmissão espaço-
temporal ao VOD
A raiz cultural da TV, construída essen-
cialmente nas últimas cinco décadas,
provavelmente não será perdida com
os novos formatos de recepção de
vídeo que estão surgindo. Haverá, po-
rém, uma adequação da sua progra-
mação para acomodar os programas
pertinentes a cada plataforma.
A chegada do vídeo on-demand (VOD)
ao meio digital transforma a maneira
como as pessoas assistem ao conte-
údo da TV na Web. Como um eco à
metamorfose iniciada pelo DVR (di-
gital video recorder) e serviços como
o TiVo, a sua comodidade atemporal
não apenas modifica a forma como
os espectadores consomem as pro-
duções audiovisuais, mas também
abre uma nova discussão em torno
de padrões para a mensuração desse
consumo.
No modelo de VOD, algumas premis-
sas da TV tradicional são drastica-
mente alteradas e a sua acessibilidade
torna-se potencialmente maior. A tabe-
la seguinte exemplifica essa alteração
no mundo da TV paga:
Dimensões de
Acessibilidade
TV Paga Tradicional
Vídeo On-demand
(VOD)
Espaço Provedores: canal e
operadora de TV paga.
Acessibilidade física:
aparelhos de TV.
Provedores: site de
origem e site difusor.
Acessibilidade física:
dispositivos com acesso
à internet (PCs, celula-
res, etc.).
Tempo Grade de programação;
modelo linear.
A qualquer momento;
modelo não-linear.
Premissas de acessibilidade da TV paga tradicional e do VOD
84
 ÍNDICE

Na prática, enquanto a TV tradicional
se limita a uma programação “show-
after-show”, o VOD coloca os progra-
mas disponíveis em uma prateleira
permitindo ao consumidor a deter-
minação dos melhores horários para
assistir aos seus favoritos. Estudos já
preveem que esse modelo terá adesão
imediata da maioria dos usuários de
DVRs, com a vantagem de oferecer
vídeo em alta qualidade próximo à
exibição original na TV e mecanismos
para evitar que os anúncios publicitá-
rios sejam pulados.
Obviamente, a mensurabilidade do
VOD na internet também proverá insi-
ghts sobre a durabilidade de campa-
nhas à medida que um mesmo usuário
é impactado pelo mesmo anúncio
após um número pré-determinado de
vezes, um sinal de que talvez seja o
momento de refinar a mensagem para
um segundo nível de comunicação,
como hoje já é possível. Com a pro-
messa da segmentação comportamen-
tal e dos sistemas de entrega de mídia
“inteligentes”, será possível combinar
a riqueza dos formatos de vídeo com
campanhas altamente direcionadas a
um público-alvo específico quando e
onde sua mensagem será mais efetiva,
uma realidade hoje já possível com as
chamadas video ad networks.
Um desafio até recentemente estava
em disponibilizar os programas em
formato longo sem que o download
progressivo do arquivo de vídeo –
uma característica da mídia streaming
– interferisse na experiência do usuá-
rio, principalmente na procura de um
ponto exato no meio do vídeo, algo
que o YouTube, por exemplo, ainda
não oferece hoje. Sites como o Hulu,
Mundofox e TV.com permitem que o
espectador acesse pontos específicos
dos programas sem a necessidade de
carregamento prévio, o que torna a
experiência de assistir a vídeos ainda
menos linear.
A Web, no entanto, preserva e aprimo-
ra os formatos lineares de transmissão,
como coberturas ao vivo, plantões de
notícia, eventos esportivos, etc. Um
bom exemplo foi a cobertura da ceri-
mônia de posse do presidente Barack
Obama pelo CNN.com no início de
2009. O site oferecia um player que
mostrava, em tempo real, as imagens
da cobertura e um módulo, do lado
direito da tela, com um aplicativo co-
nector do Facebook onde os especta-
dores tinham a possibilidade de intera-
gir e comentar cada detalhe do evento
através dos seus status na rede social.
Durante a transmissão, mais de 200 mil
atualizações de status foram realizadas
através da integração Facebook-CNN
com uma média de 3 mil pessoas en-
viando comentários por minuto.
O live-streaming mantem, portanto, a
dimensão de tempo, mas a sua pos-
85
 ÍNDICE

sibilidade de distribuição através de
vários canais potencializa a multiplica-
ção do seu alcance e, com isso, o seu
inventário de x-rolls.
A economia “embedada”
O CBS.com foi o primeiro site de víde-
os premium a se dar conta da oportu-
nidade que a Web apresentava para
a expansão da sua cobertura através
de parceiros de distribuição, como o
Joost. Mais tarde, o Hulu viria a expan-
dir a audiência dos seus programas de
forma massiva estabelecendo parce-
rias estratégicas com portais como
AOL, MSN, MySpace e Yahoo! em
busca da multiplicação do inventário.
Tal movimento não representou um
fato isolado, uma simples ação dos
players para a conquista de streams
ou plays. Mais que isso, eles foram
atrás da principal métrica que habitava
– e ainda habita – as mentes daqueles
que ainda hoje reservam bilhões de
dólares para mídia: alcance. O alcance
é uma informação básica para uma
campanha publicitária por ajudar a
definir o quanto determinado volume
de audiência representa em uma base
de população.
Mas se por um lado os sites de vídeos
premium dependem de alianças for-
malmente estabelecidas para a difu-
são das suas produções, players de
UGC são, desde sempre, plataformas
abertas para a propagação de vídeos
em outros sites, blogs e redes sociais
através do chamado “embedding”. O
alcance de um YouTube, portanto, que
já é imenso através do seu domínio de
propriedade, extrapola o que prova-
velmente qualquer representante do
outro grupo venha a conquistar. O que
ainda está por vingar é a sua sustenta-
bilidade através de anúncios.
Embora o modelo de UGC tenha
potencialmente uma maior flexibilida-
de para o alcance de audiência, é o
conteúdo premium que garante um
fair trade nesse tipo de parceria de
distribuição para cada canal difusor.
Em troca de tráfego para monetizar
sua mídia streaming, seus diversos
programas de alta qualidade garantem
aos difusores a atração de um gran-
de público e, assim, a geração de um
inventário adicional para sua própria
comercialização enquanto se isenta de
preocupações estruturais de hospeda-
gem dos vídeos.
A necessidade de medição dessas au-
diências maleáveis obtidas através da
distribuição de conteúdos em diversas
propriedades on-line levou a comS-
core a lançar em 2008 o que chamou
de “Extended Web Reporting”. O novo
relatório inclui a média de visitantes di-
ários expostos ao conteúdo distribuído
e a intensidade de uso por tais visitan-
tes. Na mesma ocasião, a empresa
86
 ÍNDICE

apresentou ao mercado norte-ameri-
cano a primeira tentativa de trazer o
cálculo de Gross Rating Points (GRPs)
para o universo digital como uma
forma de tornar os índices de alcance
e frequência comparáveis entre mídias
distintas, uma necessidade antiga.
Transposição de métricas:
uma TV para a Web
A cultura de métricas para a televisão
pode não ser comparável ao meio di-
gital no que diz respeito a relatórios de
pós-venda, dadas as devidas carac-
terísticas de cada mídia. A pré-venda,
no entanto, sustenta-se em defesas
semelhantes em ambas as plataformas
e expõe a necessidade de adequação
dos discursos da mídia on-line para
atrair investimentos maiores.
Ao decidir-se por veicular um comer-
cial de 30” na TV, o anunciante com-
pra uma projeção de audiência a ser
atingida associada a um índice de
frequência que determina, em média,
quantas vezes um mesmo telespecta-
dor precisa ser impactado pelo anún-
cio de forma a assimilá-lo e, eventu-
almente, sentir-se motivado a adquirir
o produto anunciado. Tais dados são
fundamentais para:
1- Determinar quantas inserções de
um comercial serão necessárias
para que uma pessoa o assista ao
menos uma vez;
2- Indicar quantos telespectadores, de
uma única vez, podem vir a assis-
tir ao anúncio durante o break do
programa selecionado.
Comparativamente, como na Web, os
anunciantes da TV procuram os canais
e programas mais adequados ao seu
público-alvo. O Target Rating Point
(TRP) auxilia, portanto, na estimativa
do tamanho do target dentro de uma
audiência bruta, obtida pelos GRPs. Na
prática, o cálculo inicial é o seguinte:
Os TRPs são o percentual do público-
alvo estimado dentro de uma audiên-
cia bruta multiplicado pela soma de
cada GRP considerado em um plano
de mídia. Ou seja, no caso de um
comercial que tem 10 inserções atin-
gindo 50% da audiência bruta, a qual
compreende 70% do target, seriam
500 GRPs (= 10 x 50) e 350 TRPs (=
500 GRPs x 70%).
No cálculo de GRPs on-line proposto
pela comScore, o número de impres-
sões em dado período é dividido pela
população da Web como default, po-
rém com a opção de alterar o denomi-
nador para a população dos Estados
Unidos. Já para a Nielsen NetRatings,
o denominador aparece como a pe-
87
 ÍNDICE

netração da internet ou do vídeo on-
line. Tais definições já levantam alguns
pontos importantes:
• Se há opções para a geração do
mesmo dado, não há um padrão.
Isso é comparável – e tão proble-
mático quanto – à possibilidade de
mudança do tempo de sessão de
browser para o cálculo de visitas.
• Além do fato de utilizarem painéis
distintos, o que já gera uma discre-
pância natural, aparentemente não
há qualquer tipo de comparabilida-
de entre os dados da comScore e
da Nielsen NetRatings uma vez que
cada empresa utiliza uma base de
população distinta.
• Os GRPs de vídeo on-line, pelas
definições atuais, não são compa-
ráveis aos GRPs da TV.
Em um período em que a mídia digital
precisa se mostrar atrativa o suficiente
para fazer frente ao capital investido
na TV, tudo o que não se precisa são
novos dilemas em torno da padroniza-
ção de métricas. Por outro lado, se es-
tamos falando de uma mídia interativa
de massa na qual o usuário tem a pos-
sibilidade de tornar-se mais que um
“webespectador”, mas também parte
do produto ou da sua difusão, talvez
estejamos diante de uma co-existência
de plataformas transitórias que logo se
fundirão, eliminando a necessidade de
tais comparações.
Em artigo publicado na Advertising
Age em 2008, Hernán López, presi-
dente da FOX International Channels,
escreveu: “o vídeo on-line introduz
pela primeira vez um meio alegre: você
não tem apenas imagem, som e mo-
vimento, mas pode estabelecer um
frequency cap”. Isso dá maior controle
a um anunciante, já que na Web ele
poderá definir o máximo de impactos
do seu comercial por pessoa e, conse-
quentemente, aproveitar melhor a sua
verba de mídia.
Mais importante do que medir os
canais, portanto, será medir as pes-
soas, seus comportamentos e formas
de consumo desta “nova TV”. Hoje,
vemos iniciativas como a da CNN que
utiliza o Twitter esporadicamente em
sua programação ao vivo, um indício
prático do que poderá se traduzir na
nova linguagem convergente. A TV
tem tudo para ser mais social e, por
isso, também tem tudo para apropriar-
se de conceitos em voga hoje como
o de envolvimento e de engajamento.
Segundo David Armano, VP de de-
sign de experiência da agência Critical
Mass, a interação e o engajamento
criam uma comunidade de advogados
de marca através de um novo espiral
de marketing, conforme ilustrado a
seguir:
88
 ÍNDICE

Espiral de
Marketing,
por David
Armano
O gráfico de Armano não elimina as
métricas de alcance e frequência, mas
abre o leque de análise para um âmbi-
to holístico que já existia, porém sem
a possibilidade de uma mensuração
eminente.
Neste momento, ainda há um grande
espaço para a internet crescer como
mídia propulsora de receita e um bom
caminho para a sua maturação pode
estar nos conceitos analíticos existen-
tes e em propostas comerciais que
utilizem as palavras sagradas do pla-
nejamento de mídia tradicional: co-
bertura, frequência, afinidade e preço.
Falar de pessoas impactadas e CPM,
portanto, facilitará a percepção de
valor e a comparação do meio com os
demais no curto prazo. Basta apenas
um alinhamento do mercado, determi-
nações de padrões e bom senso para
a sua adoção de forma a prevenir que
a roda precise ser reinventada.
89
 ÍNDICE

90
Priscila Gonçalves
E-mail marketing:
o marketing do e-mail.
Diretora de marketing/comercial da Mailsender Tecnologia | priscila@mailsender.com.br | www.mailsender.com.br

91
 ÍNDICE
No princípio era o e-mail, e o e-mail foi
criado pelo engenheiro Ray Tomlinson
em 1971. Depois vieram todas as ou-
tras coisas: sites, portais, msn, redes
de relacionamento, Google, blogs...
A história do e-mail se confunde com
a criação da internet. Alguns dizem
que é um exagero considerar Ray “o
pai do e-mail”, já que a primeira men-
sagem foi enviada em 1965, através
de processos embrionários de troca
de pacotes entre dois computadores.
Mas, prefiro considerar que foi Ray
quem criou o e-mail propriamente dito,
a partir de uma brincadeira entre co-
legas na Universidade de Cambridge.
Tomlinson fazia parte da equipe con-
tratada pelo Departamento de Defesa
dos Estados Unidos para implantar a
Advanced Research Projects Agency
Network (ARPANET), primeira rede
operacional de computadores , que
antecedeu a internet.
Foi dele o primeiro programa de troca
de mensagens e a idéia da utilização
do @ (arroba). Na informática, esse
símbolo significa “at” (“em”, na língua
inglesa). Portanto, quando juntamos o
nome do usuário, o arroba e o domí-
nio, estamos dizendo que a caixa de
correio do fulano de tal está localizada
em determinado servidor. Logicamen-
te, o primeiro endereço de e-mail foi
tomlinson@bbn-tenexa.
Graças a essa invenção, qualquer
usuário de uma mesma rede poderia
trocar mensagens. Dali em diante, o
correio eletrônico se tornou a maior
aplicação da rede, ainda em fase
experimental, ampliando o número de
usuários conectados e deixando clara
a sua vocação para conectar pessoas.
Desde a sua origem até os dias atu-
ais, o e-mail mantém a liderança
como principal atividade dos usuá-
rios da internet. Segundo pesquisas
recentes da União Internacional de
Telecomunicações chegamos a 1,5
bilhão de internautas no mundo e, de
acordo com outra pesquisa divulga-
da em 2007 pelo International Data
Corporation (IDC), mais de 94% dos
usuários da rede possuem pelo me-
nos um endereço eletrônico.
E não para por aí! Você é do tipo que
checa os seus e-mails a cada 15 mi-
nutos? Pois bem, um estudo científico
encomendado pela Symantec Corpo-
ration afirma que 75% dos internautas
se dizem viciados em checar e-mails.
Muitos entram em pânico quando
perdem a conexão com suas caixas
de correio. E parece que a coisa piora
pra quem faz uso do e-mail através de
seus dispositivos móveis. Alguns “vi-
ciados” assumiram que acordam de
duas a três vezes por noite para che-
car suas caixas de correio eletrônico.

92
 ÍNDICE
Não é pra menos que circulam por
dia pela rede mais de 200 bilhões de
e-mails.
Voltando ao início, o apelo comercial
do e-mail foi percebido muito antes da
liberação da rede para este fim. Por
anos, a rede ficou restrita a atividades
acadêmicas e científicas, mas registros
apontam que em 1978, um funcioná-
rio do Digital Equipment Corporation
(DEC) enviou mensagens de conteúdo
publicitário para os 320 usuários da
ARPANET, acreditando que todos es-
tavam interessados em receber infor-
mações sobre o lançamento do novo
sistema da companhia. A iniciativa
não agradou.
Em 1987, nos EUA, a internet foi libe-
rada comercialmente, mas somente
com a criação da World Wide Web,
seis anos mais tarde, as empresas
iniciaram uma corrida para o mundo
virtual, motivadas pela possibilidade
de atingir milhares de consumidores
pelo mundo afora. Muitos se lançaram
ao mar da web de forma desajeitada
e sem rumo, transferindo modelos de
negócio off-line para o mundo virtual.
O e-mail marketing surge neste mo-
mento, e é fácil entender as razões
do seu sucesso desde o início. Usar
o e-mail como forma de comunicação
comercial foi um processo natural, no
qual as empresas transferiram para
o mundo virtual o mesmo conceito
da mala direta tradicional enviada por
correio. Por isso, os primeiros portais e
shoppings da internet, usaram o e-mail
marketing como estratégia para atrair
os internautas para os seus sites. O
retorno foi imediato e muitas empresas
passaram a enviar milhões de mensa-
gens para seus clientes. O que esti-
mulou muito o uso do e-mail comercial
é que ao contrário da mala direta de
papel, o e-mail marketing não tem o
“freio” com os altos custos com gráfi-
ca e franquia postal.
O que às vezes passa despercebido é
que o correio eletrônico tem caracte-
rísticas próprias.
Pra começar, os usuários da internet
consideram as suas caixas de correio
eletrônico um lugar muito mais íntimo
do que os seus escaninhos que re-
cebem correspondências off-line. No
e-mail, são recebidas mensagens dos
seus parentes, dos amigos, do trabalho
ou do seu portal de notícias preferi-
do. O download e armazenamento de
novas mensagens consomem recursos
de banda, de hardware e espaço em
seus provedores, além do tempo para
selecionar o que vale a pena ler ou não.
Por isso, no e-mail marketing devemos
tratar o destinatário com muito carinho,
honrando a permissão concedida para
enviar mensagens comerciais. Graças
à tecnologia é fácil saber se os e-mails
estão agradando ou não.

93
 ÍNDICE
O e-mail marketing é uma evolução
da mala direta tradicional. Se antes
era necessário fazer malabarismo com
números por vários dias para extrair
resultados de uma ação, no e-mail
marketing as métricas são fornecidas
imediatamente, os dados são mais
precisos, e podemos nos aprofundar
muito mais no comportamento do usu-
ário. Os relatórios estão ao alcance de
todos. Qualquer sistema profissional
de envio e gerenciamento de campa-
nhas de e-mail marketing oferece pelo
menos as informações mais básicas
sobre taxa de entrega, e-mails não
entregues, e-mails abertos e links mais
clicados. É claro que as métricas não
param por aí. As informações geradas
podem chegar a níveis avançados,
possibilitando uma compreensão do
comportamento do destinatário.
Não se engane com o “canto da se-
reia”! Tratar o e-mail marketing como
mídia de massa é a mesma coisa que
fazer SPAM.
Os resultados são excelentes quando
o e-mail marketing é feito com serie-
dade e dedicação, mas infelizmen-
te, muitos ainda não entenderam. A
maioria das empresas faz campanhas
sem nunca olhar uma métrica. E olha
que não estou falando de empresas
pequenas. A falta de preparo está em
todo lugar, inclusive em grandes e res-
peitáveis companhias.
Recentemente, fui convidada para
uma reunião às pressas com uma em-
presa de e-commerce que amargava
resultados cada vez piores em suas
campanhas de e-mail marketing. O ce-
nário não era satisfatório porque eles
enviavam suas campanhas através de
uma ferramenta caseira, sem métricas,
e para um volume enorme de destina-
tários (mais de 500 mil). Pela situação
exposta, notava-se que a empresa
não estava preocupada com números
e análises. Eles me convidaram para
conversar porque a ferramenta deles
entrou em colapso com o aumento do
volume de e-mails e não estava con-
seguindo entregar mais nada.
A conversa não foi fácil, por que a
direção da empresa acreditava que
bastava ter servidores e banda para
disparar e-mails. Depois de horas de
conversa, de explicação sobre as mé-
tricas e de como atuar de forma ética,
o diretor de marketing da empresa
apareceu na sala e sentenciou:
- Me convença que vale a pena investir
em e-mail marketing! No momento eu
tenho praticamente custo zero para
enviar os meus e-mails.
Eu não perdi tempo:
– Ainda bem que a sua empresa tem
custo zero, por que assim vocês não
estão jogando dinheiro fora com uma
ferramenta que não entrega e-mails

e só consome servidores e banda.
Por acaso você sabe quantos e-mails
por campanha você consegue entre-
gar? Não adianta nada ter uma base
de 500 mil e-mails, se metade é de
e-mails inválidos, outros tantos são
bloqueados ou perdidos na entrega e
mais tantos nunca abriram os seus e-
mails porque não se interessam pelas
suas mensagens. Você sabe me res-
ponder isso? Do contrário, seria bom
questionar se a sua empresa faz e-mail
marketing ou spam?
É, tem certas coisas que levam anos
para serem mudadas. E quer saber
qual foi o resultado final da reunião?
Eu poderia me gabar dizendo que o
diretor aceitou os meus argumentos e
passou a fazer as suas campanhas de
e-mail marketing com a minha com-
panhia. Mas, na verdade, não foi as-
sim que aconteceu! Esta empresa de
comércio eletrônico continua seguindo
o seu caminho do amadorismo.
Assim como o caso dessa empresa,
várias outras continuam fazendo e-
mail marketing sem analisar métricas,
preocupados em apenas “disparar
e-mails”.
Infelizmente, este erro de julgamento
pode trazer resultados catastróficos. Ao
invés de agradar, as empresas prejudi-
cam as suas imagens, fazendo o “anti-
marketing”. O e-mail marketing é um
canal de relacionamento, que depende
da permissão do locutor para iniciar
esta conversa e termina no momento
em que este decide pelo fim dela. En-
tão, para manter um diálogo contínuo
e inteligente com os seus destinatários
precisamos entender se o nosso dis-
curso esta atraente, se as ofertas estão
bem direcionadas e se a freqüência de
contato está boa. E a única forma de
fazer essas avaliações é extraindo as
informações das métricas.
Para fazer e-mail marketing de forma
correta, utilizando tudo que esta mí-
dia pode oferecer e colhendo bons
resultados seguem alguns cuidados e
avaliações que precisam ser conside-
rados antes de sair por aí disparando
e-mails.
De olho nas métricas
Antes de tudo, certifique-se que a sua
ferramenta de envio e gerenciamento
de campanhas por e-mail gera relató-
rios confiáveis. Sem essa certeza você
continua no escuro. Depois, analise
o nível de aprofundamento de infor-
mações que são geradas e que são
necessárias para o sucesso de suas
ações. Podemos trabalhar, em um
primeiro momento só com os relató-
rios básicos, mas quanto mais rica
for a sua análise, melhores resultados
serão alcançados. Pra começar vamos
dividir as métricas em três aspectos:
entrega, abertura e cliques.
94
 ÍNDICE

Entrega
A taxa de e-mails entregues deve ser
a primeira avaliação de uma campa-
nha. Não adianta nada saber quantos
e-mails foram abertos ou clicados sem
saber qual foi o universo real de desti-
natários que receberam os e-mails. Por
isso, as métricas precisam ser confiá-
veis e transparentes quanto a possíveis
falhas de entrega ou bloqueios. Boas
taxas estão relacionadas a bases de
e-mail limpa e servidores de envio de
e-mails com boa reputação.
Benchmarking: são consideradas boas
taxas de entrega, percentuais acima
de 88% de entregues.
Abertura
A abertura vai ser influenciada por três
fatores:
1- E-mail do remetente: a taxa de
abertura vai ser um forte indicativo
para saber se o destinatário gosta
de receber os seus e-mails ou não.
Se a experiência deles com a em-
presa remetente não for boa, então
a abertura tende a ser ruim.
2- Assunto/subject: outro fator que
influencia a abertura dos e-mails é
o assunto, que deve ser atraente
e fiel ao conteúdo da mensagem.
Nada de assuntos muito extensos,
por que muitos programas de e-
mails, não conseguem mostrar as-
suntos com muitos caracteres. Para
construir campanhas cada vez mais
eficientes, a melhor coisa a fazer
é testar vários assuntos construí-
dos de forma diferente para saber
qual vai gerar uma abertura maior,
e depois cruzar as informações de
horário e dias de envio, e perfis de
destinatários diferentes.
3- Hora ideal: alcançar uma boa taxa
de entrega também depende do
melhor dia e horário para fazer o
envio de suas campanhas. Costu-
mo dizer que as 12 primeiras horas
de uma campanha são essenciais
para o sucesso dela. Então, acertar
em cheio o momento ideal pode
ser crucial para o sucesso do seu
e-mail marketing.
Benchmarking: é sempre complicado
Consolidado do envio, com as taxas de e-mails entregues (não abertos, aber-
tos, clicados e opt-out) e não entregues (erro permanente, erro temporário,
bloqueados e cancelados).
95
 ÍNDICE

especificar resultados, mas boas taxas
de abertura estão acima de 15% para
aqueles que não fazem segmentação
de público e disparam e-mails toda
semana. Temos acompanhado casos
de empresas que atingem taxas de 25
a 30% apenas fazendo segmentação
e disparando e-mails extremamente
relevantes ao perfil.
Cliques
O clique tem relação direta com o con-
teúdo da mensagem e com o layout.
Na internet, as pessoas querem inte-
ragir e devemos motivá-las para uma
ação. Para isso, os links devem estar
em posições de destaque no HTML. O
destinatário não gosta de perder tem-
po, e se a mensagem está difícil de
entender, ele já parte pra outro e-mail.
Também é importante oferecer links
diferentes para cada oferta, apontando
para páginas diferentes. Nada de co-
locar todos os links apontando para a
página principal. Se o destinatário clicou
numa oferta, então ele deve ser direcio-
nado para a página daquela oferta.
A utilização de vários links com desti-
nos diferentes vai justamente auxiliar
na avaliação do comportamento do
seu cliente.
Benchmarking: boas taxas de cliques
devem estar acima de 5%. É claro
que as taxas tendem a aumentar de
acordo com o refinamento dos en-
vios, segmentando os destinatários de
acordo com o perfil e comportamento.
As análises acima servem para dese-
nhar um panorama geral das campa-
comparativo entre os horários de abertura e cliques no e-mails. Os cliques es-
tão marcados na linha.
96
 ÍNDICE

nhas. Para destacar detalhes, e che-
gar fundo ao comportamento de seus
clientes, precisamos “dar um zoom” e
ver os relatórios mais de perto.
ZOOM
Infelizmente, ainda não é prática do
mercado fazer uma análise mais refi-
nada, alguns alegam falta de tempo
e equipes reduzidas, mas vale a pena
o esforço, por que os resultados são
bem superiores em relação aos que
fazem o trivial.
Para facilitar, preparei um guia com as
principais perguntas que você deve fazer
toda vez que for analisar as suas campa-
nhas de e-mail marketing. Novamente,
vou dispor as perguntas agrupando-as
pelos 3 pontos levantados anteriormen-
te: entrega, abertura e cliques.
Entrega
1- A minha lista de e-mails está limpa
e organizada?
Comece por aí! Certifique-se de que
a sua base de e-mails está higieni-
zada, checando a cada campanha
quais e-mails foram considerados
inválidos e removendo-os. Base
suja é sinônimo de taxa de entrega
baixa e e-mails bloqueados.
2- Qual o melhor horário e dia da se-
mana que os meus clientes estão
mais receptivos para receber os
meus e-mails?
Lembre-se sempre que as primei-
ras 12 horas de uma campanha de
e-mail são essenciais para o suces-
so dela. Portanto, acertar o melhor
horário e dia dos envios é vital para
atingir seu público.
Gráfico com a curva entre o tempo da entrega e a abertura do e-mail.
97
 ÍNDICE

3- A freqüência dos meus envios está
boa?
Não adianta “massacrar” os seus
destinatários com milhares de e-
mails diários. Evite enviar e-mails
desnecessários, descubra a freqü-
ência certa, e mantenha a continui-
dade dos envios.
Abertura
1- Disparo a campanha agora ou dei-
xo para um horário melhor?
Se uma campanha está atrasada,
e só foi aprovada na sexta-feira no
final da tarde, o melhor é deixar o
envio para a próxima segunda-feira.
Eu sei que muitas vezes é difícil ter
argumentos para convencer aquele
cliente ou diretor, que tem certeza
absoluta que o mundo vai acabar
se o disparo não sair naquele mo-
mento, mas faça um esforço por
que depois eles vão agradecer. É
claro que existem situações que
justificam enviar e-mails na sexta de
noite ou sábado de madrugada, no
entanto são casos isolados.
2- Quais são os destinatários que abri-
ram as minhas campanhas?
Verifique se a sua ferramenta de
e-mail marketing gera informações
e-mail por e-mail ou one-to-one.
Com essas informações você po-
derá descobrir quem abre as cam-
panhas, a freqüência de abertura e
horários preferidos.
gráfico com o número de e-mails abertos X Cliques por dia da semana.
98
 ÍNDICE

Cliques
1- Quais são os links com maior taxa
de cliques?
Por princípio, a oferta ou notícia
principal deve ser a mais clicada. Se
isso não está ocorrendo pode ser
problema na construção do HTML
ou o seu público não se identifica
com ela. Será que não é a hora de
fazer um trabalho de segmentação?
1- A minha taxa de cliques no link de
descadastro/opt-out está muito
alta?
Atenção! Taxas altas no link de des-
cadastro não é o desejo de ninguém
e podem indicar que os seus e-mails
não estão agradando. O ideal é não
ultrapassar 0,5% de opt-out sobre
os e-mails entregues.
2- Quais são os destinatários que clica-
ram e quais foram os links que eles
clicaram?
Novamente as informações geradas
one-by-one são essenciais e mere-
cem um destaque especial aqui, por
que são justamente esses destinatá-
rios que valem ouro e merecem uma
maior atenção. O ideal é agrupá-los
por preferências de cliques, acom-
panhando o seu comportamento
em outros envios, para fazer ofertas
cada vez mais objetivas.
3- Os cliques atingiram o objetivo de-
sejado?
Para chegar ao tão famoso ROI de
uma campanha de e-mail marke-
ting, devemos acompanhar todos os
passos do destinatário casando as
informações que são geradas pelo
seu sistema de e-mail marketing e o
de tráfego do site.
Existem outras métricas e relatórios que
podem ser gerados. Mas pra começar
acredito que seguir o questionário acima
vai ajudar muito na estruturação da sua
estratégia de comunicação por e-mail.
Enfim, e-mail marketing não é para
preguiçoso. Exige um trabalho diário e
dedicação. Enviar e-mails sem analisar
as métricas é um tiro no escuro e as
chances de você acertar o seu pé são
muito grandes! Lembre-se que por trás
de um endereço de correio eletrônico
existe um ser humano, que pensa, faz
gráfico com o número de
cliques por links.
99
 ÍNDICE

escolhas e vive em um mundo frené-
tico, que o bombardeia com milhares
de informações que são impossíveis
de serem totalmente processadas.
Ninguém dá conta. Ainda bem que o
nosso cérebro é perfeito, apagando o
que não nos interessa e armazenando
as informações mais importantes.
Seleção natural meu caro, é obvio!
Selecionamos e abrimos os e-mails que
valem à pena e jogamos fora as men-
sagens que nos fazem perder tempo.
Você não vai querer o seu e-mail na
lixeira, né?
100
 ÍNDICE

Rodrigo de Freitas Vale
Índices para Mensuração de
Campanhas de Branding
Engenheiro de Vendas para América Latina do Google. Deste 2005 trabalha na fomentação do mercado de web analítics através da
promoção da ferramenta Google Analytics.
| www.linkedin.com/in/rodrigovale - www.google.com/analytics.
101

A área de web analítics tem evoluído
muito nos últimos anos, seja através
da evolução das ferramentas, seja
através da sofisticação das análises
executadas pelos profissionais da área.
Mas ainda hoje há um segmento que
aparentemente não evoluiu tão rapida-
mente quantos as demais: a de men-
suração de Branding na Web. Olhando
os principais indicadores de desempe-
nho disponíveis atualmente percebe-
se claramente que os mesmos não
se aplicam de forma plena quando o
assunto refere-se à Branding. Mesmo
a versão 1.0 do relatório Web Analytics
- Key Metrics and KPIs criado pela
WAA não possui uma categoria espe-
cífica para Branding. Como resultado,
tem-se uma impressão equivocada de
que campanhas de Branding não são
mensuráveis ou de que não há interes-
se em mensurá-las. Em geral, o que se
aplica são apenas as métricas impres-
sões, cliques e visitas para identificar o
sucesso ou fracasso de uma ação de
marketing on-line nessa área. Não é
raro escutar de um profissional de ma-
rketing que sua campanha on-line teve
sucesso porque aumentou em 15% o
número de visitas ao seu site. Ou, em
casos extremos, que o número de cli-
ques em seu banner foi de X e por isso
ele teve sucesso.
O objetivo desse artigo é apresentar 5
(cinco) índices que poderão ser utili-
zados para a mensuração de campa-
nhas on-line. Tais índices têm como
característica a simplicidade de apli-
cação e entendimento, o que facilita a
sua adoção. Ademais, como qualquer
índice, os mesmos deverão ser anali-
sados utilizando intervalos de tempo,
como por exemplo, semanalmente.
Índice de Interesse em Re-
lação aos Concorrentes na
Busca (IIC)
Objetivo:
Mensurar através do Google Insights
for Search o interesse de uma deter-
minada marca em relação às demais
marcas de seus concorrentes.
Metodologia:
Cadastrar no Google Insights for
Search as marcas de todos os con-
correntes da empresa a ser avaliada,
inclusive a marca da mesma. O próxi-
mo passo será selecionar a categoria
associada ao mercado das empresas.
O Google Insights for Search exibirá o
volume de busca para cada uma das
marcas. Interessante observar que o
usuário deverá estar logado na Google
Account para ter acesso a essas infor-
mações. Dessa forma, será informado
o percentual da marca avaliada em
relação às outras.
Exemplo:
A Figura 1 exibe as “marcas” Flamen-
go, Vasco, Botafogo e Fluminense
102
 ÍNDICE

no Google Insights for Search. Neste
exemplo temos os seguintes volumes
de busca 37, 14, 11, 10 respectiva-
mente associados a Flamengo, Vasco,
Botafogo e Fluminense. O IICVasco é:
14/37+14+11+10 = 19.44%
Índice de Interesse por
Produtos na Busca (IIP)
Objetivo:
Mensurar o interesse relativo entre a
marca de interesse do usuário e a de
produtos relacionados com a mesma.
É um índice intermediário utilizado na
mensuração do Índice de Associação
de Marca.
Metodologia:
Cadastrar no Google Insights for Sear-
ch a sua marca de interesse e os prin-
cipais produtos associados à mesma.
O próximo passo será selecionar a ca-
tegoria associada à marca de interes-
se. Dessa forma será exibida a relação
entre cada produto e a sua marca.
Exemplo:
A Figura 2 exibe a marca Vasco em
relação aos “produtos” Futebol e
Campeonato Carioca. Neste exemplo
teríamos IIPfutebol/vasco= 81/13 = 6.23 e
IIPcampeonato carioca/vasco= 2/13 = 0.15
Figura 1: marcas concorrentes no Insights for Search
103
 ÍNDICE

Índice de Associação de
Marca na Busca (IAM)
Objetivo:
Mensurar se o usuário ao procurar por
um produto no Google está associan-
do esse produto a marca ou site de
seu interesse.
Metodologia:
Encontrar o número de visitas asso-
ciadas com a sua marca e produtos
relacionados provenientes da busca
natural do Google no relatório de pala-
vras-chave do Google Analytics. Assim
será encontrada a relação entre cada
produto e sua marca. Para cada pro-
duto/marca divida pelo IIP equivalente.
Exemplo:
A Figura 3 exibe um relatório de aces-
sos através de palavras-chave refe-
rente ao site do Vasco (obviamente
esses valores não são reais). Neste
exemplo, 2081 visitas ao site do Vasco
o acessaram através da palavra-chave
campeonato carioca, 4486 através da
palavra-chave Vasco e 218 através da
palavra-chave futebol. Assim, temos
os seguintes IAMs.
IAMcampeonato carioca/vasco = (2081/4486)/
IIPcampeonato carioca/vasco = 0.46/0.15 =
3.06
IAMfutebol/vasco = (218/4486)/IIPfutebol/vas-
co = 0.04/6.23 = 0.00
Figura 2: a marca Vasco e seus produtos associados
104
 ÍNDICE

Figura 3: relatório de palavras-chave do Google Analytics
Análise:
Para entender claramente este índice,
utilize como base o IAMvasco/vasco que
será sempre 1. Assim, valores maio-
res que 1 tendem a ser bons e valores
menores que 1 tendem a ser ruins
(sempre deve-se levar em considera-
ção o contexto ao qual a análise está
inserida, palavras usadas, etc.). No
exemplo IAMcampeonato carioca/vasco a bus-
ca no Google por campeonato carioca
é muito menor do que a busca por
Vasco, mas usuários que buscam pode
campeonato carioca tendem a aces-
sar o site do Vasco relativamente mais
vezes. Observe que esse é um índice
associado à busca e não somente a
percepção do usuário. A afirmação de
105
 ÍNDICE

que futebol não está associado a Vas-
co por ter um IAM muito abaixo de um
não é verdadeira. Outros fatores devem
ser levados em consideração, como
por exemplo, o site do Vasco não está
otimizado para a palavra-chave futebol.
Porém, a afirmação de que os usuários
que usam o Google não encontram
uma associação futebol/vasco tende a
estar correta.
Outro ponto importante a ser obser-
vado é que esse índice não está asso-
ciado a links patrocinados. Caso uma
empresa esteja fazendo ações de ma-
rketing através de links patrocinandos
será necessário filtrar as visitas prove-
nientes dessas campanhas do índice
acima para se ter um resultado puro.
Em seguida as visitas deverão ser adi-
cionadas novamente para se observar
de forma clara como as campanhas
on-line estão influenciando o índice.
Para finalizar, não se deve fazer o cál-
culo desse índice através do número
de impressões de campanhas on-line,
pois esse número está vinculado ao
budget diário, qualidade de anúncio,
etc. e não representa o interesse do
usuário como um todo no Google.
Ações:
Quando o IAM é ruim há três possíveis
ações a serem tomadas que são:
a) Certifique-se que o site está oti-
mizado para a palavra-chave em
questão;
b) Promova essa palavra através de
links patrocinados;
c) No caso dos dois itens acima já te-
rem sido executados com sucesso,
é provavel que seja necessário uma
estratégia de marketing mais abran-
gente com o objetivo de associar
esse produto a essa marca.
Índice de Usuário
Impactado (IUI)
Motivação:
Para sites sem uma página de conver-
são como, por exemplo, o preenchi-
mento de um formulário, é necessário
entender claramente se um usuário foi
ou não impactado por uma determina-
da ação de marketing. Usar simples-
mente o tempo médio de permanência
no site ou o número médio de páginas
visitadas através de uma campanha
na maioria das vezes induz o usuário a
concluir de forma equivocada o suces-
so ou fracasso da mesma. Da mesma
forma que considerar os valores tempo
no site por visita ou número de visuali-
zações de páginas por visita de forma
independente pode levar a conclusões
erradas. Exemplo, um usuário pode
visualizar apenas uma única página na
sua visita, mas passar um longo perío-
do de tempo na mesma. Ou o usuário
pode vizualizar várias páginas em um
106
 ÍNDICE

site em um curto período de tempo. A
motivação para a criação deste índice
é encontrar um balanceamento entre
tempo no site e profundidade da visita.
Objetivo:
Identificar de forma mais precisa o nú-
mero de usuários impactados por uma
campanha.
Metodologia:
Definir junto com o cliente uma relação
tempo x profundidade para a visita do
usuário em um determinado site. Cada
site terá uma relação direfente. Utili-
zando o Google Analytics crie um Seg-
mento Avançado para essa relação.
Aplique esse segmento nos relatórios
de campanhas e divida o número de
usuários desse segmento pelo total de
visitas dessa campanha.
Exemplo:
A Figura 4 define um segmento avan-
çado que irá trazer apenas usuários
dos quais a duração da visita tenha
levado mais do que 60 segundos e
que a mesma tenha tido pelo menos 3
visualizações de páginas.
A Figura 5 exibe a aplicação do seg-
mento definido na Figura 4 no painel
de controle do Google Analytics. Nes-
se exemplo temos 8580 visitas ao site,
das quais 1404 visitas estão asso-
ciadas ao segmento aplicado. Assim,
IUI do site é de 1404/8580 = 0.16.
Quanto maior o IUI, maior o número de
usuários impactado.
Figura 4: Exemplo de Segmento Avançado no Google Analytics
107
 ÍNDICE

Índice de Viralidade (IV)
Motivação:
Atualmente muitas campanhas de
marketing são focadas no efeito viral
da web, ou seja, a capacidade que
uma determinada mensagem tem de
alcançar milhõres de usuários através
da propagação promovida pelo pró-
prio usuário usando os recursos como
emails, blogs, etc. Mensurar esse efei-
to em hotsites/sites é o que motivou a
criação desse índice.
Objetivo:
Definir o percentual de visitas a um site
proveniente de ações virais na Web.
Metodologia:
Certificar que todas as campanhas de
marketing associadas ao site estão
tagueadas. Em seguida, fazer um levan-
tamento com o cliente para obter todos
os sites institucionais, de afiliados ou
relacionados ao site em questão. Criar
dois segmentos avançados no Google
Analytics. O primeiro, definido como
segmento A, eliminará todo o tráfego de
visitas proveniente de campanhas, sites
parceiros e de buscadores. O segundo,
definido como segmento B, eliminará
apenas o tráfego de campanhas. Aplicar
ambas as segmentações no relatório
Sites de Referência. Dividir o número de
visitas contidas no segmento A pelo nú-
mero de visitas contidas no segmento B.
Exemplo:
A Figura 6 exemplifica a criação do
segmento A para excluir tráfego dos
domínios A e B, links patrociandos e
busca natural.
Figura 5: Exemplo de aplicação do Segmento Avançado
108
 ÍNDICE

Figura 6: Exemplo de Segmento Avançado no Google Analytics
109
 ÍNDICE

Supondo-se que o segmento A tra-
ga 1000 visitas e o segmento B traga
5000 visitas, o IV para este exemplo
será de 0.2
Observe que ainda poderá ser adicio-
nado a esse segmento usuários prove-
nientes de email marketing.
Análise:
Uma vez que os usuários influenciados
pelas campanhas de marketing on-
line, sites de afiliados e institucionais
são eliminados pelo segmento A, os
usuários que restaram são aqueles
afetados pelo marketing viral da Web,
ou seja, blogs ou sites que apontam
para o seu site, etc. Como o segmen-
to B elimina usuários provenientes de
campanhas on-line, este índice não é
influenciado por essas visitas. Porém,
as campanhas on-line tendem a ser
um fomentador do efeito viral da Web.
Desta forma, caso o índice de virali-
dade melhore após o lançamento de
uma campanha on-line, pode-se supor
que o índice foi afetado pelas campa-
nhas. Quanto maior o IV, maior o nú-
mero de usuários que visitaram o site
através de ações virais.
Conclusão
Este artigo apresentou cinco índices
que poderão ser utilizados no pro-
cesso de mensuração de resultados
de campanhas on-line de Branding.
Para o autor deste artigo muitos ou-
tros índices poderão ser aplicados em
conjuto com os definidos acima para
uma profunda análise dos dados. Além
disso, os índices acima poderão ser
modificados para refletir melhor a rea-
lidade em uma determinada empresa.
Porém, tendo como objetivo fomentar
a mensuração desse tipo de campa-
nha, tais índices agregam valor a esse
processo. Caso você tenha alguma
crítica ou sugestão em relação aos
índices acima, entre em contato com o
autor através do email
ebook.rodrigo.vale@gmail.com.
110
 ÍNDICE

Prefácio por Eric Peterson
I N O V A Ç Ã O C R I A T I V A
w w w . c o m m a g i c a . c o m . b r
Métricas Brasil
Arizona
IAB Brasil
ApoioProjeto GráficoOrganização
Web Analytics - Uma visão brasileira II
Ruy Carneiro Leonardo Naressi
Autores: Ruy Carneiro, Fabio Figueiredo, Gerson Ribeiro, Douglas Tokuno, André Fatala, Clecia Simões, Juliana Varnum, Marcos Giuntini, Daniella Morier,
Celso Hora, Gustavo Loureiro, André Folli, Leonardo Naressi, Vinicius Tsugi, Miguel Dorneles, Priscila Gonçalves e Rodrigo de Freitas Vale.
Web Analytics - Uma visão brasileira II by Eric Peterson, Ruy Carneiro, Fabio Figueiredo, Gerson Ribeiro,
Douglas Tokuno, Juliana Varnum, Marcos Giuntini, Daniella Morier, Celso Hora, Gustavo Loureiro,
Leonardo Naressi, Miguel Dorneles, Priscila Gonçalves, Rodrigo Vale is licensed under a Creative Commons
Atribuição-Uso Não-Comercial-Vedada a Criação de Obras Derivadas 2.5 Brasil License.

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