Precisão na análise digital: o que os profissionais de marketing precisam saber

Há um equívoco de que os relatórios de análise digital são imprecisos. Na realidade, eles são altamente precisos à sua maneira, mas não precisos. O problema está nos usuários que não sabem o que os dados analíticos significam ou como eles são coletados. Para piorar a situação, ferramentas diferentes medem as coisas de maneira diferente, mas as chamam pelo mesmo nome.

Neste artigo, veremos mais de perto as nuances da medição de dados e como vários softwares de análise funcionam.

Olhando para as nuances na medição de dados

As ferramentas de análise digital nunca foram projetadas para funcionar como sistemas de contabilidade ou registros de vendas. Eles foram feitos para coletar e quantificar dados de interação do usuário em insights e relatórios facilmente utilizáveis. Ao longo dos anos, os métodos de coleta de dados dessas ferramentas evoluíram. Por sua vez, a forma como os pontos de dados específicos são medidos também mudou.

Digamos que você mudou sua fita métrica de imperial (medida em polegadas) para métrica (medida em centímetros). O comprimento de uma mesa pode ser relatado como 39,4 em um e 100 no outro. O comprimento da mesa não mudou, mas como você mediu mudou.

Tente alternar entre diferentes ferramentas analíticas. Freqüentemente, você verá que seus números podem ser diferentes, mas as linhas de tendência permanecem semelhantes. Cada ferramenta conta as coisas de maneira ligeiramente diferente; o mesmo problema se aplica frequentemente ao atualizar o software.

A certa altura, os usuários únicos foram contados combinando o número total de endereços IP únicos que acessaram um site em um determinado período. Eventualmente, as organizações começaram a usar firewalls/servidores proxy, exigindo que todos os usuários internos acessassem a Internet com um único endereço IP. A forma como os endereços IP únicos eram contados não mudou, mas a contagem de usuários únicos caiu drasticamente.

A contagem de usuários únicos evoluiu para o uso de uma combinação de endereço IP, sistema operacional e navegador (tipo e versão) e, em seguida, a adição de um cookie persistente para estimar melhor os usuários únicos. Mais uma vez, não importa como você conta usuários únicos, se o usuário limpou seus cookies e cache ou trocou de computador (escritório x casa x telefone), nenhuma ferramenta de análise fornecerá um número exato. Hoje em dia, as ferramentas levam em consideração outros fatores ao contar usuários únicos.

Vá mais fundo: Análise de dados: o passado e as limitações de sua pilha

Como pensar em seus dados analíticos

Seu software de análise é imperfeito devido a muitos fatores fora de seu controle. Os usuários podem estar bloqueando cookies ou outros métodos de rastreamento. Os blips da Internet podem impedir que os dados cheguem ao servidor de coleta de dados. A melhor maneira de pensar em seus dados analíticos é visualizá-los como uma pesquisa de atividade do usuário.

Todo mundo está familiarizado com as pesquisas em épocas de eleição. Uma pesquisa típica para eleições presidenciais dos EUA pesquisa aproximadamente 10.000 pessoas (ou menos) de mais de 150 milhões de eleitores elegíveis (0,006% dos eleitores). É por isso que, quando as emissoras de notícias relatam os resultados da pesquisa, você ouve algo como “Estes dados são precisos dentro de 4 pontos percentuais, 4 em 5 vezes”. Isso equivale a estar fora de mais de 4 pontos percentuais 20% do tempo.

Quando se trata de suas ferramentas de análise digital, a maioria dos profissionais de análise estima que a perda de dados não seja superior a 10% e provavelmente em torno de 5%. Como isso se traduz em precisão de dados?

Se seu site recebeu 10.000 sessões em um período de relatório, mas por vários motivos, você só conseguiu capturar dados de 9.000 sessões, seus dados seriam precisos dentro de uma margem de erro inferior a 1%, 99 vezes 100.

Em outras palavras, 99 vezes em 100, seus dados são precisos e 1 em 100 vezes, estão errados em mais de 1%. Simplificando, seus dados são precisos, mas não são perfeitos (precisos) e não correspondem aos seus registros de vendas.

Esses dados são mais do que precisos o suficiente para determinar quais esforços de marketing – SEO, anúncios pagos, postagens patrocinadas, marketing de mídia social, marketing por e-mail etc. – estão funcionando e até mesmo quais direcionam o tráfego versus impulsionam as vendas.

Vá mais fundo: não aplique pensamentos positivos aos seus dados

Análise em ação

Embora os dados analíticos possam ser precisos, mesmo uma pequena porcentagem de precisão pode questionar sua análise. Isso é especialmente verdadeiro quando a diferença entre duas fontes de dados muda.

A chave é monitorar os dados e, sempre que possível, compará-los. Se houver uma mudança repentina na precisão, você precisa investigar. Por exemplo, seu site foi alterado recentemente? Essa alteração foi marcada corretamente para capturar os dados?

Certa vez, um cliente adicionou um pop-up à sua conta da Shopify depois que um pedido foi feito, mas antes que a página de agradecimento fosse gerada. Sua ferramenta de análise registra as vendas apenas quando o usuário recebe a página de agradecimento.

Com o pop-up instalado, o pedido ainda foi concluído, mas muitos usuários não clicaram na mensagem. Como resultado, uma grande porcentagem das vendas de repente não estava sendo capturada, pois nenhuma página de agradecimento foi gerada. Não haveria problema se o pop-up aparecesse após a página de agradecimento.

Abaixo está um exemplo de monitoramento de vendas e pedidos entre Shopify e Google Analytics 4 (GA4). Podemos ver quantos dados estão sendo perdidos devido a vários fatores. Usando a análise da Shopify como um registro de vendas reais e comparando-a com os dados coletados via GA4, vemos o seguinte:

As variações diárias na receita total e nos pedidos variaram de praticamente 0% a quase 13%. No geral, nesses 24 dias, o GA4 registrou 5,6% menos receita e 5,7% menos pedidos. Esses dados são precisos, principalmente quando aplicados a esforços de marketing para ver o que levou o usuário ao site para fazer as compras.

Esta empresa deve usar o GA4 para relatar as vendas? 100% não! É para isso que serve o software de contabilidade.

Se sua organização exige dados ainda mais precisos, existem métodos para enviar dados diretamente para a maioria das ferramentas de análise (lado do servidor). Isso evita problemas com navegadores e cookies do usuário.

Embora os dados de vendas possam ser mais precisos, outros aspectos de medição suave da interação do usuário podem cair (por exemplo, rastreamento de rolagem). Este é um método complexo e demorado para implementar para a maioria das organizações.

Você deve se perguntar: “esse esforço extra é necessário apenas para capturar outros 2-5% da receita de vendas em meus relatórios analíticos?”

Entendendo seus dados analíticos

Todos precisam ter fé em seus dados analíticos. A chave é garantir que seu software de análise esteja instalado e configurado corretamente. Entenda que ele não pode capturar tudo.

Seu software de análise simplesmente faz uma pesquisa com um tamanho de amostra de mais de 90%. Isso torna os resultados altamente precisos (no alvo), se não 100% precisos (números reais).