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Os 4 erros mais comuns em Web Analytics

Em nosso eBook Web Analytics na Prática trouxemos dicas para sua empresa criar um processo de análise de marketing que seja realmente efetivo e capaz de melhorar o desempenho das suas principais ações.

Nesse post vamos focar em um trecho do eBook que apresenta exatamente o contrário: as principais armadilhas para quem está começando a medir resultado e analisar melhorias.

Focar em métricas de vaidade

Muita gente se impressiona com alguns números comuns na Internet: número de pageviews, impressões no Twitter, número de ”curtidas” no Facebook, visualizações no Youtube, etc.

Esse tipo de métrica costuma fazer muito bem para o ego. O responsável de Marketing ganha crédito e admiração na empresa e tudo parece perfeito. Falta, no entanto, um ponto essencial: quanto isso contribui para as vendas? Afinal, vender é a única atividade que traz dinheiro para dentro da empresa, todo o resto é despesa.

As métricas de vaidade não dizem nada porque, além de não indicarem como o Marketing Digital efetivamente contribui para a geração de oportunidades de negócio, também não mostram como a empresa deve otimizar suas ações.

60.000 pageviews não dizem se o site foi visto por 100 ou 60.000 pessoas, dois casos bem diferentes que demandariam tipos de melhoria diferentes (aumentar o alcance vs. tornar o conteúdo mais engajador, por exemplo). Mais importante do que isso, o número não diz quantas dessas pessoas se tornaram Leads ou Clientes, que são resultados reais para a empresa.

Da mesma forma, uma base grande de seguidores no Twitter não quer dizer que todas essas pessoas de fato leiam e acessem o conteúdo que sua empresa publica.  Menos ainda que elas se tornam clientes depois disso.

Claro que no geral é bom ter uma grande audiência, mas é preciso cuidado.  O objetivo da sua empresa não é falar para um grande número de pessoas e sim vender e ter clientes. Se suas ações não estiverem levando a esse caminho, de nada servem.

Tomar decisões precipitadas em função de métricas incompletas

Sim, a ideia de um bom sistema de métricas é permitir que sua empresa tome decisões em cima disso e consiga melhorias de desempenho.

O único problema é que nem sempre as métricas são o que parecem ser e podem se tornar uma grande armadilha se sua empresa tomar decisões precipitadas.

Um exemplo onde isso fica claro é ser rígido demais e só considerar como importante as fontes de tráfego que geram boa conversão por visita.

Se, por exemplo, um potencial cliente descobre a empresa pelo Twitter e, depois de várias visitas em dias diferentes, faz a conversão a partir de um acesso direto (digitando o endereço no navegador), não seria 100% correto  contabilizar essa conversão no “balde” do tráfego direto.

Nesse caso, o número de visitas também é importante, já que muitas vezes a conversão de um Lead só vem depois de várias visitas no site.

Focar em otimização antes da hora

Otimização de uma forma geral, seja em Adwords, SEO, Landing Pages, títulos de posts, Call-to-action, etc., só trazem resultado quando há um volume significativo para aquele determinado item.

Por exemplo, de que adianta gastar 10h para otimizar uma Landing Page que possui apenas 50 acessos mensais? Se a taxa de conversão é 6% e você conseguir passar para 12% (o que não é fácil…), o número de Leads gerados por aquela página passaria de 3 para 6 Leads mensais. Certamente não compensaria o investimento feito.

Portanto, foque primeiro em aumentar o volume dos canais para depois pensar nas otimizações.

Não agir em cima das métricas

Apesar de pregarmos o cuidado antes de tomar decisões, de nada adianta medir tudo isso se sua empresa não for agir.

Se as suas palavras chave não estão bem posicionadas no Google, é preciso agir nas otimizações e produção de conteúdo. Se seu perfil no Twitter não está crescendo e atraindo seus clientes, é preciso alterar sua política de uso.

O processo de análise e medição dos esforços de Marketing Digital é trabalhoso. Não vale a pena fazê-lo se sua empresa não estiver disposta a trabalhar nas correções e oportunidades.

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