O estimado leitor pode ter lido o título deste artigo um pouco distraído. Por esse motivo vou retomá-lo, para não restar dúvida: “Ferramentas de analytics: 5 motivos para NÃO usá-las”. Pode soar estranho vindo de um consultor de analytics mas vou explicar.
Índice
Estamos numa era data driven onde boa parte das decisões é apoiada em dados. Sugerir que um site possa operar sem informações de analytics parece insano. Será mesmo? Será que um site ou loja virtual pode se beneficiar ao não utilizar ferramentas de analytics?
O que são ferramentas de analytics?
Em primeiro lugar, aviso que vou tratar de ferramentas de web analytics mas o ideia também se aplica ao off-line.
Segundo, não estou me referindo apenas ao Google Analytics (a ferramenta de analytics mais utilizada no mundo) e sim todas as ferramentas de web analytics (Adobe Analytics, Yandex, Matomo, Hotjar, cxense, etc.).
Então, o que são ferramentas de analytics?
Ferramentas de analytics são sistemas que tem como objetivo mensurar, coletar, analisar e produzir relatórios de navegação e comportamento dos visitantes no seu site ou aplicação.
Você encontrará definições muito mais completas (e complexas) mas para a sequência deste artigo a definição que apresentei é suficiente.
A maioria das organizações utiliza mais de uma ferramenta de analytics. Juntas, estas ferramentas dão à organização uma visão completa da empresa fornecendo insights e compreensão do negócio. Assim, decisões mais inteligentes podem ser tomadas em relação às operações de negócio, conversões de clientes e muito mais.
Motivos para não usar ferramentas de analytics
Agora você pode estar se perguntando coisas do tipo “como ter dados pode ser ruim?”, “como vou tomar decisões se não tenho dados?” ou, na melhor das hipóteses, “como levar meu negócio ao sucesso sem dados de analytics?”
Veja bem, não estou dizendo que não devemos coletar dados dos visitantes ou que dados são ruins. Ocorre que, em alguns casos, pode ser melhor não utilizar ferramentas de analytics.
Em algumas organizações o uso de ferramentas de analytics pode gerar tanto ruído, por conta dos motivos que vou expor na sequência, que pode ser vantajoso não utilizá-las.
Vejamos então 5 motivos para não usar ferramentas de analytics.
Dados ruins
In God we trust. All others must bring data.
W. Edwards Deming
A frase acima (muita utilizada por agências e consultores) seria mais adequada desta forma:
In God we trust. All others must bring good data.
Na maioria das minhas auditorias de Google Analytics (avulsas ou auditoria inicial da consultoria de analytics) me deparo com problemas de configuração, tratamento incorreto e manipulação de dados, etc.
Que tipo de insight ou decisão a diretoria de uma organização fará sendo que seus dados são (apenas) 50% confiáveis?
Se os dados que você recebe das suas ferramentas de analytics são 50% corretos (ou 50% incorretos), sua margem de acerto poderá não ser muito boa. Por que usar ferramentas de analytics para tomar uma decisão que terá a mesma chance de estar correta do que se fosse decidida num cara ou coroa?
Obviamente que esta é uma situação transitória que durante a consultoria é corrigida. Ainda assim, serve de alerta para organizações que possuem suas operações de analytics internalizadas ou que não tiveram o devido assessoramento.
Se sua organização não consegue garantir um nível mínimo de confiabilidade nos dados é preferível poupar recursos com esta operação.
Solucionando o problema de dados ruins
Realize auditorias periódicas em todas as suas ferramentas de analytics ou contrate uma consultoria para tal. Se você possui uma equipe interna para análise de dados, certifique-se que são devidamente capacitados para identificar se os dados disponíveis são bons ou ruins. 80% de confiabilidade é um bom ponto de partida.
Leia também: Mini auditoria de Google Analytics
Decisões baseadas em achismos
Ok. Você e sua equipe fizeram um excelente trabalho e seus dados possuem um nível adequado de confiabilidade. Ao serem apresentados para os decisores, são simplesmente ignorados ou “perdem” para uma apresentação (mais bonita) feita em Power Point e com maior poder de convencimento (estético).
Fuja! Se suas análises são confiáveis mas nunca aproveitadas nas decisões estratégicas da organização, repense sua atuação.
Conheço empresas que possuem equipes completas de analytics/BI que sempre perderam para uma apresentação colorida com gráficos 3D de alguém do comercial.
Se o achismo é o mecanismo para tomada de decisão na sua empresa, por que desperdiçar recursos (tempo e dinheiro) com ferramentas e análise de dados?
Combatendo decisões baseadas em achismos
Faça uma apresentação mais colorida e com mais elementos 3D e animações que o departamento comercial.
Nãããããooooo!!! Brincadeira, não entre nessa guerra. O pessoal do comercial geralmente têm tempo de sobra para fazer apresentações mais rebuscadas.
Falando sério. Crie uma conexão com a direção, apresente a metodologia, mostre os resultados de forma que causa e efeito estejam claros e tangíveis. Foque nos resultados e mantenha registro das informações relevantes.
Privacidade do usuário
As organizações que já estão de acordo com a GDPR (e no Brasil em breve com a LGPD) sabem como é trabalhoso fazer a implementação, coleta e tratamento de dados de forma correta.
Sou favorável à coleta, tratamento e análise de dados, se feitos da forma correta. Se o usuário disser que não quer ser rastreado não o rastreie. Não utilize hacks ou o que quer que seja para coletar dados de navegação sem consentimento. É imoral e antiético.
Imagine o seguinte cenário: 25% dos usuários do seu site utilizam bloqueadores de anúncios (adblockers) ou navegadores que podem bloquear qualquer tipo de rastreamento. Outros 50% não concordam com sua política de cookies e não autorizam o rastreamento. Você terá dados de menos da metade dos seus visitantes. Você ainda pode tomar decisões com base nestes dados mas a amostragem terá de ter alta qualidade para subsidiar decisões acertadas.
Já que mencionei vou falar um pouco sobre sampling de dados. Sampling de dados nada mais é que uma amostragem dos dados. O Google Analytics é rei neste quesito (principalmente na versão free). Não que outras ferramentas não façam mas o GA é o mais conhecido e para sites com grande tráfego o sampling pode ser relevante (e incômodo).
Ou seja, se para cumprir requisitos de privacidade você deve abrir mão de uma quantidade significativa de dados (quantitativos e qualitativos) talvez faça sentido você não coletá-los pra início de conversa.
Usando analytics e mantendo a privacidade do usuário
Seja transparente e ofereça a opção para o seu visitante aceitar ou não o rastreamento. Não capture dados pessoais ou sensíveis que possam de alguma forma identificar o visitante e não compartilhe dados com terceiros.
Se uma amostra dos dados é suficiente, trabalhe de forma inteligente. Se você possui um paywall e entender o comportamento dos assinantes é suficiente para as decisões de negócio, por que capturar informações de todos os usuários (assinantes e não assinantes)?
Performance do site
Já fiz auditorias em sites que disparavam múltiplas tags de Google Analytics, pixel do Facebook, pixel do LinkedIn, cxense/Piano, Yandex, Hotjar, Crazyegg, etc. Por mais otimizada que esteja a implementação destas tags ainda assim haverá impacto no carregamento da página e estaremos afetando e experiência do visitante.
Se você não está usando o analytics do Facebook e nem criando públicos segmentados, por que ter um pixel do Facebook no seu site? Por que utilizar Hotjar e Crazyegg ao mesmo tempo se a única funcionalidade das ferramentas que você está utilizando talvez possa ser obtida pelo Google Analytics?
Há casos em que a baixa performance das implementações de analytics pode dobrar o tempo de carregamento da página. Se você possui um e-commerce, cada segundo importa. Me arrisco a dizer que algumas lojas virtuais poderiam aumentar em 20-30% sua receita se não utilizassem ferramentas de analytics.
Como isso aconteceria? Oferecendo uma melhor experiência ao usuário, oferecendo privacidade e segurança, analisando melhor as vendas realizadas.
Resolvendo o problema de performance
Evite carregar ferramentas de analytics que não contribuirão com dados relevantes para o seu negócio. Utilize as configurações essenciais e de forma otimizada.
Procure carregar as tags das ferramentas de analytics através de um gerenciador de tags como o Google Tag Manager, Adobe Dynamic Tag Management ou o Tealium.
Leia também: Como instalar o Google Analytics usando o Google Tag Manager
Falta de entendimento da ferramenta de analytics
Muitas organizações investem grandes quantias em ferramentas de analytics. Entretanto, uma boa parte não dispõe de profissionais capazes de utilizar estas ferramentas e prover insights para uma boa tomada de decisão.
É comum empresas olharem para métricas irrelevantes ao negócio ou de forma equivocada.
Leia também: Métricas de Marketing Digital: quais são importantes?
O próprio Google Analytics é uma caixinha de surpresas para quem não o domina. Conceitos como dimensões e métricas, usuários, sessões e bounce rate são muitas vezes mal interpretados.
E se entrarmos em tópicos mais avançados como modelos de atribuição, conversões assistidas ou modelos de mensuração o negócio fica ainda mais complicado.
Ferramentas de analytics não devem servir apenas para gerar relatórios e alimentar dashboards.
Ferramentas de analytics devem responder à perguntas de negócio.
Leia também: 10 ferramentas de SEO que todo site deveria usar
Entendendo as ferramentas de analytics
Invista não só em ferramentas mas também na formação da equipe. Contrate profissionais (internos ou terceirizados) que possam extrair informações relevantes para a organização.
Ferramentas gratuitas de analytics, como o próprio GA, podem ser usadas e gerar insights para todos os tipos e tamanhos de organização. Invista na correta configuração destas ferramentas e extraia o máximo antes de contratar ferramentas com custo elevado.
Concluindo
Ferramentas de analytics podem contribuir para o sucesso ou fracasso de uma organização.
Aquelas que não conseguem bons dados, tomam decisões com base em opiniões, não respeitam a privacidade do usuário, apresentam problemas de performance ou não compreendem o funcionamento e dados gerados podem considerar deixar de usá-las.
Se não for usar os dados para melhorar sua organização, poupe tempo e dinheiro.
Já as que apresentam algum desses problemas mas querem que os dados tragam insights devem considerar a correção destes aspectos.
Se você está experimentando algum destes problemas na sua organização e quer conversar a respeito, fique à vontade para entrar em contato ou saiba mais sobre minha consultoria de analytics.