Métricas de marketing: métricas parceiras

Que métricas de marketing devemos acompanhar? O que precisamos saber e como podemos melhorar? Essas dúvidas são comuns nas organizações e vão do nível operacional ao estratégico. Todos estão sem tempo para analisar muitas métricas ou dashboards complexos.

É importante saber se uma métrica de marketing oferece resultados ou não. Se o seu acompanhamento é relevante para o negócio. A taxa de conversão é um bom indicador a ser observado pelos executivos. Para um redator, pode ser a taxa de rejeição. Ou quem sabe para o comercial o CPM (ou CPA ou CPC).

Leia também: Métricas de Marketing Digital: quais são importantes?

Sejamos francos: quem tem tempo para analisar tantas métricas? Até nós consultores temos as nossas preferidas as quais recorremos diariamente.

O problema é que olhar para métricas de marketing de forma isolada pode ser perigoso. Algumas escondem informações valiosas que podem ser usadas para boas decisões. Outras podem levar à decisões equivocadas, especialmente em médias e grandes empresas onde as responsabilidades e tomada de decisão são fragmentadas.

Mas então, como resolver isso? Como simplificar e informar adequadamente?

Minha sugestão é para que você eleja métricas parceiras para suas principais métricas de marketing. Para cada métrica chave, de cada nível da organização, localize outra métrica dentro do mesmo contexto para fornecer os dados necessários para melhores análises.

Identificando métricas parceiras

Como mencionado anteriormente, é importante observar o contexto. A métrica parceira que você está buscando não pode estar muito distante da métrica de marketing que você já está observando. Ela dependerá do segmento de atuação e também de fatores internos como colaboradores, tamanho da empresa e incentivos para adotar uma ou outra métrica.

Vamos dar uma olhada em alguns casos que o ajudarão a compreender melhor esse método. Abordarei exemplos de métricas de aquisição (o que fazemos para atrair o visitante), comportamento (o que acontece quando o visitante chega ao site) e resultados (estamos lucrando e/ou nossos clientes estão mais satisfeitos).

CTR & Taxa de rejeição

Quando falamos em métricas de aquisição geralmente pensamos em usuários, visitas, pageviews, etc. Uma métrica menosprezada é o CTR (taxa de cliques por impressões).

Observar o CTR é bom pois desencoraja parte das técnicas de PPC que buscam apenas a impressão dos anúncios. Em termos de SEO, mostra se sua estratégia de otimização está focando no público certo. Um bom CTR nas buscas pode mostrar que títulos e descrições dos seus artigos estão falando com seu público alvo.

Perfeito, temos uma métrica chave. Mas e se estivermos atraindo muitos usuários ao nosso site porém sem conversão? Se os usuários estão apenas entrando no site mas não estão fazendo nada? Zero engajamento.

Precisamos olhar para algo mais para entender esse fenômeno. Aqui entra a métrica parceira: taxa de rejeição.

Se olharmos para a taxa de rejeição (bounce rate) juntamente com o CTR teremos um visão mais assertiva. Os envolvidos (marketing e SEO no nosso exemplo) serão avaliados por levarem as pessoas certas através de anúncios e/ou conteúdo de uma página. Sem falsas promessas. Sem desilusão do visitante.

Outras métricas parceiras possíveis: posicionamento médio (na busca orgânica), posicionamento médio dos anúncios.

Leia também: Bounce rate (taxa de rejeição) no Google Analytics

Sessões & Usuários

O sonho de todo site. Ter muitas visitas.

Mas será que ter muitas visitas (sessões) é sempre algo positivo? Essa visão pode estar equivocada. Muitas vezes um volume menor de visitas pode levar a melhores taxas de conversão.

Um visitante (usuário) pode visitar seu site 10 vezes e não conseguir realizar uma compra. Esse volume de visitas é bom?

Imagine o seguinte cenário:

• 10 milhões de sessões e 10 milhões de usuários;
• 10 milhões de sessões e 2 milhões de usuários.

No primeiro caso temos uma sessão por usuário. Como o negócio se manterá com essa taxa? Que nível de engajamento estamos promovendo?

Já no segundo temos 5 visitas por usuário. Uma diferença considerável! Podemos avaliar padrões de retorno? O que o retornante está consumindo?

Veja como essas métricas de marketing andam juntas.

Outras métricas parceiras possíveis: sessões por usuário, páginas por sessão.

Leia também: O que são sessões no Google Analytics?

Duração da sessão & Páginas por sessão

Duração da sessão… possivelmente uma das piores métricas de marketing digital para se acompanhar. Se você sabe como o Google Analytics calcula essa métrica entende o que estou dizendo. Resumindo: o tempo na última página de uma visita não é registrado.

Digamos que um visitante acesse uma única página (um bounce), o tempo de duração da sessão será igual a zero. Mesmo que ele tenha ficado 15 minutos lendo algum conteúdo ainda assim não terá o tempo da sessão registrado (salvo com customizações no tracking).

Muitas empresas colocam em seus mídia kits a duração média da sessão como algo “vendável” para patrocinadores/anunciantes. Sério?! Que valor é vendido para o parceiro ao dizer que um visitante ficou em média 1 minuto, 2 minutos ou 5 minutos no site?

Você pode ter uma landing page muito bem desenhada, com um formulário super otimizado e com 20% de conversão onde o visitante faz tudo que ele quer em 30 segundos. Por outro lado, você pode ter uma página mal desenhada, que só para ler e entender o conteúdo o visitante demora 2 minutos e a taxa de conversão é de 2%.

Captou? O que traz mais valor? Um jornada curta e otimizada ou longa e tortuosa?

Ok, que métrica podemos usar para dar mais contexto à duração da sessão? Quando você olha o relatório de duração da sessão, que outras métricas próximas aparecem?

Que tal usarmos páginas por sessão? Podemos usar outro indicador se preferir. Importante é dar contexto à análise.

Muito tempo no site é bom? Pouco tempo é bom? Sua jornada está estruturada de acordo com o que você observa unindo essas métricas?

Outras métricas parceiras possíveis: tente utilizar o valor médio das páginas, pode ser esclarecedor em alguns casos (especialmente se os valores das conversões estiverem devidamente implementados no Google Analytics).

Taxa de conversão & Ticket médio

Quem não gosta de olhar para a taxa de conversão? Ela é a queridinha da maioria dos analistas (e tem razão para ser) mas em muitos casos é mal interpretada.

Um conversão pode ser muita coisa, dependendo do seu segmento de atuação. Pode ser um lead captado através de um formulário, uma venda on-line ou off-line, etc. Importante é que ela representa dinheiro, direta ou indiretamente.

Contudo, olhar apenas para taxa de conversão pode levar à interpretações equivocadas.

Um profissional de marketing pode ser induzido a concentrar seus esforços para obter conversões simples, de baixo valor para o negócio. A taxa de conversão será maior porém o retorno financeiro não.

Ou ainda, a equipe pode adotar ações de clusterização como produção de conteúdo para um nicho específico. Por haver a segmentação é esperado que tenha menos visitantes mas o volume de conversões se mantenha, fazendo parecer que a taxa de conversão melhorou. Isso pode não ser uma estratégia sustentável a longo prazo.

Leia também: Ferramentas de analytics: 5 motivos para não usá-las

Adotando uma métrica parceira como o ticket médio pode melhorar nossa análise.

Imagine:

1. Antes: taxa de conversão de 1% e ticket médio de R$ 200,00. Depois: taxa de conversão de 1% e ticket médio de R$ 100,00;
2. Antes: taxa de conversão de 1% e ticket médio de R$ 200,00. Depois: taxa de conversão de 1% e ticket médio de R$ 300,00.

No primeiro cenário possivelmente alguém levará um “puxão de orelhas”. Já no segundo cenário possivelmente teremos alguém promovido. Perceba que nos dois casos, se olharmos apenas para a taxa de conversão, não temos como diferenciar um cenário bom de um ruim.

Outras métricas parceiras possíveis: taxa de abandono.

Taxa de conversão & Conversão de tarefas

Esse pareamento é um pouco mais complicado. Muitas vezes a empresa não dispõe dos recursos necessários para acompanhamento de métricas de marketing qualitativas mais aprofundadas.

Como consultor de analytics, confesso que em muitos casos me deparo com tanto para otimizar que acabo não dando a devida atenção para a taxa de conversão de tarefas.

Parear taxa de conversão com conversão de tarefas nos ajuda a ter uma visão da conversão sob os dois pontos de vista: da empresa e do cliente.

A taxa de conversão serve para a empresa. Informa o percentual de usuários que comprou algo no seu site, por exemplo.

A conversão de tarefas serve ao cliente. Informa como todos os usuários se comportaram na jornada.

Se tivermos uma taxa de conversão de 1% mas uma taxa de conversão de tarefas de 10% isso é catastrófico. Como apenas 10% dos usuários completou sua tarefas?

Uma tarefa pode ser completar um formulário ou o processo de checkout numa loja virtual (ou o funil de vendas se desejar). Quantas vezes nos deparamos com funis que mostram tanto com tão pouca informação.

Outras métricas parceiras possíveis: custo por aquisição.

Receita & Lucro

Wow! Money, money, money, money!

Chegamos ao ponto chave. Que executivo não quer olhar para essas métricas?

Infelizmente nenhuma ferramenta de analytics ajudará com uma mensuração adequada da lucratividade da empresa. Talvez você consiga algumas informações com o departamento financeiro ou contábil mas dificilmente em nível fragmentado que possa enviar para a ferramenta de análise.

Receita é o objetivo de todo negócio. Contudo, muitas empresas possuem receita elevada e ainda assim vão à falência. Essa é clássica: venda seus produtos com margem insuficiente para cobrir custos e despesas e você conseguirá quebrar sua empresa.

Fica evidente que precisamos de uma métrica de marketing parceira para receita. Quem melhor que lucro?

Suas análises agora mostram não apenas quanto a empresa vendeu mas se vendeu os produtos certos. Uma receita de R$ 50 milhões resultaram num lucro de R$ 20 milhões. Você pode apresentar uma análise ainda mais granular informando que o departamento de moda masculina trouxe uma receita de R$ 20 milhões mas um lucro de R$ 2 milhões. Enquanto isso seu departamento de moda infantil trouxe uma receita de R$ 10 milhões mas um lucro de R$ 4 milhões.

Outras métricas parceiras possíveis: LTV (Lifetime Value), especialmente válida para análises e projeções de longo prazo.

Visualizações de vídeo & Inscritos no canal

Quem nunca mediu a importância de um canal pelo volume de visualizações (views) que ele ou seus vídeos tiveram?

Sob alguns aspectos, como publicidade, pode ser que olhar para views seja interessante. Mas lembre-se, seu canal no YouTube não te pertence, ele é um espaço alugado.

O que você tem feito para crescer sua base de assinantes? Seu vídeo ou live teve 3 milhões de visualizações, quantos inscritos você conseguiu?

Se você não consegue fazer com que sua base de inscritos cresça, você está criando relações de longo prazo ou apenas conseguindo visibilidade momentânea?

Outras métricas parceiras possíveis: % de visualização (quanto dos vídeos foi assistido), compartilhamentos.

Likes & Compartilhamentos

Muitos analistas, geralmente os menos inexperientes, usam os likes do Facebook para medir o sucesso da marca.

Como diz Avinash Kaushik (evangelista do Google):

… Likes simply represent people walking by us on the street who smiled at us. They meant nothing more

Assim como as visualizações no YouTube, likes não significam nada se você não está interessado em oferecer algo de qualidade para o seu público e criar um relacionamento duradouro.

Mas então, se likes não são interessantes, como tornar essa métrica um pouco mais valiosa?

Olhe para os compartilhamentos, por exemplo. Compartilhamentos significam amplificação de alcance. Quanto maior o alcance das suas publicações maiores as chances de você criar um relacionamento com seu público alvo.

Se alguém se deu ao trabalho de compartilhar, endossar um post seu, significa que há algum grau de afinidade com a sua marca/negócio.

Outras métricas parceiras possíveis: comentários.

Instalações de app & Usuários ativos

Uma métrica para ser acompanhada quando falamos de apps é o número de instalações.

Estima-se que 80-90% dos aplicativos baixados são utilizados apenas uma vez. Neste caso, é importante termos uma métrica para contextualizar melhor se um app está fazendo sucesso ou não.

Uma boa alternativa é dar uma olhada para os usuários ativos nos últimos 30 dias. Você pode olhar para outros períodos (7 ou 14 dias por exemplo) contanto que esteja alinhado com o seu negócio.

Agora não estamos preocupados apenas com quem baixou o app, mas também com quem utilizou. Isso é importante para o seu negócio.

Outras métricas parceiras possíveis: primeira abertura do app, remoções do app.

Conversões & Conversões assistidas

Sempre que olhamos para conversões queremos saber de onde elas estão vindo. Que canais de aquisição estão sendo mais eficientes e entregando melhores resultados.

Um problema crítico é que a maioria das ferramentas (e dos analistas) tendem a reportar apenas as conversões atribuídas ao último clique.

É como se você passasse um mês avaliando a compra de um carro novo. Dia após dia você pesquisa sobre o carro, fala com mecânicos, pede recomendações a amigos, assiste reviews no YouTube até que decide comprá-lo. Sai de casa em direção à concessionária e no caminho ainda ouve uma propaganda no rádio que endossa ainda mais a compra. Você compra o carro e como num passe de mágica todo o crédito pela venda vai para o vendedor que atendeu você na concessionária…

Não faz sentido!!!

Uma métrica diretamente ligada à conversões são as conversões assistidas. As conversões assistidas ajudam a identificar quantas vezes um canal de aquisição participou na jornada do cliente até a conversão, não sendo este o último canal de interação (ou último clique no caso de uma conversão on-line).

Agora você conseguirá analisar de fato qual a contribuição de cada canal no processo de compra do seu cliente. Isso permitirá que você otimize suas campanhas de modo assertivo, gerando melhores resultados.

Como boa parte dos leitores que chegaram até aqui são entusiastas do Google Analytics, recomendo que se aprofundem nos modelos de atribuição do GA.

Concluindo

Neste artigo sugeri a adoção de métricas de marketing parceiras para contextualizar e complementar suas análises com base em suas métricas chave.

Apresentei alguns pares de métricas conforme segue:

• CTR & Taxa de rejeição
• Sessões & Usuários
• Duração da sessão & Páginas por sessão
• Taxa de conversão & Ticket médio
• Taxa de conversão & Conversão de tarefas
• Receita & Lucro
• Visualizações de vídeo & Inscritos no canal
• Likes & Compartilhamentos
• Instalações de app & Usuários ativos
• Conversões & Conversões assistidas

Procure apresentar suas métricas chave em conjunto com métricas parceiras em seus dashboards/relatórios. Elas proporcionarão uma visão mais completa do seu negócio e levarão à melhores decisões.

Você tem alguma combinação de métricas que acha relevante? Entre em contato ou fale comigo nas redes sociais.

Continue lendo: Real time analytics é mesmo tão importante?