Boletos representam cerca de 15% das vendas do ecommerce. Desses 15%, cerca de metade não são pagos. Você vai deixar esse processo poluir seu dado de receita no Google Analytics? Melhor não, né?

A dica aqui é migrar para o Comércio Eletrônico Avançado (Enhanced Ecommerce), que tem a função Refund. Você pode integrar sua API com a do Analytics e dar um prazo, depois de alguns dias, se o boleto não for pago, enviar um hit de refund para o Analytics.

Mas, só isso, não resolverá. Você precisará criar uma métrica calculada, onde você subtrai da receita geral a receita estornada. Você pode chamar essa métrica de Receita Ajustada e, com isso em mãos, ter uma análise mais próxima daquilo que chega na conta bancária do seu negócio.

Primeiramente, você precisa ter o Google Tag Manager instalado no seu site. Atualmente, ele possui dois trechos de código, o script e o noscript. O script deve ir logo após a abertura da tag e o noscript na abertura da tag , ambos em todas as páginas do seu site.

Agora que você já tem instalado o GTM, você precisa fazer uma pequena configuração antes de começarmos a implementação sugerida nesse post. Abra sua conta e container, entre na seção variáveis e clique no botão configurar. Na seção cliques, procure por click element e ative-o.

Agora vá na seção acionadores, crie um novo. Escolha o tipo clique – todos os elementos. Filtre apenas alguns cliques, onde click element corresponde ao seletor de CSS que iremos procurar da seguinte mandeira:

Clique no botão que deseja criar um evento para monitorar. Clique com o botão direito do mouse e clique em inspecionar. Clique novamente com o botão direito, dessa vez, sobre o elemento de HTML que foi inspecionado. Clique em copiar seletor.

Aí já pode colocar lá no campo que falamos acima, na criação do acionador.

Salve seu acionador e agora é só criar uma tag de evento de Universal Analytics para ele.

Esse ano vai ser o “ano do mobile”. Já virou até piada. Mas, fora isso, verdade é que cada vez mais o tráfego está pendendo pro lado do mobile mas os sites não estão acompanhando as adaptações necessárias para fazer da navegação nesses dispositivos o mais agradável possível para os usuários.

Uma boa ideia é você pegar sua taxa de conversão da meta mais importante para o seu site e cruzar com a dimensão categoria de dispositivo, use para isso os relatórios customizados do Google Analytics.

Comparando as taxas de desktop e mobile você pode ter uma ideia do buraco entre a experiência oferecida por ambas versões do seu site. Pode ser que seu site precise de uma experiência melhorada nesses dispositivos ou, pode ser ainda, que não faz sentido concluir aquela conversão nesse tipo de dispositivo. Nesse caso, você deve criar mecanismos para trazer a pessoa de volta na versão desktop, uma boa ideia são os botões de login social, para compartilhamento do email de forma facilitada, ou seja, sem necessidade de digitação (o que pode ser um obstáculo de conversão).

Depois, com o email em mãos, você pode maximizar a conversão na versão desktop.

Você já deve saber que é possível registrar vendas no Google Analytics. Você pode registrar coisas como a quantidade e o valor delas, qual produto foi vendido, o id dele e da venda etc. Mas você sabia que já existe uma evolução disso?

Essa evolução se chama Comércio Eletrônico Avançado (Enhanced Ecommerce) e vai um pouco além do Comércio Eletrônico Tradicional. Com ele você pode registrar coisas como: quando um produto é visto dentro da sua loja, quando ele é clicado, quando o usuário vê detalhes dele, quando ele é adicionado ao carrinho, o início do processo de compra, a finalização e até mesmo o estorno do produto.

São poucas lojas virtuais que se aproveitam dessa nova função e ela pode dar valiosos insights, como por exemplo: se um produto está com muito destaque mas não deveria, pois está tendo pouca evolução em vendas, enquanto outro fora de destaque deveria ser melhor promovido.

Uma função que eu gosto muito do Enhanced Ecommerce é a do estorno. Se ela for bem configurada, ela faz a receita do Analytics ficar bem mais real, pois exclui compras que nunca foram pagas na realidade. Por exemplo, se você usa boleto, pode querer que a venda já registre essa receita na hora da venda (e não só quando ele for pago). Mas, sabemos, em média metade deles não são pagos, então, você pode configurar para que, depois de certo tempo, eles sejam “estornados”. Vamos falar com mais detalhes sobre isso em uma dica específica.

O ponto é: aproveite as funções disponíveis, elas foram criadas para resolver a dor de muitas lojas virtuais que utilizam o Google Analytics.

Dessa vez, vamos mudar um pouco, invés de uma dica vamos chamar de desafio. Desafio do alerta. Trabalhando diariamente com várias contas de Analytics, a coisa mais rara de se ver é um alerta configurado e isso é ruim. Então, o desafio é simples, configurar pelo menos um alerta.

Assim que você sair dessa dica, você vai pegar a meta mais importante do seu site, seja uma venda ou um lead (ou outra coisa) e configurar um alerta. Uma forma que eu gosto bastante de fazer é um alerta em caso de diminuição de mais de 20% em relação ao mesmo dia da semana anterior. Ou seja, se você vender 20% menos que a terça-feira passada, por exemplo, vai receber um aviso por email ou SMS.

Essa é uma forma de você automatizar a análise, assim você não precisa ficar olhando toda hora, mas, quando o alerta chegar, trate de ir até o Analytics e cavar fundo para entender o que está acontecendo. É muito comum acontecer em feriados, por motivos óbvios. Mas cuidado, se os alertas começarem a ficar crescentes, você precisa se preocupar.

Outra observação: se a quantidade de conversões no seu site é baixa, talvez essa dica não seja muito útil, você pode tentar focar apenas em tráfego, por exemplo. E também, talvez os 20% possam ser substituídos por outro valor, se houver muita flutuação, você sabe melhor que ninguém o que é mais adequado. Achou o problema? Parta para a ação.

Você já deve ter ouvido falar em filtrar o tráfego interno, ou seja, remover do Analytics os acessos de todos as pessoas que trabalham na sua empresa, pois eles provavelmente estão poluindo e distorcendo suas métricas. Se você ouviu falar nisso, você também ouviu falar nos filtros por IP, muito comum quando falamos desse assunto.

O problema é que, cada vez menos, você encontra empresas com IPs fixos. Além disso, geralmente esse filtro é criado sem nem ao menos uma checagem mais adequada, podendo filtrar inclusive, tráfego de pessoas externas.

A ideia dessa dica é apresentar um método diferente para fazer esse filtro. Vamos supor que o endereço do seu site seja seudominio.com.br. O que nós vamos fazer é criar um parâmetro na URL para identificar o tráfego interno, vamos supor também que ele seja “?interno=1”. Então, agora, você pode programar um email recorrente pedindo para os seus funcionários acessarem a seguinte URL: seudominio.com.br?interno=1.

Ao acessar essa URL, um cookie será criado e mantido salvo no navegador dessa pessoa. Esse cookie, que pode durar 2 anos, será o responsável por diferenciar o tráfego interno do externo. Crie também uma dimensão personalizada. Agora, toda vez que essa pessoa acessar, mesmo sem usar o parâmetro, estará salvo que ela é um colaborador interno.

Crie também um filtro para excluir esse tráfego da vista master. Lembre-se, já falamos aqui em manter uma vista raw, ou seja, sem filtros, assim você pode estudar o tráfego interno para ver, inclusive, se esse método tá gerando tráfego ou se pouquíssimas pessoas tem aderido a ideia do email que comentei lá em cima. Feito isso, você terá números mais reais, e aqueles testes de conversão que você sempre faz vão parar de poluir seus relatórios.

Quase todo site tem um link externo, mas até que ponto ele ajuda no objetivo do seu site ou dispersa o usuário do seu objetivo? Crie eventos para monitorar links que levam para locais externos ao seu site. Assim que você tiver os eventos implementados você pode, por exemplo, criar um segmento avançado de quem clicou e quem não clicou nos links externos. Compare métricas como: taxa de conversão, receita (se for um ecommerce, obviamente), visualizações de página por sessão (para publishers). Assim, você consegue entender se eles estão sendo benéficos ou maléficos ao seu objetivo como um todo. Não esqueça de identificar o link, você pode descobrir que alguns são bons enquanto outros nem tanto.

A rolagem é um comportamento bem comum em qualquer interface e monitorar ela nos ajuda a entender se o usuário está consumindo conteúdo ou ao menos se interessando nele depois que vê a primeira dobra de uma página.

Com uma configuração avançada, nós conseguimos medir o quanto o usuário está rolando em nossa página. Podemos definir marcas como por exemplo: começou a rolar, rolou 25% da página e assim por diante até o final dela.

Com esse dado em mãos, você pode cruzar com outros segmentos disponíveis no seu Analytics, por exemplo, um segmento avançado de quem converteu comparando com outro de quem não converteu e assim entender até onde um usuário que converte precisa chegar na página em relação a um que não converte.

Qual é sua taxa de conversão? Muitos diriam, divida o número de conversão pelo número de visitas no seu site. Vamos supor que você tenha 20 conversões em 100 visitas. Sua taxa de conversão é de 20%, correto? Errado.

Geralmente, fazemos esse cálculo para planejamentos de Marketing Digital, o problema é: como você pode garantir que esse número se manterá inalterado se, por exemplo, invés de 100, tivéssemos 1.000 visitas no site?

A primeira coisa que precisamos entender é que: quanto mais dados coletamos, menos a taxa irá variar e mais correta estará. Se quiser pesquisar, esse fenômeno se chama regressão à média. Então, se você quer ir por um caminho simples, que não é o ideal mas pode quebrar o galho, siga essa dica: aguarde ter pelo menos 100 conversões para calcular sua taxa. Mas se você quer ir além na precisão, não pare de ler.

Exporte uma planilha com: data, visitas e conversões. Escolha um período considerável. A seguir, crie mais duas colunas de visitas e conversões acumuladas. Nessa parte você vai somar cumulativamente as visitas e conversões de cada dia, sempre somando a quantidade do dia à quantidade do saldo anterior. Agora, crie uma coluna para a taxa de conversão acumulada (divida o número de conversões acumuladas pelo número de visitas acumuladas). Mais uma coluna, dessa vez é a variação da taxa de conversão acumulada. Divida a atual pela anterior e subtraia um. Essa é a variação da taxa de conversão. Perceba que essa variação vai sendo cada vez menor, até um ponto que, você não encontra variações acima de 5% (positivo ou negativo). Aí sim, atingiremos um número mais estável pra usar em outros cálculos.

Repita esse processo com visitas e conversões só de uma mídia ou só de uma variação em um teste A/B ou qualquer outro cruzamento que achar útil para achar uma taxa de conversão mais real.

Formulários. Formulários por toda parte. Formulários são a porta de entrada para os dados mais importantes do seu site: os dados do seu futuro cliente. Logo, formulários não podem ser ignorados. Imagine que há um erro em um campo, não um erro gritante, mas um erro considerável que come parte das suas conversões, digamos, uns 30%.

Agora, justamente por não ser gritante, ele fica lá, como uma doença crônica assintomática, causando um estrago imperceptível. Depois de alguns meses, você descobre. Legal, né? #sqn.

Então, por que isso ainda acontece (com negócios de todos os tamanhos). Justamente por não aproveitar essas maravilhas do Analytics chamadas eventos.

Você pode disparar um evento quando o usuário começar a preencher o formulário, quando ele terminar de preencher um campo com sucesso, quando um campo apresentar erro, quando o envio do formulário for barrado por um dado incorreto ou ausente e quando o formulário é enviado com sucesso.

Você pode fazer um gráfico de drop-off dos campos. Por exemplo: quais campos geram maior desistência de preenchimento do formulário? Eles são realmente essenciais? E como falamos acima: será que não é um erro? Tudo isso entra no seu radar quando você configura os eventos de comportamento no formulário.