analisar resultados loja online
Category: Gestão de Ecommerce, Google Analytics

Como analisar os resultados da sua loja online

Na luta diária que atravessamos enquanto empreendedores, existem alguns tópicos com os quais normalmente não nos sentimos muito confortáveis. A não ser que sejamos naturalmente “amigos dos números”, não gostamos de analisar ao detalhe as ações desenvolvidas. Faz parte da natureza do empreendedor pensar em mais: mais investimento, mais retorno, mais produtos e novidades. Infelizmente, eu também sofro do mesmo e desvio a minha atenção para as atividades que me dão mais prazer, em vez de me focar na análise, que também é importante, e faz parte das minhas tarefas.

Por outro lado, a ansiedade típica de quem lidera um negócio, desvia a atenção para a busca de resultados imediatos, a curto prazo, em vez de analisarmos a longo prazo, com o objetivo de prever (na medida do possível), o que o futuro do nosso negócio nos poderá trazer. Por isso, proponho que façamos um exercício semanal e mensal, de análise e tomada de consciência dos resultados, a qual nos permitirá traçar planos futuros com base na conclusão dos resultados das ações já concretizadas.

Todos os pontos descritos podem encontrar dentro da vossa conta de Google Analytics. São de fácil e rápido acesso; e podem ser configurados nos atalhos ou enviados por email automaticamente para servirem com alertas.

Quais os Países de onde são provenientes as visitas (sessões) e as conversões (compras) na loja online?

Nem todas as campanhas ou ações têm como objetivo a venda/conversão. Para medirmos o interesse dos utilizadores e alcance da nossa marca, podemos começar por medir a qualidade e país/área geográfica das nossas visitas (sessões) e utilizadores. A qualidade medimos ao cruzar o número de visitas com a taxa de rejeição (ou seja, analisamos o número de pessoas que entram no site e sem logo fora, por país e por dispositivo). Também devemos analisar o tempo médio no site e o número de páginas por visita. Por fim, dividir o número de sessões por utilizadores. Aí conseguirão perceber, em média, quantas visitas efetua cada utilizador.

Por exemplo, na imagem abaixo, verificamos que o 2º país com maior número de visitas é a França, no entanto, o tempo médio no site é menos de um minuto, embora a taxa de rejeição não seja elevada em média (cerca de 30%). De seguida, iria analisar as páginas de entrada e de saída de clientes de França e tentaria identificar os motivos que levam à desistência. Mas abaixo também identifico como analiso o desempenho do funil de conversão, por país.

Quais os Países de onde são provenientes as visitas (sessões) e as conversões (compras) na loja online

Qual o número de novos utilizadores e de utilizadores de retorno?

Normalmente, quem compra numa loja online, são os utilizadores de retorno. Mas claro que precisamos de novos utilizadores para podermos trazê-los de novo ao site e converter. Por esse motivo, sugerimos que analisem constantemente esta métrica. O ideal será terem quase um rácio de 50%/50% entre novos e de retorno. E comparem quem visita com quem compra (através da aplicação de segmentos). A longo prazo, vão implementando alterações na estratégia para garantir o retorno dos utilizadores. São os que terão mais potencial de comprar, além de ser importante uma estratégia de fidelização à marca.

Qual o número de novos utilizadores e de utilizadores de retorno

Quantas compras são de clientes repetidos (em percentagem e valor) e quantos são novos clientes (em percentagem e valor)?

No seguimento da análise acima, devem também analisar o valor e quantidade de compras por tipologia de visitante à loja. No exemplo abaixo, aplicamos o segmento de compradores ao relatório de dispositivos para compreender a diferença de conversão entre tipologia de dispositivo e tipologia de visitante. Neste caso, por se tratar de uma marca nova, é normal que a maioria das compras ainda seja de novos visitantes. Ao longo do tempo vamos ver uma mudança a este nível.

Quantas compras são de clientes repetidos (em percentagem e valor) e quantos são novos clientes

Podemos ainda analisar dados demográficos de quem comprou versos quem visitou a loja online.

dados demográficos de quem comprou versos quem visitou a loja online

dados demográficos de quem comprou versos quem visitou a loja online 2

Quais os resultados das minhas campanhas, de acordo com os objetivos traçados?

É sempre importante definir objetivos previamente para cada tipo de campanha e ação. Umas focam-se na angariação de contacto qualificados, outras na notoriedade da marca (que mencionei anteriormente), outras na conversão e outras ainda na fidelização dos clientes. Dependendo de cada objetivo traçado, devemos analisar cada campanha de forma independente, e no seu conjunto (sobre o conjunto falarei no tópico seguinte).

Neste caso as respostas podem ser múltiplas porque dependem dos objetivos. De uma forma geral recomendo que analisem:

  • Taxas de interação, taxas de clique, taxas de conversão, custo por clique, custo por conversão (tenham em consideração que estas são apenas algumas métricas das dezenas disponíveis para análise);
  • Número de novos registos de email e clientes na base de dados;
  • Visualização de produtos;
  • Adições ao carrinho;
  • Avançar para checkout;
  • Finalização de compra;
  • Compras efetivas em valor e quantidade.

Existe ainda quem foque a análise no ROAS (return on ad spend) de cada campanha e ROI (return on investment), também por campanha. No próximo tópico explico o porquê de não ser a favor desse tipo de análise.

Qual o caminho que os clientes percorrem (por fonte de tráfego) até efetuarem a sua compra?

Um dos meus relatórios preferidos é o de caminhos de conversão. Infelizmente, muitas empresas não o utilizam, seja porque desconhecem ou porque a ferramenta não está ativa nas suas contas (terão de ter implementado e ativado o código Enhanced Ecommerce do Google Analytics).

Mencionei anteriormente que não gosto da análise por ROAS ou ROI por campanha. Isto acontece porque ao analisar os caminhos para a conversão, compreendo que são múltiplos os intervenientes numa só conversão e, grande parte das vezes, não posso atribuir uma conversão diretamente a uma única fonte de tráfego. E consigo comprovar isso mesmo na análise dos caminhos de conversão. Neste exemplo, das 978 conversões, 44% tiveram duas mais interações, seja pela mesma fonte de tráfego ou por outra diferente.

Com este relatório conseguem identificar a jornada do consumidor e saber onde devem investir mais esforços, dependendo da fase em que o cliente se encontra.

caminho que os clientes percorrem (por fonte de tráfego) até efetuarem a sua compra

caminho que os clientes percorrem (por fonte de tráfego) até efetuarem a sua compra 2

Qual a percentagem de visitas (sessões) que visualiza produtos, adiciona produtos ao carrinho de compras, avança para checkout e por fim compra?

Por fim, recomendo que analisem o funil de conversão dentro da loja online. Com esta análise serão capazes de identificar quantas pessoas visualizaram produtos, destas quantas adicionaram ao carrinho, depois quantas avançam para checkout e, por fim, quantas converteram. Ao analisar os resultados por fases, podem perceber onde existe maior abandono e desenvolver estratégias que mantenham as pessoas dentro do vosso funil.

Também é importante fazer uma comparação por mercados. Se por exemplo, estão a investir num determinado mercado mas não têm as vendas esperadas, criem um segmento de visitantes desse país e apliquem-no neste relatório. No exemplo abaixo podem ver que fiz isso para França. Com isto consigo analisar que uma percentagem elevada de visitantes desistem até antes de verem produtos. E posso comparar com as percentagens globais da loja online para tentar identificar se o problema estará no número de visitas de pessoas daquele país (que neste caso é reduzido ainda), ou se se trata de um problema com os preços dos produtos, informação de produtos ou até custos de envio.

percentagem de visitas (sessões) que visualiza produtos, adiciona produtos ao carrinho de compras, avança para checkout e por fim compra

percentagem de visitas (sessões) que visualiza produtos, adiciona produtos ao carrinho de compras, avança para checkout e por fim compra 2

E vocês, recomendam mais alguma análise adicional?