O documento resume a história do web analytics desde os anos 1990, quando os primeiros sistemas de coleta de dados de tráfego da web foram desenvolvidos. Também discute as principais empresas de web analytics atuais como Adobe, IBM e ferramentas gratuitas como Google Analytics. Por fim, aborda os processos e métodos de análise de dados para melhorar o desempenho de sites e campanhas online.

1. WEB ANALYTICS
Maio/2012
@ruycarneiro

2. História do Web Analytics
1999 – coleta de dados de 2010 – IBM compra
Campanha Coremetrics e Unica
1999 – coleta de dados de 2009 – Adobe compra
eCommence Omniture
1997– 1o WA com tag 2007 – Unica compra
nas páginas Sane (NetInsight
2006 – GA 1o WA de tag
1995 – Analog 1o WA gratuito
gratuito
2006 – WebSide Story
1995 – Log no formato compra Visual Science
SQL
2005 – Google compra
Jun/93 – GetSites – Urchin
Honolulu College

3. Além do Web Analytics
Adobe Digital Marketing Suite IBM Enterprise Mkt Mgt
– Adobe Social Analytics – Coremetrics Ent. Analytics
– Adobe Mobile Solution – Coremetrics Lifecycle
– Adobe Insight – Coremetrics Multichannel
– Adobe Search Center – Coremetrics Social Analytics
– Adobe Audience Manager – Coremetrics Web Analytics
– Adobe Audience Research – Unica NetInsight
– Merchandising – Unica Mkt Operation
– Recommendation – Coremetrics Adtarget
– Test & Target – Coremetrics Intelligent Offer
– Adobe Discover – Coremetrics Search Mkt
– Adobe SiteCatalyst – Cooremetrics Live Mail
– Survey – Unica Campaing
– Genesis – Unica Customer Insight
– Tag Management – Unica Predictive Insight

4. BI Agência X BI Empresa
• Agências • Empresas
• Foco em publicidade; • Foco no ROI;
• Análise de pós-clique; • Análise de processos de
melhoria;
• Apoio ao Marketing.
• Análise de
comportamento;
• Análise de valor;
• Estratégia - Apoio a
decisão.

5. Atividades
• Entendimento das necessidades dos clientes;
• Implementação da ferramenta e integração de serviços;
• Análise de resultados;
• KPI’s;
• Análises métricas, navegação, processos, etc;
• Análises estatísticas, pesquisas, etc;
• Análises estatísticas de melhorias e testes A/B e
Multivariável;
• Recomendações.
• Estratégia campanha
• Melhorias no site
• Auxilio na estratégia corporativa

6. Profissional
• Áreas das mais diversas:
•
TI, Administração, Marketing, Estatística, Sociologia, An
tropologia, entre várias outras;
• Experiência na área digital e com ferramentas de
Analytics e pacote Office;
• Conhecimento em softwares estatísticos, SQL, pesquisas
de painel e linguagem de programação web;
• Comunicação verbal e escrita, negociação, organizado e
saber cumprir metas e prazos;
• Ser ético, saber ouvir, trabalhar em grupo, gostar de

7. Além das Métricas
Planejamento Implementação Ciclo WA
• Necessidade de • Levantamento do • Coleta de Dados
informação cenário atual • Análise das
• Identificação dos • Definição do tipo de informações
objetivos coleta de dados • Testes e pesquisas
• Definição das • Criação do guia de • Implementar
métricas implementação melhorias
• Responsáveis • Customizações • Medição dos
• Pontos de resultados
Conversão • Repetição do ciclo
• Criação dos KPI´s
• Criação dos
Dashboards

8. Onde estou?
Bill Gassman – Gartner Group

9. Processos de Análise
• Modelos
– Ciclo de Vida do Cliente
• Web Analytics Demystified – Eric T. Peterson –
2004
– Trinity
• Web Analytics, Uma hora por dia – Avinash
Kaushik – 2007
– REAN
• Cult of Analytics – Steve Jackson – 2009

10. Ciclo de Vida do Cliente
Alcance Aquisição Conversão Lealdade
Repetir este processo para cada cluster

11. Ciclo de Vida do Cliente
Análise de Evolução Análise de Campanha
Análise de Navegação

12. 6 sigma (DMAIC)
• Define - Definir
– Fluxo de processo, pesquisa, VOC, etc
• Measurement - Medir
– Análise descritiva dos dados, plano de medição, etc
• Analyse - Analisar
– FMEA, brainstorming, causa e efeito, Ishikawa, análise
estatística, análise de processo, etc
• Improve - Melhorar
– DOE, simulação, 5W2H, Diagrama de árvore, etc
• Control - Controlar
– SPC, processos modificados, procedimento padrão, etc

13. Análises
• Causas potenciais
– Diagrama de Ishikawa – Espinha de Peixe
– Raciocínio lógico
• Causas Prováveis
– Matriz de causa e efeito
– 5 Porquês
• Causas Reais
– Análise gráfica
– Análise estatística
– Análise de processo

14. Ishikawa e Matriz Causa e Efeito

15. Análises Gráfica
• Diagrama de Dispersão
• Boxplot
• Histograma
• Diagrama de Pareto

16. Análises Gráfica

17. Análises Estatística
• Comprovar ou rejeitar uma provavel influência
de uma causa no problema:
– Correlação / Regressão
– Teste de hipótese – t de Student, paridade
– Análise de variância – F, Bartlet, Lavene, Anova
– Qui-quadrado
– Regressão logística
• Análise de processos
– TOC – Teoria das restrições
– Análise de valor agregado

18. Melhorias
• Confirmação de causas através de testes
– DOE – Teste A/B ou MVT
– Regressão multipla
– Simulação
• Identificação das ações necessárias
• Plano de implementação
• Verificação se os objetivos foram alcançados
• Manutenção do processo

19. Resultado

20. Cultura

21. Obrigado!
Ruy Carneiro
ruy.carneiro@waconsulting.com.br
Twitter - @ruycarneiro