Com a chegada e popularização do GA4, somos levados para o próximo passo nas análises de jornadas dos usuários/clientes. O leque de possibilidades se abre e passamos a poder olhar para o universo multiplataforma de forma mais simples e rápida.
Após a nossa série de posts sobre o que é o GA4, sobre como planejar a nova arquitetura e como implementar e validar, vamos nos aprofundar um pouco mais na parte analítica. Abordaremos aqui um pouco sobre o que mudou, quais são as novidades nos relatórios, como podemos utilizar os recursos oferecidos por essa nova ferramenta e como podemos desfrutar melhor de uma visão integrada e completa da jornada do usuário.
Até então, para termos essa visão integrada entre web e aplicativos, era necessário ter uma propriedade Roll-up ou utilizar um banco de dados, como o Bigquery. Agora é possível ligar streams de dados app e web para um mesmo lugar e analisar os dados em conjunto. Claro que ainda há a necessidade de um identificador único para unir os dados e ter a visão do mesmo usuário em ambas as plataformas. Porém, possuir um identificador único implementado na coleta não é a única forma de ter as visões integradas, pois ainda é possível utilizar o Google Signals.
Google Signals é uma opção que, quando ativada, permite ao GA4 unificar usuários multiplataforma a partir de dados que o próprio Google associa aos usuários que iniciaram sessões a partir de suas respectivas Contas Google. Ou seja, mesmo que não se tenha o User-ID, com essa opção habilitada ainda é possível ter a visão do comportamento de um cliente entre plataformas diferentes através dos relatórios. Com a adição desses dados, a contagem de usuários fica mais precisa, são adicionadas mais informações sobre dados demográficos e de interesse e ainda é possível criar públicos-alvo para campanhas de remarketing, podendo atingir seus clientes de forma mais personalizada independente da plataforma que ele utiliza.
Com a possibilidade de analisar a jornada completa do usuário, é preciso pensar sobre como usar estes dados para melhorar a estratégia de marketing. Se por exemplo, conseguimos visualizar uma intersecção entre os usuários de uma loja online na web e do aplicativo da mesma loja, você pode analisar como se dá essa jornada e responder algumas perguntas, como:
- Quantos dos usuários começam olhando um produto na web e finalizam a compra no aplicativo?
- Quantos dos usuários da web possuem o aplicativo instalado, mas nunca o utilizaram? Quanto tempo dura a jornada completa?
- O quanto os usuários navegam entre web e aplicativo?
A partir dessas análises é possível criar audiências, direcionar campanhas para maior engajamento ou até mesmo criar campanhas de incentivo ao uso do aplicativo. Enfim, há uma infinidade de insights que podemos ter ao analisar a jornada completa do usuário.
Porém, ainda é importante entendermos o comportamento dos usuários nas plataformas de forma separada, pois a navegação web é diferente da navegação em um aplicativo, e isso é algo que também vale a pena ser analisado. O mesmo usuário pode passar mais tempo pesquisando um produto na web do que no app, por exemplo. Pode ser que o usuário utilize o site para pesquisar e o app para finalizar a compra. São insights como esses que podem ajudar a alavancar ainda mais as vendas ou otimizar campanhas. Aqui, acreditamos que seja importante se atentar aos cenários individuais e em conjunto, ou seja, a jornada do usuário na web, no aplicativo e a jornada dele de forma completa, considerando todas as plataformas.
A seguir, vamos falar um pouco mais sobre os relatórios do GA4.
“Insights” aliados à Inteligência Artificial
Uma novidade do GA4 são os relatórios de Insights, que além de serem personalizáveis para a especificidade de cada negócio, contam com a inteligência que o Google pode oferecer através da Inteligência Artificial.
A funcionalidade é dividida entre Insights automáticos e Insights Personalizados.
Os Insights automáticos são uma forma proativa de transmitir informações sobre eventos interessantes que possam ter ocorrido. Eles propiciam questionamentos introdutórios a quem ainda não possui muita familiaridade com o Google Analytics, através de questões pré estabelecidas na ferramenta, como “quantos usuários acessaram meu site através de busca orgânica nos últimos 30 dias?”.
Já os Insights Personalizados são uma forma de adequarmos ao universo de cada empresa, pois é possível utilizar regras exclusivas ou modelos de detecção de anomalia para o GA nos informar sobre resultados não esperados.
Assim, para a customização desses insights, conseguimos utilizar regras para as métricas como maior ou menor a um certo valor, variações percentuais ou se apresenta anomalias.
O tema de Qualidade dos dados ganhou relevância nos últimos anos, devido à necessidade de identificação de anomalias de forma instantânea para encaminhar às equipes responsáveis por correções quanto antes. Dessa forma, para atender essa necessidade, o GA4 disponibiliza regras de detecção de anomalia para simplificar a adoção de modelos estatísticos por empresas engajadas em tomadas de decisão através de dados. Caso tenha se interessado nesse modelo de detecção de anomalias baseado em séries temporais, recomendamos o suporte do Google que detalha a metodologia adotada.
Analysis Hub — A evolução da exploração de dados no GA4
Este centralizador de modelos para relatórios já existia previamente, mas com o GA4 teve seu potencial ampliado, não somente por termos uma visão mais rica através do multiplataforma, mas também pela disponibilização de novos formatos de análises e expandir o limite de amostragem para 10 milhões de eventos.
Além de diversos modelos de relatórios — como os de Funil, sobreposição de segmentos e Ciclo de vida do usuário-, o Analysis Hub proporciona alguns “use cases”, relatoria específica para alguns segmentos de Mercado — como ecommerce e games — e criação de segmentos e audiências dos públicos de maneira simplificada.
Um breve resumo sobre as possíveis Técnicas de análise:
- Exploração: Relatório personalizado para realizar quebras de dimensões nas diversas métricas (espécie de substituto para relatórios personalizados);
- Análise de Funil: Análises sobre o fluxo de usuários em etapas de um funil;
- Análise de caminho: Exploração da sequência de interações do consumidor;
- Sobreposição de segmentos: Entendimento de comportamento de usuários através dos clusters a que pertencem;
- User Explorer: Visão micro de comportamento de usuários individualmente;
- Análise de Coorte: Engajamento ao longo dos tempos;
- Ciclo de vida do usuário: insights a respeito de toda jornada do usuário.
Real Time mais detalhado
A visão real time no GA4, permite o acompanhamento de conversões, eventos de interação, páginas visualizadas, propriedades de usuário e usuários por audiência, além de permitir a visualização da navegação de usuários aleatórios, sendo possível acompanhar todas as interações dos últimos 30 minutos.
Concluímos aqui o penúltimo post da série sobre o GA4. É uma novidade que representa o futuro da análise de dados e que deve ser aproveitada ao máximo. A nova ferramenta nos convida a repensar a forma como exploramos nossos dados, dada a visão unificada, e quanto antes nos adaptarmos — capacitando os times -, poderemos desfrutar os diferenciais do GA4.
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