Tendências de Tech para Web Analytics em 2017

A cada ano percebemos um grande avanço em tecnologias e ferramentas disponíveis no mundo de marketing digital. Não é à toa que a Google ainda vê espaço para crescimento de marketing digital no Brasil, e por isso, vamos bater um papo sobre novas tendências e tecnologias voltadas para este mercado que não para de crescer.

Se vamos falar sobre tendências e tecnologias, precisamos iniciar com uma ferramenta fundamental para mensuração de dados, o Google Analytics. Com mais de uma década como solução de ponta no mercado, o Google Analytics (GA) entra como forte tendência para este ano devido ao lançamento do Google Analytics 360 Suite em 2016. A ideia é dominar ainda mais o mercado, trazendo soluções de atribuição, personalização de conteúdo, medição de audiência e visualização de dados.

Outro ponto muito importante é o constante crescimento da plataforma mobile, algo que vai continuar acontecendo em 2017. Para concorrer fortemente neste cenário a Google adquiriu os direitos do Firebase, uma plataforma voltada a desenvolvimento, coleta de dados e otimização de aplicativos. Uma de suas principais soluções é o Firebase Analytics, com grande foco em entender o comportamento do usuário. A ferramenta fornece relatórios ilimitados para até 500 eventos distintos que você pode definir usando o Firebase SDK. Além disso, pode ser utilizado também com soluções web e integrações entre sistemas utilizando conexões via API.

Além do que já foi citado, continuamos com um constante uso de ferramentas voltadas para publicidade, com grande concorrência entre as gigantes Google, Facebook, Bing, Yahoo, dentre outras. A questão agora é: como podemos visualizar esses dados de forma centralizada em um DataViz apropriado?

Entra em campo uma grande tendência para DataViz em 2017, o Google Data Studio. Um dos seus pontos principais é a integração com outras ferramentas, permitindo extração direta através de conexões nativas com o Google Analytics, Firebase, Google Adwords, Youtube Analytics, etc. Os dashboards criados na ferramenta podem ser compartilhados entre contas Google e possuem completa segurança de armazenamento na nuvem.

“Tudo bem Nicolas, eu entendi, temos várias ferramentas e coisas legais para este ano, mas eu gostaria de ter uma visão unificada e centralizada de todos estes dados, pois separadamente tenho dificuldades em análises personalizadas. É possível?”

Ótima observação meu caro leitor, essa é a grande questão que tomaremos daqui pra frente neste post!

Já falamos de grandes ferramentas e plataformas que podem nos auxiliar e expandir nossas marcas, porém, até então, não sabemos como centralizar tantos dados coletados por tantas ferramentas. Algumas dessas ferramentas possuem integrações diretas umas com as outras, como é o caso do Google Analytics com o Google Adwords ou o Data Studio que também integra nativamente com GA e Adwords. Um ponto importante que devemos focar é que mesmo com essas integrações, não estamos centralizando os dados coletados, ou seja, estamos cruzando dados em diversas ferramentas, o que pode dificultar diversos tipos de análises. Mas é aí que entra a principal ferramenta para unirmos tudo isso. O Google BigQuery é um serviço de Data Warehouse disponível em cloud, principalmente voltado para análises de Big Data. Através deste serviço podemos integrar nativamente ou realizar simples configurações para coletar dados de quase todas essas ferramentas citadas e armazená-los com uma modelagem que atende completamente as necessidades de cada negócio.

A seguir vamos explorar um pouco mais sobre essas integrações entre BigQuery e as ferramentas mais utilizadas no mercado:

• Google Analytics 360: O GA possui uma integração nativa com o BigQuery após a contratação da suíte 360. Com a virada de uma chave, o BigQuery passa a receber dados diários vindos da principal ferramenta de Web Analytics da Google. Estes dados diários são armazenados em tabelas com o formato “ga_sessions_AAAAMMDD”, sendo AAAA o ano, MM o Mês e DD o Dia em que estes dados foram coletados. Cada linha dessa tabela diária corresponde a uma sessão do GA, o que nos permite ter todos os dados coletados pela ferramenta importados dentro do BigQuery. Para maiores informações, consultem a documentação oficial.
• Google Adwords: Com uma configuração um pouco mais verbosa e utilizando a Google Cloud, o Adwords consegue enviar relatórios criados para tabelas do BigQuery através de extrações diárias e personalizadas. Algum esforço de programação também precisa ser exercido, mas nada muito complexo.
• Firebase: Através de alguns cliques é possível integrar o Firebase com o BigQuery. Com essa integração o usuário pode acessar todos os 25 parâmetros de eventos e propriedades de usuário, gerar métricas personalizadas e muito mais.
• Data Studio: Com um conector super prático, o Data Studio possibilita conexão com uma única tabela ou visualização do Google BigQuery. É possível utilizar consultas personalizadas através da linguagem SQL também inclusa no BigQuery, possibilitando a extração de diversas fontes de dados em dashboards incríveis.

“Nossa, agora sim eu gostei! Com esse BigQuery eu consigo centralizar meus dados, facilitando extrações para minhas análises. Mas e as outras ferramentas já citadas? Costumo criar campanhas de publicidade no Facebook, ele também possui conexões nativas com o BigQuery?”

Esse é um ponto muito importante! Algumas ferramentas do mercado não possuem integrações nativas ou facilmente configuradas com o BigQuery, muitas vezes pelo motivo de não fazerem parte da mesma companhia. Entretanto, visando solucionar empecilhos como este, o BigQuery disponibiliza uma robusta API que pode ser utilizada para abastecer dados para dentro do seu Data Warehouse. Mas preciso avisar uma coisa desde já: para a integração a seguir, será necessário conhecimentos técnicos e um certo esforço de programação.

• Facebook: A ferramenta do Facebook Analytics não possui integração nativa com o Google BigQuery, porém conseguimos fazer estas duas ferramentas conversarem através de comunicação via API. O Facebook disponibiliza uma API de Grafos permitindo que o usuário faça extrações de métricas computadas na ferramenta. Já o BigQuery possui uma API que possibilita total automatização das ações realizadas em seu console, como criar tabelas, realizar consultas, etc.
  Através de uma plataforma que possibilite programação e consumo destas duas APIs, podemos criar esta comunicação. Uma boa alternativa a ser utilizada é o Google Apps Scripts, que possui uma prática conexão com o BigQuery (via programação). Ou seja, conseguimos consumir a API do Facebook puxando dados necessários para nossas análises e importá-los para dentro do BigQuery (via API) utilizando a plataforma do Google App Script.

“Incrível!!! Nunca tive tamanha integração entre ferramentas e dados que utilizo no dia a dia. Só faltava eu conseguir integrar com meus sistemas de vendas.”

Tenho uma grande notícia para você, meu leitor empolgado! Também é possível realizarmos esta integração com seu sistema interno de vendas, fazendo uso de uma grande tendência que é o OnBoarding de Dados. Vamos falar superficialmente sobre.

Para centralizarmos ainda mais nossas ferramentas, porque não cruzar dados online e offline dentro do BigQuery? Porque não subir dados do seu CRM ou sistema de vendas para identificarmos fluxos completos de seus usuários? Através de programação é possível enviarmos importações diárias de dados offline para dentro do BigQuery, conseguindo integrar informações de todas as suas áreas de negócio, enriquecendo ainda mais o valor dos dashboards gerados pelo Data Studio.

Conclusão

Ao longo deste bate papo, criamos uma visão do que pode vir a ser a principal tendência para 2017 no mercado de marketing digital, as integrações entre ferramentas. Através do uso de um serviço de Data Warehouse e integrações nativas com as principais ferramentas de análise e mídia do mercado, facilitamos modelagem de dados e extrações para dashboards personalizados, trabalhando com o melhor de Dataviz.

Como se não fosse o bastante, também podemos seguir outra grande tendência, onboarding de dados, integrando ferramentas on e off na mesma base. Em posts futuros, podemos apresentar cases e aprofundar ainda mais cada uma dessas integrações e soluções citadas. Este foi apenas um overview para te ambientar do que é possível fazer com o seu negócio neste ano.

Obrigado e até mais! :)

Perfil do autor: Nicolas Ibanheiz | Data Engineer na DP6 desde 2015, com experiência em desenvolvimento de sistemas.