Para Métricas Fazerem Sentido

Para Métricas Fazerem Sentido

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Métricas no mercado digital sobram: podemos medir qualquer coisa, a qualquer momento. Do número de impressões ao “número de pessoas que passaram pela página de produto, sem passar pela home e que fizeram uma compra“. Qualquer um que já recebeu um relatório de uma agência digital sabe disso e já se sentiu sobrecarregado com a mera quantidade de números apresentados. E a pergunta é sempre a mesma: o que significam? E quais são importantes?

Algumas métricas são óbvias: o número de cliques é o número de vezes que algo – digamos, um banner – foi clicado. O raciocínio imediato de um profissional de Analytics/BI é avançar ou recuar um passo: para quantas impressões? Assim, nosso segundo número aparece: CTR; a simples divisão do número de cliques pela quantidade de impressões, expresso em percentagem. Algo bastante simples, mas as implicações são enormes; a leitura de uma taxa 0,3% seria, “em média, 0,3% das vezes que este banner foi impresso, ele foi clicado”. E isso expressa diversos conceitos que muitas vezes ignoramos.

Comecemos por “em média”, que significa uma distribuição, e não uma lei. Se imprimirmos mais mil vezes o banner, não temos uma promessa de mais três cliques. Em seguida, temos a ausência da palavra “pessoas” ou“usuários”, o que implica que o número não é exclusivo, já que cada impressão não significa um usuário único. Por fim, existe uma relação de causa e efeito entre os dos números, já que um banner só pode ser clicado após ser impresso.

Essa relação se torna especialmente importante quando falamos de métricas em social media: uma maneira comum de ferramentas de Facebook calcularem “taxa de engajamento de um post” como “(likes + comentários + compartilhamentos)/(número de fãs da página). A leitura esperada é algo como “O número de interações feitas por pessoa que poderia interagir”, mas isso não funciona dessa forma. Somando as interações temos a quantidade de vezes que o post recebeu uma delas, não é uma métrica exclusiva; mas o número que o divide o é (um fã pode fazer diversas interações). Ao mesmo tempo, um fã da página não necessariamente vê um post, assim como  não só fãs da página podem ver posts, o que quebra a relação de causa-efeito entre os indicadores.

Usar números como o acima gera miopia nas análises: uma página de facebook com enorme número de fãs mas poucas interações não apresentará boas taxas – mesmo que poucas pessoas tenham visto um dado post e tenham tido a chance de interagir com ele. Pior ainda quando comparamos posts de naturezas diferentes: um post patrocinado será muito mais visto do que um não-patrocinado, e poderá ter comportamentos completamente diferentes. Não é justo compará-lo ao simples número de fãs da página.

Devido a isso, o próprio Facebook calcula taxa de interação com métricas disponíveis apenas no Insights: (Usuários engajados)/(alcance do post). Ambos os números são exclusivos e têm relação direta, fazendo da divisão um indicador válido e importante para entendermos o uso da página: “do todal de usuários que este post alcançou, x% engajaram com ele”. Bons indicadores têm esta característica simples: sua leitura pode inequivocadamente descrever os dados que os compõem. Mas escolher quais indicadores são mais importantes é diretamente ligado ao post em si.

Cada projeto terá uma ação-alvo específica – sua conversão; seja essa ação uma venda, um cadastro ou ver um vídeo – e um caminho esperado que o usuário seguirá até essa ação – o funil. Usemos o exemplo do ecommerce:

impressões de mídia ⇒ cliques ⇒ visitas ao site ⇒ visualizar o produto ⇒ adicionar ao carrinho ⇒ fechar compra

Daqui, podemos tirar diversas taxas:

  • (impressões de mídia)/(compras fechadas): quantas impressões, em média, foram necessárias para que uma compra fosse fechada
  • ((visitas ao site)/(cliques))*100: qual a porcentagem dos cliques que efetivamente chegaram ao site; taxa conhecida como connect rate
  • (produtos adicionados ao carrinho)/(visualizações únicas do produto): do número total de pessoas que visualizaram um produto, qual a porcentagem que se interessaram o bastante para adicioná-lo ao carrinho?

Obviamente essas taxas podem (e devem!) ser segmentadas por tipo de usuário, fonte de tráfego, entre outras para dar uma visão completa do funcionamento do site. Mas este é um assunto para ser explorado mais extensamente.

O grande problema é que com o conhecimento vem a dúvida: quando receber o próximo relatório de sua agência, será impossível não questionar a importância e composição de suas métricas e ver se existe real utilidade para tudo…

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