Projetando uma Experiência Omni-channel 100% Mensurável com Google Analytics

Track Omni-channel Experience with Google Analytics

track omni-channel experience with google analytics — image: google developers

Os temas Omni-channel e cross-channel é uma crescente no mercado digital, sendo mais evidente no varejo que tem o desafio de entender padrões de comportamento do consumidor em diferentes canais de aquisição. Neste artigo vou detalhar um case de mensuração omni-channel utilizando Google Analytics e duas importantes features, User ID e Measurament Protocol.

Definindo alguns termos

Antes de mergulhar no assunto precisamos esclarecer alguns termos;

Cross-channel: está mais ligado a entregar um conteúdo em diversas plataformas, é um conceito comumente utilizando no marketing, por exemplo; seria servir mídia para impactar clientes em vários ambientes.

Multi-channel: comumente utilizado no varejo, caracteriza-se por oferecer um produto que pode ser comprado em diversos canais (loja física, desktop site, mobile site, mobile app ou central telefônica), e nem sempre a experiência e preço serão os mesmos.

Omni-channel: este por sua vez, pode ser facilmente confundido com os demais termos dada a similaridade dos contextos, no entanto a mais importante característica do omni-channel é que ela se propõem a oferecer a mesma experiência em todos os pontos de contato, seja um processo de compra, ou um simples contato rotineiro do cliente com a empresa, veja uma definição de Omni-channel aqui.

Contexto, Desafios e Objetivos de Negócio

Para melhor entender a solução proposta precisamos entender o contexto, objetivos de negócio e desafios. Neste caso, uma grande empresa do ramo de telecomunicações tem o desafio de entender a relação de seus clientes com os serviços oferecidos e identificar dores dos clientes e oportunidades de expandir vendas e o objetivo maior reduzir custos com atendimentos via call-center, que era o ponto de contato com maior custo para o negócio. A Solução proposta foi identificar e monitorar todos os pontos de contato dos clientes e garantir disponibilidade dos dados para assim agir pontualmente em cada caso apoiado por dados.

Os Canais que Compõem a Experiência do Cliente (pontos de contato)

pontos de contato da experiência do cliente.

Portal do Cliente (aplicação web responsiva permite), App mobile (aplicativo Android e iOS), Call Center (central de atendimento telefônico) e Landing Page (página com url única para cada cliente, que é enviada para o cliente via SMS para acesso a fatura do mês).

Solução Técnica Proposta

Conceitualmente idealizamos uma estrutura que permite monitorar cada cliente, independente de qual ponto de contato ele acessou, e gerar um dashboard que aponta os pontos de contato e quais serviços são mais onerados pelos cliente, dando assim visão para a empresa de onde atuar com melhorias para guiar cada vez mais o cliente para um caminho de auto-atendimento (com menor custo).

Deste ponto em diante este conteúdo ficará um pouco mais técnico, pois iremos explicar como viabilizamos tecnicamente o monitoramento em todos os pontos de contato.

Arquitetura de Analytics

Abaixo a estrutura de analytics projetada para contemplar todos os canais que compõem a experiência do usuário. Para essa solução foram utilizadas duas importantes features do Google Analytics;

User ID: recurso que permite adicionar um identificador único ao usuário e identificar exatamente qual foi o caminho percorrido durante uma sessão. Mais informações sobre user id aqui.

Measure Protocol: recurso que permite monitorar sessões de dispositivos não necessariamente precisa ter uma interface digital, eu expliquei tudo sobre esse recurso aqui.

Utilizando o ID gerado no CRM é possível identificar o cliente em cada um dos canais, para fazer essa identificação utilizamos a seguinte abordagem em cada uma das plataformas (pontos de contato):

Para o portal do cliente, utilizamos o dataLayer para enviar as informações do cliente para a conta do GA. Quando o cliente realiza o login no portal guardamos sua credencial em uma variável para ser passada para o Tag Manager. É importante lembrar que esse identificador não pode ser nenhum dado que identifique o cliente como pessoa individualemte, como CPF, e-mail ou número de telefone. O Google Analytics não permite o envio desses dados para seus servidores, sendo assim recomenda-se utilizar uma chave primária de banco ou seu ID de CRM.

#01 — Ativar user ID na View, #02 — Criar variável para receber o User Id no Tag Manager, #03 Preencher o dataLayer.

Para o App Mobile (Android e iOs) utilizamos o mesmo ID do CRM para identificar cada cliente ao acessar o App, porém seguindo a sintaxe adequada para cada engine.

Track User ID no App — Sitaxe Android e iOS.

Para a o ponto de contato via telefone Call-center, por não ser uma interface visual utilizamos o protocolo de mensuração do GA, seguindo a seguinte regra; ao iniciar a ligação o cliente passa por uma atendimento automático "URA", que solicita uma identificação (CPF ou número de telefone). Quando o cliente se identifica, cruzamos o CPF com seu número de registro do CRM e iniciamos uma sessão no GA passando como parâmetro seu User ID juntamente com outros dados básicos para registrar um hit no GA. O Google Analytics Measurement Protocol utiliza requisições http para registrar eventos nos servidores do GA, o envio de um pagiview identificado do call-center tem a seguinte estrutura.

string https de uma requisão ao protocolo de mensuração do GA para registrar um evento.

Não vou entrar nos detalhes de cada parâmetro, escrevi aqui um artigo explicado tudo sobre o protocolo de mensuração do Google Analytics.

Para a landing page que recebe tráfego a partir de links distribuídos via SMS, utilizamos a própria url única (que carrega o User ID na string) para identificar o cliente, assim sabemos quando ele acessou esse canal.

Benefícios da Estrutura

Com essa estrutura de monitoramento implementada agora é possível ter relatórios seguimentados por serviço, canal e cliente, dando aos gestores do negócio uma visão 360º de como seus clientes interagem com seus serviços respondendo as perguntas chaves (Quem? Aonde? Quando? e O Que?). A médio prazo, isso garante melhor entendimento do comportamento de sues clientes, anseios e dores na jornada, o que servirá de insumos para guiá-los cada vez mais para os canais de auto-atendimento.

Este é um case real de um projeto de Design de Serviço no qual não podemos entrar em detalhes por causa dos contratos de confidencialidade, caso queira trocar uma idéia sobre solução de analytics como essa fique a vontade para entrar em contato. Abraço!

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