BI e/é UX — O caminho do self-service BI

Há algum tempo a área de business intelligence existe e praticamente toda empresa possui esse departamento hoje em dia, mas apenas recentemente ela vem deixando de ser a detentora exclusiva de análises e painéis. Um passo importantíssimo para a evolução de qualquer negócio, principalmente digital.

Com a ajuda do Google Analytics, que é uma das ferramentas mais poderosas na pulverização do self-service BI, os diversos times dentro de uma empresa já conseguem tomar decisões muito mais rápidas e estratégicas sem precisar demandar qualquer tipo de tarefa para a área de BI — o que dependendo do tamanho da empresa, pode demorar alguns dias para ser entregue.

Além disso, o trabalho em conjunto dos times de UX e BI deve ser constante, de maneira que todas as micro-conversões da plataforma estejam devidamente trackeadas, possibilitando a análise dos mais diversos fluxos do usuário. A partir dessa integração, é possível utilizar o Google Analytics para consumir as informações geradas pelos dados.

O primeiro relatório que pode trazer insights riquíssimos para o profissional de UX é o Relatório de Fluxo de Comportamento. Nele, é possível enxergar o fluxo do usuário através de diversas instâncias do site e com diferentes granularidades.

Ao acessar esse relatório, a primeira visão que temos é a de fluxo de páginas, que mostra o caminho do usuário através de diferentes páginas no seu domínio.

Além de trazer de maneira extremamente visual o fluxo de usuários entre as páginas (Caixas Verdes), é possível identificar facilmente onde estão os maiores volumes de bounce durante a navegação, representado pelas faixas vermelhas em cada caixa.

Clicando em alguma dessas caixas, é possível selecionar a opção de destacar o tráfego até o momento a página que estamos analisando, dessa maneira, a visualização dos dados desse fluxo fica ainda mais fácil e intuitiva, gerando insights muito mais facilmente. Ao clicar nessa opção, vemos o fluxo escolhido ser destacado em uma visualização semelhante à imagem abaixo.

Nesse mesmo relatório, é possível escolher alguns tipos de visualizações que são muito importantes na análise do comportamento do usuário. Vamos falar de mais duas, sendo a primeira delas o fluxo de usuários por eventos.

O relatório tem a mesma cara que o anterior, mas mostra o fluxo de ações(Caixas Azuis) trackeadas com eventos na plataforma. Por isso é importante o mapeamento e acompanhamento de todas as micro-conversões no site ou aplicativo.

Por fim, temos o relatório que junta as duas primeiras visualizações e dá um panorama bem completo do comportamento dos usuários a partir de algumas páginas. É importante lembrar que dependendo do volume de dados analisado, esse relatório precisa de página inicial selecionada ao lado da caixa de seleção do tipo de visualização.

Nesse relatório acima conseguimos diferenciar eventos(em azul) e páginas(em verde) de acordo com as cores de cada tipo de dado. No final as três visualizações se complementam porque para identificar os bounces nesse último relatório, por exemplo, não é algo tão intuitivo quanto nas primeiras visualizações, então é extremamente recomendável analisar o mesmo período nas três quebras mostradas.

O segundo relatório diz respeito às macro-conversões e também precisa de um setup em conjunto dos dois times. No caso abaixo, veremos o funil de cadastro da Ciclic , que é um dos pontos mais sensíveis do negócio.

Os principais pontos a serem observados nessas visualizações estão destacados na imagem abaixo e serão descritos logo em seguida.

1 — Quantidade de usuários que passou pela meta “Home”

2 — Saídas de usuários antes de passar para a próxima meta. Podemos perceber que alguns deixam o fluxo para conhecer mais sobre a empresa em páginas como a /como-funciona/

3 — Quantidade de usuários que passaram da primeira meta do funil (Home) para a segunda meta (Simulador). Nesse exemplo, vemos que apenas 13,5% dos usuários que chegam na home page simulam o investimento.

4 — Caso haja alguma maneira de um usuário entrar no meio do cadastro, esse volume será indicado dessa maneira.

Esse relatório é capaz de mostrar pontos mais sensíveis de um funil de compras ou de cadastro e gerar insights importantes para a otimização dos mesmos. Esses dados estão disponíveis também na mesma forma que o primeiro relatório e a escolha entre algum dos dois modelos de visualização é pessoal.

Juntamente a esses dois relatórios, é muito importante fazer o uso de segmentos para ter ainda mais assertividade na análise. Alguns segmentos usuais para trabalhar consistem em separar os usuários que acessam o serviço através de um dispositivo móvel — que faz parte dos segmentos pré-definidos no google analytics — ou então analisar o comportamento de usuários que fizeram certas ações trackeadas através de eventos, por exemplo.

Na imagem abaixo, vemos a interface onde é possível criar um tipo de segmento com uma regra específica. No caso desse exemplo, o usuário precisa ter entrado através do tráfego de google ads e então realizado a ação de scrollar 75% da home page para fazer parte desse segmento. É claro que esse é apenas um exemplo, mas já é possível ter ideia do leque de opções que isso abre, no que diz respeito a uma análise mais granular do público.

Enfim, existem inúmeras possibilidades de trabalhar as análises dos relatórios do GA de uma maneira que forneça informações relevantes para uma enorme variedade de áreas dentro de qualquer empresa. Não seria diferente para o time de user experience e é importante lembrar que no texto acima temos apenas alguns exemplos de como a área pode utilizar essa ferramenta sem precisar demandar tarefas à ninguém, tornando o self-service BI cada vez mais presente na cultura das empresas e ajudando a direcionar as ações através de dados.

E você? É UX e utiliza algum outro relatório no seu dia a dia? Conta aí!