Série Gestão de Dados — 2. Coleta de Dados
A coleta de dados é o processo voltado para a captação de dados a partir da definição dos escopos que devem ser analisados. O processo de coleta tem o objetivo de realizar a mensuração da interação do usuário com os tópicos e regras de negócios definidos de acordo com a necessidade de cada projeto, visando disponibilizar as informações necessárias para que seja possível quantificar essas interações e desenvolver insights e direcionar ações a partir dos valores consolidados de cada métrica.
Para que a coleta de dados seja capaz de responder questões de negócio de maneira assertiva, é necessário que o planejamento de coleta e mapeamento de necessidades do projeto sejam realizados com cautela, antes da implementação da solução final. Por isso,recomenda-se que haja diagnóstico dos problemas e necessidades de cada projeto, alinhando todos os pontos discutidos com a equipe técnica responsável pela construção da coleta de dados na plataforma utilizada, até a equipe que irá consumir os dados para realizar as análises.
Este mapeamento é essencial para que todas as necessidades sejam atendidas e também seja validada a possibilidade técnica de realização de cada um dos pontos considerados importantes para o projeto como um todo. Uma coleta realizada de forma desestruturada pode causar a disponibilização de dados de maneira incorreta, como também retrabalho e gasto desnecessário de tempo e recurso.
Para isso, existem tópicos que são considerados importantes na construção da proposta de coleta: Pessoas, processos e tecnologias, como citamos neste post sobre a importância do planejamento de coleta de dados.
Pessoas
É importante que todas as pessoas envolvidas no processo de coleta estejam alinhadas com os objetivos, desafios, necessidades e limitações que o projeto pode implicar. Para isso, é necessário que haja a criação de um cronograma do processo, tendo participação da pessoa responsável pela área técnica da implementação, participação da pessoa responsável pelo consumo e construção de insights a partir das métricas coletadas e também a visão gerencial, para entendimento da urgência e utilização dos dados pelo projeto.
Processos
Os principais processos para implementação de uma coleta de dados estruturada, como citamos ao longo do texto, são pautados em: entendimento de necessidades, limitações técnicas e operacionais, prazos, ferramentas utilizadas e a construção de um cronograma assertivo para atender cada um desses tópicos. Cada uma dessas etapas é extremamente importante e essencial para evitar o retrabalho ou uma coleta que não contemple as necessidades de negócio.
Tecnologias
Camada de dados
A camada de dados é um objeto intermediário entre o Back-End e o Front-End, cujo objetivo principal é a disponibilização simplificada de dados importantes da navegação. Os usos mais comuns da camada de dados para o Marketing Digital, por exemplo, é criar um ambiente propício para ser usado por gerenciadores de tags (tag managers), pelos pixels de mídia, por ferramentas de testes e personalizações, entre outros. Neste post: Tudo sobre a Camada de dados (Data Layer), falamos de maneira mais aprofundada sobre como a camada de dados pode ser planejada e estruturada para uma solução de coleta de dados em sites.
Principais ferramentas para coleta
A implementação da coleta de dados em um ambiente trata-se de uma implementação técnica que exige conhecimentos em programação. É possível implementar scripts de coleta de dados diretamente no site ou aplicativo desejado, através do uso de linguagens de programação, entretanto esse fluxo de implementação é altamente acoplado com o código do site, exigindo que o código fonte do site seja alterado a cada alteração na coleta, além da necessidade da ajuda de um desenvolvedor ou de um profissional que saiba lidar com programação para implementação da coleta.
Google Tag Manager (GTM)
Pensando em facilitar o processo de coleta de dados, torná-lo menos técnico e menos acoplado ao site, o Google criou a ferramenta gratuita Google Tag Manager (GTM). Após a instalação da ferramenta no site, é possível criar, alterar e configurar toda a coleta de dados sem precisar alterar o código fonte do site. Mas qual é a real vantagem dessa funcionalidade? O GTM promove um desacoplamento entre o código presente no site e o código da coleta, dessa forma, alterações e novas implementações na coleta de dados não precisam passar por alterações no código fonte do site, permitindo que o time de marketing ou de analytics altere a coleta e realize manutenções de modo apartado ao time de desenvolvedores responsáveis pelo funcionamento do site, dando maior vazão e agilidade do processo.
Outro diferencial do Google Tag Manager é a interface visual dele. O GTM possui uma série de elementos padrões que configuram a coleta através do preenchimento de alguns campos, sem a necessidade da codificação. Um exemplo é a configuração de coleta para o Google Analytics, onde o GTM oferece um template visual, permitindo que o usuário preencha apenas os campos desejados, sem interagir com nenhum tipo de linguagem de programação. Diminuindo a complexidade de implementação da coleta e a necessidade de um profissional constante.
Exemplo de implementação de tag utilizando o GTM
A ferramenta também permite a visualização das tags implementadas para a coleta do site, manipulação e visualização da camada de dados, além de contar com uma visualização de Debug para testes de implementação.
Tealium iQ
O Tealium iQ é uma ferramenta paga da Tealium. Semelhante ao Google Tag Manager, o Tealium iQ permite a interação e manipulação da coleta de dados através da própria ferramenta, promovendo o desacoplamento da coleta de dados com a implementação e manutenção do site. O Tealium iQ também permite o versionamento da coleta de dados implementada e conta com uma visualização em timeline das alterações realizadas nas implementações.
A ferramenta também reduz a necessidade de codificação, promovendo uma interface que permite a realização da coleta de dados através do preenchimento de templates para facilitar o processo.
Principais Ferramentas de Análise
Uma vez que o processo técnico de coleta de dados tenha sido realizado com êxito, seguindo as principais questões e necessidades levantadas pelo negócio, é necessária a utilização de ferramentas de análise para exibição de relatórios, dashboards e extração de insights sobre os dados coletados.
Independente da ferramenta escolhida para visualização e análise dos dados, é importante ter em mente que os dados descrevem a jornada do usuário dentro do seu site, e seu uso é recomendável para personalização e otimização da jornada.
Google Analytics
O Google Analytics é a plataforma gratuita de Analytics do Google. Por padrão, a própria instalação da ferramenta em um website já realiza a coleta de algumas métricas padrões, como visualizações de página, idioma, navegador, dispositivo (desktop ou mobile), entre outros. Mas a principal funcionalidade da plataforma está no consumo dos dados coletados.
A ferramenta permite que os usuários montem seus próprios gráficos e listagem de dados através de uma interface exploratória, habilitando o cruzamento e visualização dos dados coletados, tornando o processo exploratório e de extração de valor mais simples.
A nova versão do Google Analytics, o Google Analytics 4, ou GA4, facilita o uso da ferramenta por usuários de negócio, contando com uma série de relatórios padrões e a possibilidade de utilizar insights pré-definidos na própria ferramenta, como por exemplo, a exibição, por padrão, de insights como “aumento da taxa de engajamento”, “eventos no site por usuários de uma determinada campanha”, etc., reduzindo o esforço necessário para análise de dados e respondendo as perguntas de negócio de forma mais ágil.
Um destaque da ferramenta do Google é a integração facilitada com os serviços da própria empresa. Com apenas alguns cliques, o Google Analytics se conecta com o Google Ads, facilitando o uso do Google Ads e criação de audiências para veiculação de anúncios. Outra opção é a conexão com o BigQuery, serviço de banco de dados do Google Cloud Platform para extração dos dados do Google Analytics na plataforma em nuvem da Google, ideal para armazenamento a longo prazo dos dados e estabelecimento de processos e análises mais avançadas.
Adobe Analytics
Uma alternativa ao uso do Google Analytics é a ferramenta paga do Adobe, o Adobe Analytics. Semelhante ao concorrente, o Adobe permite a criação de relatórios e gráficos na sua própria interface, bem como a seleção e filtragem dos dados coletados. O Adobe Analytics também conta com algumas features presentes no Google Analytics 4, como a detecção de anomalias, que permite ao usuário da ferramenta identificar quedas bruscas de eventos de usuários, criação de alertas sobre as anomalias detectadas e uso de Machine Learning para análises preditivas por padrão, dentro da própria ferramenta, reduzindo a necessidade de um profissional de ciência de dados para a construção de predições simples sobre as jornadas do usuário e eventos dentro do site monitorado.
Semelhante ao Google Analytics, o Adobe Analytics também possibilita a análise de atribuição de mídia, permitindo que seus usuários creditem, de acordo com um modelo de atribuição previamente definido, as mídias que mais levaram usuários ao seu site, possibilitando o reinvestimento dos anúncios em mídias mais efetivas.
Impacto no negócio
O processo de coleta de dados passa pelo planejamento, levantamento das necessidades de negócio, mapeamento dos eventos importantes, implementação da coleta, análise e extração de insights. É um processo multidisciplinar que envolve áreas de negócio, técnicas e analíticas para sua realização.
Tendo em vista que o processo é longo e exige a participação de profissionais de várias áreas diferentes, a principal questão que pode ser levantada é “O valor atrelado à estruturação de uma coleta de dados é proporcional ao seu ganho?”. Não há uma resposta padrão para esta pergunta, tudo depende do negócio e das necessidades levantadas.
A coleta de dados permite que a empresa tenha o entendimento sobre o comportamento dos usuários dentro do site, do ponto de vista da jornada do usuário, ou seja, não estamos falando de ferramentas que identificam quais elementos são mais clicados ou visualizados pelo usuário, para este cenário, existem as ferramentas de UX que podem proporcionar uma visão mais ampla desses aspectos. Quando o assunto é jornada do usuário, o foco é entender qual o comportamento macro do usuário dentro do ambiente, em outras palavras, quais as páginas são acessadas, se existe alguma pagina que ocasiona a saída dos usuários do site, qual o fluxo de navegação (por quais páginas os usuários mais passam) antes de realizar uma conversão.
Entender a jornada do usuário é importante para fins de otimização no ambiente, por exemplo, se considerarmos que em um ecommerce o fluxo de checkout conta com o preenchimento de dados pessoais, entrega e pagamento divididos em 5 passos, ou seja, o usuário precisa passar por 5 telas antes de finalizar a compra. Após análises dos dados coletados, foi visto que os usuários têm uma tendência a sair no terceiro passo. Nesse caso, o que fazer para evitar essa saída dos usuários do fluxo de checkout? Um teste pode ser feito reduzindo o número de telas do funil para 3, respeitando o limite de telas que o usuário preenche antes de desistir da compra.
Essa solução é possível através dos dados analisados na coleta. Otimizações na jornada e experiência do usuário, entendimento das páginas e conteúdos do site mais consumidos e visualização do fluxo de saída do site são exemplos de visualizações possíveis após a coleta dos dados, que podem ser usados para otimizações.
A coleta de dados também permite a utilização de uma estratégia de marketing mais avançada. Entender quais telas foram acessadas pelos usuários permite a criação de grupos específicos para remarketing, por exemplo, é possível criar um grupo de usuários que abandonaram o carrinho na hora da compra e enviar um cupom de desconto para que eles retomem a jornada. Também é possível a criação de outros grupos baseando-se nos eventos realizados dentro do site e comportamento de consumo das páginas.
Por fim, as ferramentas de analytics permitem identificar quais campanhas e anúncios trazem mais usuários para o seu site e de quais campanhas são os usuários que mais convertem, possibilitando o investimento em mídias e campanhas mais estratégicas, como as campanhas que trazem usuários que mais converte, ou campanhas de awareness que trazem um número maior de usuários.
Apesar de ser um processo longo e multidisciplinar, a coleta e análise de dados permite o entendimento da jornada dos usuários no site, habilitando otimizações e personalizações, além da análise de performance de mídia focando-se na jornada do usuário dentro do ambiente, permitindo a realocação de verba dentro das campanhas que trazem usuários que convertem mais, por exemplo. Além do uso dos dados para estratégias mais avançadas de marketing, como o remarketing direcionado a uma segmentação específica de usuários.
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Perfil do autor: Laura Kiehl | Apaixonada pelo mundo da tecnologia e do marketing digital, atua na DP6 como engenheira de dados, trabalhando com coleta, cruzamento e estruturação de dados.
Perfil do autor: Lucas Tonetto Firmo | Engenheiro da Computação formado pela Universidade São Judas Tadeu e MBA em IA e Big Data pela USP, aficionado por Tecnologia e pela sua capacidade de transformar o modo de vida da sociedade. Atuou por dois anos com o desenvolvimento de sites e aplicações web, atualmente trabalha como Engenheiro de Dados na DP6.
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