O Google Analytics é quase um iceberg, porque cerca de 91% dele está debaixo da superfície.
Pois é. Quando você analisa os relatórios padrão, verifica a contagem de receita diária e as taxas de visitantes mensais, você só está utilizando cerca de 9% de tudo o que o Analytics tem a oferecer.
O resto está esperando para ser descoberto, escondido num lugar que não é imediatamente visível aos usuários da plataforma.
Por sorte, uma das melhores maneiras de começar a explorar o iceberg que é o Google Analytics é por meio dos segmentos de tipo simples e avançado.
💡 DICA: prefere começar com um tema mais geral? Então não deixe de conferir o nosso guia para iniciantes no Google Analytics.
O que são os segmentos do Google Analytics?
Os segmentos do Google Analytics são um conjunto de filtros e ferramentas internas que ajudam você a extrair insights mais detalhados e completos a partir dos dados coletados.
Vamos supor que você está querendo descobrir como um visitante que acessa o site da loja via smartphone é diferente de um visitante que acessa o site via desktop. Se você criar um segmento para visitantes móveis e outro para visitantes via desktop, vai poder analisar dois relatórios distintos e comparar os resultados gerados para, então, identificar possíveis diferenças de comportamento, tipo e tempo de navegação entre os dois grupos.
Observe que:
- Só é possível aplicar no máximo quatro segmentos a um único relatório.
- Os dados de custo do AdWords não são compatíveis com segmentos (por isso, o resultado exibido será sempre 0).
- Para relatórios de funil multicanal, a melhor opção é utilizar segmentos de conversão.
Segmentos de usuário, segmentos de sessão e segmentos de hit
Antes de continuarmos com o nosso pequeno guia sobre segmentos do Google Analytics, precisamos definir os diferentes níveis de segmento na plataforma.
Atualmente, existem três:
- Usuário: composto por pessoas que de fato visitaram o site da loja.
- Sessão: interações de um único visitante com o site. O conjunto dessas interações é agrupado em uma “sessão”.
- Hit: interações com o site que ocorrem durante uma sessão.
Em outras palavras: uma única pessoa pode gerar inúmeras sessões, e cada uma dessas sessões pode ter múltiplos hits.
Vamos a um exemplo prático: imagine que você quer isolar todos os clientes que gastaram mais de R$ 300,00 em compras na sua loja. O cliente A pode ter gastado R$ 50,00 em uma única sessão e R$ 250,00 em outra, mas o cliente B gastou R$ 300,00 em uma única sessão. Se você trabalhar com um segmento de usuário, os dois clientes seriam incluídos na contagem; em um segmento de sessão, apenas o cliente B seria considerado.
Está começando a fazer sentido?
E os segmentos de hit, claro, focalizam em um nível ainda mais detalhado, como por exemplo clientes que visitaram uma determinada página ou assistiram um vídeo do site.
Vale a pena destacar que os segmentos de usuário só trabalham com um intervalo de datas de até 90 dias.
Segmentos simples
Abaixo, uma lista com alguns dos segmentos simples mais comuns:
- Informações demográficas: permite segmentar usuários de acordo com informações demográficas.
- Tecnologia: permite segmentar as sessões de cada usuário de acordo com as tecnologias de navegação utilizadas (computador, smartphone e outros).
- Comportamento: permite segmentar os usuários de acordo com a frequência das visitas ao site e/ou frequência de transações monetárias.
- Data da primeira sessão: permite segmentar os usuários pela data da primeira visita. Para isso, você vai precisar criar uma análise de coorte.
- Origens de tráfego: possibilita uma segmentação de acordo com a forma como os clientes descobriram a loja.
- Comércio eletrônico avançado: possibilita uma segmentação de clientes de acordo com o comportamento de compras de cada um.
Segmentos avançados
Logo abaixo dos segmentos simples, há um espaço dedicado aos segmentos avançados: as condições e sequências.
- Condições: permitem segmentar seus usuários e/ou as sessões de cada usuário de acordo com condições específicas.
Se você quiser coletar dados específicos para entender, por exemplo, como a leitura da página “Quem somos” afeta as compras realizadas no site, basta usar as condições abaixo:
- Sequências: permitem segmentar usuários e/ou as sessões de cada usuário de acordo com condições sequenciais.
As sequências são um recurso interessante para quem trabalha no e-commerce, pois ajudam a isolar apenas os clientes que, por exemplo, abandonaram o carrinho e não concluíram a compra:
Ainda que apresentem uma interface e um processo de configuração mais complicado, as condições e sequências são segmentos mais flexíveis, com mais espaço para customização.
Por que os segmentos do Google Analytics são tão importantes?
Quando você abre a página inicial do Google Analytics para coletar dados, você não vê um resultado específico, mas sim os dados de todos os seus visitantes.
Essa visão geral pode ser útil para dar uma vistoriada rápida e verificar como anda a popularidade da loja, mas não podemos esquecer daquele iceberg sobre o qual comentamos lá no início do post. Para além da superfície, afinal, estão dezenas de outros insights altamente específicos e customizáveis.
E, se você não souber como utilizar esses dados, como implementar os relatórios customizáveis e como aplicar os segmentos que estamos discutindo aqui, todo esse conteúdo extremamente valioso vai pelo ralo.
Para resultados ainda melhores, vale a pena considerar a adoção do AdWords ou mesmo do Google Optimize: com eles, você vai poder realizar experimentos e extrair ainda mais resultados dos segmentos.
Vamos supor que você seguiu a sequência do último exemplo ali em cima e isolou todos os clientes que abandonaram o carrinho de compras. Com esse grupo em mãos, é mais fácil lançar uma campanha de remarketing no Adwords e oferecer um desconto exclusivo para incentivar esses clientes a finalizarem a compra.
Como criar um segmento do Google Analytics
E se eu te dissesse que você já tem alguns segmentos prontinhos te esperando na sua página do Google Analytics?
Para encontrá-los, é só abrir a página inicial do Analytics e buscar a opção “+Adicionar segmento” na parte superior da tela:
Você verá, em seguida, uma tela como esta aqui embaixo:
Os segmentos listados são:
- Todos: O título já diz tudo, né?
- Sistema: Segmentos pré-configurados pelo Google Analytics.
- Personalizar: Segmentos configurados por você.
- Compartilhados: Segmentos que podem ser compartilhados entre diferentes usuários.
- Com estrela: Segmentos favoritados.
- Selecionados: Segmentos que estão ativos no momento.
Se você não quiser trabalhar com os segmentos pré-configurados do Google Analytics, que tal explorar a categoria “Personalizar”? É só clicar no botão “+NOVO SEGMENTO”, situado no canto superior direito da tela.
Em seguida, você verá uma tela parecida com esta aqui:
A primeira coisa que você vai ter que fazer na hora de criar um segmento do zero é decidir se você quer trabalhar com um segmento simples ou avançado.
Assim que você começar a ajustar e aplicar os filtros, o painel do lado esquerdo também vai começar a mudar:
Quando a etapa de configuração for concluída, basta salvar o segmento (só não se esqueça de dar um nome para ele!).
Com o segmento salvo, é só aplicá-lo aos relatórios que o Google Analytics já gerou para ver novos insights.
5 segmentos do Google Analytics que você precisa experimentar
Se você não gostou muito da ideia de utilizar os segmentos pré-configurados do Google Analytics, que tal dar uma olhadinha na Google Analytics Solutions Gallery?
Essa galeria conta com centenas de segmentos criados por outros empreendedores e profissionais, e todos estão liberados para uso. O único “porém” é que a página só está disponível em inglês:
Para facilitar a busca, vale a pena usar os filtros localizados no lado esquerdo da tela.
Se essa opção também não parecer uma boa ideia, você pode tentar criar seus próprios segmentos. Que tal começar por esses cinco aqui embaixo?
1. Visitantes que já realizaram compras vs. Visitantes que não realizaram compras
Essa segmentação é particularmente importante para o planejamento de marketing da loja – e, para avaliar esses insights no Google Analytics, você vai ter que criar dois segmentos de cliente.
Os dois segmentos se concentrarão exclusivamente na receita gerada pelos clientes da loja e, quando analisados comparativamente, devem mostrar a diferença de comportamento entre visitantes que já realizaram compras e visitantes que ainda não realizaram compras.
Quando você conseguir determinar o que diferencia um tipo de visitante do outro, vai poder também começar a otimizar o site da loja para incentivar o tipo de comportamento que você deseja criar (e, claro, gerar mais vendas).
Se os resultados gerados pelos segmentos indicarem que visitantes que leem o blog da loja apresentam uma probabilidade maior de realizarem uma compra do que aqueles que não leem o blog, você pode:
- Incentivar os visitantes a lerem o blog;
- Otimizar os conteúdos publicados com estratégias de SEO, imagens de alta qualidade e vídeos explicativos;
- Reformular o calendário de publicação e aumentar a frequência de postagens.
Também vale a pena fazer uma análise comparativa no Google Analytics para identificar possíveis diferenças entre clientes que realizam compras via dispositivos móveis e os demais. Eu sugiro que você faça, depois, uma outra análise para incluir apenas os clientes que compram via desktop.
2. Clientes que só realizaram uma compra vs. Clientes que realizaram várias compras
Num mundo ideal, os clientes da sua loja retornariam ao site repetidamente para fazerem novas compras, certo? Nesse caso, eles seriam os chamados “clientes que realizaram várias compras”.
No entanto, é bem provável que a grande maioria dos seus clientes só tenha realizado uma compra no site e depois nunca mais voltou. É, eu sei: a retenção de clientes é sempre um desafio.
Mas, afinal de contas, qual é a diferença concreta entre aquele cliente que realiza várias compras e aquele que só faz uma? Como o comportamento desses consumidores difere? Será que eles navegam pelo site de maneira diferente? Visitam páginas de produto específicas? Chegam ao site da loja por meio de campanhas distintas de e-mail marketing?
Bom, você pode criar segmentos personalizados de comportamento para tentar descobrir:
A imagem acima mostra o primeiro passo para criar um segmento específico de clientes que realizaram várias compras. Depois disso, você também vai ter que criar um segmento personalizado de comportamento para clientes que só realizaram uma compra.
Com os dois segmentos configurados, é só começar a comparar para buscar resultados significativos; é bem possível que um dos insights dessa pesquisa acabe impulsionando novas estratégias de retenção de clientes.
A melhor parte é que a retenção de clientes é bem mais barata para o caixa da loja do que a fidelização de clientes – o que significa que, lá na frente, você não só vai possivelmente economizar mais, mas também vai conseguir cultivar um número maior de clientes.
3. Carrinhos abandonados
Os carrinhos abandonados viraram uma ocorrência comum no mundo do e-commerce, mas isso não significa que você precisa simplesmente abaixar a cabeça e aceitar que esse problema existe.
A verdade é que uma taxa expressiva de carrinhos abandonados pode ter duas origens distintas: um problema na experiência de navegação do usuário ou então um problema na estratégia de publicidade e precificação do produto.
Como esse segundo problema é bem complicado e merece um post inteiro só para ele, vamos nos concentrar apenas no problema da experiência de navegação do usuário.
A primeira coisa que você precisa fazer é tentar identificar se essa é uma questão universal (ou seja, todos os seus visitantes são afetados por ela) ou se é apenas pontual, vinda de uma ou duas fontes específicas de tráfego.
O motivo para isso é simples: os clientes que chegam até o site da loja via Facebook Ads são bem diferentes daqueles que chegaram até ali por meio do Google. Isso significa que cada grupo de consumidor busca coisas diferentes da sua marca, e a experiência de navegação precisa levar tudo isso em conta.
Para identificar o real problema, você pode criar um segmento personalizado para cada fonte de tráfego da loja: Facebook, Google, Instagram, Pinterest, e-mail e por aí vai.
Depois disso, é hora de fazer uma análise rigorosa e detalhada. Se por acaso a taxa de carrinhos abandonados for maior no Instagram, tente explorar insights exclusivos desse canal de vendas: o que será que está acontecendo para fazer com que seus seguidores do Instagram simplesmente desistam de comprar na loja?
Vale lembrar ainda que esses segmentos personalizados de fontes de tráfego podem te ajudar a identificar os canais que geram os melhores resultados – um dado importante na hora de criar novas campanhas de marketing.
4. Clientes de alto valor
Vamos supor que o valor médio do pedido da sua loja é R$ 200,00. Nesse caso, os clientes de alto valor são aqueles que gastam duas (R$ 400,00) ou até três (R$ 600,00) vezes esse valor.
Se você encontrar um número significativo de clientes com esse perfil, vale a pena isolá-los do resto dos seus consumidores para tentar entender o tipo de comportamento que eles exibem durante a experiência de navegação.
Por quê?
Bom, é simples: primeiro porque, quanto mais você souber sobre esse segmento de clientes, maiores são as suas chances de conseguir criar campanhas de aquisição customizadas; e segundo porque esses dados vão ajudar você a identificar como otimizar a loja e como criar novas campanhas de retenção para transformar clientes comuns em clientes de alto valor.
Agora é a hora de fazer todas as perguntas relevantes via Google Analytics: quais são as campanhas de marketing que geram os melhores resultados com esse grupo de clientes? Quais são as palavras-chave que eles costumam utilizar para encontrar a loja? Por quais fontes de tráfego eles estão vindo? Quais produtos estão comprando?
Para descobrir, você pode criar um segmento de comércio eletrônico avançado e determinar a receita (valor gasto), como no exemplo abaixo:
5. Tamanho da palavra-chave
É bem provável que a busca orgânica e o tráfego pago sejam responsáveis por uma grande parcela da origem de clientes da sua loja. Por isso mesmo, pode ser uma boa ideia explorar as palavras-chave e termos de busca que os clientes estão usando na hora de procurar pela loja na internet – e como esses termos influenciam o tipo de comportamento que cada pessoa apresenta durante a experiência de navegação.
Por exemplo: se você tem uma loja de roupas, qual será a diferença entre uma pessoa que chega até o site da loja depois de ter buscado pelo termo “moda” e aquela que usa o termo “vestido de verão vermelho e branco”?
Dica: já começou a montar o seu negócio mas ainda não tem um nome? Use o nosso gerador e encontre diversas opções de nome para loja de roupas!
Para descobrir, você pode criar alguns segmentos avançados de palavra-chave. No exemplo abaixo, o código inserido é uma expressão regular que corresponde a um termo de busca com quatro palavras:
E se você quiser criar um segmento para termos com três palavras?
Simples. É só usar esta expressão aqui:
^\s*[^\s]+(\s+[^\s]+){2}\s*$
O padrão é o seguinte: o valor numérico inserido entre { } é sempre o número total de palavras-chave, menos um.
Abaixo, a expressão regular para um termo de busca com cinco palavras:
^\s*[^\s]+(\s+[^\s]+){4}\s*$
Ah, e se você quiser isolar termos de busca com, por exemplo, dez palavras-chave, é só adicionar uma vírgula:
^\s*[^\s]+(\s+[^\s]+){9,}\s*$
Como resultado, o Google Analytics vai mostrar apenas os termos com mais de dez palavras.
Essas expressões regulares podem te ajudar a descobrir quais termos geram mais receita (se os com poucas palavras ou os mais longos), se você está investindo nos termos corretos e se a sua estratégia de conteúdo original está caminhando na direção certa.
Para além da ponta do iceberg
Agora que você já sabe o que se esconde por trás do iceberg do Google Analytics, está na hora de começar a aproveitar todos os recursos e vantagens que esses 91% podem te oferecer.
Lembre-se: quando você abre o Google Analytics uma ou duas vezes por mês para ver como as coisas estão, você está olhando apenas para os dados coletados. Mas a plataforma também pode te oferecer alguns insights realmente úteis, que podem ser transformados em ações concretas para melhorar o desempenho da loja.
Só que, para fazer isso dar certo, você vai precisar mergulhar fundo e escavar bem esse iceberg.
No fim do dia, tudo se resume à customização e à análise de dados – e é justamente nesse ponto que os segmentos do Google Analytics vão poder te ajudar.
Sobre a autora
Carolina Walliter é escritora, tradutora, intérprete de conferências e editora-chefe do blog da Shopify em português do Brasil.
Post original em inglês: Shanelle Mullin
Tradução e localização: Marcela Lanius
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