Como usar a Web Analítica - Resumindo o livro de Avinash Kaushik

Faz umas 5 semanas que eu parei para escrever o meu projeto de doutorado para prestar o exame na ECA. No intervalo do trabalho, passei numa livraria, achei o livro interessante, comprei e comecei a estudar. Chamou a atenção e foi ficando cada vez mais interessante. Tá me abrindo um monte de possibilidades e como forma de compartilhar algumas descobertas, vou jogando algo por aqui:



Vamos lá:

- A Web Analítica é o controle, coleta, medição, relatório e análise reais dos dados quantitativos da Internet para otimizar os websites e as iniciativas de marketing na web;
- problemas de se usar os logs de servidores para analisar os dados:
- cache da página feito pelo ISP;
- robôs de pesquisa;
- calcular os visitantes exclusivos;
- Como deve ser a Web Analítica:
- análise de densidade de cliques;
- finalidade primária do visitante: fazer pesquisas;
- taxas de término de tarefas;
- tendências segmentadas do visitante;
- análise de impacto dos diversos canais



- Trinity: uma predisposição e uma abordagem estratégica
- critérios acionáveis e métricas;
- análise do comportamento: análise dos dados do fluxo de cliques;
- análise dos resultados: elemento e daí!;
- análise da experiência: pesquisas de campo;
- quatro métodos para coletas de dados: weblogs, webbeacons, tags javascripts e sniffer de pacotes;
- tendências de mecanismos de pesquisa:
- Google Trends;
- Microsoft AdCenter Labs;
- comece o processo de trabalhar com as perguntas conceituais (aonde mesmo queremos chegar?) no início - bem antes de ter uma ferramenta de webanalítica, bem antes de saber qual o site e o que ele faz.
- regra 10/90: 10% do orçamento em ferramentas e 90% do gasto com pessoas pensantes;
- os 10 blogs mais importantes da Web Analítica;
- aprofunde-se nas áreas específicas: recomendo que encontre pequenos nichos de segmentos de dados para se aprofundar;
- na web, os números absolutos raramento importam. As tendências sim, e as tendências segmentadas, muito mais.
- melhores práticas para garantir melhores dados de análise:
1. marque com tags todas as suas páginas;
2. coloque as tags por último;
3. coloque as tags em linha;
4. identifique sua definição de página exclusiva;
5. use os cookies com inteligência;
6. considere problemas da codificação de links;
7. tenha cuidado com as redireções;
8. confirme se os dados estão sendo corretamente capturados;
9. codifique corretamente as experiências da Web rica.
- qual métrica devo escolher? -> teste das 3 camadas de "e daí?"
- toda jornada de Web Analítica começa com 3 perguntas fundamentais:
- como muitos visitantes chegam ao nosso site?
- por quanto tempo eles ficam?
- quantas páginas eles visitam?
- definições de métricas básicas:
- visitas: uma contagem de todas as sessões durante um certo período de tempo;
- visitantes únicos: uma contagem de todos os cookie_ids exclusivos durante um certo período de tempo;
- bounce rate: a procentagem do tráfego de quem ficou em seu website por menos de 10 segundos.
- estamos tratando nossas 10 principais páginas como nossa home? São pontos onde ações podem ser tomadas;


- Taxas de Referência:
- taxa geral de respostas para pesquisas na Web: 1 a 2%;
- de acordo com o último estudo da E-consultancy, 80% do tráfego da Internet iniciam sua experiência de navegação em um mecanismo de pesquisa;

continua....