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Por que analisar Conversões Assistidas no Google Analytics?

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Muito se frisa a respeito de visitas e visualizações nas páginas mas o que realmente importa é o que de conversão foi realizado. O problema é que as metas de conversões não vêm prontas em cada conta nova do Google Analytics.

Para controlar essas metas de conversão de forma correta, existem dados que podem identificar e facilitar. O Google Analytics vem para auxiliar nessa ferramenta.

As conversões assistidas acontecem sempre quando um usuário percorre um caminho antes de sua visita ser convertida em venda, ou cadastro. Geralmente os usuários acessam o site mais de uma vez antes de converter, para pesquisarem e saberem mais sobre o produto/serviço.

Cada vez que o site foi visitado, a fonte de tráfego utilizada fica registrada e esse é o chamado caminho de conversão. Quando o usuário conclui uma conversão que tenha um caminho composto por mais de uma fonte de tráfego, essa conversão é considerada como uma conversão assistida.

Como interpretar as conversões assistidas no Google Analytics?

 

As conversões assistidas mostram quais são as fontes de tráfego que tiveram participação no processo do usuário. A primeira fonte de tráfego que levou um usuário para o site pode ser considerada tão importante quanto a última, onde foi efetuada a conversão.

Com uma análise limitada, muitas empresas consideram somente as fontes de tráfego que levaram diretamente a conversão. Porém é importante lembrar que durante o caminho de outros fatores influenciaram a decisão do usuário.

Existem fontes de tráfego e/ou mídias que têm características mais de funil, que é quando a pesquisa por um produto ou serviço ainda está no estágio inicial, enquanto outras já estão mais próximas da etapa de conversão.

 

O Google Analytics divide as conversões assistidas:

 

Modelo de Última Interação

Esse modelo atribui valor apenas para o canal em que houve a conversão.

É utilizado normalmente, quando você analisa as origens de venda no relatório.

Quando analisado o relatório de aquisição > origem/mídia, ficam mais claras as origens que trouxeram a maior receita e conversão para o site. Com isso, é possível identificar canais que possuem muitas visitas com taxa de conversão baixa. E analisando os investimentos, muitos deles são cortados erroneamente.

Para evitar esse tipo de situação, existe o modelo linear.

 

Modelo Linear

O modelo linear atribui valor para cada canal que participou da venda.

Exemplo:

  • Usuário acessou seu site através do Google orgânico, mas não comprou;
  • Usuário acessou seu site através do email, mas não comprou;
  • Usuário retornou ao seu site através das campanhas de remarketing e efetuou a compra.

Analisando o exemplo é possível identificar que o tráfego direto é o canal que representou a primeira interação do usuário com o site, mas não resultou na venda final. Porém o cliente retornou devido à esse primeiro acesso onde foi feita uma pesquisa.

 

Dicas para configuração:

  • Conversão: Deixar marcado somente “comércio eletrônico”. É recomendado que as “metas” fiquem assinaladas somente se o seu site não é um e-commerce;
  • Tamanho do caminho: Marcar a opção “1 ou mais”. Dessa forma você enxergará 100% das conversões que uma fonte de tráfego participou;
  • Tipo: Marque “todos”. Só filtre para “Google Adwords” se você quiser analisar somente os dados das campanhas de links patrocinados;
  • Janela de lookback: de acordo com o tempo que você considera que o usuário pode levar para decidir comprar seu produto ou serviço, marque a janela de dias antes da conversão que você atribuirá a influencia de uma mídia nesse processo de decisão.

 

O Google Analytics permite que você rastreie as conversões com base nos dois tipos de metas, as conversões por engajamento ‘difíceis’ e as ‘fáceis’.

No final das contas, você precisa das duas. Uma vai acabar levando à outra.

E para melhorá-las, é necessário fazer um rastreamento. Configurar manualmente as metas de destino do Google Analytics e os Engajamentos, são alguns minutos de trabalho extra que valem a pena.

Analisar os dados de forma mais assertiva ajudará a tomar melhores decisões e otimizar os resultados.

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