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Maturidade de Analytics: como medir o nível da sua empresa

Você sabe em qual nível a sua empresa está em relação ao uso da ferramenta Google Analytics? Um levantamento realizado pela consultoria Gartner revelou que 87% das instituições pesquisadas têm baixa maturidade quando o assunto é mensuração de resultados online.

Em um mundo cada vez mais digital, sabemos que praticamente todas as decisões são tomadas com base em indicadores (ou, pelo menos, deveriam). Com o aumento do número de lojas online, por exemplo, as empresas que desejam se destacar nesse mercado precisam saber coletar e analisar os seus dados para colocar em prática ações mais assertivas em relação ao negócio.

O que significa ter uma boa maturidade em Analytics?

As empresas com um bom nível de maturidade analítica já possuem uma certa autonomia no uso do Google Analytics, com uma rotina de gerenciamento de dados que faz parte da cultura do negócio e que não é feita apenas de maneira pontual.

São empresas que já têm segurança na coleta e no tratamento dos indicadores, ferramentas integradas com CRM ou BI, por exemplo, além de um certo nível de modelagem estatística e, principalmente, controle de acesso e privacidade dos seus dados.

Neste caso, o trabalho já é mais voltado para a governança das informações, com indicadores estruturados numa interface e visualizados em dashboards. Para essas empresas, o mais importante é a manutenção do conhecimento, ou seja, estar por dentro das novidades da ferramenta, atender às novas e constantes necessidades do time, novos produtos ou serviços que demandem a instalação de tags e treinamentos para novos profissionais.

Por que uma boa Maturidade em Analytics é importante?

O dado isolado é apenas um número. Porém, é a partir dele que, com o Google Analytics, você consegue analisá-lo para extrair uma informação que agregue e faça sentido para o seu negócio. Mas, para chegar até esse resultado, é essencial maturar o potencial analítico.

Esse tipo de movimento nas empresas é uma tendência que vem crescendo anualmente. Uma pesquisa da Forrest Consulting de 2017 mostrou que, naquele ano, 40% das empresas utilizavam análise de dados para atividades como desenvolvimento de produtos, marketing e vendas. A estimativa, porém, apontava que esse número subiria para 90% em 2020. E com o rápido crescimento do mercado digital de um ano para cá, esse número pode ser ainda maior. 

O Google Analytics é uma ferramenta gratuita e acessível a nível global e, por ter essa facilidade, muitos profissionais e empresas acabam se aventurando e aprendendo as suas funcionalidades de maneira autodidata. O problema é que, com isso, a empresa corre o risco de tomar decisões com base em dados e relatórios que, muitas vezes, não traduzem a realidade do negócio. É essencial ter em mente que o universo dos dados possui várias vertentes que precisam ser levadas em consideração.

Como começar?

O básico para iniciar uma cultura de dados na empresa envolve três importantes etapas: ferramentas, conhecimento e processos difundidos, além de controles de acesso. Ou seja, a primeira aborda ter o Google Analytics bem instalado, a certeza de que a coleta de dados está correta, assim como as configurações e o tratamento dessas informações.

Em seguida, conhecer que tipo de análise precisa ser feita, saber quais as principais perguntas que precisam ser respondidas com aquelas informações, qual relatório analisar e o que ele quer dizer. Após esses dois primeiros passos concluídos, é essencial desenvolver e difundir o conhecimento sobre a estrutura e as ferramentas com outros profissionais.

Outro aspecto que merece atenção tanto para as empresas que estão iniciando nesse mundo de indicadores, quanto para as que estão mais desenvolvidas, é a privacidade dos dados. Nos últimos anos, esse tema tem recebido maior atenção e algumas legislações estão sendo criadas para regular o mercado. 

No Brasil, a mais conhecida e atual é a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Ela demanda que as empresas criem rotinas para garantir a integridade e segurança das informações captadas para que elas não corrompam a privacidade das pessoas envolvidas.

Com isso, a gestão de acessos torna-se uma etapa muito relevante: quem tem acesso às informações captadas? Quem pode consumir esses dados e tratá-los? São questionamentos desse tipo que as empresas devem estar atentas e que precisam envolver outros departamentos, como o Jurídico, por exemplo.

Método Lume de Maturidade de Analytics

Construir esses processos demanda tempo e conhecimento, mas não é tão complicado quanto possa parecer. Para ajudar nisso, a Lume desenvolveu o Método Maturidade de Analytics que nada mais é do que um modelo estruturado com o objetivo de identificar em qual estágio as empresas estão em relação ao uso do Google Analytics e trabalhar para aprimorá-lo e potencializá-lo. 

De maneira pontual, a Lume já desenvolve esse trabalho com alguns clientes, auxiliando na resolução de processos específicos pontualmente. Agora, com a criação do método,  a ideia é posicionar os parceiros com uma rotina definida envolvendo o diagnóstico, treinamentos e estruturação de processos de acordo com a maturidade atual identificada em cada empresa.

O modelo trabalha com três níveis de maturidade: iniciante, intermediário e avançado. Para identificar em qual estágio a empresa está, é aplicado um formulário. 

A partir disso, e de acordo com a necessidade de cada parceiro, são desenvolvidas ações para avançar e evoluir o conhecimento das equipes em Google Analytics. Abaixo, você pode conferir algumas características de cada nível: 

Iniciante

  • Possui o Google Analytics instalado, mas desconhece potenciais problemas de funcionamento;
  • Tem instalação básica no código-fonte ou por tag manager, e no caso de e-commerce utiliza apenas a tag básica de transação;
  • Quando utiliza outras ferramentas de dados ou mídia, estas não estão integradas;
  • Na análise de dados, utiliza relatórios padrão, sem uma estrutura personalizada;
  • Tem dificuldade em relacionar ações e resultados e as apresentações e os reports são pouco ilustrativos sobre a realidade do negócio;
  • No que se refere à gestão e treinamentos, a empresa fala pouco sobre Analytics e não possui treinamentos internos;
  • Não conta com uma pessoa referência em GA no time e não mantém o controle atualizado de quem tem acesso aos dados.  

Intermediário 

  • Possui o Google Analytics instalado por meio de Tag Manager, com camadas de dados estruturada;
  • Usa o GA4 para o monitoramento de App + Web e consome os seus indicadores diariamente através de visões de dados personalizados (dashboards);
  • Aprofunda a análise no GA com facilidade quando identifica algum insight;
  • Define indicadores (KPIs) por perfil, sejam departamentos ou pessoas, relaciona ações, dados e KPIs com alguma facilidade;
  • Consegue justificar, em parte, o resultado atingido e o valor das ações realizadas e envia manualmente alguns relatórios para diferentes perfis, mas sem ainda orientar à necessidade de cada um e tomar ações. 
  • Realiza treinamentos internos, mas informalmente e sem uma base regular;
  • Não compartilha os conhecimentos mais avançados das pessoas sobre a estrutura das ferramentas e os métodos de análise;
  • Define algumas regras para controle de acesso aos dados, mas nem sempre são seguidas.

Avançado

  • Possui o Google Analytics instalado com segurança sobre a veracidade dos dados coletados e a ferramenta é integrada com outras, como CRM, Data Studio ou Power BI para visualização de dados;
  • Consegue obter uma visão integrada de todas as propriedades, sejam elas Web ou App;
  • Para a análise de dados, define indicadores (KPIs) por perfil, sejam departamentos ou pessoas;
  • Distribuem relatórios ou dashboards para todos os níveis de maneira automática, estruturam Analytics acessível a níveis executivos e conseguem relacionar facilmente os resultados às ações e justificar o valor delas para níveis mais estratégicos;
  • Para manter o time atualizado, realiza treinamentos formais e recorrentes, compartilham o conhecimento sobre Analytics entre os colegas e se reúne, periodicamente, para compartilhar aprendizados, tecnologias e experiências;
  • Têm regras para garantir e revogar o acesso apropriado a cada papel e os processos são seguidos e respeitados por todos.

O fato de ter um modelo estruturado com início, meio e fim, faz com que o aprendizado flua de maneira mais natural, deixando claro quais etapas devem ser vencidas e ajudando a desmistificar a complexidade dos números, elevando o negócio a um nível superior de resultados. 

Ficou interessado? Entre em contato com a gente para saber mais sobre o método Maturidade em Analytics!