Enviado para você por Penha através do Google Reader:
Imagine que você entra e sai de uma farmácia. Se não comprar nada, provavelmente o gerente nem vai saber que você esteve lá. Se comprou algum produto, a farmácia sabe que algo foi vendido (eles saberão um pouco mais se você usar um cartão de associado).
Visitar um website será totalmente diferente se você observar a partir da visão da coleta de dados. Durante sua visita a um website, você deixará para trás uma quantidade absurda de dados, comprando algo ou não.
O website conhece cada "corredor" que você andou, tudo que tocou, por quanto tempo ficou lendo cada "etiqueta" de cada produto, tudo que colocou em seu "carrinho" e então descartou, e muito, muito mais. Se você acabar comprando, o gerente do site saberá onde vive, de onde veio até entrar no website, a qual promoção está respondendo, quantas vezes comprou antes etc. Se você simplesmente visitou e saiu do website, ele ainda saberá tudo o que fez e na ordem em que fez.
Imagine o quanto é proveitosa a web em termos de sua capacidade de coletar dados e saber muitas coisas sobre seus visitantes. Tudo isso sem violar os princípios de privacidade do cliente.
Existem mais ferramentas do que você já imaginou, que criarão instantaneamente relatórios de todos esses dados web, apresentando-os em cada seção, gráfico, tabela, pivô ou dump.
Mas, não importa qual ferramenta você usa, o melhor é que todos esses dados irão ajudá-lo a entender o quê aconteceu. Eles não podem, não importa o quanto tente, informá-lo por que algo aconteceu.
Temos cliques, páginas, a hora no site, caminhos, promoções, taxas de abandono e mais. Porém, estamos esquecendo um aspecto crítico de todas essas partes dos dados: Por que eles clicaram neste lugar? Por que nossos visitantes acabaram nestas páginas e não naquelas? Por que 50% deles abandonam seus carrinhos? Por que 90% do trafego da web informam as principais perguntas de suporte, mas as pessoas ainda entram em contato pelo telefone?
O que está faltando é o porquê.
Esta é a razão para os dados qualitativos serem tão importantes. Eles podem nos aproximar muito da compreensão do porquê. É a diferença entre 99% da análise do website que é feita, mesmo que produza muito poucos critérios, e 1% que fornece uma janela para a mente de um cliente.
Combinar o quê (quantitativo) com o porquê (qualitativo) pode ser extremamente eficiente. Também é fundamental para nossa capacidade obter todos os dados do fluxo de cliques e realmente analisá-los, para encontrar os critérios que levem as alterações significativas do website para melhorar as experiências de nossos usuários.
Embora existam muitas opções para a análise qualitativa, sua primeira missão deve ser compreender tudo que pode sobre as interações do cliente com seu website. Um entendimento amplo das interações do visitante pode levar a critérios acionáveis mais rapidamente, tendo um impacto mais rico em sua tomada de decisão.
Existem muitas metodologias usadas para reunir os dados qualitativos do cliente (o porquê), por exemplo:
- Teste de uso do laboratório (convidando os participantes a completar as tarefas, guiados ou não)
- Visitas do site, também chamadas de siga-me (observando o ambiente nativo de um cliente)
- Experimentação/teste
- Pesquisa
Se você for novo neste mundo, a última opção é uma ótima maneira de iniciar. Diferente do que você pode ter ouvido, a pesquisa é fácil de implementar, pode ser uma metodologia contínua e está seguramente cheia de critérios úteis a uma ação muito orientada.
Combinar o porquê (intenção, motivação) com o quê (cliques, contagens do visitante) deve ser à base de qualquer programa de web analítica acionável e bem-sucedido.
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Artigo produzido por Mestre SEO - Otimização de Sites.
Web Analítica – Como medir, o Quê e Por quê
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