Resumo: A análise de dados de marketing é o processo de recolha, limpeza e interpretação de dados de marketing para orientar as decisões. Faça-o em cinco passos: defina a sua questão e o seu KPI, centralize os seus dados, limpe-os, analise-os à procura de padrões e, por fim, visualize-os e aja. Automatize a elaboração de relatórios com uma ferramenta como o Dashthis é onde a maioria das equipas de marketing poupa mais tempo.
A maioria das equipas de marketing não tem falta de dados. O que lhes falta é tempo para os analisar. Os vossos números estão no Google Analytics, nas vossas plataformas de publicidade, na vossa ferramenta de e-mail, no vosso CRM e numa meia dúzia de outros separadores, e quando finalmente conseguem reunir tudo num único local, a reunião já começou.
A análise de dados de marketing é a forma de transformar aquele conjunto disperso de métricas em decisões claras sobre o que fazer a seguir. Este guia explica o que é, os quatro tipos que irá utilizar e um processo prático de cinco passos que pode aplicar em cada ciclo de relatórios, sem se afogar em folhas de cálculo.
O que é a análise de dados de marketing?
A análise de dados de marketing consiste na prática de examinar os dados provenientes dos seus canais de marketing, campanhas e interações com os clientes, com o objetivo de avaliar o desempenho e orientar as decisões. Permite responder a perguntas como: quais são os canais que geram mais receitas, por que razão uma campanha ficou aquém das expectativas e onde investir o seu próximo investimento.
Quando bem feito, este processo relaciona as ações (cliques, aberturas, sessões) com os resultados (leads, pipeline, receitas), para que possa comprovar o que está a funcionar e eliminar o que não está.
Análise de dados de marketing vs. análise de marketing vs. elaboração de relatórios
Estes três termos são utilizados de forma intercambiável, mas não significam a mesma coisa:
- Os dados de marketing são a matéria-prima: as métricas e dimensões das suas ferramentas.
- A análise de marketing é a disciplina mais abrangente que se dedica à medição e modelação do desempenho de marketing, incluindo as plataformas e os métodos que utiliza.
- Os relatórios de marketing consistem na forma como se organizam e comunicam as conclusões, normalmente num painel de controlo ou num relatório periódico.
A análise de dados ocupa um lugar central. Trata-se do trabalho de interpretar os dados para que os seus relatórios tenham realmente algum significado.
Não é um analista de dados? Não se preocupe com isso. O seu processo de análise de dados não tem de ser complicado quando tem as ferramentas certas.
Obtenha este relatório do Google Analytics com os seus próprios dados!
Os 4 tipos de análise de dados de marketing
Todas as análises que realiza enquadram-se num destes quatro tipos. A maioria dos profissionais de marketing limita-se aos dois primeiros e raramente se aventura nos dois últimos, que é precisamente onde reside a vantagem competitiva.
Não é necessário utilizar as quatro abordagens todas as semanas. Comece pela abordagem descritiva para conhecer a sua situação inicial, recorra à abordagem diagnóstica quando houver alterações e vá incorporando as abordagens preditiva e prescritiva à medida que os seus dados se tornam mais limpos e fiáveis.
Como analisar dados de marketing em 5 passos
Eis o processo, do início ao fim. É o mesmo, quer estejas a analisar uma única campanha ou todo o teu programa de marketing.
Passo 1: Definir a questão e o KPI
Não comece pelos dados. Comece pela decisão que pretende tomar.
Um objetivo vago como «ver como está a correr o marketing» resulta num relatório vago que ninguém lê. Uma pergunta concreta como «qual foi o canal que nos proporcionou o custo mais baixo por lead qualificado no último trimestre?» direciona-o diretamente para as métricas que realmente importam.
Para cada análise, anote a única pergunta a que pretende obter resposta e o único KPI que a responde. Se não conseguir identificar o KPI, ainda não está pronto para extrair dados.
Sugestão profissional: A recolha de dados para os seus KPIs dá muito trabalho. Para poupar horas do seu tempo, utilize um modelo de relatório.
- Clique em +Novo painel de controlo
- Selecionar um modelo
- Dê-lhe um nome e clique em Seguinte
DashThis irá gerar um relatório em segundos. Obtenha dados automaticamente selecionando os KPIs predefinidos.
Passo 2: Recolher e centralizar os seus dados
Agora, recolha os dados que respondem à sua pergunta e reúna-os num único local.
É aqui que a maioria das equipas perde horas. Os dados de marketing estão dispersos por plataformas de análise, contas publicitárias, ferramentas de redes sociais, software de e-mail e o seu CRM, cada um com o seu próprio formato de exportação, os seus próprios intervalos de datas e a sua própria definição de «conversão». Importá-los manualmente para uma folha de cálculo é um processo lento e propenso a erros.
A forma mais rápida é ligar as suas fontes de dados a uma ferramenta de relatórios que centralize tudo automaticamente, para que os números estejam sempre atualizados e sempre no mesmo local. Isso transforma a recolha de dados de uma tarefa que demora meio dia numa tarefa em segundo plano.
A nossa ferramenta automatizada de relatórios de marketing centra-se na visualização de dados (imagine tabelas e gráficos apelativos). Os seus clientes compreenderão rapidamente os pontos mais importantes num piscar de olhos, mesmo que não tenham conhecimentos especializados em análise de dados.
Passo 3: Limpar e validar os dados
Antes de confiar num número, verifique-o.
Dados limpos significam que não existem linhas duplicadas, que os intervalos de datas são consistentes entre as fontes, que as definições das métricas estão alinhadas (o termo «clique» num canal deve ter o mesmo significado que noutro) e que não existem lacunas evidentes no rastreamento. Um único UTM mal identificado ou uma etiqueta avariada podem distorcer discretamente um relatório inteiro.
Dedique alguns minutos a verificar: o total bate certo? Os resultados deste mês parecem razoáveis quando comparados com os do mês passado? Se um número parecer bom demais ou mau demais, normalmente é mesmo isso, e trata-se quase sempre de um problema de dados, não de um milagre de marketing.
Passo 4: Analisar e descobrir a história
Com dados organizados num único local, procure a história.
Compare períodos para identificar tendências. Segmente por canal, campanha, público-alvo ou dispositivo para perceber o que está realmente a impulsionar os resultados globais. Procure correlações (será que a campanha por e-mail aumentou efetivamente as inscrições, ou foi a publicidade paga que fez a maior parte do trabalho?). É aqui que se passa de uma análise descritiva («o tráfego aumentou 12%») para uma análise diagnóstica («o tráfego aumentou porque o tráfego orgânico cresceu, enquanto o tráfego pago diminuiu»).
O objetivo não é apresentar mais números. Trata-se de uma resposta clara e fundamentada à pergunta que escreveu no Passo 1.
Passo 5: Visualizar, comunicar e agir
Uma ideia que ninguém percebe não muda nada. Apresente a sua descoberta de forma a que o decisor a compreenda em segundos.
Utilize o gráfico adequado para cada situação: gráficos de linhas para tendências ao longo do tempo, gráficos de barras para comparações e tabelas para detalhes. Coloque o número principal e a conclusão no topo. Depois, e mais importante ainda, relacione-o a uma ação: o que vai começar a fazer, deixar de fazer ou alterar com base no que os dados indicam.
Se estiver a executar este ciclo mensalmente (ou com maior frequência), crie-o uma vez como um painel automatizado, para que o relatório se atualize automaticamente e só tenha de rever a análise, sem ter de se ocupar com tarefas rotineiras.
"Compilar dados só para ter os números não faz nada, a menos que se actue. Aprofunde-se nos seus KPIs mais vitais para descobrir o "porquê" por trás dos números. Descobrirá que pode utilizar os seus dados como uma arma para criar resultados consistentes e repetíveis de forma mais eficaz."
Grant Effinger, estratega sénior de SEO da SocialSEO
Erros comuns na análise de dados de marketing (e como evitá-los)
- Relatar atividades em vez de resultados. As impressões e os cliques são dados de entrada. Relacione-os com os leads, o pipeline e as receitas, para que os números tenham significado para a direção.
- É como comparar maçãs com laranjas. Intervalos de datas e definições de métricas desajustados entre as diferentes ferramentas são a principal causa de relatórios «errados». Padronize antes de analisar.
- Paralisia de análise. Acompanhar 40 métricas faz com que as 4 que realmente importam fiquem em segundo plano. Escolha os KPIs ligados ao seu objetivo e deixe que os restantes sejam apenas detalhes de apoio.
- Análise pontual. Se recriares manualmente o mesmo relatório todos os meses, acabarás por deixar de o fazer. Automatiza as tarefas recorrentes.
- Não há nenhuma ação associada. Um relatório que termina com um gráfico e sem qualquer recomendação é uma atualização de situação, não uma análise. Termine sempre indicando o que deve mudar.
Ferramentas e relatórios de análise de dados de marketing
É possível realizar todo este processo em folhas de cálculo, e muitas equipas começam por aí. O ponto de estrangulamento é sempre o mesmo: recolher e atualizar os dados manualmente.
Uma ferramenta de relatórios de marketing elimina esse estrangulamento ao ligar-se às suas fontes de dados, reunir toda a informação num único painel e atualizar-se automaticamente, pelo que os Passos 2, 3 e 5 resolvem-se praticamente por si próprios e pode dedicar o seu tempo ao Passo 4, a análise propriamente dita. Se estiver a comparar opções, consulte o nosso resumo dos melhores software de análise de dados de marketing.
Perguntas mais frequentes
Transforme automaticamente os seus dados de marketing em relatórios
Deves dedicar o teu tempo à análise, e não a copiar números entre separadores. O DashThis liga-se às tuas ferramentas de marketing e cria painéis automatizados que reúnem todos os teus dados num único local e se atualizam automaticamente, para que cada ciclo de relatórios comece com dados limpos e atualizados.
