Vamos sair do universo do analytics e entender métricas com base em uma das ciências mais antigas, a Matemática. Vocês vão perceber que ao entendermos a essência, aplicamos o conceito em qualquer lugar.
Após ler alguns materiais do Prof. Luiz Fávero, achei que seria muito interessante fazer um compilado e trazer essas definições onde vou fazer um paralelo com o analytics que temos hoje.
Métricas fazem parte do universo da estatística e vamos começar por entender essa área de estudo.
Estatística
A estatística pode ser definida como uma ciência que tem por objetivo coletar, analisar e interpretar dados qualitativos e quantitativos. O conjunto desses dados podem nos ajudar na tomada de decisão em qualquer área ao qual se relaciona a sua coleta. Ou seja, a estatística é aplicada em diversas empresas (de qualquer porte e de qualquer espécie – sejam elas tradicionais, digitais ou híbridas) – e pode ser usada por áreas contábeis, produtos, negócios, marketing ou para qualquer área que tenha dados para estudo e direcionamento.
Enquanto os dados são a nossa matéria-prima e o nosso menor unidade de leitura, por outro lado, um dado sozinho e sem atributos não conseguimos usá-los da melhor forma possível. É por isso que existem as variáveis. Elas são as características ou atributos que daquilo que se deseja medir, contar ou acompanhar. Esses atributos vão trazer o contexto da sua análise e fazer a classificação para esse dado.
Variável não Métricas – Qualitativas
Essa variável, por não ser quantificável, é responsável por ter vários atributos e características que serão populadas conforme o contexto onde está inserida.
Como os dados qualitativos não podem ser calculados, no Google Analytics essas variáveis são apresentadas como DIMENSÃO. E nos relatórios podemos usar inclusive dimensões secundárias para justamente cruzar esses dados e trazer mais detalhes para a sua análise.
Variável Métricas – Quantitativas
Essa variável, por ser um número, já podem ser utilizadas em cálculos e consequentemente serem utilizadas para representações gráficas: gráficos de linha, pizza, dispersão.
Dentro do Google Analytics elas são chamadas de MÉTRICAS, e à partir delas que a ferramenta calculas médias e taxas de conversão. E nos relatórios podemos usar dimensões secundárias para justamente cruzar esses dados e trazer mais detalhes para a sua análise.
Vamos a alguns exemplos:
-
Taxa de conversão
Métrica calculada utilizada para medir o desempenho de um projeto digital. Ela representa o percentual de sessões que realizam uma ação específica (compra de um produto, cadastro na newsletter ou preenchimento de um formulário). Saber quantas sessões estão convertendo é essencial para entender se os esforços de marketing estão funcionando. No GA Universal sé existe taxa de conversão por sessão, no GA4 temos taxa de conversão por sessão e por usuário.
-
Usuários
Métrica para medir audiência da popularidade de um site ou blog. Ela indica quantas pessoas visitaram o seu conteúdo durante um determinado período. Ao medir a audiência é importante para entender quais são as origens que trouxeram esse público, aqui vamos precisar de dimensões de tráfego para entender qual o percentual de contribuição de audiência cada canal tem. Estamos falando de dimensões de canais, campanha, origem e mídia.
-
Taxa de Rejeição
Métrica calculada para medir a interação de um usuário com a interface. Ela indica o percentual de sessões que viram apenas uma página sem interagir com outros elementos no site. Seu cálculo, no GA Universal, é feito quando o usuário fecha o site logo após ver a página, ou quando o usuário permanece com a página aberta, sem interagir, por mais de 30 min.
-
Taxa de Engajamento
Métrica calculada de interação que é exclusiva do GA4, ela indica o percentual de sessões que ficaram com a aba ativa por 10s (esse tempo pode ser ajustado), viram 2 ou mais páginas ou realizaram uma conversão. No GA4, a Taxa de Engajamento é inversamente oposta à Taxa de Rejeição. Ou seja, se a taxa de engajamento foi de 60% a taxa de rejeição é 40%.
-
Tempo médio de engajamento
Métrica calculada para medir a interação das sessões. Ela indica o tempo, em média, que dura a sessão engajada no Google Analytics 4 durante um período de tempo selecionado. Recomenda-se que você utilize as dimensões de aquisição para entender se a interação muda em função de uma origem de tráfego.
-
Pageviews / Visualizações de Páginas
Essa é uma clássica métrica de audiência. Ela mede o número de vezes que uma página foi visualizada. Ela está presente tanto no GA como GA4.
Percebam que pelos exemplos eu mostrei métricas puras e métricas calculadas. As métricas calculadas podem ser até utilizadas como indicadores e combinadas com outros indicadores para você ter seus KPI’s de desempenho.
Você quer saber mais sobre cálculos de indicadores, te convido a ver meu post onde mostro os tipos de indicadores e seus respectivos cálculos.
Gostou desse conteúdo? Comente, feedback são importantes para darmos continuidade à esses e outros conteúdos.
