A caixa negra das lojas online

Texto de Pedro Costa, Ecommerce Specialist, coautor do livro E-Commerce para Todos (PACTOR)

Trabalhar em e-commerce significa, no final do dia, tecnologia, comunicação e gestão! Compreender e medir métricas essenciais poderá ser a chave para o sucesso.

As métricas atuam como indicadores de saúde do negócio, pois fornecem dados sobre conversões, comportamento dos consumidores e pontos de fricção no funil de vendas. Permitem ainda identificar “gargalos”, testar estratégias e melhorar a experiência do utilizador de forma contínua. Contudo, para que tenhamos uma medição correta, é fundamental a configuração correta dos eventos.

Assim como a caixa negra nos aviões regista e armazena dados em todos os momentos do voo, é fundamental que tenhamos forma de fazer o mesmo com a nossa loja! Como? Devemos começar pela base e pelo mais básico: a configuração correta do GA4 – abreviação de Google Analytics 4, que é a mais recente versão da ferramenta de análise de dados do Google. Podemos optar por outras ferramentas!

O GA4 recolhe dados da loja para compreender melhor o percurso do cliente, utilizando dados baseados em eventos em vez de dados baseados em sessões, como acontecia até à versão anterior.

Hoje! O e-commerce requer decisões muito rápidas e bem fundamentadas. Os dados são a matéria-prima que alimenta o pensamento estratégico e, quando organizados e analisados de forma inteligente, podem conduzir uma loja online a resultados muito superiores, mesmo em mercados altamente competitivos.

Mas, na realidade, nem todas as lojas em Portugal estão preocupadas em fazer o básico. Acabam por “navegar à vista” como muitos marinheiros na época dos descobrimentos, acabando por afundar as suas naus! É claro que naquela altura não existia a tecnologia que hoje temos. Ainda assim, é igualmente verdade que nem todas as empresas têm capacidade de formar equipas que dominem, em simultâneo, estatística, programação e conhecimento de mercado.

Também é certo que a utilização de algumas ferramentas de análise de dados, ao contrário do GA4 que é gratuito na sua versão base, podem ter custos adicionais. Mas deixo a pergunta: Quanto estará a perder por não conseguir analisar dados?

Mas fazer o básico não custa muito dinheiro e conseguimos medir alguns indicadores como:

Métricas de Aquisição

• Custo de Aquisição de Clientes (CAC) – Avalia quanto custa, em média, conquistar cada novo cliente (somatório de investimentos em marketing e vendas/número de clientes adquiridos). Serve como base para perceber se o investimento em campanhas compensa a longo prazo
• ROI (Retorno sobre o Investimento) e ROAS (Retorno sobre o Gasto com Anúncios) – ROI: Mede o retorno financeiro total obtido em relação ao investimento total. ROAS: Enfoca-se, especificamente, no retorno proveniente das campanhas publicitárias pagas.

Métricas de Conversão

• Taxa de Conversão – Percentagem de visitantes que finalizam uma compra. Um indicador fundamental para avaliar a eficácia do funil de vendas e da experiência do utilizador.
• Taxa de Adição ao Carrinho – Mede a percentagem de visitantes que adicionam produtos ao carrinho em relação ao total de visitantes da loja.

• Taxa de Abandono de Carrinho – Quantos clientes iniciam a compra, mas desistem antes do pagamento.
• Taxa de Checkout – Mede a percentagem de visitantes que iniciaram o checkout em relação aos que adicionaram itens ao carrinho.

• Taxa de Abandono do Checkout – Mede a percentagem de utilizadores que iniciaram o checkout, mas não concluíram a compra.

• Taxa de Checkout com Sucesso – Mede a percentagem de checkouts iniciados que resultam em compras concluídas (efetivamente finalizadas e com pagamento confirmado).

Métricas de Retenção e Satisfação

• Taxa de Retenção – Percentagem de clientes que regressam para fazer novas compras.
• Lifetime Value (LTV) – Valor total que cada cliente traz ao negócio ao longo do tempo.

Ao conseguirmos analisar estas métricas, conseguiremos agir sobre as mesmas, obtendo benefícios reais como a personalização da oferta; identificação de pontos de abandono; melhoria de usabilidade da loja; melhoraria dos programas de fidelização, etc.

Contudo, é fundamental não cair na ilusão de que, simplesmente, “ter muitos dados” equivale a estar em vantagem. A grande diferença reside na capacidade de transformar informação dispersa em insights que permitam agir com rapidez para se ajustar àquilo que a análise revela.

Poderíamos ainda escrever sobre o mapeamento da jornada do consumidor e de análises preditivas, mas queremos que, para já, faça o básico bem feito!