Como ter sucesso num projeto de Digital Analytics

ter 09 de mar de 2021

Muitos negócios usam ferramentas de Digital Analytics, como Google Analytics, Hotjar, Mouseflow ou tantas outras, mas poucas empresas encaram isso como uma atividade estratégica para o negócio. Para começar, a implementação de qualquer solução de web analytics deve ser vista como um projeto e assim deve ter objetivos desenhados, bem como, expectativas desenhadas, caso contrário está fadado ao fracasso e frustração. Se você quer saber como ter sucesso num projeto de Digital Analytics, independente do seu orçamento leia este artigo.

O básico de um projeto de Digital Analytics

O Básico de um projeto de Digital Analytics

Se você quer ter algo realmente organizado para começar seu projeto de Digital Analytics tenha em mente que precisará de envolvimento multidisciplinar, ou seja, várias áreas irão se envolver para que se obtenha sucesso, a exceção aqui está em projetos conduzidos por um “one man show”, se não for este o caso desenvolvedores, gerentes de negócio, marketing, profissionais de usabilidade e especialistas em Digital Analytics terão que ser mobilizados. 

Mas, por que envolver tanta gente?

Mas, por que envolver tanta gente?

Simples, cada profissional envolvido tem um perfil e uma necessidade de análise, enquanto o profissional de usabilidade terá o foco em melhorar a experiência do site, aplicativo ou outra presença digital, o gestor de negócio precisará ter números para entender se está guiando corretamente suas decisões e no meio disso aparecem os especialistas para viabilizarem as necessidades do ponto de vista técnico. Não envolver todos os participantes necessários no projeto, pode causar um lapso de ignorância e deixar passar algo fundamental. Mas, lembre-se tudo isso deve ser para simplificar, portanto, evite burocratizar o projeto.

O que discutir para formatar um projeto de Digital Analytics?

  1. Desenhe os requisitos de análise

Requisitos de análise são cruciais e envolve definir, analisar, validar e alinhar com os tomadores de decisões as expectativas e considerar as possibilidades. Esqueça a velha frase “eu quero medir tudo”, afinal vamos a realidade você não é Deus, portanto, não tem capacidade e/ou tempo para medir tudo, escolha o que realmente é importante e tenha certeza que terá isso.

  1. Crie um plano para o projeto

Documentar o projeto de Digital Analytics é o passo básico para se ter tranquilidade e acompanhar os momentos e resultados. Você está organizando um projeto de Digital Analytics, para medir resultados, então comece com o básico, registre as etapas, cronogramas, responsabilidades, travas, etc.

  1. Documente ao longo do projeto

Não basta criar o projeto e nunca mais revisitar o material, ter uma documentação organizada possibilita trocar conhecimento e ter uma visão transparente do que está acontecendo durante a implementação, além disso, ao final do projeto a documentação vira um guia, mostrando os porquês e comos.

  1. Envolva as pessoas

No geral, as pessoas gostam de ter ciência e participar de projetos de Digital Analytics, desde que se sintam parte do processo e que percebam que irão ganhar ferramentas de trabalho ao final da implementação, então envolva muitas pessoas, deixe elas participarem com ideias, ouça suas necessidades, mas mantenha o foco e a organização.

  1. Não esqueça os custos

Realizar um projeto de Digital Analytics envolve custos, mão-de-obra qualificada e tempo, portanto, isso irá gerar um impacto financeiro no negócio, tenha ciência disso e mantenha uma organização financeira, calcule os custos, escolha prioridades, crie um documento de acompanhamento de investimentos.

Lembre-se:

Diferentes necessidades de análises, exigem diferentes ferramentas e cada solução tem um ciclo de implementação, então entenda os tipos de análises que são prioritárias.

Alguns tipos de análises:

Tipos de análise
  • Gap Analysis: É o processo de estudar o negócio e seus objetivos em busca de insights para solucionar uma brecha específica.
  • Business Motivation Model (BMM): Esta técnica de análise é estruturada para andar em conjunto com um plano de negócio da empresa e está intrinsecamente relacionada aos resultados de negócio.
  • Mapeamento de jornada do consumidor: Visa entender o comportamento e motivação do consumidor, para criar argumentos positivos e estabelecer um storytelling.

Independente do modelo de análise escolhido ou dos participantes do projeto, é importante definir um Data Flow Program e o escopo do projeto. Outros pontos de atenção que devem estar no radar: 

  • Definição de requisitos técnicos;
  • Definição de requisitos operacionais;
  • Definição de requisitos funcionais;

Assim, se você irá iniciar um projeto profissional de Digital Analytics é importante mapear todos estes itens e conseguir a concordância dos participantes, porque no final do dia o que mais influencia em se conseguir um projeto de sucesso é a colaboração e entusiasmo das pessoas envolvidas. Afinal, ter uma cultura Data Driven deve estar no âmago dos profissionais que participarão do projeto, não importa que área propriamente ele trabalhe.

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