Adobe Analytics: 5 pontos importantes para entender!

5 pontos importantes para entender o Adobe Analytics

Usar a internet para fazer negócios e para se comunicar já faz parte do dia-a-dia, assim como mensurar resultados no ambiente digital. E é nessa área que o Adobe Analytics se consolida. Concorrente direto do Google Analytics e de outras soluções de web analytics a ferramenta anteriormente nomeada Omniture SiteCatalyst é um dos grandes players do mercado e é comumente usado por grandes corporações.Embora seja concorrente do Google Analytics, ferramenta amplamente difundida, ele apresenta características singulares e sua metodologia de mensuração é distinta. Assim, se você usa a solução do Google provavelmente irá se perder um pouco nos conceitos e na forma de captura dos dados, por isso, iremos nos próximos parágrafos passar uma visão geral da ferramenta:

Entenda como o Adobe Analytics funciona.


1) Base de dados

Se você usa o Google Analytics, mas não a versão Premium já deve saber que os dados são amostrais e que a participação desta amostra é definida pelo Google. Este ponto pode causar um viés nas análises, visto que o percentual da amostra pode ser um ponto vital para você não ver os dados distorcidos. É exatamente este ponto um dos grandes diferenciais iniciais de usar uma ferramenta paga como o Adobe Analytics, pois esta não apresenta dados amostrais, assim você estará analisando o seu universo tota

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2) Os dados são seus

Pode parecer bobagem esta informação, mas hoje já há quem diga que os dados são a grande riqueza das empresas (nós concordamos). Quando você usa uma solução como a da Adobe existe toda a estrutura de contrato que garante a sua propriedade sobre o dado, porém ao usar uma ferramenta “gratuita” não se tem a mesma garantia, assim este ponto é um importante fator de escolha, principalmente se sua empresa tem um grande volume de dados e esta informação é sensível para o seu negócio.

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3) A implementação

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Quando se fala em implementação de ferramenta de web analytics, atualmente a forma mais aconselhada de se fazer é usando uma solução de gerenciamento de tags. Assim como o Google, a Adobe disponibiliza um gestor de tags, o Dynamic Tag Manager (DTM), se você vai implementar o Adobe Analytics, aconselhamos considerar a implementação por esta ferramenta. Lembrando que o processo de especificação de necessidades e códigos costuma ser mais demorado, visto que a ferramenta é totalmente personalizada, o que gera a necessidade de detalhar todas as variáveis que se deseja. Talvez este seja o ponto mais importante para aproveitar plenamente o poder deste analytics, a capacidade de especificar os dados que serão captados e as dimensões necessárias. Assim, o planejamento do uso do Adobe Analytics, costuma ser mais longo e envolver diversos perfis dentro da empresa.

4) Participar de uma Marketing Cloud

O Adobe Analytics é uma solução de web analytics que tem como missão ser um provedor de insights, ou seja, se compararmos com outras ferramentas isoladamente, não há um grande diferencial. Porém, um dos grandes pontos propagados pela Adobe é a possibilidade de interligar suas ferramentas, aproveitando o conhecimento gerado pelos dados entre elas. As ferramentas que atualmente compõem a Adobe Marketing Cloud são: Adobe Analytics, Adobe Experience Manager, Adobe Media Optimizer, Adobe Social, Adobe Campaign, Adobe Audience e Adobe Target, cada uma delas tem funções específicas e um papel complementar dentro da suíte de serviços. Ponto importante neste tópico, para aproveitar esta possibilidade de integração é necessário contratar tais ferramentas e configurá-las para que o processo seja integrado, ou seja, não há mágica, para que ocorra um uso avançado é preciso planejamento e organização, além de dinheiro e tempo.

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5) Adobe Analytics Premium – A integração com o off-line

Além da versão Standard o Analytics da Adobe conta com a possiblidade de upgrade para o Adobe Analytics Premium, agregando novas funcionalidades. Entre tais funcionalidades destacam-se a possibilidade de cruzamento de dados de múltiplos silos (ambientes para armazenamento de grandes volumes de dados), incluindo dados de origem online e off-line, viabilizando análises personalizadas e em tempo real. Portanto, com a estruturação de um projeto de inter-relacionamento de sistemas, ou seja, cruzamento de dados vindos de diversas fontes, é possível unir numa única estrutura dados de diversas fontes para análise e buscas de insights de aperfeiçoamento, viabilizando a criação de modelos estatísticos avançados e que permeiam toda a cadeia de dados da empresa. Sempre lembrando que para acionar esta possibilidade há um custo adicional na ferramenta, além de todo o investimento em planejamento de dados e interligações.

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 Por Ricardo Araújo

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