Das IAs à segurança de dados, confira 5 tendências de Web Analytics para 2024
Se 2023 já foi um ano de transformação para o universo de Web Analytics, com, por exemplo, a consolidação do Google Analytics 4.0 e suas diversas features lançadas e implantadas constantemente, 2024 promete abrir ainda mais possibilidades e desafios para quem lida diariamente com o universo dos dados. Mas as principais tendências de Web Analytics para os próximos doze meses não se restringem somente ao Google.
O amplo uso de IAs será ainda mais natural e recorrente, e a automação, cada vez mais necessária. E, mais que nunca, a análise de dados será um fator fundamental para o marketing digital – com a personalização de conteúdo e anúncios a cada cliente – e a estruturação de novos negócios.
Listamos a seguir cinco das principais tendências de Web Analytics para 2024 e como elas devem impactar os negócios digitais:
1. Uso (ainda maior) da inteligência artificial
A IA é uma tendência nos mais diversos aspectos do mercado e não seria diferente com o Web Analytics. No campo da análise de dados, a inteligência artificial continuará a desempenhar um papel importante na coleta, análise e interpretação de dados de forma mais eficiente. A IA pode ser usada para automatizar tarefas, identificar padrões e tendências, e gerar insights que seriam difíceis (ou mesmo impossíveis) de obter manualmente.
Exemplos:
- Automatização de tarefas: A IA pode ser usada para automatizar tarefas repetitivas, como a coleta de dados de sites e redes sociais. Isso pode economizar tempo e recursos para os analistas, permitindo que tarefas menos braçais sejam delegadas aos robôs e a expertise (e tempo) dos profissionais seja aplicada ao campo estratégico.
- Identificação de padrões e tendências: Recurso que pode ajudar as empresas a entender melhor o comportamento dos clientes e a tomar decisões mais informadas. A análise preditiva será um importante aliado no planejamento estratégico das empresas.
- Geração de insights e conteúdo: A IA pode ser usada para gerar insights sobre os dados de web analytics, o que pode ajudar as empresas a entender melhor o ROI de suas campanhas de marketing e a melhorar a experiência do cliente, bem como produzir conteúdo personalizado para ele. Ferramentas como o Google.Ai e o Ai Content Wizard da Rock Content já são capazes de trabalhar com dados e geração de insights e conteúdo nesse sentido. Ferramentas de Business Intelligence, como o Buzzmonitor, também já permitem a geração de respostas automáticas e inteligentes via IA.
2. Atribuição de conversões
Em 2024, as empresas estarão cada vez mais focadas em melhorar a atribuição de conversões, pois isso permitirá que elas entendam melhor o ROI de suas campanhas. Ela é fundamental para determinar qual fonte de tráfego é responsável por uma conversão e, por isso, as plataformas de Analytics, como o GA4, deverão especificar cada vez seus modelos de atribuição.
Para se ter ideia, o Google Analytics 4.0 utiliza machine learning para sua atribuição de conversões ser a mais assertiva possível por meio de predição. Usando uma abordagem contrafactual, seu modelo compara o que aconteceu com o que poderia ter acontecido para determinar quais pontos de contato são mais propensos a gerar conversões. Ele atribui crédito pela conversão a esses pontos de contato com base nessa probabilidade.
Exemplos:
- Atribuição de 1ª interação: Este método atribui a conversão à primeira fonte de tráfego que o cliente interagiu antes da conversão. É o método mais simples de atribuição, mas pode não ser preciso.
- Atribuição de última interação:Atribui a conversão à última fonte de tráfego que o cliente interagiu antes da conversão. É um método mais preciso do que a atribuição de 1ª interação, mas pode não levar em consideração outras fontes de tráfego que podem ter influenciado o resultado final.
- Atribuição multicanal: Leva em consideração todas as fontes de tráfego que o cliente interagiu antes da conversão. É o método mais preciso, mas também é o mais complexo.
Você pode ler mais sobre os modelos de atribuição do GA neste nosso blogspot.
3. Privacidade e segurança dos dados
A privacidade e a segurança dos dados são preocupações crescentes para os usuários da web como um todo. Para se ter ideia, só aqui no Brasil, o número de sentenças com uso da lei de proteção de dados quadruplicou nos últimos três anos. Em 2024, as empresas precisarão encontrar maneiras mais eficientes de coletar e usar dados de forma ética e responsável, respeitando ainda mais a privacidade dos usuários.
Há, inclusive, ferramentas de analytics que estão hoje mais direcionadas e cautelosas com a coleta e uso de dados dos usuários, como é o caso do Matomo (leia mais em nosso post sobre ferramentas alternativas ao Google Analytics).
Exemplos:
- Recebimento de consentimento: As empresas devem obter o consentimento dos usuários antes de coletar seus dados. Serão necessários métodos mais eficientes que a simples ativação de cookies.
- Transparência: Se reflete, principalmente, sobre como as companhias coletam e usam os dados dos usuários. Avisos como os pop-ups e termos de consentimento precisam ser claros e objetivos, sem entrelinhas que possam levar os usuários ao engano.
- Segurança: As empresas devem tomar medidas para proteger os dados dos usuários de acesso não autorizado. De acordo com um levantamento feito pela Apura Cyber Intelligence e divulgado em junho deste ano, cerca de 10 milhões de senhas são vazadas por mês no Brasil.
4. Análise do cliente
A análise do cliente diz respeito a coletar e analisar dados dos usuários para entender seus comportamentos e necessidades, e quando falamos das perspectivas atuais, a grande tendência é extrair dados cada vez mais profundos de sua navegação para que as empresas tenham o máximo de personalização possível ao oferecer uma experiência para eles.
Exemplos:
- Análise de dados demográficos: Além de dados geográficos, de idade e gênero, as ferramentas (e profissionais que lidam com elas) deverão se aprofundar na coleta de dados mais específicos e levar em conta fatores importantes no contexto social da atualidade (por exemplo: como clusterizar pessoas que se identificam como não-binárias).
- Análise de comportamento: Entender como os consumidores utilizam os produtos e serviços será ainda mais fundamental para a conversão, otimização de recursos e melhoria de produtos. Ferramentas como o GA4 já permitem um nível maior de rastreamento do usuário. Mas, além do comportamento dentro do ambiente digital do negócio, será importante observar fatores comportamentais como um todo (sua relação com a internet por meio das pesquisas realizadas, por exemplo).
- Análise de satisfação do cliente: As empresas podem (e devem) usar dados de satisfação do cliente para melhorar seus produtos e serviços.
5. Análise de dados multicanal
Os clientes interagem com as empresas por meio de diversos canais, sejam sites, redes sociais, landing pages, aplicativos, etc. As empresas precisarão ser capazes de analisar dados de múltiplos canais para obter uma visão holística do comportamento do cliente; o conceito de omnichannel estará cada vez mais presente e deverá fazer parte da cartilha das empresas que desejam elevar seus negócios em 2024.
Neste caso, ferramentas como o GA4 e alguns de seus concorrentes serão indispensáveis para que o acompanhamento das métricas de todos os principais canais das empresas possam ser analisados em um único lugar, gerando relatórios mais inteligentes, que contemplem tanto a análise isolada de cada canal como a conjunta, com os resultados integrados.
Em resumo sobre as tendências de Web Analytics
Estas são algumas das tendências de Web Analytics para 2024 que exigirão constante atualização e aplicação das empresas. De modo geral, a personalização e a automação ditarão os ritmos do universo dos negócios digitais nos meses que virão.
Sua empresa já está preparada para lidar com esse cenário? Para todos os desafios que virão, conte com a Stalse! Entre em contato conosco clicando aqui e saiba como podemos te ajudar.
