Relatório de dados do Google Analytics

Assim que os dados forem disponibilizados no Customer Journey Analytics, veja os exemplos a seguir que fornecem cenários úteis para a criação de relatórios sobre esses dados. Para obter uma pesquisa abrangente de equivalentes de relatório GA4 no Customer Journey Analytics, consulte Relatórios GA4 no Customer Journey Analytics.

Visualizar dados da Web e dados do aplicativo como conjuntos de dados combinados

Este diagrama de Venn mostra a sobreposição de usuários em seu site (dos dados do Google Analytics) e em seu aplicativo móvel (dos dados do Firebase) e na central de atendimento. Você também pode ver os produtos com melhor desempenho, não apenas na Web, mas também no aplicativo móvel. Você ainda pode obter o total da receita de ambos usando uma métrica calculada. Observe como os principais produtos contam uma história diferente quando você examina a receita combinada. Sem os conjuntos de dados combinados, você nunca saberia que “Gorro de sarja” tinha um desempenho tão bom.

Identificar os motivos da chamada e reduzir o volume de chamadas

Você pode analisar a tendência do tempo gasto na central de atendimento dos últimos dois meses para determinar o volume de chamadas. O exemplo a seguir mostra a tendência desses dados nos últimos dois meses. O exemplo a seguir mostra uma tendência crescente, que pode afetar os custos organizacionais.

O uso da dimensão “Motivo da chamada” pode indicar maneiras de melhorar a experiência online, impedindo que pessoas façam chamadas. O exemplo acima mostra que o motivo “Produto danificado” tem um tempo médio de chamada de quase 3 minutos, proporcionando à sua organização uma maneira precisa de melhorar a experiência do cliente e reduzir os custos da central de atendimento.

Você pode ver quais produtos causam a maioria das chamadas para sua central de atendimento e quantos clientes fizeram essas chamadas. O gráfico de bolhas indica que 20.000 pessoas telefonaram, gastaram mais de 4 horas e 30 minutos e devolveram 33 unidades do produto “Camiseta masculina de manga curta”.

Aplicando um detalhamento de dimensão ao “Motivo da chamada”, o exemplo mostra um item de dimensão “Produto danificado”. O próximo passo seria entrar em contato com o departamento de controle de qualidade e ver por que os clientes têm recebido camisetas com defeito.

Você pode ver quais páginas do site geraram chamadas para a central de atendimento. Esse relatório permite saber onde estão as experiências com baixo desempenho no site e ajuda os seus gerentes de produto a resolver esses desafios. O exemplo a seguir usa uma métrica calculada com um modelo de atribuição de participação para filtrar os dados somente para sessões que terminaram com uma chamada para a central de atendimento.

O exemplo a seguir mostra que as páginas “Carrinho de compras” e “Informações de check-out” geram a maioria das chamadas.

A tabela de coorte permite ver quanto tempo os usuários normalmente levam para ligar para a central de atendimento depois de visitarem o site. O exemplo a seguir indica que o tempo médio para esse conjunto de dados de exemplo é de três a quatro semanas.

Usar atribuição de marketing avançada

O Customer Journey Analytics permite usar modelos de atribuição sofisticados em dados entre canais. No exemplo a seguir, é possível ver uma comparação da aplicação de Último contato, primeiro contato, forma de u e atribuição algorítmica de receita à dimensão Agrupamento de canal do Google Analytics.

Usando uma métrica calculada, você pode aplicar essa atribuição à receita da Web, à receita do aplicativo móvel e até mesmo remover devoluções de produtos. Como resultado, você pode ver a verdadeira receita líquida de cada canal de marketing.

A atribuição também permite segmentar os dados. Você pode ver a atribuição em relação apenas a conjuntos específicos de usuários, como aqueles que estão usando mais de um dispositivo.

Você também pode atribuir sua receita da Web e do aplicativo ao seu conteúdo de anúncio do Google. O exemplo desse conjunto de dados obteve mais receita pelo aplicativo móvel orientado por anúncios do Google Ads do que pela Web. Classificando os anúncios por receita da Web e do aplicativo, você obtém uma imagem diferente sobre quais eram seus anúncios do Google Ads com melhor desempenho.

Neste exemplo, a combinação de conjuntos de dados no Customer Journey Analytics permite observar que anúncios online estavam tendo qualquer impacto nos produtos comprados no aplicativo móvel. A visualização a seguir mostra que a receita do aplicativo móvel proveniente do Google Ads representa US$ 14 mil a US$ 15 mil adicionais em comparação à receita da Web isoladamente.