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Como um recurso avançado do Adobe Analytics, as métricas calculadas permitem que você crie novas métricas sem alterar sua implementação usando os dados que já foram coletados. O Construtor de métricas calculadas pode usar várias funções matemáticas e estatísticas diferentes, para que você possa criar métricas que respondam até mesmo às perguntas comerciais mais complexas.

A maioria dos novos usuários do Adobe Analytics está familiarizada com os Segmentos como uma forma de cortar e dividir seus dados. Hoje, quero apresentar a vocês as métricas calculadas, a próxima melhor ferramenta da caixa de ferramentas de um analista.

Introdução às métricas calculadas

Para começar a usar métricas calculadas, vamos ver um exemplo simples. Imagine que você queira entender se os usuários de autoatendimento online têm um valor médio de pedido (AOV) mais alto do que os usuários atendidos por chamadas. Para criar uma métrica calculada para responder a essa pergunta, faça o seguinte:

Para abrir o Criador de métricas calculadas, use a navegação da parte superior para clicar em →  Componentes  →  Métricas calculadas  →  + Adicionar.  Ou clique no  sinal de +  acima de  Métricas no painel Componentes.

Descrições abaixo para itens da interface do usuário

Depois que o Construtor de métricas calculadas for aberto, adicione e/ou faça o seguinte:

A.  Um nome para a métrica calculada. Esse nome é exibido na lista de componentes de métricas, portanto, escolha algo que seja claro para você e para os outros, como AOV da central de atendimento.

B.  Uma descrição da métrica calculada. Essa descrição aparece quando os usuários clicam no ícone “i” ao lado da métrica na lista de componentes, portanto, verifique se ela é informativa. Por exemplo, para o AOV da central de atendimento, podemos adicionar  Calcula AOV para pedidos assistidos pela central de atendimento.

C.  O formato da métrica: escolha decimal, hora, porcentagem ou moeda e adicione casas decimais e polaridade. Aqui, nós escolheremos  Moeda para o Formato, 0 para o número de decimais e  ⬆  Bom (verde) para polaridade.

D. Se estiver usando tags, que permitem aplicar tópicos e localizar rapidamente as métricas calculadas, adicione as tags que se aplicam aqui. Adicionamos as tags  AOV  e  Central de atendimento.

E.  Esta seção é para exibição: ao criar sua métrica calculada na seção F, a fórmula será exibida aqui.

F.  Aqui, você arrastará e soltará dimensões (H), métricas (I) ou segmentos (J) para criar sua métrica calculada, bem como os operadores para a fórmula. Para cada métrica, se você clicar no botão de rolagem, será possível alterar o Tipo de métrica (Padrão/Total) e o Modelo de atribuição.  Arrastaremos e soltaremos a Receita da central de atendimento e, abaixo dela, nós÷*. Aceitaremos o tipo de métrica padrão e o modelo de atribuição.*

G. Use essa opção  +Adicionar  para adicionar condições adicionais ou números estáticos, dos quais não precisamos aqui.

K.  E, por fim, ao criar seu cálculo, você pode visualizar os dados dos últimos 90 dias aqui.

Agora que criamos o AOV da central de atendimento, também precisamos de uma métrica calculada para o AOV online. Isso seria feito seguindo as mesmas etapas descritas acima.

Em seguida, podemos criar uma terceira métrica calculada, usando o Criador de métricas calculadas ou em tempo real por meio da tabela de forma livre, para comparar o AOV da central de atendimento e o AOV online, de modo que tenhamos algo parecido com isto:

Em nosso exemplo, vemos um aumento significativo quando os compradores usam a central de atendimento para ajudá-los a fazer uma compra. Esses dados podem, então, informar nossas decisões sobre como ajudar os clientes a obter assistência em suas compras por meio de, por exemplo, ofertas pop-up ou outras experiências guiadas.

Uso de segmentos em métricas calculadas

Agora, vamos ver como podemos usar segmentos em métricas calculadas para obter mais insights sobre o comportamento, as preferências e as motivações do cliente. Com segmentos e métricas calculadas, podemos aprender o suficiente sobre os clientes para melhorar sua experiência, aumentar a receita e aumentar a satisfação e a fidelidade do cliente.

Já sabemos, com base nos exemplos de AOV acima, que as compras assistidas pela central de atendimento geralmente têm um AOV mais alto. Entretanto, outras métricas nos dizem que a maioria dos usuários não usa a central de atendimento para fazer compras.

Então, quais categorias de varejo (e os caminhos do usuário por essas categorias) resultam no maior AOV? Podemos descobrir isso combinando segmentos com métricas calculadas.

Para isso, primeiro precisamos criar segmentos de inclusão e exclusão em nível de visita para cada categoria de produto. A inclusão ou exclusão é determinada clicando na engrenagem Opções no canto direito do contêiner. O padrão é Inclusão.

Depois de criar esses segmentos, podemos criar uma métrica calculada para fornecer a resposta à sua pergunta. Abrimos o Criador de métricas calculadas e fazemos o seguinte:

  1. Procure os segmentos recém-criados e arraste e solte os que quiser usar na área cinza na parte superior da caixa  Definição. Por exemplo, se quisermos criar um AOV para usuários que visitaram as categorias Feminino e Masculino, mas não Infantil, poderemos arrastar e soltar esses três segmentos nessa área:  Incluir femininoIncluir masculino, e  Excluir infantil. Nós chamamos isso de  empilhar segmentos.

  1. Em seguida, arrastamos e soltamos a métrica  Receita online  no mesmo contêiner, depois, arrastamos  Pedidos online. Como os contêineres funcionam como expressões matemáticas para determinar a ordem das operações, os itens nos contêineres são processados antes dos processos subsequentes, embora não tenhamos vários contêineres ou processos nesse cálculo.

  2. Alteramos o operador entre as duas métricas para divisão (÷).

  3. Selecionamos  Moeda  como o formato,  0  casas decimais e  PARA CIMA  para polaridade.

  4. Nomeamos a métrica calculada e fornecemos uma descrição.

  5. Salvamos.

Quando terminamos, nossa métrica calculada ficará assim:

Depois de criarmos métricas calculadas usando segmentos empilhados para cada combinação da jornada de categoria do visitante e darmos uma olhada nos dados, veja o que aprendemos. Os usuários que visitam as categorias Feminino e Masculino durante sua visita têm o AOV mais alto e, quando comparados aos visitantes de uma única categoria, o aumento é significativo:

Sabendo disso, podemos otimizar o layout da página, o posicionamento dos produtos e as mensagens promocionais para atrair mais pessoas para essas categorias antes do pagamento.

Valioso, mas indisponível em alguns lugares

Portanto, as métricas calculadas, simples e complexas, são muito valiosas para os analistas.

No entanto, essas métricas não estão disponíveis em todas as áreas do Adobe Analytics. Não é possível usar as métricas calculadas nos seguintes recursos:

Práticas recomendadas das métricas calculadas

Agora que você sabe o quanto as métricas calculadas podem ser valiosas, vamos dar uma olhada em algumas práticas recomendadas para criá-las.

  1. Verifique a sintaxe da fórmula.  Certifique-se de que a sintaxe da fórmula esteja correta e siga a sintaxe do Adobe Analytics para garantir que você obtenha informações significativas.
  2. Verifique a ordem das operações.  Certifique-se de usar os contêineres com cuidado e de colocar as coisas na ordem matemática adequada das operações.
  3. Não conte os mesmos dados duas vezes. Você pode evitar a contagem dupla de dados garantindo que a fórmula usada na métrica calculada não conte os mesmos dados várias vezes. Isso geralmente é feito combinando as condições  Include  e  Exclude  na métrica calculada ou por meio do uso de segmentos.
  4. Verifique a granularidade do tempo.  Certifique-se de que a métrica calculada tenha a mesma granularidade de tempo que as métricas de origem usadas na fórmula.
  5. Use dados precisos:  você só obterá resultados valiosos se usar dados precisos e confiáveis no cálculo.

Práticas recomendadas de segmentos personalizados

Ao criar segmentos no Adobe Analytics, tenha em mente estas práticas recomendadas:

  1. Mantenha a simplicidade.  Evite complicar demais o segmento. Mantenha-o o mais simples possível e use somente as condições necessárias para garantir a precisão.

  2. Use os tipos de contêineres corretos. Certifique-se de usar o tipo de contêiner correto (visitante, visita ou ocorrência) na definição do segmento para evitar obter resultados incorretos.

  3. Não conte os mesmos dados duas vezes. Assim como ocorre com as métricas calculadas, certifique-se de que o segmento não conte os mesmos dados várias vezes. Os contêineres Include e Exclude podem ajudar.

    1. Quando um contêiner de inclusão é usado, ele incluirá   todo o conteúdo da visita se alguma ocorrência corresponder à condição dentro da visita.
    2. Quando um contêiner de exclusão é usado, ele excluirá todo o conteúdo da visita se alguma ocorrência corresponder à condição dentro da visita.
  4. Aninhe contêineres corretamente. Determine quais dados estão incluídos usando o contêiner mais externo e, em seguida, aplique regras aninhadas aos dados restantes. À medida que as regras aninhadas são aplicadas, o fluxo do segmento atua como um funil, e as regras subsequentes não se aplicam a nenhum resultado que a primeira regra excluiu.

  5. Verifique se os seus dados estão atualizados.  Use dados precisos e atualizados na definição de segmento para obter resultados precisos.

  6. Teste o segmento.  Sempre teste o segmento para verificar se ele está funcionando como pretendido antes de liberá-lo para outras pessoas.

  7. Considere o desempenho.  Os segmentos podem tornar o processamento de relatórios mais lento, portanto, considere esse impacto ao criá-los.

Principais aprendizados

A combinação de segmentos e métricas calculadas no Adobe Analytics pode levar a uma análise de dados mais robusta e eficaz. Ao dividir seus dados e criar cálculos para comparação, você pode obter insights mais profundos sobre o comportamento do cliente, que podem ser usados para otimizar suas campanhas de marketing e criar painéis e relatórios personalizados. No entanto, lembre-se de que as métricas calculadas não estão disponíveis em todas as áreas do Adobe Analytics e certifique-se de seguir as práticas recomendadas para garantir que você esteja obtendo dados precisos e úteis.