* Com Vanessa Alencar
Recentemente o Google incorporou as funções do GWO (Google Website Optimizer) ao GA (Google Analytics)… incorporou em tese, já que o teste Multivariado não, apenas o teste A/B.
Mas a pergunta é: por que isso aconteceu?
Simples, isso aconteceu porque o inevitável já está acontecendo, Web Analytics e User Experience estão andando por um mesmo caminho e isso não é de hoje.
Web Analytics é a área responsável por analisar os resultados da presença digital da empresa. É através dessa disciplina que entendemos comportamentos, audiência, conversões, e trabalhamos para cada vez mais atingir os objetivos.
Mas quando identificado o que é preciso, por exemplo, alterar minha landing page ou mesmo a minha homepage, ou quem sabe minha página de cadastros ou meu carrinho de compras, o que devo fazer?
Lembre-se Web Analytics é a área responsável por analisar e trazer hipóteses e recomendações, mas não é ela que irá executá-las! Isso cabe a cada área responsável.
No caso, User Experience, que é entender e solucionar problemas de navegação dos usuários, tornando assim, de uma maneira mais fácil a navegação.
Pensando em um site que já esteja no ar, com todas as informações levantadas sobre a navegação e comportamento dos usuários através dos relatórios do Web Analytics, fica fácil o entendimento estatístico do seu estudo. E seria errado dizer que o profissional de UX trabalha apenas a parte qualitativa do projeto.
Através dos resultados e hipóteses levantadas pela área de WA, o pessoal de UX irá colocar em prática testes qualitativos, como testes de Usabilidade em sala de espelho, card sorting, etc.
Importante observar que, não é uma regra que seja feito primeiro um estudo de Web Analytics e depois um teste de Usabilidade. A prática dessas metodologias deve ser estudada conforme a realidade do cliente.
Um exemplo disso é que podemos fazer um wireframe navegável e aplicar tagueamentos de Web Analytics no HTML e após os testes, descrever os resultados técnicos junto com os resultados qualitativos. Após as páginas / alterações ganharem “vida”, uma nova etapa se inicia, pois precisamos mensurar os resultados para saber se as alterações resultaram positivamente ou não.
Segundo, Jan Dul em seu livro Ergonomia Prática – 1991
Diálogo homem-máquina é definido como sendo uma comunicação de duas vias entre o usuário e o sistema, a fim de atingir um determinado objetivo. Nos últimos anos, os sistemas que permitem esse tipo de diálogo têm evoluído muito, aumentando a efetividade, eficiência e a satisfação do usuário.
Agora com a funcionalidade Experiment (teste A/B) integrada ao Google Analytics, o uso da ferramenta passa a ter novos adeptos, como os UXs.
Utilizando o Experiment (teste A/B)
1. Selecione a aba Experiment no menu Content do Google Analytics
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2. Selecione “Create Experiment”
3. Insira a url da página original que será testada
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4. Dê um nome para o teste e insira a(s) url(s) da(s) variação(ões)
Exemplo:
url original: http://www.site.com.br/faleconosco/
variação 1: http://www.site.com.br/faleconoscov1/
variação 2: http://www.site.com.br/faleconoscov2/
5. Selecione a(s) meta(s) que serão decisivas para identificar qual será a “melhor” página.
6. Escolha o percentual em relação ao seu total de visitantes que deverá ser aplicado o teste.
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7. Copie ou envie o código de monitoramento que deverá ser inserido nas páginas do teste (variações).
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8. O GA irá fazer a verificação das páginas e código.
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Pronto! Seu relatório aparecerá no GA, quando o teste for finalizado analise os dados que determine qual a melhor página para atingir seu objetivo.
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Lembre-se: uma boa análise se dá quando olhamos a mesma informação de diversos ângulos.
Abraços e até a próxima!
* Vanessa Alencar é profissional da área de UX – User Experience e arquitetura de informação, graduada em Comunicação Social, pós graduada em Gestão de Negócios, especialista em eCommerce e segmento bancário. Designer de eCommerce no Walmart Brasil.
[Webinsider]
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Kleber Forato
Kleber Forato é profissional de propaganda e marketing, webanalytics e performance. Head de eCommerce na WA Consulting.
2 respostas
Adorei a metéria, gostei ainda mais porque pretendo trabalhar neste tema no mestrado.
Bom post e boa ferramenta do Analytics. Os resultados são muito interessantes e conseguem melhorar significativamente o engagement.