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Estratgia Como Prtica
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARAN
SETOR DE CINCIAS SOCIAIS APLICADAS
PROGRAMA DE POS-GRADUAO EM CINCIA, GESTO E TECNOLOGIA DA
INFORMAO
MARIA FERNANDA PACHECO TELMA
O USO DAS FERRAMENTAS DE WEB ANALYTICS NO PROCESSO DE
INTELIGNCIA COMPETITIVA DAS ORGANIZAES
CURITIBA
2011
MARIA FERNANDA PACHECO TELMA
O USO DAS FERRAMENTAS DE WEB ANALYTICS NO PROCESSO DE
INTELIGNCIA COMPETITIVA DAS ORGANIZAES
Dissertao apresentada como requisito parcial para a obteno do ttulo de Mestre em Cincia, Gesto e Tecnologia da Informao do Programa de Ps-Graduao em Gesto da Informao da Universidade Federal do Paran. Orientadora: Profa. Dra. Denise Fukumi Tsunoda.
CURITIBA
2011
FOLHA DE APROVAO
RESUMO
Este trabalho tem por finalidade o levantamento de ferramentas de pesquisa com abordagem especfica para mdias digitais, e busca contribuir no apenas com o fortalecimento da adoo de prticas de Inteligncia Competitiva nas organizaes, mas, sobretudo, para com as perspectivas metodolgicas e as prticas que compe o estado da arte nesta rea. Com o advento de novas tecnologias digitais, impactantes transformaes so observadas nos processos sociais, tecnolgicos e culturais, sobretudo no que diz respeito aos processos organizacionais. A nova ordem a insero nas mdias sociais, e isto de forma estratgica, sempre buscando formas de inovar e mensurar os resultados das suas aes tticas. Pretende-se demonstrar um determinado conjunto de ferramentas de Web Analytics disponveis no mercado, propondo uma metodologia de aplicao para os trs nveis da organizao: estratgico, ttico e operacional. O trabalho inicia com referencial terico que introduz ao assunto pesquisado, comeando com os conceitos de Web Analytics, sua ligao com os conceitos e processos de Inteligncia Competitiva aplicados web, e uso da tecnologia e de ferramentas para o monitoramento e mensurao de dados. Apresenta, a seguir, uma metodologia inovadora adaptada realidade brasileira, para categorizao das mtricas de acordo com quatro conjuntos de objetivos: provocar o dilogo entre os usurios, promover defensores da marca ou da organizao, oferecer facilidade no suporte e estimular a inovao do contedo. Como coroamento do trabalho, apresentado um estudo de caso com aplicao das ferramentas de Web Analytics para uma situao real, colocando-se ferramentas utilizadas, resultados esperados, alm de sugestes para melhores prticas de mercado. As anlises mostram como as referidas prticas podem auxiliar na identificao de padres comportamentais e quanto s especificidades de uma comunidade on-line, alm de identificar possveis insights para aes e tendncias de consumo. As consideraes finais apontam as limitaes, dificuldades e restries do presente estudo, bem como aponta algumas das tendncias e novas fronteiras a serem exploradas em estudos futuros na rea.
Palavras chave: Mtricas. Estratgias Digitais. Buzzmarketing.
ABSTRACT
This work aims at raising research tools with a specific approach to digital media, and seeks to contribute not only to strengthen the adoption of competitive intelligence practices in organizations, but especially to the methodological perspectives and practices that make the state of the art in this area. With the advent of new digital technologies, striking changes are observed in social processes, technological and cultural rights, particularly with regard to organizational processes. The new order is the inclusion in social media, and this in a strategic way, always looking for ways to innovate and measure the results of their tactical actions. It was intend to demonstrate a particular set of Web Analytics tools, available in the market, proposing a methodology for applying for the three organizational levels: strategic, tactical and operational. The work begins with the theoretical framework that introduces the subject studied, starting with the concepts of Web Analytics, its connection with the concepts and processes of Competitive Intelligence applied to the web, and use of technology and tools for monitoring and measuring data. It presents, then, an innovative methodology adapted to Brazilian conditions, to classify the metrics according to four sets of objectives: to provoke dialogue among users, promote brand advocates or organization, offering ease of support and stimulate innovation. As the crowning work presents a case study with application of Web Analytics tools to a real situation, placing the tools used, expected results, and suggestions for best market practices. The analysis shows how these practices can help identify behavioral patterns and on the specifics of an online community, and identify possible actions and insights into consumer trends. The concluding remarks point out the limitations, difficulties and restrictions of this study and points out some of the trends and new frontiers to be explored in future studies in the area.
Keywords: Metrics. Digital Strategies. Buzzmarketing.
LISTA DE ILUSTRAES
FIGURA 1 AMBIENTE EXTERNO ORGANIZACIONAL ........................................ 17 FIGURA 2 CICLO DE INTELIGNCIA COMPETITIVA .......................................... 23 FIGURA 3 REPRESENTAO DO MODELO DE MATURIDADE EM WEB
ANALYTICS .................................................................................................. 29 FIGURA 4 TEMPO NA PGINA E TEMPO NO SITE ............................................ 40 FIGURA 5 TAXA DE REJEIO ............................................................................ 41 FIGURA 6 FASES DA PESQUISA E OBJETIVOS ESPECFICOS ....................... 47 FIGURA 7 UTILIZAO DE FERRAMENTAS DE WEB ANALYTICS NO
MUNDO ........................................................................................................ 50 FIGURA 8 PARMETROS PARA ANLISE DE FERRAMENTAS DE WEB
ANALYTICS .................................................................................................. 51 FIGURA 9 PARMETROS PARA ANLISE DE FERRAMENTAS PARA
MONITORAMENTO DE MDIAS SOCIAIS ................................................... 53 FIGURA 10 ESTRATGIAS DE PRESENA EM MDIAS SOCIAIS ..................... 56 QUADRO 1 QUADRO DE REFERNCIA E ESTRUTURA PARA MTRICAS ...... 58 FIGURA 11 MEDIO DE DILOGO .................................................................... 60 FIGURA 12 SHARE OF VOICE ............................................................................. 61 FIGURA 13 ENGAJAMENTO ................................................................................. 63 FIGURA 14 TAXA DE CONVERSO ..................................................................... 64 FIGURA 15 PROMOVER DEFENSORES DA MARCA.......................................... 66 FIGURA 16 DEFENSORES ATIVOS ..................................................................... 67 FIGURA 17 DEFENSORES INFLUENTES ............................................................ 67 FIGURA 18 IMPACTO............................................................................................ 69 FIGURA 19 FACILITAR O SUPORTE.................................................................... 71 FIGURA 20 TAXA DE RESOLUO ..................................................................... 72 FIGURA 21 TEMPO DE RESOLUO .................................................................. 73 FIGURA 22 PONTUAO DE SATISFAO ........................................................ 74 FIGURA 23 ESTIMULAR A INOVAO ................................................................ 76 FIGURA 24 TENDNCIAS ..................................................................................... 77 FIGURA 25 AFINIDADE E SENTIMENTO POSITIVO ........................................... 78 FIGURA 26 AFINIDADE E SENTIMENTO NEGATIVO .......................................... 78 FIGURA 27 AFINIDADE E SENTIMENTO NEUTRO ............................................. 79 FIGURA 28 IMPACTO............................................................................................ 79 FIGURA 29 PAINEL DE VOTAO DE PROMOO DO EVENTO
MARKETING 2.0 .......................................................................................... 85 QUADRO 2 QUADRO DE REFERNCIA E ESTRUTURA PARA MTRICAS ...... 90
LISTA DE GRFICOS
GRFICO 1 PUBLICAO ACADMICA SOBRE INTELIGNCIA ...................... 18 GRFICO 2 FOCO DA INTELIGENCIA COMPETITIVA NAS ORGANIZAES .. 21 GRFICO 3 - UTILIZAO DE FERRAMENTAS DE WEB ANALYTICS NO
BRASIL .............................................................................................. 49 GRFICO 4 MEDIO DE DILOGO ................................................................... 62 GRFICO 5 PAINEL DE CONTROLE GOOGLETM ANALYTICS ........................... 82 GRFICO 6 PAINEL DE CONTROLE GOOGLETM ANALYTICS: USO DO SITE .. 83 GRFICO 7 PAINEL DE CONTROLE GOOGLETM ANALYTICS: VISO
GERAL DOS VISITANTES, COBERTURA E ORIGENS DE TRFEGO. ......................................................................................... 83
GRFICO 8 PAINEL DE CONSULTA PARA OPES CURTIR ........................ 84 GRFICO 9 PAINEL DE CONSULTA PARA OPES CURTIR ........................ 85 GRFICO 10 PAINEL DE CONSULTA PARA OPES CURTIR ...................... 86 GRFICO 11 VISUALIZAES DE PGINA ........................................................ 86 GRFICO 12 DADOS DEMOGRFICOS .............................................................. 87 GRFICO 13 MENES ....................................................................................... 88 GRFICO 14 NMERO DE SEGUIDORES .......................................................... 88
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ABRAIC Associao Brasileira de Inteligncia Competitiva
CERN Organizao Europia para Pesquisa Nuclear em Genebra
CRM Customer Relationship Management
HTML HyperText Markup Language
HTTP HyperText Transfer Protocol
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica
IC Inteligncia Competitiva
KPI Key Performance Indicator
PEN Plano Estratgico de Negcio
PETI Plano Estratgico de Tecnologia de Informao
PNAD Pesquisa Nacional de Amostra de Domiclios
PV Page View
ROI Retorno sobre o Investimento
SCIP Society of Competitive Intelligence of Professionals
SEM Search Engine Marketing
SEO Search Engine Optimization
SMA Social Marketing Analytics
TI Tecnologia da Informao
Tp Time on page
Ts Time on site
URL Universal Resource Locator
UV Unique Visitor
WWW World Wide Web
SUMRIO
1 INTRODUO ............................................................................................. 10
1.1 FORMULAO DO PROBLEMA DE PESQUISA ........................................ 12 1.2 JUSTIFICATIVA ............................................................................................ 13 1.3 OBJETIVOS DA PESQUISA ........................................................................ 13 1.4 ORGANIZAO DO DOCUMENTO ............................................................ 14 2 FUNDAMENTAO TERICA E EMPRICA .............................................. 16 2.1 INTELIGNCIA COMPETITIVA .................................................................... 16 2.3 O SURGIMENTO DA WEB ANALYTICS ...................................................... 24 2.4 INTELIGENCIA COMPETITIVA NA WEB..................................................... 26 2.5 ALINHAMENTO DO USO DOS SISTEMAS DE WEB ANALYTICS COM
a ESTRATGIA E INTELIGENCIA COMPETITIVA DA ORGANIZAO .... 30 2.6 WEB ANALYTICS E MTRICAS DE DESEMPENHO ................................. 32 2.6.1 As regras comerciais tradicionais valem tanto para o ambiente real
quanto para o ambiente virtual ............................................................... 35 2.6.2 Aprendizagem e melhoria contnua ....................................................... 35 2.6.3 Definio de ferramentas de trabalho .................................................... 36 2.6.4 Desenvolvimento do prprio sistema de mtricas ............................... 36 2.7 MONITORAMENTO DO AMBIENTE WEB ................................................... 37 2.8 MTRICAS ................................................................................................... 38 2.8.1 Ambiente interno ...................................................................................... 38 2.8.2 Ambiente externo ..................................................................................... 43 3 PROCEDIMENTOS METODOLGICOS ..................................................... 45
3.1 NATUREZA DO ESTUDO E TIPO DE PESQUISA ...................................... 45 3.2 FASES DA PESQUISA ................................................................................. 47 3.2.1 Fase 01: fundamentao terica ............................................................. 48 3.2.2 Fase 02: levantamento de caractersticas de ferramentas de
monitoramento ......................................................................................... 48 3.2.3 Fase 03: cruzamentos e anlise de dados do ambiente Web ............. 54 3.2.4 Fase 04: estudo de caso ......................................................................... 54 4 ANLISE DE FERRAMENTAS DE WEB ANALYTICS E
MONITORAMENTO DE MIDIAS SOCIAIS .................................................. 55 4.1 QUADRO DE REFERNCIA E ESTRUTURA PARA MTRICAS. ............... 55 4.2.1 Provocar o dilogo entre os usurios .................................................... 59 4.2.2 Share of Voice (participao na mdia) .................................................. 61 4.2.3 Engajamento da audincia ..................................................................... 62 4.2.4 Taxa de converso ................................................................................... 63 4.2.5 Promover defensores da marca .............................................................. 64 4.2.6 Defensores ativos .................................................................................... 66 4.2.7 Defensores influentes ............................................................................. 67 4.2.8 Impacto ..................................................................................................... 68 4.2.9 Facilitar o suporte .................................................................................. 69 4.2.10 Taxa de resoluo ................................................................................. 72 4.2.11 Tempo de resoluo .............................................................................. 72 4.2.12 Pontuao da satisfao ....................................................................... 73 4.2.13 Estimular a inovao ............................................................................. 74 4.2.14 Tendncias ............................................................................................. 76 4.2.15 Afinidade e sentimento .......................................................................... 77
4.2.16 Impacto .................................................................................................... 79 5 APLICAO EMPRICA DAS FERRAMENTAS DE WEB ANALYTICS:
UM ESTUDO DE CASO ............................................................................... 81 6 CONSIDERAES FINAIS ......................................................................... 92
6.1 ATENDIMENTO AOS OBJETIVOS .............................................................. 92 6.2 SUGESTES DE TRABALHOS FUTUROS................................................. 94 REFERNCIAS ......................................................................................................... 95 GLOSSRIO ........................................................................................................... 103
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1 INTRODUO
Observa-se em nveis mundiais o avano dos meios de comunicao digitais
entre os quais se destaca a Internet.
O acesso Internet no Brasil feito por 67,5 milhes de pessoas,
aproximadamente 35% da populao, conforme mostra a Pesquisa Nacional por
Amostra de Domiclios (PNAD) feita pelo Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatstica (IBGE) no final de 2009. A cada ano este percentual vem aumentando,
fato incrementado pelas ofertas de novos produtos por empresas provedoras de
servios, combinado com o aquecimento da economia, da manuteno de
crescimento do pas e conseqente elevao da capacidade de consumo das
classes C, D e E.
No Brasil, apesar de incentivos como o Programa Nacional de Banda Larga
(PNBL) do governo federal, ainda observa-se a falta de infraestrutura principalmente
em localidades fora dos grandes centros urbanos. Se comparados ao nmero de
usurios impactados pela Televiso, a diferena ainda maior: 98% dos brasileiros
tem acesso TV, segundo o IBGE (2009).
Porm, fato que o crescimento da mdia digital de massa vem
influenciando o comportamento do brasileiro, que se destaca entre os maiores
usurios de redes sociais do mundo. Em julho de 2010, a empresa especialista em
dados de Internet mundial COMSCORE (2010) publicou pesquisa que revela que o
brasileiro o maior usurio do Twitter do mundo, com 20,8% dos usurios. Outra
estatstica revelada pela mesma fonte a de que as redes sociais mais utilizadas no
Brasil continuam sendo o Orkut, com 36 milhes de acessos, seguidos pelo Twitter e
Facebook, com 12,5 e 8,8 milhes, respectivamente. O uso destas redes impulsiona
uma caracterstica forte do brasileiro que a comunicao, a facilidade para
sociabilizar e gostar de estar sempre conectado a outras pessoas. (TELLES, 2010).
Outra pesquisa no mesmo ramo, organizada pelo IAB Brasil (2009), revela o
comportamento dos tipos de contedos acessados via celulares e smartphones. As
redes sociais esto em primeiro lugar, com 21% dos acessos, seguidos de msica,
jogos e esportes online. As compras pela Internet somam 4%, de toda
movimentao na Web, ndice que vem aumentando a cada ano.
11
E qual a representatividade destes 4% de e-commerce, somente no
Brasil? Um mercado de 11 bilhes de reais, segundo a fonte E-Bit (2009). Do ponto
de vista do Marketing, um mercado representa o conjunto de compradores reais e
potencias de determinado produto, ou seja, o mercado composto por todas as
pessoas dentro de um espao geogrfico que j consomem o produto oferecido, ou
que podem vir a consumi-lo. (FELIPINI, 2010). Trazendo o conceito para a Internet,
podemos considerar que o mercado global para o e-commerce composto pelos
internautas que realizam compras de diversos produtos, tais como: livros,
eletrnicos, msicas e outros.
Nesse cenrio, esto excludos os nmeros de movimentao financeira que
no tenham transao nica e exclusivamente na Internet, da pesquisa pelo produto
at a compra final. O que ainda difcil de mensurar quanto a Internet est
refletindo na deciso de compra do consumidor fora do ambiente Web. O que se
sabe que o consumidor busca cada vez mais informaes no mundo virtual antes
de finalizar sua compra no mundo real. Portanto, a Internet, alm da movimentao
de e-commerce, influencia tambm na escolha da loja, do produto, da marca, enfim,
de todo o comportamento do consumidor na deciso de compra.
Estas informaes serviro de ponto de partida para a execuo do plano de
marketing digital, alinhados estratgia da organizao.
A informao certa, no formato adequado e na hora ideal pode proporcionar
boas oportunidades de negcios. A maioria das organizaes utiliza sistemas de
informao para automatizar seus processos de trabalho, para armazenar e
recuperar dados e para compartilhar informaes. Para os dados disponveis na
Internet, a velocidade da resposta precisa ser muito rpida, portanto, gerenciar
adequadamente as informaes fator essencial para o sucesso do projeto.
(DAVENPORT; HARRIS, 2007).
a partir desse cenrio que se fala em implantar ferramentas de Web
Analytics, juntamente com uma cultura de mtricas. Os esforos se concentram em
pesquisar, organizar e implementar uma metodologia de alinhamento e
planejamento estratgico de informaes Web, sendo direcionados para se entender
o que acontece a partir do momento em que um internauta entra em determinado
site, at que se alcance o seu objetivo final: compra de algum produto, consumo de
contedo, preenchimento de cadastro etc.
12
Sistemas de informao esto sendo cada vez mais utilizados para se obter
vantagem competitiva. Geralmente, as organizaes que obtm sucesso nessa
trajetria so aquelas que conseguem transformar os dados coletados em critrios
acionveis, ou seja, em algum tipo de ao que aprimore a experincia do usurio
enquanto ele tenta realizar alguma tarefa no site. (DAVENPORT; HARRIS, 2007).
Saber quantos visitantes ou compradores acessam o site da organizao e
dos seus concorrentes, o que est sendo comentado nas redes sociais, quais as
experincias de consumo dos internautas, as reaes positivas e negativas sobre a
prpria marca ou produto, so os principais objetivos dessas anlises. As
ferramentas utilizadas para levantar estas informaes so chamadas de
ferramentas de Web Analytics, e sero o tema principal deste trabalho.
(NOPARKER, 2000).
1.1 FORMULAO DO PROBLEMA DE PESQUISA
Inmeros so os dados disponveis na Internet, multiplicando os desafios
que as organizaes enfrentam para transform-los em informaes estratgicas
acionveis. Escolher uma ferramenta de Web Analytics adequada, que possa filtrar o
que ser necessrio para a sua prpria estratgia de comunicao, um deles.
Mesmo com vrias opes de ferramentas disponveis, as organizaes tm
a difcil tarefa de identificar as solues que atendam suas necessidades
especficas. No existe atualmente soluo perfeita para anlise de mdias sociais e
nem mesmo um nico fornecedor que possa efetivamente medir todos os aspectos
dos meios de comunicao social.
Vrios fornecedores desse mercado oferecem ferramentas com interfaces
amigveis, mas na prtica, as empresas se voltam para mltiplas solues de
captura, anlise e interpretao de seus meios de comunicao social. A maioria usa
um amlgama de ferramentas que oferecem informaes limitadas, o que exige
interveno manual para agregar e analisar os dados.
Coloca-se, portanto, o seguinte problema de pesquisa: como as
ferramentas de Web Analytics impactam no sistema de Inteligncia
Competitiva de organizaes com atuao no ambiente Web?
13
1.2 JUSTIFICATIVA
A utilizao de ferramentas de Web Analytics vital para que as
organizaes tornem-se agentes integrantes da rede, investindo nas mdias corretas,
sem desperdcio de verba para comunicao.
Boa parte das empresas que competem no ambiente digital utilizam as
mesmas fontes de informaes que seus concorrentes. Todavia, um sistema de
inteligncia competitiva na Web sugere a necessidade de mais parmetros. Por este
motivo a escolha das ferramentas de Web Analytics e Monitoramento de Mdias
Sociais sero decisivas para mensurar a eficincia das aes. O alinhamento
estratgico entre a organizao e o ambiente digital um importante instrumento de
gesto e, devido recenticidade do assunto, este trabalho ter contribuio na rea.
Diversas abordagens para a operacionalizao deste alinhamento podem
auxiliar a gesto corporativa em decises e influir no desempenho organizacional.
Este estudo justifica-se, portanto, por desenvolver um modelo operacional de
alinhamento estratgico entre objetivos e estratgias de negcio com o uso de
tecnologia para captura de dados e informaes disponveis na internet, convergindo
elementos de alinhamento estratgico com de sistemas integrados de informao:
os principais sistemas de Web Analytics.
1.3 OBJETIVOS DA PESQUISA
Alinhando-se o tema ao problema de pesquisa apresentam-se, na
sequncia, os objetivos deste trabalho.
Como objetivo geral pretende-se demonstrar um determinado conjunto de
ferramentas de Web Analytics disponveis no mercado, para uma posterior
proposio metodolgica para uso estratgico, ttico e operacional de informaes,
a partir da aplicao emprica das mesmas, em empresas atuantes no ambiente
Web.
Do objetivo geral so derivados os objetivos especficos:
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a) identificar, analisar e gerar relatrios comparativos de algumas
ferramentas de Web Analytics disponveis no mercado,
preferencialmente gratuitas ou com verses de testes;
b) levantar os tipos de informaes fornecidos pelas ferramentas de Web
Analytics disponveis no mercado;
c) identificar os pontos de convergncia entre Inteligncia Competitiva e
Estratgias das organizaes, com as mtricas escolhidas para cada
tipo de organizao;
d) comparar os tipos de informaes fornecidas pelas ferramentas de
Web Analytics disponveis no mercado com os constantes num sistema
de inteligncia competitiva;
e) apresentar critrios para escolha de ferramentas de Web Analytics,
aplicando-as em estudo de caso.
1.4 ORGANIZAO DO DOCUMENTO
Esta dissertao composta por seis captulos. No primeiro, so
apresentados os elementos bsicos, constituintes do estudo: introduo, formulao
do problema da pesquisa, justificativa, objetivos.
No Captulo 2, apresentam-se as fundamentaes terica e emprica. O
Captulo 3 trata dos procedimentos metodolgicos utilizados, tais como natureza do
estudo, fases de pesquisa e limitaes.
Os Captulos 1, 2 e 3, deram suporte concepo e ao desenvolvimento do
modelo de pesquisa adotado, partindo de breve teoria referente Inteligncia
Competitiva e Planejamento Estratgico. Em seguida, buscou-se referencias tericas
do alinhamento estratgico e a Tecnologia da Informao. Como resultado obteve-
se o modelo preliminar para a pesquisa, os elementos de alinhamento e as variveis
e mtricas de pesquisa correspondentes, que serviram de base para a criao de
um modelo inicial para a formao do Quadro de Referncias e Mtricas.
A partir do Captulo 4, trata-se da descrio sumarizada do processo de
anlise das ferramentas, dos estudos tcnicos, juntamente com as pesquisas,
definio de tendncias e desenvolvimento da sistematizao e padronizao de
15
mtricas, resultando em ideias para novas formas de mensurao e servios na
Web. Fundamenta-se, portanto, o instrumento de pesquisa que serviu de roteiro para
anlise das mtricas propostas. Tambm foi estruturado um modelo de alinhamento
incorporando s etapas do processo de planejamento organizacional com o
planejamento das ferramentas de Tecnologia da Informao, mais especificamente,
as ferramentas de Web Analytics.
No Captulo 5 apresentam-se alguns resultados da aplicao emprica de
algumas ferramentas de Web Analytics em um estudo de caso. O Captulo 6
apresenta as consideraes finais e propostas de continuidade desta pesquisa.
Foi realizada uma anlise de dados para a obteno dos elementos de
alinhamento convergentes ou divergentes entre a teoria e as experincias
vivenciadas no estudo de caso, significativos para o detalhamento do modelo do
Quadro de Referncias e Mtricas.
16
2 FUNDAMENTAO TERICA E EMPRICA
Este Captulo tem a finalidade de apresentar a fundamentao terico-
emprica que sustenta conceitualmente os pressupostos presentes no problema de
pesquisa e que balizaro o levantamento e a posterior anlise dos dados empricos,
tendo em vista o objeto do estudo e a abordagem epistemolgica. De acordo com
Trivios (1987), ao elaborar as bases terico-metodolgicas, o apoio da literatura
imprescindvel para definir com clareza as dimenses e perspectivas que o problema
apresenta e permitir a descoberta e indicao dos suportes tericos do estudo.
Entende-se por teoria a formulao sistemtica de princpios envolvendo a
formulao de aparentes relaes ou princpios subjacentes de certos fenmenos
observados que tenham sido verificados at certo ponto. (WEBSTERS, 1968, s.n.).
Uma teoria pode, tambm, ser vista como sendo uma exposio dos princpios de
uma cincia, ou um conjunto de proposies para ilustrar os fundamentos de um
objeto. (OXFORD PRESS, 2011, s.n.).
No sentido exposto, de que teoria seja um sistema ou um conjunto de ideias
destinadas explicao de algum fenmeno ou situao baseada em princpios
gerais, e tambm, a exposio dos princpios de uma cincia e um conjunto de
proposies para ilustrar os princpios de um assunto. Apresenta-se a seguir
algumas fundamentaes a respeito do tema.
2.1 INTELIGNCIA COMPETITIVA
Na dcada de 1980, Porter (1984, p.11) alertava para a necessidade de um
mecanismo organizado e sistemtico de inteligncia sobre os competidores. Este
seria o embrio para o conceito atual de Inteligncia Competitiva. A motivao para
esta preocupao seria o ambiente externo, pois a formulao da estratgica inclui
a busca por alinhar foras internas da organizao a oportunidades do ambiente,
evitando fraquezas combinadas com ameaas externas. (CHRISTENSEN;
ANDREWS; BOWER, 1974, p. 67).
17
Cada vez mais reconhecida pelos dirigentes de organizaes, crescente a
preocupao com a relevncia das informaes sobre o ambiente externo.
FIGURA 1 AMBIENTE EXTERNO ORGANIZACIONAL FONTE: adaptado de Christensen, Andrews e Bower (1974, p. 67).
Os fornecedores, clientes, governo, competidores, comunidade, fontes de
capital e os novos entrantes do mercado, constituem o ambiente externo das
organizaes. Todos estes atores influenciam a anlise deste ambiente, e quanto
mais competitivo, instvel, complexo, maior a necessidade de analis-lo.
(MAXIMIANO, 2006).
neste contexto que o estudo da Inteligncia Competitiva comea a surgir.
Em 1986, com a criao da norte americana Society of Competitive Intelligence of
Professionals (SCIP), tiveram origem os mtodos utilizados pelos rgos de
Inteligncia governamentais, que visavam basicamente identificar e avaliar
informaes ligadas Defesa Nacional.
No Brasil em 2000, surgiria a Associao Brasileira de Inteligncia
Competitiva (ABRAIC,) (2010). Em seguida, eventos sobre o tema e os primeiros
casos de organizaes brasileiras comeavam a ser apresentados. As ferramentas
de estudo foram adaptadas realidade empresarial e nova ordem econmica
mundial, e incorporadas algumas tcnicas ao processo informacional. O Grfico 1
demonstra a evoluo dos estudos referentes ao tema.
Empresa
Fornecedores
Clientes
Governo
Competidores Comunidade
Fontes de Capital
Entrantes
18
GRFICO 1 PUBLICAO ACADMICA SOBRE INTELIGNCIA FONTE: Coelho (2002, p. 18).
A Cincia da Informao desenvolveu o estudo de Inteligncia Competitiva
no que diz respeito ao gerenciamento de informaes. A rea de Tecnologia da
Informao enfatizou as suas ferramentas de gerenciamento de redes e informaes
e aquelas de minerao de dados. E finalmente, a Administrao, representada por
suas reas de estratgia, marketing e gesto. So estas algumas das reas que
delimitam quais informaes so levantadas e qual o papel da Inteligncia
Competitiva dentro da organizao, alinhadas com a definio de Gonzales (2001):
Num mundo em que a competio atual e a potencial so crescentes, em que os consumidores tornam-se cada vez mais exigentes, em que a informao flui de forma veloz e a baixo custo, em que as empresas reinventam-se constantemente, em que fuses e aquisies so uma constante, em que o ciclo de vida dos produtos encurta-se significativamente, e em que tais produtos tornam-se cada vez mais commodities, uma rea produtora de informaes passa a ser vital. (GONZALES, 2001, s.n.).
Essa citao uma radiografia da situao atual sobre a competitividade
entre as empresas. Aquelas que sobrevivem ou tem sucesso, esto investindo nas
reas de inteligncia.
A ABRAIC define Inteligncia Competitiva, doravante denominada IC, como
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
1975 1980 1985 1990 1995 2000
N
de p
ub
lica
es
ABI GALE PASCAL INSPEC LISA
Bases de Dados Internacionais :
19
um processo informacional proativo que conduz melhor tomada de deciso, seja ela estratgica ou operacional. (...) Visa descobrir as foras que regem os negcios, reduzir o risco e conduzir o tomador de deciso a agir antecipadamente, bem como proteger o conhecimento gerado. (ASSOCIAO BRASILEIRA DE INTELIGNCIA COMPETITIVA, 2010).
A definio dada pela Society of Competitive Intelligence of Professionals
(SCIP), segue a mesma linha, e enfatiza o aspecto da tica:
(...) programa sistemtico e tico para coleta, anlise e gerenciamento de informao externa que pode afetar planos, decises e operaes de uma empresa. Posto de outro modo, IC o processo de realar a competitividade do mercado por meio de um maior e indiscutivelmente tico entendimento dos concorrentes e do ambiente competitivo. Especificamente, a coleta e anlise legais de informaes quanto s capacidades, vulnerabilidades e intenes dos concorrentes, conduzida pelo uso de banco de dados e outras fontes abertas e por meio de investigaes ticas (SOCIETY OF COMPETITIVE INTELLIGENCE OF PROFESSIONALS, 2010).
A SCIP (2010) acrescenta ainda que a IC, adotada por organizaes de
todos os tamanhos, prov aos tomadores de deciso informaes antecipadas sobre
mudanas no cenrio competitivo e permitindo que eles tomem decises
fundamentadas sobre diversas questes, desde marketing, P&D e tticas de
investimento at estratgias de negcio de longo prazo. A empresa que adota
prticas de IC, analisando os movimentos da concorrncia, antecipa o
desenvolvimento do mercado e no simplesmente reage s mudanas.
Pesquisas divulgadas pela SCIP mostram que organizaes que adotam
programas de IC tm maior lucratividade frente a outras que no incorporaram esta
filosofia, alm de ajud-las a se organizarem internamente. Gonzales (2001) afirma
ainda que:
De um modo geral, elas so depositrias de grande quantidade de informaes, as quais alimentam seu processo decisrio. No entanto, comum que as informaes se encontrem dispersas pelas diversas reas que compe a empresa. Junt-las, analis-las e dar-lhes uma interpretao que contenha um carter corporativo constitui o grande desafio do processo de inteligncia competitiva. (GONZALES, 2001, s.n.)
20
O sucesso da implementao, porm, est diretamente relacionado cultura
da organizao. Dependendo do nvel de adoo de processos de IC que ser
possvel
julgar o valor das informaes coletadas e catalogadas, formular hipteses acerca dos objetivos, intenes e movimentos potenciais dos concorrentes e, finalmente, testar e refinar tais hipteses atravs das informaes que lhes chegam. (CARVALHO, 1995, p. 54).
Ainda dentro deste conceito, a aplicabilidade da inteligncia competitiva
depender de processos internos da organizao, explanados a seguir.
2.2 PROCESSOS DE INTELIGNCIA COMPETITIVA
Do contedo exposto sobre Inteligncia Competitiva (IC) no Item anterior,
conclui-se que manter um processo de IC na organizao, significa ter um processo
estruturado, tico e sistemtico de coleta, anlise e disseminao de informaes
sobre o ambiente competitivo. (ASSOCIAO BRASILEIRA DE INTELIGNCIA
COMPETITIVA, 2010). Para iniciar a adoo deste processo, porm, importante
seguir trs questionamentos: Que foras competitivas afetam o setor onde a
organizao est inserida? Que mudanas esto ocorrendo no ambiente? Que
impacto estas mudanas trazem para a organizao?. (RANGEL, 2010).
Sem esses questionamentos, invivel entregar aos tomadores de deciso
a inteligncia apropriada no tempo adequado, para que estes possam tomar
decises, desenvolver estratgias efetivas e agir proativamente. Os produtos de
inteligncia apresentam informaes que reduzem os riscos no processo decisrio.
(McGEE; PRUSAK, 1995).
Seguindo o roteiro de perguntas, uma pesquisa da empresa CORTEX
INTELLIGENCE (2010) nos anos de 2006-2007 apresentou tal questionamento para
14 empresas modelo em adoo de processos de IC. As foras competitivas do
ambiente externo que mais afetam as organizaes e se tornaram foco do processo
de IC so as seguintes, em ordem decrescente de influncia:
21
GRFICO 2 FOCO DA INTELIGENCIA COMPETITIVA NAS ORGANIZAES FONTE: Pesquisa Cortex Intelligence 2006/2007 (2010).
A importncia de monitorar e antecipar movimentos dos competidores
certamente a principal preocupao, com 81% do peso para a tomada de deciso.
O lanamento de um novo produto, por exemplo, eventualmente coloca a
organizao em desvantagem, perdendo fatia de mercado. Ou ento, uma deciso
errada do concorrente representa um fator de sucesso para a organizao que, de
posse da informao em questo, poder tomar a direo correta.
No que se refere s foras do ambiente externo, o comportamento dos
competidores influenciar diretamente os novos negcios. Identificar e avaliar as
oportunidades para entrada em novos negcios est em segundo lugar na
preocupao dos tomadores de deciso.
Como todas essas foras so dependentes entre si, o foco na avaliao dos
produtos vem logo em seguida. Novos negcios dependero sempre de produtos ou
servios de qualidade, sendo, portanto, tambm foco de um processo de IC,
melhorar o desempenho do processo de concepo e desenvolvimento de produtos.
Consequentemente, as vendas melhoram o desempenho do processo comercial.
Monitorar e antecipar mudanas tecnolgicas tem sido um foco crescente,
alcanando 30% do esforo em IC. Processos tecnolgicos podem diminuir custos e
aumentar a competitividade da organizao no ambiente em que est inserida.
O mesmo pode ser dito sobre o fator Macroeconomia, pois no atual
ambiente global e diante de crises financeiras consecutivas, tem influenciado o
7%
7%
19%
24%
30%
45%
51%
60%
81%
Fuses e Aquisies
Fornecedores
Regulao
Macroeconomia
Tecnologia
Vendas
Produtos
Novos Negcios
Competidores
22
cenrio de importaes e exportaes, monitorando e antecipando mudanas
macroeconmicas que impactem a empresa.
A regulamentao do setor a que pertence cada tipo de organizao obriga
ao constante monitoramento e antecipao de mudanas regulatrias que impactem
em seu cenrio de atuao, colocando este requisito como importante parmetro de
avaliao no processo de IC. Os fornecedores, para melhorar o desempenho do
processo de compras, bem como fuses e aquisies, avaliam alvos para aquisio
ou monitoramento de movimentos de compra e venda de empresas no mercado.
importante ressaltar que fuses e aquisies podem mudar completamente o cenrio
de um setor de mercado.
A pesquisa demonstrada nesta Seo ratifica o conceito de Kotler e
Armstrong (1993), em que um sistema de inteligncia competitiva deve primeiro
identificar os tipos vitais de informaes competitivas e as melhores fontes dessas
informaes. A partir disto, o sistema deve, continuamente, coletar informaes do
campo (por meio da equipe de vendas, dos canais de distribuio, dos fornecedores,
de pesquisas de mercado, das associaes comerciais, entre outros) e de dados
publicados (publicaes governamentais, palestras, artigos). Em seguida, o sistema
deve avaliar a validade e confiabilidade da informao, interpret-la e organiz-la de
forma apropriada e, finalmente, enviar as melhores informaes para os diversos
nveis decisrios da organizao.
Estabelecido o conceito operacional de Inteligncia Competitiva, faz-se
necessrio apresentar um modelo conceitual do Ciclo de IC. Dentre os vrios
modelos encontrados na bibliografia pesquisada, optou-se pelo modelo Ciclo de
Inteligncia de Kahaner (1996), por ser bastante didtico e dentro do objetivo do
presente trabalho:
23
FIGURA 2 CICLO DE INTELIGNCIA COMPETITIVA FONTE: Kahaner (1996, 58).
O primeiro passo proposto o planejamento e direo, em que necessrio
identificar o questionamento dos usurios do processo de IC e suas necessidades
de informao. O passo seguinte a identificao e coleta de informaes primrias,
secundrias, pblicas e no pblicas disponveis, a qual requer habilidade, desde a
escolha da tecnologia at a identificao das fontes de informaes relevantes.
De posse das informaes coletadas, o passo seguinte o que os autores
denominam gerador de inteligncia, no qual as informaes so transformadas em
avaliao significante, que resultam em anlises e possveis resultados
organizao. A anlise emite julgamentos e concluses, produtos de um grupo de
especialistas analisando as informaes obtidas nos passos anteriores. O passo
final do processo a disseminao e entrega da inteligncia gerada a seus usurios
para a tomada de deciso. (McGEE; PRUSAK, 1995).
Aps a implementao do modelo de Inteligncia Competitiva,
imprescindvel a etapa de avaliao, adaptao e melhoria, visando assegurar a
realizao dos resultados propostos; assegurar a credibilidade do sistema; manter
um processo de avaliao contnuo, interativo, focado no desempenho; e a
manuteno de um sistema de alimentao contnuo de bancos de dados.
Ciclo de Inteligncia Competitiva
24
2.3 O SURGIMENTO DA WEB ANALYTICS
A World Wide Web (WWW) que significa Rede Mundial de Computadores foi
proposta primeiramente por Tim Berners-Lee, no evento da Organizao Europia
para Pesquisa Nuclear em Genebra (CERN), em 1989. Neste perodo foram
apresentados os conceitos de Universal Resource Locator (URL), HyperText
Transfer Protocol (HTTP), e HyperText Marckup Language (HTML), que se
espalharam pelo mundo com o contnuo interesse pelo desenvolvimento da Rede. A
Web a mais conhecida aplicao da Internet, at os dias atuais. (SMITH, 2010).
comum a confuso entre os conceitos de Internet e Web, facilmente
considerados sinnimos. No entanto, a primeira uma coletnea de redes e
funcionalidades de mecanismos de transportes de dados, entre as mais conhecidas,
os e-mails. J a Web um sistema de gerenciamento que permite a conectividade
multimdia de diversos documentos. Este sistema estruturado organiza os recursos
da Internet gerados em todo o mundo, como uma biblioteca digital com bilhes de
pginas de informaes, incluindo mecanismos de busca e servidores conectados
entre si.
A Web um sistema universal de arquivamento e disponibilizao de
informao de diversos tipos, incluindo textos, grficos, imagens, vdeos e udio.
A interface Web grfica e amigvel, o que facilitou sua popularizao e uso
disseminado. (SMITH, 2010).
A partir do nascimento da Internet, ferramentas e tecnologias comearam a
ser desenvolvidas, focadas nas reas de Tecnologia da Informao. No incio, a
simples digitao de um endereo e URL trazia uma pgina Web com arquivo de
textos e links. O servidor onde estava hospedada esta pgina gerava um log de
acesso, muito simples naquela poca, pois cada acesso equivalia solicitao de
um arquivo. Esses logs do servidor capturavam no apenas o acesso ao website,
mas tambm traziam informaes adicionais, como: nome do arquivo, hora,
endereo IP, identificador do navegador, sistema operacional, e outros.
Essas informaes utilizavam uma linguagem tcnica, sendo limitadas ao
uso da equipe de Tecnologia da Informao (TI). A partir de ento, o Dr. Stephen
Turner, em 1995, foi um dos primeiros a criar um programa de anlise do arquivo de
log amplamente disponvel na Web, o Analog. Nascia, oficialmente, a Web Analytics.
25
(KAUSHIK, 2009). Ainda de acordo com o autor, os relatrios gerados tornaram-se
mais acessveis e claros, podendo ser utilizados por equipes de marketing e outras
pessoas interessadas, alm das equipes de TI. A partir do ano de 1995, foram
desenvolvidos os contadores de pginas pela empresa chamada Web-Counter,
expondo as estatsticas de nmeros de visitantes para cada pgina Web. A Web
Analytics comercial iniciou-se vrios anos mais tarde, quando a WebTrends
desenvolveu um analisador gramatical do arquivo de log padro, acrescentando-lhe
melhorias e adicionando tabelas e grficos de usabilidade e interpretao
melhoradas.
Com a popularizao da Web a partir do ano 2000, a Web Analytics foi
firmemente solidificada como disciplina. Os dados fornecidos eram crescentes, e as
fontes, otimizadas, apresentavam vrios desafios e eram constantemente objeto de
discusso e estudos para os desenvolvedores de websites e equipes de marketing.
A Web Analytics Association (2010) props, em 2006, uma definio padro
para a Web Analytics: A Web Analytics o monitoramento objetivo, coleta, medio,
relatrio e anlise dos dados quantitativos da Internet para otimizar os Websites e as
iniciativas de marketing na Web.
No cenrio atual, conforme citao de Kaushik (2009), a
Web Analytics apenas uma criana insegura. A criana cresceu um pouco desde o nascimento e pode alimentar-se mais ou menos sozinha, porm, h muito crescimento e mudana diante dela. (KAUSHIK, 2009, 11).
Com o crescimento, um conjunto cada vez maior de dados complexos est
disponvel. Porm, o que fazer com estes dados, como us-los, qual informao ser
extrada so apenas alguns dos desafios enfrentados pelas organizaes.
Neste contexto, caracterizado por mudanas drsticas e conceitos sendo
questionados, sintomtico que a mudana na cultura da organizao oferea um
contraste s abordagens tradicionais, e simbolize a busca por crenas adequadas
que orientem o desenvolvimento de novas abordagens. Em outras palavras, a
filosofia bsica de atuao, que prov um quadro de referncia que orienta as
estratgias competitivas, e d forma ao processo gerencial. (AGRASSO NETO;
ABREU, 2000).
Consequentemente, o sucesso da estratgia depende do grau de
compatibilidade desta com as crenas enraizadas nas estruturas e nos sistemas
26
existentes na organizao. A estratgia consiste na definio de objetivos de longo
prazo da organizao, planejamento das aes necessrias e alocao dos recursos
relevantes para atendimento dos objetivos definidos. (CHRISTENSEN; ANDREWS;
BOWER,1974).
Nesse contexto, deve-se reforar o impacto do uso das ferramentas de Web
Analytics sobre os sistemas de tomada de deciso e sobre a cultura solidificada nas
organizaes, sendo previsvel uma mudana radical na estratgia de Inteligncia
Competitiva. (TURBAN; McLEAN; WETHERBE, 2004).
2.4 INTELIGENCIA COMPETITIVA NA WEB
Considerando a constante evoluo de mercado e o nmero crescente de
informaes vitais tomada de decises, faz-se necessrio s organizaes dispor
de um processo de Inteligncia Competitiva com o apoio das tecnologias pertinentes
que daro suporte coleta, ao monitoramento, ao armazenamento, anlise e
distribuio das informaes. Para o ambiente Web, este processo precisa ser ainda
mais acurado, devido ao crescimento exponencial de informaes disponveis em
diversas plataformas e tecnologias. (FRANCO, 1997).
Cada meio de comunicao tem sua caracterstica, tais como os meios
tradicionais TV, rdio e mdia impressa. Mas na Internet que o consumidor tem a
possibilidade de gritar para outras pessoas o que sente, pensa ou percebe sobre
determinado assunto. neste canal que a interao do consumidor com marcas ou
produtos ocorre com maior proximidade frente aos demais, com troca de
informaes, contato individualizado, e respostas mais rpidas. (KOTLER;
KARTAJAYA; SETIAWAN, 2010).
Por essa razo, o monitoramento do ambiente competitivo Web ir analisar a
publicidade planejada; que a compra de espao e aparies pelos anunciantes, e
a publicidade espontnea; gerada a partir de comentrios feitos por consumidores,
blogueiros, twiteiros, e por todas as conversas instantneas geradas nas redes
sociais.
O consumidor atual torna-se engajado com a marca com a qual se identifica
se tiver uma boa experincia de compra. Quando no est satisfeito, porm, pode
27
ser o propulsor de comentrios negativos e expor na rede todos os pontos fracos da
marca ou produto, que antes poderiam ficar ocultos. (KOTLER; KARTAJAYA;
SETIAWAN, 2010). Neste momento a empresa deve interagir para que possa
reverter alguma situao negativa, ou usar esta ferramenta como fonte propulsora
no canal de comunicao com o cliente.
A indstria deve ouvir o que o consumidor tem a dizer. Monitorando as redes
sociais e interagindo com os consumidores, o anunciante poder pesquisar
constantemente a repercusso de sua marca e de seus produtos. (BARBAN;
CRISTOL; KOPEC, 2001).
A definio dos objetivos ser o ponto de partida para uma campanha digital
de sucesso. Se o foco da campanha for analisar a percepo que os consumidores
sobre um produto, servio, experincia, por exemplo, as aes e o monitoramento
devero ser focadas em estratgias de branding, que a percepo do pblico, e
no da organizao, para a marca avaliada. Para o gerenciamento da reputao,
dever haver um monitoramento dirio, acompanhando o lanamento de um produto
ou de uma campanha, para que a resposta possa ser imediata: segmentao
(resultado da diviso de um mercado em pequenos grupos), posicionamento (tcnica
na qual os mercadlogos tentam criar uma imagem ou identidade para um produto,
marca ou empresa), relacionamento; buzzmarketing (tratado adiante), ou a venda
direta, o e-commerce. (FREITAS, 2010).
Conhecer a percepo dos usurios, seu nvel de engajamento e o volume
de conversas parte de toda estratgia adotada em mdias sociais. O
monitoramento auxilia a mensurao do retorno sobre o investimento, sendo
tambm vital para o planejamento das aes. (RANGEL, 2010).
A partir do incremento da Web 2.0, novos formatos de sites, redes sociais e
ferramentas de busca surgiram rapidamente. Este formato teve incio com os Blogs e
o Orkut, em 2005. Logo em seguida, no ano de 2006, surge o Youtube. Em 2007 a
febre mundial o Facebook, sendo logo ultrapassado em nmero de usurios pelo
site de micro blogs Twitter, surgido em 2009. No Brasil, o Orkut o site de
relacionamento mais utilizado, porm, segundo dados do GoogleTM Trends (2010),
nos ltimos meses do ano de 2010 o Twitter j vem alcanando novos recordes,
aumentando sua participao na preferncia dos internautas. (PAVARIN, 2009).
Com tantas opes de exposio de contedo e mdia, novos formatos
publicitrios surgem, e o respectivo investimento precisa ser distribudo de acordo
28
com o pblico de cada uma delas. A deciso de investimento publicitrio depende
dos resultados e anlises geradas pelas ferramentas de monitoramento. Por este
motivo, a velocidade necessria para atualizao destas ferramentas, deve ser igual
ou superior velocidade com que surgem estes novos canais.
Em Competing on Analytics, Davenport e Harris (2007) fornecem uma
viso dos estgios das empresas na utilizao de informaes. Para isso, criou um
modelo com cinco estgios de evoluo no tocante ao uso da anlise de informao
para direcionar seu desempenho e valor:
a) deficientes analticos: o que aconteceu no nosso mercado?
Neste nvel, os dados so usados apenas para melhorar as operaes
da empresa;
b) anlise localizada: como podemos melhorar nosso negcio?
As empresas que se encontram nesta fase utilizam as anlises para
melhorar as atividades funcionais, anlise de retorno sobre
investimento, j existe um incio do uso de informaes. Porm, sem
alinhamento estratgico da organizao;
c) aspirantes analticos: podemos extrapolar tendncias existentes?
A anlise para desenvolvimento de competncia distinta e a anlise de
desempenho futuro, faz parte de alinhamento estratgico vertical, o
topo da hierarquia comea a se envolver;
d) empresas analticas: como inovar para nos diferenciar?
Neste nvel, a anlise das informaes um direcionador importante de
desempenho e valor;
e) lderes analticos: como permanecer na liderana?
Este o nvel pleno da utilizao da inteligncia analtica.
O modelo descrito acima mostra a estimativa sintetizada das estratgias da
organizao, e representa uma previso do comportamento do concorrente, cuja
finalidade guiar as aes estratgicas e de marketing da empresa, alm de
delimitar as alternativas contingenciais que devem ser planejadas e acionadas caso
necessrias. (CARVALHO, 1995, s.n.). a sntese do resultado da anlise e
interpretao de todos os dados e informaes coletadas.
Seguindo os conceitos Davenport e Harris (2007), Stphane Hammel, uma
das referncias na rea de Web Analytics, descreveu um modelo de maturidade
adaptado ao modelo de estgios da competio analtica para mtricas Web. Estes
29
modelos orientam as organizaes a planejar como podem evoluir para melhorar a
utilizao das mtricas. A situao atual e para onde se pretende ir, para
especializar as aes de Web Analytics e chegar a estgios mais avanados. A
Figura 3 representa o Modelo de Maturidade em Web Analytics.
FIGURA 3 REPRESENTAO DO MODELO DE MATURIDADE EM WEB ANALYTICS FONTE: adaptado de Carneiro (2010); Hammel (2009).
O nvel um da Figura 3 representa a organizao que se encontra na fase
inicial de Mtricas Web. Quando se encontra neste nvel, j existe alguma tecnologia
envolvida no levantamento dos dados ou at mesmo uma ferramenta de logs,
porm, no utilizada na tomada de deciso. O dado no chega aos nveis
hierrquicos estratgicos. ndices como Page Views (PV), Unique Visitors (UV) e
nmero de visitantes, so mtricas bsicas de medidas de desempenho.
O segundo nvel refere-se Anlise de Comportamento. Nesta fase, a
empresa j tem foco em mtricas e processos de coleta de informaes, tais como:
anlise do caminho do cliente no site, anlise do funil de compra, Teste A/B (testes
de usabilidade que desenvolvedores de sites podem fazer para avaliar se o design
serve ao proposito dele, qualquer que seja) e outros testes. nesta fase que a
tomada de deciso comea a ser desenvolvida mediante ferramentas de anlises,
pois as anlises de KPIs (Key Performance Indicators) iro demonstrar as mtricas
chave de desempenho na gesto de objectivos.
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Contedo Principal
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Anlise de Caminho
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Mecanismos de Busca
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Alertas de KPI
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Anlise de Multi-Canais
Anlise de Custos
Valor do Consumidor
Personalizao
Anlise de Contedo
ANLISE DE PROCESSO PARA DEFINIR DECISOES
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Anlise de vendas de multicanal
Integrao com sistemas legados
Planegamento Estratgico
Anlise Preditiva
ANLISE ESTRATGICA
30
no terceiro nvel que os dados comeam a chegar aos nveis hierrquicos
estratgicos. O direcionamento da organizao tem como referncia as informaes
geradas pela rea de marketing, e j utiliza as informaes baseadas nas mtricas
para decidir portflio de produtos, segmentao, otimizao de campanhas e canais.
A anlise volta-se ao desempenho futuro.
Na fase quatro encontram-se as empresas analticas, na busca pela
diferenciao. Os sistemas de Customer Relationship Management (CRM) (conjunto
de ferramentas que automatizam as funes de contato com o cliente,
compreendendo sistemas informatizados que objetiva ajudar as companhias a criar
e manter um bom relacionamento com seus clientes, armazenando e inter-
relacionando de forma inteligente, informaes sobre suas atividades e interaes
com a empresa)so bastante adotados, e a cultura de mtricas domina as decises
de valor do consumidor, personalizao na comunicao, anlise de contedo. A
inovao o objetivo principal.
Na quinta e ltima fase, encontram-se as empresas lderes, com plena
utilizao da inteligncia analtica. O foco permanecer na liderana, sempre
buscando integrao com os sistemas legados, anlise preditiva e, finalmente, o
planejamento estratgico.
A identificao e coleta contnuas de informaes secundrias o prximo
passo, para posterior transformao da informao coletada em inteligncia
acionvel. Por fim, a inteligncia gerada para usurios destas ferramentas, trazem a
compreenso e otimizao das mtricas web, para uso de sites (Web Analytics).
Parte-se agora para o entendimento da relao dos nveis estratgicos da
organizao com as ferramentas de monitoramento. Nesta Seo, procura-se
evidenciar as principais contribuies e crticas relacionadas ao tema.
2.5 ALINHAMENTO DO USO DOS SISTEMAS DE WEB ANALYTICS COM A
ESTRATGIA E INTELIGENCIA COMPETITIVA DA ORGANIZAO
O impacto da tecnologia de informao (TI) no desempenho dos negcios
tem sido bastante discutido durante esta ltima dcada. So constantes as
pesquisas nas reas de negcio e nas reas de TI, para examinar as necessidades
31
e os benefcios deste alinhamento (REICH; BENBASAT, 1996; SABHERWAL;
CHAN, 2001). Os executivos de TI tambm tm considerado o alinhamento entre as
estratgias de negcio e de TI como um dos objetivos principais da rea, pela
possibilidade de identificao de novas oportunidades de negcios e pela obteno
de vantagens competitivas baseadas em solues de TI. (NIEDERMAN;
BRANCHEAU; WETHERBE, 1991; PORTER, 2001).
Entretanto, apesar da concordncia geral sobre o impacto positivo do
alinhamento nas organizaes, ainda existem alguns elementos inibidores do
processo como um todo, tais como problemas de comunicao, perda de recursos
ou de comprometimento (LEDERER; SETHI, 1997; REICH; BENBASAT, 1996).
No estudo de caso que ser apresentado no Captulo 5, possvel verificar
esta incongruncia. Apesar do sucesso do empreendimento, algumas aes
poderiam ter sido melhoradas caso as equipes tivessem interagido de forma
alinhada. Muitas vezes, algum tipo de deficincia da TI leva os executivos de
negcio a criarem seus prprios departamentos de TI, adquirindo seus prprios
sistemas, alimentando uma base de dados prpria, que dever conter dados
redundantes para a base de dados corporativa.
No caso do presente estudo, algumas ferramentas de Web Analytics podem
ser analisadas somente pelo custo de aquisio, optando-se por uma ferramenta
gratuita. Porm, sem o alinhamento das duas reas, esta escolha pode custar caro.
Dependendo da ferramenta gratuita, necessrio um alto grau de interao manual,
encarecendo o processo com custos de pessoal qualificado para operar a
ferramenta. Deixa-se assim de utilizar o potencial da TI como uma aplicao de
novos canais para fazer negcio e como viabilizadora de reduo de custos da
operao desses negcios.
Para a estruturao e operacionalizao entre as estratgias de negcio e
de TI, foram consideradas as variveis e mtricas necessrias durante a etapa de
formulao dos planos de negcio, que sero explanadas em quadro parte, o
Quadro de Referncias e Mtricas.
Segundo King (1998) o alinhamento entre o Plano Estratgico de Negcio
(PEN) e o Plano Estratgico de Tecnologia de Informao (PETI) alcanado
quando o conjunto de estratgias de sistemas objetivos, obrigaes e estratgias
derivado do conjunto estratgico organizacional misso, objetivos e estratgias.
No mesmo sentido, Reich e Benbasat (1996) consideram que este elo entre os dois
32
planos corresponde ao grau no qual a misso, os objetivos e os planos de TI
refletem, suportam e so suportados pela misso, pelos objetivos e pelos planos de
negcio.
No que se refere ao alinhamento da estratgia com os sistemas de Web
Analytics, a principal observao ser corresponde adequao e integrao
funcional entre ambiente externo (mercados) e interno (estrutura administrativa e
recursos financeiros, tecnolgicos e humanos) para desenvolver as competncias e
maximizar o desempenho organizacional (HENDERSON; VENKATRAMAN, 1993).
Conforme citado anteriormente, uma ferramenta no faz todo o trabalho, preciso
investimento nas equipes envolvidas.
2.6 WEB ANALYTICS E MTRICAS DE DESEMPENHO
A rpida evoluo da Web e mdia digital nos ltimos anos mostra um
ambiente em constante mudana. Tecnologias surgem, e a comunicao em canais
abertos fora a adaptao principalmente do comportamento do consumidor.
Conseqentemente, estas mudanas so visveis na forma com a qual os
consumidores interagem com as empresas e suas marcas, bem como a maneira
pela qual os consumidores interagem entre si. No entanto, com as conexes e
redes de consumo globalizadas, as mensagens acabam dispersas em diversos
canais de mdias sociais. (BOAR, 2002).
O consumidor atual est tomando decises com base nas novas
informaes que adquire em suas redes de relacionamento virtual, usando este
conhecimento para tomar atitudes e influenciar outras pessoas. Essas informaes
deixam impresses indelveis nas marcas citadas ou comentadas. As organizaes
sem viso de marketing em mdias sociais podem comprometer a relao que tm
com seus consumidores, por no considerarem suas aes como influenciadoras
(RADIAN 6, 2010).
Diante da proporo e da importncia que este assunto tem alcanado,
muitas empresas esto investindo cegamente em marketing para mdias sociais. Em
grande parte, porm, sem medir os resultados de suas iniciativas. Uma abordagem
33
pragmtica utilizando mtricas derivadas de objetivos de negcio minimizaria
desperdcios sobre o valor dos esforos em verba e tempo.
Algumas mtricas para mdias sociais utilizadas atualmente deixam de
entregar insights e oferecem apenas informaes superficiais. Vrias tecnologias
esto surgindo para facilitar a coleta de dados, porm, nenhuma ferramenta isolada
pode medir adequadamente e fornecer informaes para todas as interaes. Assim
como as ferramentas evoluem, as organizaes devem perseverar por meio da
agregao de medidas e avaliao de resultados no contexto de uma estrutura de
marketing voltada para Web Analytics. Por meio do investimento em equipes e
analistas focados nesta rea, melhores sero as decises sobre os investimentos
nestes canais emergentes.
A Web Analytics integra tambm a Social Marketing Analytics, que a
anlise em mdias sociais, amplamente denominada pelo mercado como SMA.
Juntas, formam a disciplina que ajuda a medir os esforos das empresas no
somente em sites da Internet, mas tambm em mdias sociais. Avaliar e explicar o
desempenho das iniciativas no ambiente Web para o contexto de negcios permite
que as organizaes tomem decises baseadas em informao. A Web Analytics
oferece uma medio padro pelo qual as organizaes podem avaliar os seus
esforos e aplicar um sistema pragmtico de gesto baseada em dados.
O principal fator do monitoramento de mdia est na sua capacidade de
captar conversas, sentimentos e menes da marca, por meio de uma ampla gama
de atividades na Internet. Estes recursos ajudam as organizaes a aprender e
utilizar um componente necessrio das mdias sociais: as mtricas.
Algumas solues exigem que os usurios apontem para as ferramentas um
conjunto finito de palavras chave e essencialmente, saber o que est sendo
procurado, enquanto outros capturam uma gama maior de interaes sociais e
auxiliam no processo de descoberta do que se deve pesquisar. Muitas ferramentas
comerciais disponveis hoje tambm oferecem a capacidade de acompanhar as
tendncias em conversas e revelam fatos sobre a atividade de mdia social em um
amplo espectro da Web. Para decidir quais delas utilizar, prope-se um quadro entre
algumas das ferramentas avaliadas (RADIAN 6, 2011), que ser apresentado no
prximo Captulo.
Para que seja possvel definir mtricas personalizadas ou executar uma
anlise sobre algum dado faltante, preciso entender os Key Performance Indicators
34
(KPIs) complexos e ter a capacidade de segmentao e analise dos dados que
ainda esto dispersos. Essas dificuldades podem ser frustrantes em um primeiro
momento, porque as ferramentas no respondem de pronto o que se procura. No
entanto, da mesma forma que as organizaes no podem permitir que
determinados canais de mdias sociais influenciem sua estratgia, e as tticas de
monitoramento tambm no devem ser definidas apenas pela capacidade das
ferramentas (RADIAN 6, 2011).
A vantagem que as ferramentas de monitoramento de mdia esto
melhorando a cada dia. Se a tendncia deste campo do marketing crescente, as
aplicaes acompanham seu desenvolvimento. Dessa forma, capturar dados
gerados por meio da atividade do consumidor em mdias sociais dever gerar os
insights necessrios para o gestor.
Sem dvida uma nova poca na evoluo da Internet, onde as mdias
sociais tm progredido e ultrapassado o status de moda ou utilizao passageira.
Assim, a necessidade de medir os comportamentos e os efeitos desta nova era so
demasiadamente importantes. Em muitas formas de anlise da Web tradicional, no
entanto, no foi possvel conquistar a ateno e o respeito das organizaes, pois
no havia uma base padronizada e consistente de mtricas. (PASQUALON, 2010).
O desenvolvimento da Web Analytics criou oportunidades para beneficiar
organizaes por estabelecer um conjunto comum de normas e definies para as
mtricas desejadas. Estas medidas de referncia, no s oferecem visibilidade para
o sucesso do marketing, mas tambm Inteligncia Competitiva, oferecendo valor e
credibilidade para toda a organizao.
Os objetivos e mtricas descritos neste trabalho podero ser um ponto de
partida para a infraestrutura de medio de mdias sociais. Empresas que utilizarem
as orientaes de Web Analytics aqui propostas, podero atingir ganhos nas
iniciativas de marketing e desenvolver programas fortes e eficazes para seus
clientes e consumidores. Antes de iniciar um plano de implementao de mtricas,
alguns fatores devero ser observados, conforme detalhados nos Itens de 4.1.1 at
4.1.4.
35
2.6.1 As regras comerciais tradicionais valem tanto para o ambiente real
quanto para o ambiente virtual
As marcas esto saltando para dentro do espao digital. Muitas empresas,
no entanto, no esto seguindo as conhecidas regras do comrcio tradicional, antes
mesmo de implementar iniciativas digitais e, consequentemente, ao medir a sua
eficcia. Apenas a coleta de dados digitais sem causa no trar resultado algum,
sem planejamento do que se pretende fazer no ambiente virtual. (RADIAN 6, 2011).
As organizaes que desenvolverem aes em mdias sociais e estratgias
de mtricas-chave alinhadas aos objetivos do negcio, evoluiro rapidamente. Isso
requer uma estratgia pragmtica e um plano de mtricas que no prejudique o uso
das mdias digitais por aqueles que no conseguirem quantificar o impacto das suas
iniciativas de marketing.
2.6.2 Aprendizagem e melhoria contnua
Participantes de mdias sociais ainda esto se adaptando e encontrando seu
caminho em meio a novos ambientes. Estes consumidores exploram as mdias
sociais com apetite voraz, criando desafios de medio para organizaes. Cada
objetivo de negcio mensurvel, no entanto, oferece uma oportunidade para
aprender sobre consumidores e as maneiras pelas quais interagem com as marcas.
A Web Analytics fornece um ponto de vista escalvel para compreender
estes comportamentos, novos testes de iniciativas e melhora a eficcia global da
atividade do marketing. (BAKER, 2008). Ao fazer da aprendizagem e da melhoria
contnua objetivos principais, a atividade de marketing digital se desenvolver em
uma direo positiva.
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2.6.3 Definio de ferramentas de trabalho
As organizaes devem determinar uma estratgia de medio para a sua
atividade alinhada aos objetivos e as capacidades culturais do ambiente onde est
inserida. Isso exige saber aonde se quer ir com o plano de mdias digitais e como se
pretende chegar l. Solues existentes no mercado devem se alinhar com as
necessidades por meio de ofertas adequadas ou personalizao, e no o contrrio.
No preciso se ater a uma nica ferramenta que exija um alinhamento por
determinao de sua capacidade, mas trabalhar com aquelas que oferecem
flexibilidade e oportunidades de personalizao. (PASQUALON, 2010).
2.6.4 Desenvolvimento do prprio sistema de mtricas
Uma vez descobertos os objetivos de negcios para mdias sociais, o
prximo passo colocar a Web Analytics em ao e comear a medir seus esforos.
Ser necessria a criao de um manual prprio de medio que se alinhe
organizao: nas metas, objetivos, expectativas e aes de seus esforos de
marketing.
Em seguida, o mapeamento desses recursos com tecnologias de medio e
processo para fazer o trabalho. Isso ajudar a assegurar compreenso dos papis e
responsabilidades por meio de esforos de comunicao. Estes esforos sero
posicionados de forma que a divulgao dos resultados do GoogleTM Analytics, por
exemplo, possa ser analisado por um Quadro de Avaliao (OWYANG; LOVETT,
2010), formulado adiante. Ao completar o ciclo de feedback dentro da organizao,
todos estaro alinhados em relao s expectativas, aes e resultados.
Nem todos os objetivos e mtricas iro impactar todos os pblicos, nem ser
este quadro proposto a dar-lhe todos os elementos necessrios para o sucesso. No
entanto, o ato de adotar medidas prprias oferecer vantagem competitiva e ir
diferenciar o usurio da maioria das empresas presentes na Web. Aspectos
especficos do quadro devem ser alinhados com os objetivos de negcios que, por
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sua vez, iro oferecer a capacidade de medir, avaliar e explicar o desempenho de
iniciativas em mdias sociais.
2.7 MONITORAMENTO DO AMBIENTE WEB
Ao acompanhar o histrico do surgimento dos novos formatos de sites,
pode-se analisar o equivalente surgimento das ferramentas de anlise do ambiente
Web. O site Alexa.com (2010), por exemplo, j foi uma das principais referncias
para se obter informaes sobre um determinado site, pois traz dados como: fluxo
de visitantes, dados demogrficos, nmeros de acesso. Hoje, a ferramenta j no
to utilizada, pois sua metodologia baseada somente em informaes coletadas
por meio de usurios que instalam a barra de ferramentas fornecida pela empresa,
comprometendo a amostra para pesquisa.
Atualmente, existem solues no mercado que utilizam mtodos mais
confiveis, como dados coletados por meio de provedores de acesso e painis de
pesquisa. Algumas destas ferramentas sero analisadas, conforme a seguir:
a) GoogleTM Trends (2010): a ferramenta disponibilizada pelo GoogleTM
permite comparar as visitas nicas dirias de diversos sites
simultaneamente. Os dados disponveis foram coletados a partir de
julho de 2007. Alm de mostrar o nmero de visitantes, possvel
acompanhar os termos e sites relacionados com as pesquisas
realizadas. Estes dados so oriundos de uma variedade de fontes de
informao, tais como: painis de consumidores, crawlers (tipo de rob
de Internet ou agente de software, que em geral, comea com uma lista
de URLs para visitar e, medida que as visita, identifica todos os links
na pgina e os adiciona na lista de URLs para visitar, acessadas
recursivamente de acordo com um conjunto de regras) de busca do
GoogleTM, ferramenta do GoogleTM Analytics e dados de pesquisas de
mercado em geral;
b) Ad Center Labs (2010): o projeto da Microsoft foi iniciado em 2006
para fomentar a publicidade online, principalmente no que se refere ao
uso das ferramentas de Data Mining desta empresa para auxiliar a
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deciso do investimento publicitrio. O site se torna especialmente
estratgico para iniciar campanhas online. possvel encontrar
tendncias de palavras chave e dados demogrficos relativos a elas,
bem como utilizar a ferramenta para criao automtica de anncios de
acordo com os termos de busca selecionados;
c) Compete.com (2010): mais de dois milhes de usurios de Internet
permitiram que esta empresa monitorasse seus computadores,
formando um painel de consumidores de vrios lugares do mundo. O
servio pago, mas existe uma ferramenta de testes gratuita, com a
qual possvel monitorar o trfego e o engajamento de cada site,
identificando sites similares e analisar palavras chave e estratgias de
busca utilizadas pelos concorrentes;
d) Keyword Spy (2010): apesar de ser uma ferramenta estrangeira, dados
do mercado brasileiro so facilmente extrados deste site. Dentre as
mtricas disponibilizadas esto CPC (Custo por Click), ranking de
palavras chave, anlise de preos para o varejo, alm do diferencial de
rastreamento de palavras chave utilizadas pelos anunciantes
concorrentes.
2.8 MTRICAS
Definidos os objetivos para determinada campanha, o ponto inicial so as
mtricas adotadas. Pode-se dividi-las em mtricas para anlise dos ambientes
interno e externo. Para cada uma delas haver anlises quantitativas e qualitativas.
2.8.1 Ambiente interno
Sero as anlises do trfego existente no prprio site, como por exemplo, o
posicionamento das palavras chave relacionadas ao objetivo da campanha. A
ferramenta GoogleTM Adwords (2010) traz as palavras mais procuradas no ambiente
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Web em geral, enquanto as ferramentas de Web Analytics trazem o posicionamento
das palavras chave no prprio site da organizao e daquelas que geram o maior
nmero de converses ou Retorno sobre o Investimento (ROI).
O nmero de visitantes de uma pgina tem sido a mtrica utilizada nos
ltimos anos para medir o sucesso do ponto de vista macro. Ela mostra somente,
porm, que uma pessoa veio at o site e consumiu algum contedo. Mas o que o
internauta consumiu, ou o que procurava, e por que veio, no possvel levantar
somente com esta informao. (PASQUALON, 2010).
Algumas mtricas fundamentais para Web sero apresentadas a seguir, e a
correta aplicao das ferramentas de Web Analytics depende da compreenso das
nuances e complexidades de cada uma delas. Observa-se tambm o uso de
palavras em ingls, pois a maioria das ferramentas utiliza esta lngua estas
denominaes.
Inicia-se com a mtrica de Visitas (Visits) ou Visitantes (Visitors), pois
representam a base da pirmide de qualquer mtrica de Web. O relatrio de visitas
informa que algum veio at o site e gastou algum tempo navegando antes de sair.
Tecnicamente, esta experincia e o conjunto de solicitaes so chamados de
sesso. Quando o internauta solicita a primeira pagina de um site, a ferramenta de
Web Analytics inicia uma sesso e cria uma identificao nica, chamada ID. Cada
movimento dentro do site ser registrado neste mesmo ID. A ferramenta gerar um
relatrio analtico apontando o total de visitas durante determinado perodo de
tempo, para cada ID. (PASQUALON, 2010).
A partir das Visitas possvel calcular os Visitantes nicos (Unique Visitors)
quantidade de pessoas que acessam o site. Para que isto seja possvel, a
ferramenta de Web Analytics usar uma soluo chamada cookie no navegador do
visitante. Segundo Komando (2005),
So chamados cookies de rastreamento (tracking cookies). Digamos que visita o site da Cirurgia de Crebro XYZ. H um banner de propaganda l e ele est conectado a uma empresa de servios de publicidade. Ele baixa um cookie. O cookie diz Esta pessoa visitou o site da Cirurgia de crebro XYZ. Em seguida, voc entra num site de transplante de corao. O banner de publicidade associado com a mesma empresa de publicidade. O navegador envia o cookie para o banner de publicidade. O anncio acrescenta a anotao de que voc visitou o site de transplante de corao. Depois de um tempo, o tracking cookie constri um perfil de seus interesses. A empresa de servios de publicidade vende esta informao. Por isso voc
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comea a receber propaganda de equipamentos mdicos. (KOMANDO, 2005).
Cada vez que algum visita o site a partir do mesmo navegador, o ID deste
cookie persistente usado para reconhecer que o mesmo navegador retornou. Ao
gerar um relatrio para qualquer perodo de tempo, portanto, a mtrica Visitantes
nicos corresponder soma de todos os IDs nicos e persistentes de cookies
durante um dado perodo de tempo.
Nem sempre cada visitante nico ser a mesma pessoa, pois o navegador
pode ser utilizado por pessoas diferentes, ou compartilhado. Alm disso, alguns
navegadores bloqueiam os cookies. Mesmo assim, a mtrica de Visitantes nicos
uma aproximao eficiente para o nmero de pessoas que visitam o site. (FREITAS,
2010).
Depois de Visitas e Visitantes, a prxima mtrica fundamental o tempo
gasto pelos visitantes em uma pgina, tanto individual quanto por sesso. A Figura 4
ilustra como o Tempo em uma pgina ou em um site medido de fato:
FIGURA 4 TEMPO NA PGINA E TEMPO NO SITE FONTE: Kaushik (2009).
O internauta solicita uma Pgina Principal, o que d incio sesso do site, e
continua acessando mais duas pginas. A diferena entre o Tempo na Pgina (Time
on Page (Tp)) e o Tempo no Site (Time on Site (Ts)) que o primeiro ser
contabilizado para cada pgina acessada, e o segundo ser a soma, o tempo gasto
durante a sesso no site. No exemplo da Figura 4, o Tempo na Pgina individual:
dez segundos, trinta e cinco segundos e dois minutos, respectivamente. O Tempo no
Site ser o total, dois minutos e quarenta e cinco segundos.
Essa mtrica importante sob vrios aspectos. Para sites de contedo, por
exemplo, o objetivo reter o internauta o maior tempo possvel. J para um site de
Pagina Principal
Tempo (Time)
10 segundos
Pgina 2
Tempo (Time)
35 segundos
Pgina 3
Tempo (Time)
02 minutos
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e-commerce, se o internauta fica muito tempo em uma pgina ou sesso, pode
significar que no est encontrando o produto que deseja e sair do site antes de
finalizar a compra. possvel saber o tempo gasto, mas isoladamente, a mtrica no
pode trazer as razes para tal. (FREITAS, 2010).
neste sentido que a terceira mtrica, Taxa de Rejeio (Bounce Rate),
mede o comportamento dos visitantes. Ao visitar o site, o usurio poder gastar
bastante tempo na primeira pgina e sair, ou ento clicar em uma segunda pgina
ou guia. A Taxa de Rejeio mede o percentual de sesses no site com apenas a
primeira pgina visualizada. Em termos de engajamento, esperado que o visitante
permanea um tempo considervel e que procure por mais contedo. Se isto no
ocorre, possvel que haja problemas no site e a Taxa de Rejeio seja alta.
Na Figura 5, a tela do GoogleTM Analytics demonstra como so visualizados
os resultados dessa mtrica:
FIGURA 5 TAXA DE REJEIO FONTE: Freitas (2010).
importante, portanto, observar que uma mtrica nunca deve ser observada
isoladamente. possvel que haja uma alta Taxa de Rejeio, e que o tempo no site
seja alto, o que torna o resultado positivo.
A Taxa de Sada (Exit Rate) indica em qual pgina o visitante abandonou o
site. Difere da mtrica anterior, pois mede o abandono do site depois de o usurio ter
visitado diversas pginas na mesma sesso, enquanto a Taxa de Rejeio mede a
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sada sem que o usurio tenha visitado outras pginas dentro do mesmo site ou
sesso.
A partir dessas mtricas possvel entender e medir a Taxa de Converso
(Convertion Rate). Expressa de forma percentual, definida pela diviso do nmero
de Resultados pelo nmero de Visitantes nicos. O nmero de Resultados a
quantidade de finalizaes de pedidos de compras, ou finalizao de objetivos do
site, tais como: preenchimento de cadastro, visita at a ltima pgina da sesso,
acesso ao contedo desejado.
As sete mtricas apresentadas at aqui so quantitativas. Todas trazem
respostas baseadas em nmeros, quantidade de vezes que algum visita o site, a
frequncia das Visitas, percentuais de converso, dentre outras. A ltima mtrica a
ser discutida, o Engajamento (Engagement), tem cunho qualitativo, pois tem
mensurao difcil de somente por meio de Fluxo de Cliques e outros dados de Web
Analytics.
(...) dados quantitativos (Web Analytics) so limitados no sentido em que eles podem medir o grau de Engajamento, mas no o tipo de
engajamento. O grau de engajamento positivo ou negativo estende-se por um contnuo que varia de baixo envolvimento, ou seja, o estado psicolgico da apatia, at um alto grau de envolvimento. Uma pessoa engajada algum com um envolvimento acima da mdia com o objetivo com o qual ela se relaciona. (KAUSHIK, 2009, p. 78).
Atrair usurios com alto grau de Engajamento o objetivo de todos os sites.
Quanto mais envolvido, mais pginas um mesmo visitante acessa, mais profunda
ser sua jornada e mais alto ser o seu grau de Engajamento. Ainda assim, no
possvel diferenciar o tipo de engajamento: positivo ou negativo, relevante ou
irrelevante, e quantidade de buzz gerado. Nesta mesma linha Kaushik (2009) cita
Theo Papadakis para diferenciar o grau e o tipo de engajamento:
Clientes podem estar engajados positiva ou negativamente com uma
empresa ou produto. Um exame aprofundado do tipo revelaria seu contedo,
geralmente uma mistura de estados emocionais e crenas racionais como
acontecem no caso do engajamento positivo, incluindo simpatia, confiana, orgulho
etc. (KAUSHIK, 2009).
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2.8.2 Ambiente externo
O monitoramento do ambiente externo busca a percepo dos internautas,
perante a organizao ou assunto pesquisado, na Web em geral. As medies sero
quantitativas quando referentes presena da marca; enumeradas pelos nmeros
de fs no Facebook, seguidores no Twitter, links no Digg, favoritos no Delicious, ou
trfego de referncia de redes sociais.
O posicionamento em buscas tambm um dos fatores de popularidade de
um site ou perfil em redes sociais. A popularidade atribuda a partir de links
externos pginas que tm links apontados para o site analisado. Os motores de
busca contm um conjunto de algoritmos para determinar a importncia das pginas
na Web, denominado pagerank. Suas propriedades so utilizadas por especialistas
em otimizao dos motores de busca as ferramentas de SEM (Search Engine
Marketing) e SEO (Search Engine Optimization). Alm de utilizadas para gerar
trfego, o objetivo destas ferramentas o trfego de qualidade: trazer aquele
internauta que pode reverter visitas em objetivos pontuais, tais como gerar vendas,
cadastros, reteno, retorno nas visitas ou inscries em mailing.
As informaes qualitativas podem ser analisadas por meio do buzz gerado
na rede. importante uma ressalva no que se refere ao buzz, termo bastante
utilizado no ambiente Web, principalmente nas mdias sociais. Com tantas
informaes fluindo entre os internautas, natural que haja um processo seletivo de
informao e de estmulos. Conforme definio de Spencer J. Brown, CEO de uma
das mais importantes agncias de publicidade mundial,
o buzz parece originar-se de nossos colegas e no de uma organizao especfica. Se algo bom e seus amigos o mandam para voc por que bom, eis a o buzz marketing. Mas se voc recebe o comunicado de uma empresa que quer se passar por boa, isso simples propaganda e no buzz marketing. Assim, o truque consiste em gerar buzz para a companhia sem que esse marketing parea originar-se dela. (SALZMAN; MATATHIA; OREILLY, 2003, p. 14).
O buzz apresenta potencial na arena global justamente porque gerado
pelo pblico. E isso significa que a mensagem pode ser adaptada como convm
enquanto sendo transmitida de um grupo a outro. Na Internet este territrio livre,
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e os comentrios gerados pelos internautas criam um boca a boca em torno de
determinado assunto, produto, marca, ou organizao. So comentrios impossveis
de controlar, mas passveis de monitorar.
Esse monitoramento estratgico, pois consiste em interagir com os
geradores de buzz, podendo reverter movimentos negativos, ou acelerar os
positivos. Esta interao chamada de buzz marketing, pois se utiliza da
comunicao e conectividade dos usurios, e por meio do monitoramento, chega-se
ao objetivo da campanha publicitria na Web.
[...] o buzz marketing orgnico; baseia-se no valor conversacional; deve-se s pessoas conhecidas; estratgico e espalha-se dos geradores de tendncias para os disseminadores de tendncias e da para o pblico consumidor. (SALZMAN; MATATHIA; OREILLY, 2003, p. 15).
O momento ou forma de interagir ser decisivo para o sucesso de uma
campanha. A partir do buzz possvel medir a positividade de comentrios e posts,
ou mesmo o ndice de satisfao de internautas. Com o monitoramento e utilizao
das ferramentas corretas, perceptvel se o opinante tem um perfil de cliente,
disseminador de tendncia, ou consumidor final. Podem ocorrer comentrios de
concorrentes ou ex-clientes insatisfeitos. Outros dados inerentes, tais como natureza
