Behavior Analytics: guia da análise de comportamento do usuário

análise de comportamento do usuário


Entender como os usuários interagem com websites, aplicativos e outras plataformas digitais é crucial para aprimorar a experiência do usuário e impulsionar as conversões. Nesse contexto, o behavior analytics torna-se uma ferramenta essencial.

Por meio da coleta e interpretação de dados quantitativos e qualitativos, é possível identificar padrões de comportamento que revelam o que atrai ou afasta os usuários. Além disso, a análise de comportamento pode apontar áreas críticas que precisam de melhorias.

Ela também permite detectar anomalias, como fraudes ou problemas de usabilidade, e identificar erros técnicos que podem afetar a performance do site.

A seguir, veja como o behavior analytics pode transformar sua abordagem digital e ajudar a alcançar melhores resultados. Boa leitura!

O que é Behavior Analytics?

Behavior analytics, ou análise de comportamento do usuário, envolve um conjunto de ferramentas e técnicas que avaliam, por meio da coleta de dados quantitativos e qualitativos, os padrões de uso de pessoas em sites, aplicativos e outros ambientes digitais.

Essa abordagem pode ser utilizada com diversas finalidades. Entre elas está a detecção de anomalias ou problemas de segurança, como a ação de hackers ou malwares. A identificação de mau uso também é possível, seja para monitorar o comportamento de funcionários de uma empresa ou de visitantes de um site, por exemplo.

No entanto, o uso mais importante para nós neste momento é a análise do comportamento do usuário no site ou aplicativo de uma empresa.

A partir dos recursos de behavior analytics é possível entender o que atrai e o que afasta as pessoas nas suas páginas. A ideia é responder a questionamentos como:

  • O que interessa os usuários e chama a atenção deles?
  • O que eles simplesmente ignoram?
  • A navegação é fácil e fluida ou eles enfrentam dificuldades em algum momento?
  • O que eles fazem logo antes de abandonarem a página ou app?

Assim, você pode fazer melhorias e otimizações para aumentar o engajamento, a retenção e, principalmente, a conversão. Isso inclui aprimoramentos na experiência do usuário, criação de ofertas personalizadas e campanhas de marketing mais bem direcionadas.

Como funciona a análise de comportamento do usuário

O behavior analytics se baseia na combinação de diferentes fatores que, juntos, ajudam a realizar a análise do comportamento do usuário com precisão. Porém, o alicerce de todo esse processo são os dados.

A análise comportamental faz uso de grandes volumes de informações relacionadas às ações e eventos do usuário durante sua permanência no site ou aplicativo.

Elementos com os quais ele interage, no que clica, páginas para as quais navega na sequência, movimento do mouse e até que ponto ele rola a página são alguns exemplos. Ações como criar uma conta, preencher e enviar formulários, adicionar itens ao carrinho de compras (finalizando a compra ou abandonando-o) e inscrever-se em uma newsletter também são fundamentais.

Além disso, o monitoramento de métricas é importante. Isso pode incluir indicadores como a duração da sessão, taxa de cliques em diferentes elementos (incluindo anúncios), taxa de rejeição, tempo entre o acesso e a conversão, entre outros.

Todas essas informações são coletadas e compiladas de forma a permitir uma análise aprofundada sobre o que funciona junto ao público e o que pode ser feito para melhores os indicadores relevantes para a empresa.

User Behavior Analytics para identificar otimizações

Além de otimizar a experiência do usuário, como já mencionado, o behavior analytics também pode ser aplicado na melhoria de processos. É o que acontece, por exemplo, em e-commerce. É possível acompanhar as ações dos compradores para entender o que pode estar afetando a taxa de conversão.

O mesmo vale para processos internos em empresas. Você pode monitorar o uso dos funcionários em uma determinada ferramenta para entender gargalos e pontos de atrito e promover aprimoramentos.

User Behavior Analytics para identificar erros

O comportamento dos usuários pode ser afetado por erros técnicos, que impactam diretamente nos indicadores de performance. Do redirecionamento incorreto de uma página a links quebrados, a análise do comportamento do usuário é uma boa forma de descobrir este tipo de lacuna nos seus principais canais de marketing.

User Behavior Analytics para segurança

Muitas organizações utilizam o behavior analytics para monitorar a segurança e detectar comportamentos suspeitos. Baseando-se em um padrão dos usuários, o monitoramento indica anomalias que podem indicar atividades maliciosas, como tentativa de roubo de informações ou acesso não autorizado.

Por que o Behavior Analytics é importante

Embora muitas ferramentas de analytics ajudem a entender a jornada do usuário, a maioria delas não permite uma análise mais aprofundada de todo o processo.

O behavior analytics contribui para a identificação de padrões dos comportamentos dos usuários, funcionando como uma espécie de feedback em tempo real - e, em muitos casos, muito mais preciso do que um questionário ou formulário, já que ações podem valer mais do que palavras.

Por meio dessa análise, é possível compreender melhor suas preferências, suas intenções, suas necessidades, o que eles gostam e desaprovam, entre outros insights valiosos. Essas informações servem, inclusive, para a realização de análises preditivas, permitindo a antecipação de tendências.

Tudo isso torna a sua tomada de decisões muito mais certeira, uma vez que ela passa a ser totalmente orientada por dados, e não mais por palpites ou tentativa e erro. Assim, você consegue desenvolver melhores abordagens para seus produtos, serviços e estratégias de marketing.

Os insights fornecidos pela análise de comportamento do usuário também são importantes para a melhoria da experiência no seu site ou aplicativo. Afinal, você passa a conhecer os principais gargalos e pontos de atrito ao longo da jornada dessas pessoas e pode melhorá-la e personalizá-la.

E aperfeiçoando a experiência, pode haver influência na satisfação e retenção dos usuários, levando a mais vendas e até mesmo à fidelização dos clientes. Os impactos são sentidos em indicadores essenciais, como o CAC, LTV e ROI.

Tipos de ferramentas de análise de comportamento do usuário

Existem muitas ferramentas que podem ser utilizadas nas rotinas de behavior analytics. Cada uma atende melhor a uma necessidade específica. Porém, vale dizer que elas não são excludentes, isto é, você pode combiná-las para uma análise do comportamento do usuário muito mais completa e aprofundada.

Isso posto, alguns recursos que são comumente utilizado nesta estratégia são:

Teste A/B

Os testes A/B permitem realizar experimentos com duas variações de um mesmo ativo digital. Partindo de hipóteses levantadas sobre possíveis melhorias ou as causas de um problema, por exemplo, você pode rodar duas versões simultaneamente para entender quais diferenças impactam no comportamento dos usuários.

É possível testar os mais diversos elementos, desde a posição de botões e links, o conteúdo da página, o layout, entre outros. Seja qual for a ideia que você deseja validar, os testes A/B são cruciais para melhorar a experiência e maximizar as taxas de conversão.

Gravação da sessão

Este recurso grava a tela do usuário durante toda a sua sessão. Assim, fica fácil analisar as interações dele com o site, bem como o movimento e ações com o mouse (mover o cursor, rolar, clicar e aplicar zoom).

A gravação de sessão é especialmente importante quando você deseja identificar problemas de navegabilidade. Com ela, você consegue ver o que pode estar atrapalhando a usabilidade do site ou app e como melhorar a experiência.

Mapa de calor

O heatmap representa o comportamento dos usuários de forma visual, em uma escala de cores. As tonalidades mais quentes indicam as áreas da página com maior interação, e as frias, as partes em que as pessoas não prestam atenção.

Este é um método rápido e prático para identificar o que realmente chama a atenção dos visitantes, o que eles ignoram e o que pode estar gerando fricções.

Análise de funil

A análise de funil é uma forma de entender as etapas que os usuários percorrem durante sua jornada. Ela ajuda a identificar os pontos de abandono e ineficiências em cada fase.

A partir de dados coletados em cada momento, é possível visualizar o funil e identificar padrões, gargalos e áreas que precisam de melhorias. Por exemplo: quando muitos usuários abandonam o carrinho antes de finalizar a compra, o que pode indicar problemas na experiência do checkout.

Feedback e pesquisa

Widgets, pop-ups, formulários online e outros recursos podem ser usados para coletar o feedback dos usuários sobre a experiência deles no site ou aplicativo.

Eles podem variar de widgets com escala de emojis até questionários de pesquisa mais completos. A grande questão é que não se trata de captar o comportamento espontâneo do usuário, mas de requisitar sua opinião - o que continua sendo importante, mas é diferente.

Exemplos de empresas que utilizam essa tecnologia 

A análise de comportamento do usuário é utilizada por muitas empresas ao redor do mundo. De banco a partidos políticos, a forma como navegamos é uma fonte valiosa de informações para as marcas.

A Amazon, por exemplo, acompanha a forma como as pessoas utilizam a loja e o aplicativo para, a partir dos seus padrões de ação, tornar a recomendação de produtos mais customizada e certeira.

A Target, rede de lojas de departamento dos EUA, é outra companhia que aproveita os recursos de behavior analytics. Eles também monitoram os compradores para sugerir produtos nas suas lojas.

Outro exemplo é a NBC Universal. Buscando melhorar seu serviço de streaming, eles fizeram análise de cohorts comportamentais para entender os pontos de atrito com os usuários e tornar a experiência mais fluida para melhorar a retenção.

Para otimizar a experiência do usuário e melhorar as taxas de conversão, o Zoho PageSense oferece recursos avançados de análise de comportamento do usuário. A plataforma permite realizar testes A/B, essenciais para comparar diferentes versões de páginas e identificar quais elementos geram mais engajamento e conversão.

Além disso, com a análise de funil, você pode visualizar e acompanhar o caminho dos usuários no seu site, identificando pontos críticos de abandono e oportunidades de melhoria.

Já o mapa de calor ajuda a entender onde as pessoas estão clicando, rolando ou passando mais tempo, fornecendo dados valiosos sobre as ações delas na página.

Outra funcionalidade do Zoho PageSense é a gravação de sessões, que permite rever as interações dos usuários no site, ajudando a identificar problemas de usabilidade ou pontos de fricção.

Com esses recursos, você consegue tomar decisões mais informadas, otimizando a jornada do usuário e aumentando o potencial de conversão.

Conheça todas as funcionalidades do Zoho PageSense e comece uma avaliação gratuita.

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