Hacks do Google Analytics

O Google Analytics (GA) é uma ferramenta analítica excepcional, mas não possui um entendimento inato dos métricos críticos do seu negócio. Quer seus principais objetivos online envolvam compras de assinatura ou chamadas telefônicas, o GA precisa de personalização para refletir o que é mais importante para você. Este guia se concentrará em como categorizar fluxos de dados—como visitas, eventos, cliques, visualizações e rolamentos—em grupos significativos para facilitar uma análise mais profunda e eficaz.

Agrupamento de Conteúdo

Agrupamento de conteúdo no GA permite que você organize URLs em categorias lógicas que façam sentido para o seu negócio. Em vez de analisar cada página individualmente, você pode segmentá-las em grupos mais amplos que representam diferentes seções do seu site.

Por exemplo, no True, usamos a seguinte estrutura:

• /analytics, /competitors e /segmentation são categorizados como “dashboard” porque essas páginas dizem respeito a análises de usuários e insights de negócios.
• /dev e /tableau caem na categoria “development”, pois são voltadas para desenvolvedores que buscam soluções de integração com o True.
• /contact e /about são categorizadas como “contact”, já que visitantes aqui provavelmente estão buscando informações sobre como entrar em contato ou aprender mais sobre a empresa.

Esse método de organização de conteúdo proporciona uma visão mais clara e estruturada do desempenho do site. Ele simplifica a análise de engajamento ao focar em blocos grandes e significativos, como “dashboard”, “páginas de aterrissagem” ou “campanhas de e-mail”, em vez de se perder nos detalhes de centenas de páginas individuais. Isso facilita a construção de funis de engajamento direcionados e a medição de métricas de desempenho chave em diferentes seções do seu site.

ID do Usuário

ID do usuário é um recurso crucial no Google Analytics, permitindo que você rastreie e reconheça usuários individuais em diferentes dispositivos e sessões. Isso é particularmente valioso se seus usuários fazem login em múltiplos dispositivos, como desktops, tablets, celulares ou dentro do seu app. Ao atribuir o mesmo ID de usuário a uma pessoa em diferentes dispositivos, o GA pode consolidar essas sessões em um perfil de usuário unificado.

Essa visão unificada é essencial para entender o comportamento do cliente em múltiplos pontos de contato. Por exemplo, você pode rastrear a jornada de um usuário de uma campanha de anúncio paga até uma visita direta ou um link de referência. Ao ver todo o caminho de interação, você pode identificar o primeiro ponto de contato, permitindo que você tome decisões mais bem informadas sobre onde alocar seus recursos de marketing. Esse insight permite que você invista de forma mais estratégica em canais que geram interesse inicial ou altas conversões.

Propriedades do Usuário

Propriedades do usuário são frequentemente subutilizadas, mas podem ser incrivelmente poderosas, especialmente para empresas com modelos baseados em assinatura ou ciclos longos de engajamento do cliente, como apps ou jogos. O Google Analytics permite que você configure até 25 propriedades personalizadas do usuário, possibilitando rastreamento e segmentação altamente específicos.

Por exemplo, no True, usamos a seguinte estrutura para propriedades de usuário:

user_properties: {
	subscription: "enterprise", // tipo de assinatura
	customer_type: "owner" // ou membro
}

Com essas propriedades em vigor, é fácil segmentar usuários com base no tipo de assinatura, comportamento e padrões de engajamento. Podemos filtrar os dados para estudar como assinantes empresariais se comportam de maneira diferente dos usuários com um plano padrão. Da mesma forma, a propriedade customer_type distingue entre o proprietário da conta principal e um membro da equipe, ajudando-nos a entender quais recursos são mais importantes para diferentes tipos de usuários.

O relatório em tempo real fornece uma visão útil e imediata dessas propriedades do usuário. Embora o Tempo Real seja usado principalmente para depuração, ele também pode oferecer insights valiosos sobre como diferentes tipos de usuários estão interagindo com seu site. Além da depuração, essas propriedades podem ser aplicadas em vários relatórios para filtrar o tráfego, construir funis e analisar o comportamento com base na segmentação de usuários.

Métricas de Experiência do Usuário: Tempo de Geração da Página & Tempo de Carregamento da Página

O tempo de geração da página no Google Analytics pode ser dividido em duas categorias principais:

Existe uma lista de tempos, mas as 2 principais categorias são:

• page_generation_time - Desempenho do servidor: Isso mede a rapidez com que seu servidor pode gerar páginas da web. Reflete a velocidade do seu servidor web e banco de dados, identificando quaisquer páginas pesadas ou gargalos que sua equipe de desenvolvimento deve otimizar.
• page_load_time - Desempenho do cliente: Esta categoria mede a rapidez com que uma página é carregada da perspectiva do usuário. Fatores como velocidade de conexão, tempo de solicitação de DNS e latência afetam os tempos de carregamento da página. A métrica mais crítica aqui é quanto tempo leva para gerar a página web após o servidor ter processado a solicitação.

Ao analisar o tempo de geração da página, você pode identificar gargalos que fazem com que os usuários abandonem seu site ou aplicativo. Por exemplo, se o desempenho do seu servidor for lento, isso pode indicar a necessidade de otimização do servidor ou ajuste do banco de dados. No lado do cliente, tempos excessivos de carregamento da página podem resultar em taxas de rejeição mais altas, tornando crucial abordar questões como tempo de conexão ou velocidade de renderização da página web.

Como ilustrado na imagem acima, mesmo pequenas melhorias no tempo de carregamento da página podem levar a aumentos significativos nas taxas de conversão. Portanto, entender e otimizar o tempo de geração da página é vital para melhorar tanto a experiência do usuário quanto os resultados de negócios.

No True usamos um código simples, para colocar todas as variáveis necessárias no Google Analytics

<script type="text/javascript">window.gaConfig={
    "user_id": "random-user-id-you-generated",
    "content_group": "landing",
    "page_generation_time": 19,
    "user_properties": {
    	"subscription": "small",
    	"customer_type": "member"
    }
};</script>
<script defer="defer" src="/js/ga.js"></script>

E então no ga.js

if(element.getElementById('gajavascriptscript') === null) {
	let script = element.createElement('script');
	script.setAttribute('src', 'https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-XXXXXXXX');
	script.setAttribute('id', 'gajavascriptscript');
	element.body.appendChild(script);

	// agora espera carregar...
	script.onload = () => {
	  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
	  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
	  gtag('js', new Date());
	  gtag('config', 'G-XXXXXXXX', window.gaConfig);
	  gtag('event', 'page_generation_time', {value: window.gaConfig.page_generation_time});
	  gtag('event', 'page_load_time', {value: Date.now() - window.performance.timing.navigationStart});
	};
}

O código carrega gtag.js do Google Analytics e, após isso, executa o código que envia page_generation_time e page_load_time para o GA.

Como visto no gráfico, o Tempo de Geração da Página é quase zero para a maioria das páginas, exceto para a página /setting/account. Isso indica que o processamento do back-end para a maioria das páginas é altamente eficiente. No entanto, o Tempo Médio de Carregamento da Página, que depende do desempenho da rede e do navegador do visitante, mostra valores ligeiramente mais altos, variando de 0,5 a 1,2 segundos. Esses são resultados excelentes, refletindo um esforço e otimização significativos.

Dito isso, estou particularmente preocupado com o Tempo Médio de Geração da Página de 0,2 segundos. Embora possa parecer pequeno, isso sugere que algumas páginas estão demorando um tempo incomumente longo para carregar no lado do servidor. Esses valores atípicos podem representar possíveis gargalos na aplicação. Investigar e resolver essas anomalias seria crucial para garantir um desempenho consistente em todas as páginas.

Ao focar em páginas com tempos de geração mais altos, como /setting/account, podemos identificar áreas específicas que precisam de otimização. Essas melhorias podem envolver a redução da complexidade das consultas ao banco de dados, a otimização do processamento do lado do servidor ou o atendimento a quaisquer caminhos de código ineficientes. Fazer isso melhorará ainda mais o desempenho geral e a experiência do usuário da aplicação.