Introdução
Para reconhecer os padrões nas alterações que deram certo no desempenho do seu produto, é preciso considerá-las no contexto da consulta de dados. A consulta de dados é como fazer perguntas sobre conjuntos de dados. Você usa comandos específicos para recuperar, filtrar, classificar e agrupar informações armazenadas em seu banco de dados. Isso permite extrair insights e padrões valiosos de seus dados.
Dessa perspectiva, definir as questões corretas para encontrar respostas úteis é o que leva ao progresso:
Painel Segments: Dados históricos do passado para avaliar estratégias aplicadas anteriormente, compilando uma avaliação da performance do segmento.
Product Insights: Dados em tempo real para planejar ações futuras, permitindo a investigação de possíveis padrões ou fontes potenciais de economia ou de mudanças que vão aumentar vendas.
Avaliando com o Painel Segments
Uma parte importante da avaliação do desempenho do seu produto inclui a compreensão de dois fatores:
O poder de combinar diferentes métricas de produto na mesma consulta
O papel do tempo na apresentação dos seus dados
Combinando Métricas
Pode ser simples comparar dois conjuntos diferentes de dados de acordo com uma única métrica, mas esta simplicidade pode enganar. Considere o seguinte exemplo de lucro sobre gastos com publicidade (Profit on Ad Spend ou POAS):
Vejamos primeiro o ROAS:
Produto A: ROAS 5 com gasto de $1000
Produto B: ROAS 2 com gasto de $200
A conclusão rápida é que o Produto A é melhor. Mas vejamos a seguir o lucro bruto:
Produto A: $100
Produto B: $500
Agora é evidente que o Produto B pode ser mais lucrativo, mas não está recebendo o suporte de marketing necessário para se destacar.
A imagem fica clara quando usamos POAS em vez de ROAS ou Receita:
Produto A: 0.1 POAS
Produto B: 2.5 POAS!
Para saber mais sobre métricas calculadas, leia aqui: Métricas Calculadas.
Para saber mais sobre métricas e atributos personalizados, leia aqui: Integração: Atributos de Produtos.
Dados ao Longo do Tempo
Além das muitas influências de como o valor de um produto muda ao longo do seu ciclo de vida, pode ser vital investigar os detalhes em constante mudança do desempenho do produto ao longo do tempo.
Por exemplo, um produto que pode se qualificar nos critérios do segmento Bestsellers durante o mês de janeiro pode não se aplicar aos mesmos critérios em fevereiro. Portanto, ao executar apenas a análise de dados com um intervalo de datas limitado a fevereiro, você poderá perder o excelente desempenho deste produto quando ele foi bem-sucedido.
Exemplos Práticos
Agora, examine esses princípios de consulta de dados em um contexto familiar de avaliação de campanha. Considere a seguinte premissa de análise de dados:
Consulta de dados: "Excluí os de baixo desempenho da minha campanha no início de outubro. Em vez disso, meus gastos foram para bons produtos? Alcancei melhores resultados em geral?"
Para avaliar a performance do produto nesse caso, vamos analisar três tópicos:
Distribuição de gasto
Performance do segmento
Qualquer oportunidade possível para uso futuro
1. Analisando Trocas na Distribuição de Gastos
Consulta de dados: "Depois de excluir meus produtos ruins, qual é a melhor maneira de examinar minha distribuição de gastos?"
O gráfico ideal para isso é o gráfico Segments Comparison, para analisar quaisquer alterações de uma métrica ao longo do tempo para dois segmentos juntos.
Para esta consulta de dados, seus critérios de análise podem incluir:
1º segmento: Poor Performers, limitando produtos ruins
2º segmento: Bestsellers, bons produtos amplificados pela economia feita com o o Poor Performers
Métrica: Amount Spent, a área de interesse
De acordo com a tabela, podemos verificar o Gasto diminuindo com o tempo no segmento Poor Performers (linha azul marinho) e aumentando no segmento Bestseller (linha azul clara). Sendo assim, a exclusão foi bem sucedida e você redirecionou gasto do Poor Performers para o Bestsellers.
2. Analisar Influências na Performance
Consulta de dados: "Então o gasto foi redirecionado, mas como isso influenciou o desempenho do meu produto?"
Como já sabemos que esse gasto foi focado no segmento de Bestsellers, podemos examiná-lo mais de perto para saber mais sobre seu desempenho.
O gráfico ideal para isso é o gráfico Trend in Time, para analisar um segmento de acordo com duas métricas.
Para esta consulta de dados, seus critérios de análise podem incluir:
Segmento: Bestsellers, para determinar sua performance
Métricas: ROAS e Revenue, para mensurar impactos relevantes
Período: Outubro, mesma época que o gasto foi substituído do Poor Performers para Bestsellers
De acordo com o gráfico, podemos ver que seu segmento de Bestsellers cresceu significativamente não apenas em receita (linha azul marinho), mas também em ROAS (linha azul claro). Portanto, no mesmo período, redirecionamos os gastos de Poor Performers para Bestsellers.
3. Analisar Melhorias Posteriores
Consulta de Dados: "Então, meu segmento de Bestsellers foi bem, mas e os outros segmentos?
Nesta fase da análise de dados, geralmente há questões ainda mais práticas a serem feitas, como se o seu segmento de Bestsellers foi o segmento com maior crescimento naquele período. Se houver outros segmentos de produtos com bom desempenho mesmo sem gastos adicionais, seria útil identificá-los.
O gráfico ideal para isso é o gráfico Segments Summary para ter uma ideia do desempenho de todos os seus outros segmentos no mesmo período.
Para esta consulta de dados, seus critérios de análise podem incluir:
Segmentos:Quaisquer segmentos que você salvou (mesmo todos eles)
Métricas: As métricas relevantes nas quais você está interessado, como valor gasto ou ROAS do produto
De acordo com o gráfico, podemos ver que a maior parte dos seus gastos (barras azuis) foi para o segmento Bestsellers conforme desejado no período da campanha. Mas através da descoberta de outros segmentos, encontramos um grupo de produtos promissor! Os recém-chegados são pouco promovidos, mas apresentam um ROAS muito alto de 5. Esta pode ser sua próxima área de interesse para futuras campanhas e melhorias.
A seguir, aprenda mais sobre como criar segmentação de produtos em Product Insights.
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