• Ricardo L. Pinto

O que fazer quando a ferramenta de análise não fornece as informações que o marketing precisa

Atualizado: 25 de Abr de 2019


Gostaria de compartilhar um importante aprendizado que eu tive ao gerenciar recentemente a construção de um processo de growth hacking para um cliente, em que um dos objetivos era encontrar formas de alavancar a audiência online da marca.

Apesar de esse aprendizado ter se originado em uma questão técnica, vou evitar entrar demais em detalhes e termos técnicos. Primeiro porque o objetivo não é escrever um artigo técnico, mas apresentar uma lição de desenvolvimento profissional. Segundo, porque quero tornar esse artigo o mais acessível possível, para que a maioria absoluta dos profissionais de marketing seja capaz de ler e entender. Apesar disso, será inevitável apresentar dados técnicos para ilustrar a trajetória do aprendizado.

Dentre as métricas mais importantes para a análise dos dados do processo supracitado, estava a taxa de conversão em novas curtidas na fanpage da marca no Facebook. A lógica por trás do cálculo é simples: uma nova curtida na fanpage ocorre quando uma pessoa que ainda não havia curtido a página decide fazê-lo, após ter visto uma ou mais publicações que a agradou (impulsionadas ou não). Ou seja, quando um “não curtidor” (ou “não-fã”, ou “não-seguidor”*, como preferir) se torna um “curtidor” (ou “fã”, “seguidor”...). Portanto, a taxa de conversão seria o número de novas curtidas da fanpage em um determinado período, dividido pela quantidade total de “não curtidores” únicos (contas únicas) alcançados pelas publicações no mesmo período.

Na minha visão essa métrica é tão básica e essencial para ajudar a medir o desempenho das ações na plataforma – em especial nos casos em que se deseja ampliar a audiência da marca -, que eu apostaria que ela é de interesse da maioria absoluta dos profissionais de marketing que incluem o Facebook em suas táticas.

Por isso mesmo, qual não foi a minha surpresa quando eu descobri que o Facebook não fornecia o principal dado para calcular essa métrica: a quantidade total de “não curtidores” únicos alcançados em um período de tempo personalizado (determinado pelo analista).

O mais perto que o Facebook chega disso é o fornecimento dos seguintes dados:

  1. Alcance por publicação. Neste caso você consegue descobrir quantas pessoas cada publicação alcançou individualmente, separando inclusive por “curtidores” e “não curtidores”. No entanto, não é possível criar uma relação direta entre esse dado e as novas curtidas da página.

  2. Alcance total (alcance de todas as publicações) da página, porém apenas por períodos pré-determinados pela ferramenta (dia, semana ou 28 dias), e ainda assim sem separar “curtidores” e “não curtidores”.

Como você deve ter concluído, nenhuma dessas “opções” fornece os dados necessários para o cálculo da taxa de conversão, considerando a lógica que eu expliquei anteriormente.

E antes que você diga “basta somar os alcances de todas as publicações.”, eu já lhe adianto a resposta: essa lógica está errada. O alcance de uma publicação é o número total de contas únicas que viram aquela publicação em específico. Porém essas pessoas podem ter visto também a publicação B, C e/ou D. Ou seja, ao somar os alcances das publicações, certamente serão contabilizadas contas duplicadas, invalidando o resultado.

Diante desse desafio, precisei buscar ajuda. Conversei com pessoas tecnicamente melhores que eu no assunto, publiquei a dúvida em grupos de Facebook e no fórum oficial de suporte da plataforma e realizei diversas buscas no Google sobre a questão, tanto em inglês, quanto em português. Dias se passaram, e o máximo que consegui de retorno foram algumas pessoas sugerindo a lógica errada que eu expliquei acima. Pior que isso: encontrei apenas duas outras pessoas com o mesmo questionamento que eu junto ao suporte do Facebook - e sem resposta.



A única conclusão a que pude chegar foi: parte dos profissionais de marketing está desconsiderando essa métrica em suas análises, e a outra parte a está calculando de forma errada. Sem poder contar com uma solução "pronta", após diversos testes eu mesmo desenvolvi um workaround, ou “gambiarra”, em português claro, que me daria um resultado estimado para a métrica, com uma margem de erro relativamente baixa.

A lógica que eu utilizei foi a seguinte: a partir da métrica de alcance total em 28 dias que o Facebook fornece, eu conseguiria estimar o alcance total do mês. Para isso, bastaria calcular a média de alcance diário desses 28 dias (dividindo o total fornecido por 28), multiplicar pela quantidade restante de dias para completar o mês (subtraindo 28 do total de dias do mês) e então somar o resultado ao alcance dos 28 dias, previamente fornecido. Com isso eu obteria o número que eu chamei de alcance total estimado do período.

O problema é que para calcular a taxa de conversão da página nesse período, eu não poderia usar esse número, pois ele é composto tanto por “curtidores” quanto “não curtidores”. Eu precisaria utilizar apenas a parcela de “não curtidores” deste alcance, pois como eu falei anteriormente, só é possível converter em novas curtidas as pessoas que ainda não curtiam a página no momento em que foram impactadas pelas publicações.

Para essa segunda parte do desafio, a solução foi calcular a taxa média de alcance de “não curtidores” da página, a partir de uma média entre as taxas de “não curtidores” dos alcances individuais de cada publicação. Com essa taxa média em mãos, precisei apenas aplicá-la sobre o “alcance total estimado do período”, para então chegar à quantidade total estimada de “não curtidores” únicos alcançados no período.

O último passo foi então dividir a quantidade de novas curtidas no período - dado que o Facebook fornece -, por esse número estimado final de não curtidores, e voilá: finalmente consegui calcular a tão desejada taxa de conversão estimada do período.

Todo esse processo foi necessário para chegar a um número que, em teoria, seria muito simples para o Facebook fornecer, porém não o faz. E esse é o ponto principal do artigo: você não pode se tornar refém dos dados fornecidos por ferramentas. Quem foi que disse que ESSES são os dados que importam para você, para o negócio em que você trabalha?

É muito cômodo extrair relatórios padrão, que apresentam números e gráficos bonitos. No entanto não é pra isso que o profissional de marketing é contratado. No âmbito da análise de dados, o seu papel é traçar metas, definir as métricas e encontrar os dados que vão lhes dar insights sobre como aumentar o desempenho da sua empresa. Se o gestor do negócio quisesse ver relatórios padrão de Google Analytics, Facebook Insights ou qualquer outra ferramenta, ele mesmo poderia acessá-las e extraí-los.

Logicamente, quanto mais específicas forem as métricas definidas, menor será a probabilidade de você encontrá-las prontas, ou até mesmo de encontrar os dados necessários para seu cálculo, em qualquer plataforma de análise de dados. Nestes casos, eu recomendo fortemente que você se reúna com outras pessoas do time de crescimento, ou consulte especialistas de dentro ou fora da empresa, para buscar soluções criativas, ou workarounds, como eu procurei fazer nesse estudo de caso. Em último caso, considere a criação de um sistema próprio de coleta e análise de dados. Essa última solução pode se mostrar custosa no início, porém se as informações geradas forem realmente valiosas para a empresa, esse investimento torna-se irrelevante.

Outro ponto que deve ser considerado é o grau de confiabilidade dos dados fornecidos pelas ferramentas de análise. No caso do Facebook, por exemplo, é sabido há anos que há inconsistências nos dados fornecidos. Basta fazer uma busca no Google que você irá encontrar muitos resultados a respeito da falta de confiabilidade dos dados do Facebook Insights (plataforma de análise do Facebook).

Não à toa em fevereiro de 2018 foi anunciado que o Facebook está realizando uma grande revisão do seu sistema de análise, incluindo a eliminação de 20 métricas consideradas redundantes, e a implantação de algumas outras em caráter de teste. Se a maior rede de comunicação social do mundo, que possui times técnicos enormes para monitoramento, controle e melhoria permanente da plataforma, apresenta inconsistência em seus resultados, o que dizer de outros tantos sistemas “menores” de coleta e análise de dados que existem por aí, de CRMs à ERPs, de sistemas de gestão de estoque à softwares de inbound marketing?

Cabe a você, como profissional de marketing, exercer sempre o papel do “incomodado”. Não se dê por satisfeito com a limitação dos sistemas, nem confie demais nas métricas e dados padrão fornecidos. Procure entender a fundo como esses dados foram obtidos, como essas métricas foram calculadas. Avalie se elas realmente atendem ao que você precisa, e se não atenderem, busque alternativas, como as que eu apresentei anteriormente.

Quando se trata de dados e métricas, RELEVÂNCIA e CONFIABILIDADE são as palavras de ordem. Se você não tiver os dados que precisa, ou se não puder confiar neles, resolva isso antes de seguir em frente. Do contrário, o problema que virá depois será provavelmente bem maior e mais difícil de resolver.

PS: O problema apresentado no case, envolvendo a métrica “taxa de conversão” do Facebook, não havia sido resolvido pela plataforma até a data de elaboração deste artigo. No entanto, a tecnologia evolui rápido, e há uma possibilidade disso ter sido resolvido até o momento do seu contato com esse material. Sendo assim, peço a você duas coisas:

  1. Antes de assumir que o Facebook continua não fornecendo os dados mencionados, verifique por conta própria. Você pode ter uma boa surpresa!

  2. Caso você seja agraciado com essa surpresa mencionada no item 1, ou caso tenha alguma outra sugestão de workaround para o problema exposto no case, por favor compartilhe essa informação comigo e com o resto da comunidade em um comentário no local onde você encontrou esse artigo. Envie também diretamente para mim através do e-mail nareal@marketingnareal.com.br. Ficarei muito feliz em atualizar esse artigo com a sua contribuição, inclusive creditando-o como colaborador. ;-)

* Existe uma diferença entre “curtir” e “seguir” uma página no Facebook. Todas as pessoas que seguem necessariamente precisam ter curtido a página, porém nem todos que curtiram a página seguem seu conteúdo. No entanto, pelo que pude observar em geral ambos os números são praticamente idênticos, portanto para fins de entendimento do ponto principal desse artigo, vamos ignorar essa diferença aqui.

Links sobre as mudanças que estão ocorrendo nas métricas do Facebook:

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