COMO TRABALHAMOS
Análise de dados em 4 etapas
A maior parte das empresas tem dados a mais e informação a menos. Este guia mostra o método que usamos para passar de relatórios soltos a decisões baseadas em dados.
1. Auditoria de dados: confiar nos números
Antes de analisar, verificamos se os dados estão certos. Os problemas mais comuns são conversões contadas duas vezes, vendas sem valor, tráfego de pagamentos (PayPal, MB WAY) registado como origem da venda e perda de dados por falta de Consent Mode.
Fazer uma análise de dados prévia é, essencialmente, reduzir o risco. Como? Antes de investir em qualquer campanha ou estratégia, a análise de dados permite perceber o que já funciona, o que está a desperdiçar orçamento e onde estão as oportunidades reais. É a diferença entre apostar com fundamento e apostar no escuro. Negócios que tomam decisões baseadas em dados reduzem o custo por aquisição em média 38% e aumentam a taxa de conversão em 65%, porque cada ação é direcionada para onde existe evidência real de retorno.
Precisam de acesso às minhas plataformas para trabalhar? Sim, precisamos de acesso de leitura (e escrita para configurações técnicas) ao GA4, Google Tag Manager, plataformas de ads e, idealmente, ao CRM. Todos os acessos são geridos com permissões mínimas necessárias e podem ser revogados a qualquer momento. Nunca partilhamos dados de clientes com terceiros.
- GA4: eventos, conversões, filtros de tráfego interno e retenção de dados.
- Anúncios: conversões do Google Ads e do Meta alinhadas com o GA4.
- Loja e CRM: encomendas, reembolsos e fases de venda sincronizados.
2. Estruturação e limpeza
Juntamos as fontes numa estrutura comum: mesma definição de cliente, de conversão e de canal em todas as plataformas. Normalizamos nomes de campanhas com convenções UTM, removemos duplicados e ligamos os dados de marketing aos dados de negócio (margem, recompra, valor do cliente ao longo do tempo).
Os meus dados estão confusos e não consigo perceber o que estão a dizer. O que pode estar errado? É mais comum do que parece. Os problemas mais frequentes são: GA4 mal configurado a contar visitas duplicadas, eventos de conversão a disparar múltiplas vezes, tráfego de bots a inflacionar métricas, e fontes de tráfego mal atribuídas que fazem parecer que o "direct" é o canal principal quando na realidade é um problema de rastreamento. A nossa auditoria devolve dados limpos, fiáveis e prontos para tomar decisões, normalmente em menos de 48 horas.
3. Análise e insights
Com dados fiáveis, as perguntas certas têm resposta. Analisamos o funil de conversão página a página, o desempenho por canal e por campanha, as audiências que compram mais e as que só visitam, e a evolução do valor dos clientes ao longo do tempo (análise de cohort e LTV).
Cada análise termina com recomendações concretas e priorizadas, não com um relatório de 40 páginas.
O meu público-alvo é demasiado genérico. Como é que os dados ajudam a afinar a segmentação? Com dados comportamentais reais, conseguimos identificar os segmentos de audiência com maior propensão de compra, maior LTV e menor custo por conversão. Em vez de comunicar para "toda a gente entre 25 e 55 anos", passamos a comunicar para "utilizadores que visitaram a página de produto mais de duas vezes, vieram do Google Ads e abandonaram no checkout". A diferença em termos de eficiência de budget é substancial.
Qual a diferença entre ter dados e ter insights estratégicos? Dados são números. Insights são respostas a perguntas de negócio concretas: "Qual o segmento com maior LTV?", "Em que passo do funil estou a perder mais leads?", "Qual o canal com menor custo por cliente adquirido?". A onOrbit Marketing não entrega relatórios de dados brutos, entrega respostas acionáveis com recomendações concretas para a próxima decisão de negócio.
4. Ação e monitorização
Os insights só valem se mudarem alguma coisa. Acompanhamos a implementação das recomendações (novas campanhas, alterações no site, segmentos de email) e medimos o impacto. Os painéis em tempo real têm alertas para quedas de conversão, subidas de custo ou falhas de medição.
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Dashboards: Looker Studio ou Power BI?
O Looker Studio é gratuito, liga-se nativamente ao GA4, ao Google Ads e ao Search Console e é suficiente para a maioria das PMEs. O Power BI é mais indicado quando é preciso juntar dados de ERP, faturação ou várias bases de dados internas, ou quando a empresa já usa o ecossistema Microsoft.
Em ambos, desenhamos painéis por perfil: a gestão vê receita, margem e custo por cliente; a equipa de marketing vê campanhas, canais e testes.
Atribuição: que canal merece o crédito da venda
Um cliente pode ver um anúncio no Instagram, pesquisar a marca no Google dias depois e comprar através de um email. O modelo de atribuição decide que canal recebe o crédito. Comparamos o modelo baseado em dados do GA4 com a atribuição das plataformas de anúncios e com testes de incrementalidade, para não cortar canais que na verdade estão a gerar procura.
Estou a investir em Ads mas os resultados não convencem. Os dados podem explicar porquê? Na maioria dos casos, sim. Campanhas com fraco desempenho têm quase sempre uma de três causas identificáveis nos dados: público-alvo demasiado genérico (gastar budget em quem nunca vai comprar), página de destino com fricção que perde o utilizador antes da conversão, ou rastreamento mal configurado que faz parecer que nada converte quando na realidade converte, só não está a ser medido. A auditoria de dados da onOrbit Marketing identifica exatamente qual o problema, com evidência, antes de recomendar qualquer ajuste.
Indicadores que todas as empresas devem acompanhar
Não existe um painel universal, mas há indicadores que quase todas as empresas devem ter à vista todas as semanas:
- Custo por aquisição por canal e por campanha.
- Taxa de conversão do site e de cada etapa do funil.
- Valor médio da encomenda e taxa de recompra.
- Valor do cliente ao longo do tempo (LTV) comparado com o custo de aquisição.
- Receita por canal, separando marca e não marca.
Quanto custa a análise de dados
Os planos da onOrbit Marketing são o Data Start (390€/mês), com auditoria e configuração do GA4, análise de funil e relatório mensal com recomendações; o Data Intelligence (790€/mês), que junta GA4, anúncios e CRM, análise de audiências, LTV e cohort, painel em tempo real com alertas e reunião mensal; e o Data Enterprise (1.490€/mês) para operações com várias fontes de dados e mercados, com Power BI ou Looker Studio avançado e gestor de dados dedicado.