Em 2005, somente 21% dos brasileiros tinham acesso à internet.1 Quando muito, havia um computador por casa. As pessoas usavam o celular para fazer ligações, mandar sms e jogar Snake. Os apps nem sequer existiam, não havia a multiplicidade de canais online para entrar em contato com uma marca, e os cookies — identificadores para mensuração no ambiente web — eram suficientes para compreender as jornadas dos usuários no digital.
Quase duas décadas depois, o Brasil possui mais smartphones do que pessoas.2 Esse cenário aumenta a complexidade do relacionamento entre usuários e marcas, ao passo que a indústria digital vive uma transformação do ponto de vista de privacidade e o futuro dos cookies, trazendo novos desafios para os profissionais do marketing no entendimento dos seus consumidores.
O Google Analytics 4 (GA4) exemplifica essa evolução. Por meio do uso de dados primários e modelos de machine learning, a nova versão do Analytics do Google possibilita uma análise precisa da jornada de compra, com foco no entendimento do comportamento do usuário, independentemente do dispositivo ou canal utilizado. Com essa nova abordagem de mensuração, a ferramenta permite que profissionais de marketing criem mais valor para seus clientes e seus negócios.
Mas como o Google Analytics 4 funciona na prática? Como as novas funcionalidades da ferramenta podem transformar o marketing da sua marca? Neste artigo, mostramos como a TIM e o banco BTG Pactual usaram os dados coletados com ajuda do GA4 para rentabilizar suas campanhas. Com a palavra, o cliente!
TIM: audiências preditivas potencializando performance
Setenta e dois por cento dos brasileiros pesquisam online antes de realizar uma compra, seja ela online ou offline.3 Mas como saber quais dos clientes que passam pelo site da sua marca estão mais propensos a fechar uma transação? Era essa a questão central da TIM. E para responder a essa pergunta, o Google Analytics 4 foi fundamental.
A operadora, com o apoio da agência i-Cherry, parceira de digital analytics, passou a analisar as jornadas de seus usuários nos sites e aplicativos a partir de uma visão unificada dos dados no início de 2022. Foi então construída uma estrutura de contas no GA4 contemplando todo o portfólio da marca. A utilização de uma hierarquia de conta na plataforma — na qual é possível ver dados específicos atrelados a produtos pré ou pós-pagos, vindos de app ou web, por exemplo — foi estratégica para o sucesso do projeto.
Fernanda Ultra, Especialista Sênior de Digital na TIM, ressalta a importância de começar a migração para o novo modelo do Analytics o quanto antes: “Para a operadora foi importante começar a implementar o GA4, desde 2019, e já ir realizando testes e otimizações nas configurações da coleta dos dados. Agora, estamos aptos a realizar testes com campanhas de mídia e também evoluindo nas análises da jornada dos clientes dentro dos canais digitais TIM”.
Com o GA4, evoluímos nas análises da jornada dos clientes dentro dos canais digitais da TIM.
– Fernanda Ultra, Especialista Sênior de Digital, TIM
Não à toa, com ajuda de uma das novas funcionalidades do GA4, a telecom conseguiu entregar a campanha do TIM Black Pós-Pago, entre outubro e novembro de 2021, para uma audiência mais inclinada à compra do plano. A nova geração do Analytics do Google entrega modelos preditivos de usuários com maior propensão a fechar um plano nos próximos sete dias. Após duas semanas de adoção da audiência preditiva, houve crescimento em volume de cliques de 59% e redução do custo por conversão de 32%.4
BTG Pactual: visão unificada dos dados
Trinta e oito por cento da jornada do cliente envolve mais de um canal de interação.5 Mas como reunir, em um só lugar, as informações desse caminho feito, muitas vezes, no on e offline? O BTG Pactual centralizou seus dados no GA4 e, para isso, contou com a ajuda do Google Cloud. A solução em nuvem possibilitou que a categorização offline dos clientes fosse enviada para o Google Analytics de forma sempre atualizada.
Rodrigo Rinaldi, Director and Head of Marketing Analytics do banco, reforça a importância dessa centralização: “A implementação do GA4 possibilitou que times de negócio tivessem uma visão sobre dados de marketing e do usuário de uma forma unificada e padronizada dentro de uma mesma ferramenta”.
O GA4 possibilitou que times de negócio tivessem uma visão sobre dados de marketing e do usuário de uma forma unificada e padronizada.
– Rodrigo Rinaldi, Director and Head of Marketing Analytics, BTG Pactual
Com times internos de analytics, engenheiros de dados e BI, o BTG Pactual, em parceria com o Google, fez a centralização de seus dados no GA4 para a unidade de investimento. Para alinhar as necessidades da marca em diferentes frentes de captação, o banco criou uma modelagem preditiva própria na qual uma pontuação (score) foi atribuída a clientes qualificados.
Passada a fase de estruturação dos dados e modelagem, o desafio era veicular uma campanha mais rentável e efetiva para geração de leads qualificados. Uma das novas funcionalidades do GA4 é justamente a integração das audiências às campanhas no Google Ads. E na fase de teste de ativação de mídia, o BTG Pactual usou o score de potencial para clientes qualificados como sinal para o Google Ads, garantindo assim uma lógica de investimento ideal por valor de cliente (com o maior potencial de retorno em receita no longo prazo).
Durante o piloto, a campanha entregou um ROAS 8,5x maior que a meta média, com um custo por aquisição 55% menor.6 O sucesso da empreitada, levou o BTG a querer replicar o modelo em outras unidades de negócio. Rodrigo Rinaldi aponta que o “GA4 abriu novas portas para gerarmos uma maior eficiência no negócio, e conseguimos isso através da escala da ferramenta e a ativação de seus dados e funcionalidades”.
A transição
A transição completa do Universal Analytics para o Google Analytics 4 está em curso. As novas funcionalidades serão atualizadas em duas etapas: as propriedades padrão deixarão de coletar dados em 1o de julho de 2023. E para as propriedades pagas, o prazo para a migração é até julho de 2024.
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