O que a análise comportamental rastreia que as visualizações de página perdem

O que é análise comportamental?

Equipes de produto e growth usam análise comportamental para registrar ações individuais que um visitante realiza, como um clique, uma entrada em campo de formulário ou a ativação de um recurso, como um fluxo de eventos nomeados vinculados ao visitante que os disparou, em vez de uma contagem de carregamentos de página. Cada evento carrega um nome, um timestamp e o identificador do visitante que o disparou, o que permite que uma equipe reconstrua a ordem das ações que uma pessoa específica tomou, em vez de apenas as páginas que uma audiência inteira visualizou. Uma visualização de página diz que alguém carregou uma página de preços; um fluxo de eventos comportamentais diz que essa mesma pessoa rolou até a seção de perguntas frequentes, clicou em "comparar planos" e então saiu sem clicar em "cadastrar".

Como um fluxo de eventos difere do rastreamento de visualizações de página?

Um fluxo de eventos é construído a partir de ações discretas e nomeadas, enquanto o rastreamento de visualizações de página é construído só a partir de carregamentos de página, então os dois modelos de dados respondem perguntas diferentes sobre a mesma visita. Uma contagem de visualizações de página diz a uma equipe que uma página de checkout foi vista 500 vezes; um fluxo de eventos diz à equipe quantas dessas 500 visualizações incluíram um evento "código de cupom inserido" e quantas dessas inserções foram seguidas por um evento "pedido concluído". A análise web tradicional pode mostrar uma queda na conversão; um fluxo de eventos pode mostrar o passo exato, como o campo do cupom, onde os visitantes travaram antes dessa queda.

Como as coortes usam dados de eventos comportamentais?

Uma coorte agrupa visitantes que compartilham um evento definidor, como se cadastrar na mesma semana, e então acompanha como o comportamento posterior desse grupo diverge de outras coortes ao longo do tempo. A análise comportamental torna isso possível porque todo evento está vinculado a um visitante identificável, então uma plataforma pode filtrar o fluxo completo de eventos até restar só as pessoas de uma coorte e comparar suas contagens de eventos com as de outra coorte. Uma equipe que constrói uma visão de jornada do cliente depende da mesma vinculação de eventos por visitante de que a análise de coortes precisa, já que ambas exigem saber qual pessoa específica fez o quê e quando.

Como os funis usam dados de eventos comportamentais?

Um funil define uma sequência ordenada de eventos, como "se cadastrou", depois "conectou um site", depois "visualizou o primeiro relatório", e mede qual parcela dos visitantes que completaram o primeiro passo também completou cada passo seguinte. Como a análise comportamental registra todo evento com um timestamp, um relatório de funil pode mostrar não só a taxa de abandono entre dois passos, mas o tempo mediano que os visitantes levam para ir de um ao próximo. Esses são os mesmos dados por trás da detecção de rage clicks e cliques mortos, já que um rage click é, em si, um evento nomeado, vinculado a um visitante, em um elemento específico.

Como a análise comportamental difere da análise web tradicional?

A análise web tradicional é construída em torno de visualizações de página, sessões e referenciadores, respondendo perguntas sobre volume e origem de tráfego. A análise comportamental é construída em torno de eventos nomeados e vinculados ao visitante, respondendo perguntas sobre o que as pessoas fizeram depois de chegar, em que ordem e com que frequência repetiram uma ação. As duas são complementares, não concorrentes: visualizações de página, sessões e usuários continuam descrevendo a audiência, enquanto o fluxo de eventos descreve o que essa audiência realmente fez com o produto.

O que precisa ser verdade para a análise comportamental funcionar sem configuração manual?

A análise comportamental exige que toda interação relevante seja capturada como um evento, e adicionar manualmente código de tracking para cada botão, formulário e alternância em um produto que cresce não escala. O autocapture registra cliques, envios de formulário e outras interações automaticamente conforme acontecem, sem que um desenvolvedor escreva uma chamada de tracking para cada uma, então o fluxo de eventos permanece completo à medida que novas telas vão ao ar. O rastreamento de metas e eventos nativo da Flowsery transforma esse fluxo capturado diretamente em funis e metas, sem um projeto separado de implementação de análise.

Perguntas frequentes

O que conta como um evento em análise comportamental?

Um evento é qualquer ação nomeada e com timestamp vinculada a um visitante específico, como um clique, um envio de formulário, uma reprodução de vídeo ou a ativação de um recurso. Diferente de uma visualização de página, um evento descreve o que alguém fez em uma página, não só que a página carregou.

Análise comportamental é o mesmo que análise de produto?

Os termos se sobrepõem bastante, já que ambos descrevem o rastreamento de eventos vinculados a usuários individuais em vez de contar visualizações de página anônimas. A análise de produto geralmente adiciona um foco específico em adoção de recursos e retenção dentro de um produto de software, enquanto análise comportamental é o termo mais amplo para rastreamento baseado em eventos em qualquer tipo de site.

Análise comportamental exige cookies?

Não, um evento só precisa de um identificador de visitante estável para vincular ações à mesma pessoa ao longo de uma sessão, e esse identificador não precisa vir de um cookie. Abordagens sem cookies podem atribuir um identificador com escopo de sessão ou hasheado que ainda sustenta análise de coorte e de funil sem armazenar um cookie persistente no dispositivo do visitante.

Qual a diferença entre análise comportamental e teste A/B?

O teste A/B compara resultados entre duas versões de uma página ou recurso mostradas a visitantes diferentes, enquanto a análise comportamental registra o que aconteceu durante qualquer visita, esteja ou não um teste em andamento. O teste A/B costuma depender de dados de eventos comportamentais, como um clique ou um evento de conversão, para medir qual versão teve melhor desempenho.

A análise comportamental consegue mostrar por que visitantes abandonam um fluxo de cadastro?

Sim, um funil construído sobre o fluxo de eventos mostra exatamente qual passo do fluxo perde mais visitantes, e uma gravação de sessão de uma visita que abandonou naquele passo mostra o que o visitante realmente encontrou ali. Contagens de visualizações de página sozinhas só conseguem mostrar que menos pessoas chegaram à página final, não qual passo específico causou o abandono.

Qual é a diferença entre um fluxo de eventos e uma gravação de sessão?

Um fluxo de eventos é dado estruturado: ações nomeadas com timestamps e um identificador de visitante, construído para agregação em funis e coortes. Uma gravação de sessão é uma reprodução visual de uma visita específica, útil para ver exatamente o que um visitante viu, mas não construída para contar quantos visitantes realizaram a mesma ação ao longo de um período inteiro.

Como a análise comportamental detecta rage clicks?

Um rage click é um evento nomeado como qualquer outro no fluxo, disparado quando um visitante clica no mesmo elemento várias vezes seguidas, vinculado a esse visitante e com marca de tempo. A detecção de dead clicks usa o mesmo mecanismo e sinaliza um clique em um elemento que não produziu resposta. Como os dois vivem no mesmo fluxo de eventos que cadastros e compras, uma equipe pode relacionar um rage click à etapa do funil que ele interrompeu.

O que a análise de coortes pode mostrar que uma única taxa de conversão não pode?

Uma única taxa de conversão mistura todos os visitantes em um só número, enquanto uma coorte agrupa pessoas que compartilham um evento definidor, como se cadastrar na mesma semana, e acompanha como o comportamento desse grupo se distancia do de outras semanas ao longo do tempo. Isso pode revelar se uma mudança no produto moveu uma coorte mais do que outra, algo que uma taxa agregada esconde. As coortes usam o mesmo fluxo de eventos vinculado a visitantes que alimenta os funis, então montar uma não exige rastreamento separado.

Como um relatório de funil mostra mais do que uma taxa de abandono?

Cada evento do fluxo carrega uma marca de tempo, então um relatório de funil construído sobre esses dados pode mostrar o tempo mediano que os visitantes levam para passar de uma etapa para a próxima, não só a fração que completa cada etapa. Numa sequência como "cadastrou-se", depois "conectou um site", depois "viu o primeiro relatório", isso soma uma dimensão de velocidade à taxa de abandono de cada etapa. Contagens de visualizações de página não carregam marca de tempo ligando uma ação à seguinte, então não conseguem responder isso.

Adicionar análise comportamental significa escrever código de rastreamento para cada botão?

Adicionar manualmente código de rastreamento para cada botão, formulário e alternador não escala à medida que um produto cresce. O autocapture registra cliques, envios de formulário e outras interações automaticamente assim que acontecem, então um desenvolvedor não escreve uma chamada de rastreamento separada para cada elemento. Isso mantém o fluxo de eventos completo conforme novas interfaces entram no ar, sem um projeto de implementação dedicado.