Como configurar um funil de vendas e um exemplo de caso de uso

Neste artigo, veremos de perto por que o funil de vendas é tão importante para uma empresa e como otimizar seu plano de marketing com a ajuda dele enquanto resolve o problema da baixa conversão de leads.

Um funil de vendas é um modelo de marketing orientado ao consumidor que ilustra o caminho teórico de um comprador para comprar um produto ou serviço. Ao compreender todas as etapas que levam a uma compra, você pode controlar o comportamento dos clientes, estimulando discretamente seu interesse e incentivando-os a comprar. O termo funil de vendas foi proposto por Elias Saint-Elmo Lewis já em 1898.
O objetivo de definir um funil de vendas é determinar as principais etapas da decisão de compra e, em seguida, construir a comunicação com o cliente, levando em consideração quais decisões eles tomaram em cada etapa.

A estrutura padrão de um funil de vendas:

Na realidade, os compradores podem seguir um caminho não linear – podem retornar às etapas anteriores, perder o interesse ou não conseguir mais pagar. No entanto, o funil de vendas é um elemento indispensável de qualquer análise de marketing, pois permite encontrar etapas de vendas problemáticas e eliminá-las.

Para construir um funil, abra a seção Administrador no Google Analytics e selecione a opção Metas .
Na página para criar uma nova meta, defina o nome do destino e defina o tipo como Destino.

Na seção Detalhes da meta , especifique a última etapa: uma visita à página cujo URL contém o elemento A meta será considerada alcançada quando um pedido for feito com sucesso. Cada pedido recebe um identificador exclusivo. Além disso, a maioria dos sites tem uma página de agradecimento após a compra, cujo URL pode ser usado como último passo.

Em seguida, clique no switch Sequence e defina as etapas restantes no funil. Cada etapa corresponde a um URL específico que o usuário visita no caminho de conversão.

O primeiro passo pode ser obrigatório. Nesse caso, a meta será cumprida apenas se o usuário tiver visualizado uma página de qualquer categoria de produto (por exemplo, a categoria “Diários”).

Com as configurações atuais, a meta será considerada alcançada para todos os pedidos bem-sucedidos – ou seja, para qualquer visita a uma URL contendo um order_id – independentemente de outras etapas terem sido executadas.

Cada etapa do nosso funil tem seus próprios URLs. Mas e se houver etapas para as quais URLs específicos não podem ser definidos? Por exemplo, clicar no botão Comprar (etapa 3) e finalizar a compra (etapa 5)?

Nesses casos, uma ferramenta especial do Google chamada páginas virtuais é usada. Para implementá-lo, um código é adicionado ao botão Comprar ou algum outro elemento. Quando clicado, o botão ou elemento envia ao Google Analytics uma visualização para uma página inexistente com a URL mysite.com/buy: onclick = “ga ('send', 'pageview',' / buy ');”

O mesmo se aplica ao botão Checkout ”:
onclick = “ga ('send', 'pageview',' / order_start ');”
Se configurarmos o destino corretamente, o Google Analytics começará a coletar estatísticas e as exibirá em vários relatórios. O mais útil para nós será o relatório de visualização. Ele mostra com que frequência os usuários interrompem o processo de compra em diferentes estágios do funil.
Além disso, este relatório mostra que nem todos os visitantes seguem a sequência de ações que definimos. A coluna da esquerda mostra o número de usuários que chegaram ao funil neste estágio, bem como a página de login. A coluna da direita mostra o número de usuários que saíram do funil em um determinado momento.

Já escrevemos sobre isso em nosso artigo sobre como casar seu CRM com o google analytics, então neste artigo veremos os pontos gerais.

Primeiro, um CRM e um ERP contêm informações detalhadas sobre seus clientes: sexo, idade, hobbies, crianças, carros, animais de estimação etc. Alguns podem argumentar que o Google Analytics também mostra o sexo, a idade e os interesses do público. Verdadeiro. Mas essas informações não estão vinculadas a usuários específicos e sua ID de cliente ou ID de usuário. Além disso, graças às informações do seu próprio sistema interno, você pode realizar análises de RFM e mesclar clientes em segmentos dependendo da duração da última compra, frequência das compras e valor gasto.

Você pode enviar dados de usuários e resultados de análises de RFM ao Google Analytics para criar novos relatórios e segmentos de usuários, bem como para criar públicos para remarketing. Por exemplo, você pode oferecer um programa de fidelidade e preparar ofertas especiais para seus melhores clientes que compram com frequência e gastam muito. Para aqueles que não compram nada de você há muito tempo, você pode lembrá-los da sua empresa com algum e-mail interessante com um call to action. Para aqueles que costumam fazer compras baratas, você pode oferecer produtos relacionados. Falando em segmentos, leia a história de como a loja online de autopeças Boodmo otimizou os custos de publicidade e aumentou o LTV usando a análise de coorte.

Em segundo lugar, um CRM e ERP contêm informações detalhadas sobre seus produtos: classificações internas (que muitas vezes diferem do que é apresentado no site), fornecedores e recursos detalhados. Ao adicionar esses dados ao Google Analytics, você poderá acompanhar, por exemplo, as vendas de produtos de fornecedores específicos por meio de canais de tráfego. Obviamente, você não especifica as margens de lucro em seu site. Mas com essas informações, você pode criar relatórios no Google Analytics e ver quais origens de tráfego geram mais lucro, não receita.

Além disso, não se esqueça de que as informações de vendas no Google Analytics podem não coincidir com as vendas em seu ERP, pois o Google Analytics não possui dados de pedidos cancelados, devoluções e compras off-line, inclusive na loja e via call center. Além disso, alguns pedidos podem não entrar no Google Analytics porque não executaram o código JavaScript no site. Se você enviar essas informações do seu CRM diretamente para o Google Analytics, elas poderão ser distorcidas, pois o Google Analytics não oferece suporte ao reprocessamento de dados.
Ou seja, você não pode alterar o valor ou adicionar uma transação de um período anterior.

Etapa 1. Faça upload dos dados do seu sistema interno para o Google BigQuery.
Para transferir dados do seu CRM para o Google BigQuery, você pode usar bibliotecas e aplicativos prontos (consulte a ajuda do BigQuery para obter detalhes). Nesse caso, você pode fazer upload e atualizar os dados automaticamente (ou seja, você sempre terá os dados atuais no Google BigQuery). Lembre-se de que o OWOX BI tem um fluxo Salesforce → BigQuery.

Passo 2. Faça as configurações necessárias no Google Analytics.
Crie parâmetros de usuário em nível de usuário no Google Analytics ( Resource –> User definitions –> User parameters –> + Special parameter ). Em seguida, crie um novo conjunto de dados para importar dados do Google BigQuery ( Resource –> Import data –> Create ). Você pode ler mais sobre as configurações do Google Analytics neste artigo e como configurar a importação de resultados de análise RFM em nossa seção de ajuda.

Etapa 3. Prepare uma consulta SQL.
Essa consulta selecionará os dados necessários em um formato de valor-chave. Por exemplo, digamos que o usuário 2346 seja um robô. Salve a consulta em seu projeto OWOX BI para que você possa simplesmente especificá-la ao configurar o fluxo.

Etapa 4. Crie um fluxo do Google BigQuery no Google Analytics.
Este fluxo fará upload automaticamente dos dados selecionados pela consulta para o Google Analytics. Configure uma transmissão uma vez e todos os downloads subsequentes ocorrerão sem sua participação ativa (para obter mais detalhes, consulte a seção de ajuda). As informações sobre o status dos downloads podem ser visualizadas na interface OWOX BI na página de fluxo.

Como resultado, a movimentação de dados ficará assim:

Em essência, isso significa reduzir o número de etapas necessárias para fazer uma compra. Quanto mais passos um usuário precisar dar, maior a probabilidade de ele sair e buscar consolo de seus concorrentes. Portanto, torne todo o processo de compra o mais simples possível.

Lembre-se: não exagere na simplificação e remova informações realmente importantes do site. Por exemplo, não remova as especificações do produto ou uma descrição do processo de devolução. Caso contrário, os visitantes decidirão que seu produto não é bom o suficiente e escolherão seu concorrente.

Essa análise é necessária para maximizar a usabilidade do site para os visitantes.

O motivo de uma baixa taxa de conversão pode estar em equipamentos ruins ou funcionalidade ruim da loja online:

• Sem carrinho de compras no site
• Muito hype
• Formulário de registro longo necessário para acessar o catálogo
• Botão CTA imperceptível

Se os compradores acharem difícil navegar em seu site, pesquisar produtos, encontrar informações sobre entrega / garantias / métodos de pagamento e assim por diante, provavelmente você perderá a maioria dos visitantes.

A divisão dos usuários em segmentos é necessária para exibir ofertas especiais para cada segmento. Por exemplo, para o segmento de usuários registrados , faz sentido fornecer informações sobre descontos adicionais ou ofertas especiais, enquanto você pode mostrar conteúdo de usuários não registrados sobre os benefícios do produto.
Após segmentar seu público, nosso cliente Butik reduziu seus gastos com publicidade e ampliou o ciclo de vida dos clientes e o LTV da base de clientes como um todo.

Conheça melhor seus clientes, visualize seus passos no caminho da compra e otimize esse caminho, tornando-o mais conveniente. Eleve o seu negócio a um novo nível com a ajuda do seu funil de vendas.
Se você ainda tiver dúvidas, pergunte-nos nos comentários abaixo :)