Agora, mais do que nunca, negócios de todos os tipos precisam aprender a partir de seus consumidores e usar esse conhecimento como feedback para levar à inovação. “Big Data” soa como um sino quando analytics é mencionado e todos querem mergulhar de cabeça. Mas muitos desses métodos podem ser usados apenas quando existir a necessidade e não apenas porque nós somos hype-maníacos. Essas ferramentas poderiam nos ajudar a entregar mais valor para nossos clientes e negócios.
Analytics hell
Este é aquele estágio do desenvolvimento de um produto que seus criadores querem adicionar todos os serviços de monitoramento disponíveis na terra. Parece piada, mas isso está mais perto da realidade do que qualquer um pode imaginar. As razões para isso variam desde decisões top-down, julgamentos pobres, percepções errôneas, etc.
Para ilustrar um pouco, suponha que você está criando um aplicativo mobile. Primeiro você vai integrar um SDK analytics (Kit de Desenvolvimento de Software) para monitorar erros/ falhas no seu aplicativo, mais um para monitorar sua rede e também porque você certamente terá push notifications então permite adicionar outro para fazer isso.
Google Analytics? Claro…por que não? Mas usar isso diretamente é old school. Vamos trazer o Google Tag Manager à história. Se você encontrar você mesmo no mercado competitivo do ecommerce onde margens anos após anos estão constrangendo você, com certeza não pode deixar nenhum espaço. Isso significa: você deve fazer com que o budget do marketing esteja sendo bem gasto. Então o SDK do marketing analytics está ok.
Ledo engano! Isso não é suficiente. Nenhum deles pode ser confiável para monitorar seu ROI durante as campanhas de marketing. Por isso temos 6 tipos diferentes de analytics em nosso aplicativo, mas esperamos que haja mais. Não seria legal fazer alguns tipos de experimentação e testar versões diferentes de funcionalidades para segmentar a base de dados? Para encontrar quais funcionam melhor para diferentes públicos? Outro SDK analytics, dessa vez para Testes A/B, parabéns! Você possui sete tipos de SDKs diferentes dentro do seu aplicativo número mágico, com certeza as coisas estão caminhando para o monitoramento certo.
O grande segredo
Parece engraçado, mas não é difícil encontrar casos de aplicativos fazendo um monte de rastreios sem aprender nada a partir disso. Isso pode parecer surpresa para muita gente, mas a realidade é clara: dados somente importam se estão sendo usados para trazer mudanças e consequentemente gerar valor. Se este não é o seu caso, você está apenas perdendo dinheiro.
O que isso significa?
Então é tudo uma perda de tempo? Devo usar outras coisas ao invés do monitoramento de toda essa informação? É claro que não, essa informação valiosa realmente deve ser usada para melhorar seus serviços e produtos. Porém, o modo como as coisas estão sendo rastreadas está fundamentalmente errado.
Suponha que o SDK de push precisasse de informações sobre seus usuários que poderia ser fornecida por você em sua aplicação para, vamos dizer, criar públicos diferentes na base de usuários. Fazer isso é extremamente importante para criar efetivamente campanhas de push e reengajamento de usuários para o seu aplicativo. A estrutura dos testes A/B também precisam de segmentação e muitos dos outros analytics que você tem também precisam desta informação.
Então você está fazendo a mesma coisa de novo e de novo para fornecer dados para aquele serviços de analytics que precisam ser distintos? Então o quê? Um pouco de repetição não mata, certo? Errado. Checar dados através de painéis diferentes em serviços diferentes não é a coisa mais divertida de se fazer. Estou ficando louco? Sou o único que pensa que as diferenças desses sdks analytics são apenas simples funcionalidades vestindo um produto Suit?
Estratégia diferente
Felizmente para nós, diferentes sdks estão alcançando o mercado. Abordagens como liquid ou leanplum, apenas para nomear alguns estão reduzindo a lógica desse caminho. Push, retargeting, usabilidade de aplicativo e similares não deveriam ser separados em SDKs diferentes, aumentando a complexidade do desenvolvimento do App. O Analytics deve nos ajudar a tomar melhores decisões e não nos enlouquecer. Devemos defender o uso como única ferramenta, mas estar atento que sete tipos diferentes dele (e contando) com certeza não nos ajudará muito.
Então…
O futuro do uso do analytics está mudando rápido e nós devemos esperar coisas boas por vir, felizmente nós não temos que lidar ou nos envolver com 10 tipos diferentes de painéis de analytics ao mesmo tempo.
Traduzido com autorização do autor. Publicado originalmente em: http://blog.concretesolutions.com.br/2014/11/analytics-present-and-better-future/