Métricas e Monitoramento

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MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 1 
Prezado aluno, 
 
Esta apostila é a versão estática, em formato .pdf, da disciplina online e contém 
todas as informações necessárias a quem deseja fazer uma leitura mais linear 
do conteúdo. 
Os termos e as expressões destacadas de laranja são definidos ao final da 
apostila em um conjunto organizado de texto denominado NOTAS. Nele, você 
encontrará explicações detalhadas, exemplos, biografias ou comentários a 
respeito de cada item. 
Além disso, há três caixas de destaque ao longo do conteúdo. 
A caixa de atenção é usada para enfatizar questões importantes e implica um 
momento de pausa para reflexão. Trata-se de pequenos trechos evidenciados 
devido a seu valor em relação à temática principal em discussão. 
A galeria de vídeos, por sua vez, aponta as produções audiovisuais que você 
deve assistir no ambiente online – aquelas que o ajudarão a refletir, de forma 
mais específica, sobre determinado conceito ou sobre algum tema abordado na 
disciplina. Se você quiser, poderá usar o QR Code para acessar essas produções 
audiovisuais, diretamente, a partir de seu dispositivo móvel. 
Por fim, na caixa de Aprenda mais, você encontrará indicações de materiais 
complementares – tais como obras renomadas da área de estudo, pesquisas, 
artigos, links etc. – para enriquecer seu conhecimento. 
Aliados ao conteúdo da disciplina, todos esses elementos foram planejados e 
organizados para tornar a aula mais interativa e servem de apoio a seu 
aprendizado! 
Bons estudos! 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 2 
Com o volume de informações geradas na web diariamente é preciso coletar, 
organizar e analisar um grande conjunto de dados que podem ser úteis para o 
dia a dia das empresas. 
Estabelecer métricas que capazes de transformar esses dados em informação e 
aumentar o conhecimento e a inteligência de negócios é um grande desafio 
para os profissionais de marketing digital. 
Nesta disciplina, aprenderemos como são e quais são as principais métricas do 
ambiente web e como o monitoramento nesse ambiente pode ajudar a 
entender o consumidor e servir de subsídio para a tomada de decisão. 
Sendo assim, esta disciplina tem como objetivos: 
1. Apontar os conceitos de métricas e monitoramento; 
2. Examinar quais métricas utilizar nas perspectivas digital, operacional, de 
marca e financeira; 
3. Aplicar o monitoramento no processo de marketing digital. 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 3 
Introdução 
Em plena era do Big Data, o maior desafio dos profissionais de marketing 
digital, além de entender o resultado de suas ações na web, é desfazer os 
mitos estabelecidos sobre as dificuldades da mensuração nesse novo ambiente 
devido ao imenso volume de dados e também ao fato de as unidades de 
medida, que foram criadas ao longo dos últimos anos, não estarem 
padronizadas. 
O profissional, hoje, se vê diante de uma cobrança por desempenho muito mais 
detalhada do que antes, quando as mídias eram restritas e basicamente o que 
se media era audiência. O profissional de marketing tradicional levava muito 
tempo para conseguir medir efetivamente o resultado de suas campanhas. Já 
quem trabalha com marketing digital se vê diante do desafio de efetuar suas 
medidas em tempo real. 
Nesta aula, aprenderemos como transformar esse volume de dados brutos em 
informação e, mais do que isso, em inteligência de negócio. Além disso, 
identificaremos que mitos estão estabelecidos nessa área e quais devem ser os 
objetivos da mensuração na web? 
 
Objetivo: 
1. Identificar os conceitos de Big Data, dados, informação e conhecimento 
como subsídio para entender as necessidades analíticas; 
2. Discutir os mitos da mensuração e o conceito de métrica. 
 
 
José Telmo
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 4 
Conteúdo 
Big Data 
O volume de dados gerados e armazenados pelas diversas tecnologias e por 
todas as transações efetuadas na web cresce exponencialmente. Esse 
fenômeno ficou conhecido como Big Data. 
Quando acessamos sites para fazer compras, para obter informações em um 
sistema de busca, efetuar uma operação bancária, procurar por um destino 
para viajar, comprar uma passagem aérea, estamos gerando dados brutos. 
Imagine essa movimentação multiplicada pelo número de usuários conectados 
à internet. A tecnologia, hoje, permite que praticamente tudo permaneça 
armazenado por muito tempo. 
As dimensões a serem consideradas para entender o fenômeno do Big Data 
são: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor. Veremos cada um 
delas, em detalhe, a seguir: 
 
VOLUME 
 
O volume de dados é afetado pela quantidade de textos, vídeos, transações 
que circulam a cada segundo pela web. 
 
VARIEDADE 
 
A variedade de dados está relacionada ao formato do dado, afinal não lidamos 
mais apenas com os números. Alguns sites informam que 80% dos dados de 
uma organização não são numéricos. 
 
VELOCIDADE 
 
A velocidade dos dados expressa a rapidez com que todos esses dados estão 
sendo produzidos. 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 5 
VERACIDADE 
 
A veracidade dos dados está relacionada à confiabilidade dos dados. 
 
VALOR 
 
O valor dos dados é gerado pela junção das dimensões anteriores, quando o 
tratamento delas resulta em conhecimento e inteligência de negócios. 
 
Dados 
Cada vez que agrupamos dados de acordo com critérios preestabelecidos, é 
possível aumentar nossa compreensão sobre o comportamento humano de 
maneira geral. No entanto, os dados obtidos nas inúmeras interações realizadas 
na internet precisam de algum tratamento que os transforme em informação, já 
que, isoladamente, eles não têm nenhum significado. 
O primeiro passo é a utilização de medidas que trabalhem os dados brutos e, 
ao agrupá-los de acordo com algum critério, gerem informações que possam 
trazer novas percepções para produtos, auxiliar em algum processo de decisão, 
ajudar a medir o resultado de alguma ação. 
Imagine um número de pessoas que entram em um determinado site para 
efetuar compras. Elas navegam pelas páginas, clicam em produtos para 
entender seus detalhes, escolhem o que vão comprar e algumas efetuam suas 
compras e pagam. Todas essas atividades ou transações são apenas dados 
isolados. 
As ferramentas existentes hoje na web ajudam a coletar esses dados e a 
agrupá-los de acordo com as métricas estabelecidas para isso. Podemos saber, 
por exemplo, quantas pessoas visitaram o site, quantas efetuaram compras, a 
quantidade comprada, que produtos são os mais vendidos, quem comprou e 
como pagou e assim por diante. 
 
Quando tratados segundo algum critério, os dados geram significado e são 
transformados em informação. 
José Telmo
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 6 
Informação 
Está cada vez mais complexo extrair informações que sejam decisivas para o 
futuro das empresas nesse novo cenário criado pela web. As novas mídias e 
tecnologias de comunicação criam uma conjuntura em que um percentual 
expressivo de pessoas está conectado à internet boa parte do dia. 
Efetuando suas tarefas no trabalho, conversando com os amigos pelos 
aplicativos do seu celular, enviando e-mails, emitindo opinião em uma rede 
social. 
 
Nesse sentido, a mensuração correta das informações geradas em todas essas 
atividades se tornou imprescindível para auxiliar a tomada de decisões no 
âmbito empresarial. 
Há pouco tempo, os departamentos de marketing tinham de decidir sobre seus 
investimentos em publicidade entre quatro ou cinco mídias, no máximo. 
 
Se antes, nos anos 1980, tínhamos como meio de publicidade cinemas, rádios, 
jornais, revistas e outdoors, agorahá outros caminhos proporcionados pela 
evolução das mídias e das redes sociais. Observe alguns exemplos no vídeo a 
seguir: 
 
A compreensão de todos os elementos contidos na quantidade de dados 
gerados na web nos ajuda a desenvolver novas tecnologias e a escolher novos 
caminhos para o que antes era feito de maneira intuitiva. 
Se aplicarmos as unidades de medida tradicionais em novas ferramentas, 
conseguiremos obter informações em velocidade maior do que imaginada há 
vinte anos. 
Vamos ver um exemplo? 
 
Há vinte anos, os mapas impressos eram o único meio de localizar um lugar por 
meio de suas coordenadas. Com o tempo, evoluímos para sistemas de 
geolocalização e hoje qualquer pessoa com acesso à internet pode digitar 
coordenadas ou endereços e encontrar uma rua, cidade, ou qualquer outro 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 7 
ponto geográfico no Google Maps. Mais do que isso, pode ainda conhecer 
lugares aos quais só teria acesso por fotos. 
Toda essa codificação na web permite que uma pessoa comum transforme a 
informação em conhecimento. 
 
Inteligência de negócios 
O conhecimento ou a inteligência de negócios é o significado da informação 
e, dessa maneira, tem aplicação nos processos de decisão. 
O conhecimento é capaz de produzir ideias e experiências. Essa alteração de 
dado bruto em conhecimento ocorre por meio da utilização de um sistema de 
medidas que trata os dados brutos transformando-os em informação. 
 
Dados brutos 
 
Os dados sem contexto podem não fazer nenhum sentido. Ao afirmarmos que 
vendemos uma quantidade determinada de um produto, não estamos 
afirmando que estamos tendo lucro, por exemplo. 
 
Informação – dados transformados de acordo com os objetivos de 
negócios 
 
É preciso cruzar essa informação com muitas outras até poder afirmar que o 
resultado de um negócio é lucrativo. Teremos de medir valores investidos, 
margem, despesas com pessoal, e assim por diante. Um número puro e simples 
não necessariamente expressa uma verdade. 
 
Percepções sobre as informações 
 
A coleta de dados frequente ajuda a gerar inteligência de negócios de curto, 
médio e longo prazo. Mas esse grande volume de dados brutos precisa das 
métricas para ser transformado em informação, de acordo com os objetivos de 
negócios estabelecidos em um determinado contexto. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 8 
Inteligência de negócios – a recomendação que os gestores 
necessitam para a tomada de decisão 
 
Quando efetuamos todas as medidas necessárias para o negócio, reduzimos o 
risco e podemos rever nossas estratégias a qualquer tempo. 
Segundo Hubbard (2014), "a mensuração é uma redução quantitativamente 
expressa da incerteza, baseada em uma ou mais observações". 
 
 
Atenção 
 A transformação da informação em conhecimento ajuda a: 
• Reduzir os riscos de negócio; 
• Conhecer tendências e comportamentos; 
• Diminuir as incertezas na hora da tomada de 
decisão de uma campanha, lançamento de um 
produto, definição de uma promoção. 
 
 
As análises desprovidas de profundidade ou com tratamento superficial da 
coleta de dados são comuns no mercado digital e acabam gerando percepções 
erradas de determinadas ações. Vamos ver um exemplo? 
 
De nada adianta medir quantas vezes um determinado “post” em uma rede 
social recebeu um "curtir", se o objetivo da campanha de marketing digital é a 
venda. 
Só a informação da quantidade de “curtir” não é suficiente para entender o 
resultado, nem para gerar uma tomada de decisão. O conhecimento ou 
inteligência de negócios só é obtido quando estabelecemos medidas adequadas 
para esse propósito. 
Uma empresa pode ter um milhão de seguidores em uma rede social, mas isso 
não significa que é a melhor empresa ou a que mais vende. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 9 
Uma das principais causas para uma campanha de marketing digital falhar não 
é a ausência de criatividade, mas sim a falta de um pensamento estruturado, 
de clareza dos objetivos traçados e, principalmente, de determinação de um 
conjunto de medidas que permita acompanhar tudo o que acontece no 
ambiente web. 
 
Mensuração e seus mitos 
Como temos uma quantidade de dados muito grande sendo gerada em tempo 
real, é comum que apareçam alguns mitos sobre mensuração, que foram bem 
definidos por Paine (2011). Vamos discuti-los a seguir. 
 
Mensuração é punição; 
 
A mensuração quase sempre estava ligada a apresentação de resultados 
negativos. Medição era sinônimo de pressão. As áreas responsáveis por emitir 
relatórios eram as de controladoria ou financeira. 
Entretanto, no mundo digital, mensuração não é utilizada apenas para 
apresentar resultados financeiros. Seu objetivo é conhecer o comportamento do 
público, apresentar tendências, efetuar medidas em tempo real. 
 
Mensuração só vai criar mais trabalho; 
 
Realizar medidas com o volume de dados existentes na web é uma tarefa que 
gera ansiedade nos profissionais da área, porque algumas pessoas acreditam 
que a medição só serve para gerar mais trabalho. 
Na verdade, se as métricas corretas forem usadas, será muito mais fácil corrigir 
o rumo de determinadas ações, aperfeiçoar a utilização de recursos. Ao invés 
de ser apenas mais um trabalho difícil, a mensuração de qualidade passará a 
ser um redutor de incertezas, facilitando qualquer tomada de decisão. 
Por exemplo, antigamente, o resultado de uma campanha de marketing só 
podia ser medido depois que ela acontecia e dificilmente uma peça ruim 
poderia ser refeita após a sua veiculação. No ambiente web podemos mudar o 
José Telmo
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 10 
rumo a qualquer momento com apenas um clique. Para que isso aconteça, é 
preciso uma medição constante para conhecermos os pontos de controle que 
se casam com as metas de uma campanha de marketing digital. 
 
Mensuração é cara; 
 
A tendência é pensarmos no custo das ferramentas que necessitamos para 
efetuar medidas e monitorar o ambiente da web, antes de refletirmos sobre a 
importância de gerar mais receita com menor custo de marketing possível. 
Por exemplo, criar e lançar um novo produto sem estudo prévio pode ser muito 
mais caro do que efetuar um monitoramento do consumidor e aprender com 
ele. As novas ferramentas disponíveis para trazer essas informações se 
mostram cada vez mais eficientes e o investimento na aquisição delas se paga 
em pouco tempo. É mais barato quando reduzimos incertezas. 
 
Se não consigo mensurar o ROI, não vale a pena; 
 
Talvez esse seja o mito que mais afeta as equipes envolvidas em apresentar 
resultados para a área financeira das empresas. Como garantir que o que 
estamos investindo em publicidade online retorna financeiramente para o caixa 
da empresa? Que medida é possível estabelecer para garantir precisão nesse 
resultado? Esse mito é muito comum quando nos referimos a investimentos em 
redes sociais, em que as unidades de medida ainda não têm um padrão claro 
estabelecido. 
A medida correta ainda é um desafio, mas isso não deve nos impedir de buscar 
a melhor aproximação do resultado. Ter conhecimento de medidas que possam 
garantir a proximidade de um resultado é melhor do que não sabermos que 
rumo nossas ações estão tomando. 
 
 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 11 
Mensuração é apenas quantitativa; 
 
É importante entender os conceitos de dados quantitativos e qualitativos. O 
primeiro se refere a contagens em uma amostra que tenha validade estatística. 
Por exemplo, número de visitantes de um site, número de impressões de uma 
página na web. 
Já as medidas qualitativas são aquelas das quais extraímossignificados e 
valores sem necessariamente termos uma amostra relevante estatisticamente. 
Ao agrupar dados quantitativos em categorias podemos obter informação 
qualitativa. 
Vamos supor que precisamos descobrir o que as pessoas estão falando sobre 
um determinado produto nas redes sociais. Sabemos que cada um vai se 
expressar de forma diferente, mas ao criar um critério de agrupamento 
podemos obter resultados que se pareçam e que ajudem a perceber como as 
pessoas se comportam. 
Ao agruparmos os dados segundo um critério, podemos obter informações 
qualitativas. Também é possível descobrir modos de consumo do produto como 
ajudar a parar de fumar ou aliviar a garganta. Podemos afirmar que a 
mensuração nos permite extrair dados qualitativos. 
 
Mensuração é algo feito depois do projeto; 
 
O normal é pensarmos que só devemos medir algo já realizado, mas no 
ambiente web é muito importante aplicar a mensuração como uma forma de 
prever ou determinar como será um cenário de negócios. 
As mensurações prévias podem servir de ferramenta para o planejamento das 
ações de marketing. Saber como os potencias clientes se comportam na web, 
quais são as preferências de produtos. As opiniões dentro de um contexto pré-
determinado podem ajudar a construção de um plano tático de marketing 
digital, a avaliação da linha de comunicação a ser usada e até o lançamento de 
um novo produto. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 12 
Exemplo: A pesquisa feita no Twitter sobre a marca Halls pode ajudar a criar 
uma linha de comunicação com as percepções sobre o modo como as pessoas 
consomem o produto. 
 
Sei o que está acontecendo, não preciso de pesquisa. 
 
É comum pessoas usarem as próprias opiniões para tomar decisões que não se 
sustentam ao longo do tempo. Mesmo os profissionais mais experientes se 
beneficiam da inteligência gerada através de informações nos dados brutos, 
trabalhados sob um determinado critério. 
Dados de projetos que deram errados podem ajudar a construir outros que 
sejam vitoriosos. Se descobrirmos o que pode dar errado, será mais fácil tomar 
a decisão correta. 
Números por si só não dizem muita coisa, eles precisam dos parâmetros que 
são utilizados pelas pessoas que os interpretam, relacionam, interligam etc. 
No ambiente digital devemos usar a mensuração antes, durante e depois de 
qualquer ação de comunicação. Ela deve servir ao planejamento, ao 
aprendizado e à geração de conhecimento. A mensuração sempre servirá para 
reportar resultados, mas não deverá ser encarada com esse único objetivo. 
 
O que são métricas? 
Quando entramos no ambiente digital, precisamos estabelecer formas de medir 
todas as nossas ações, seja o número de visitas que recebemos em um site ou 
o engajamento de nossos fãs em uma rede social. 
 
Para transformar todos os dados coletados na web em informação que gere 
conhecimento, precisamos de um sistema de medidas que chamaremos de 
métricas. Esse sistema nos ajudará a medir ou quantificar uma tendência, um 
resultado ou até mesmo uma dinâmica de comportamento dentro no ambiente 
digital. 
Para simplificar, podemos dizer que métrica é um número, pode ser uma 
contagem ou uma divisão de um número por outro. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 13 
Quando mensuramos o número de visitas em um site estamos usando uma 
métrica de contagem, mas se queremos saber a taxa de conversão, ou seja, 
quantos desses visitantes efetuaram uma compra, estamos usando uma divisão 
(número de vendas/número de visitantes). 
Vamos ver um exemplo! 
 
Imagine que você quer comprar um móvel que se encaixará naquele canto 
especial de sua casa. Para isso, precisa encontrar algo que tenha a exata 
medida do espaço disponível. 
E se a ferramenta que você usar para medir o espaço obtiver um resultado 
diferente da que foi usada para especificar o móvel que você quer comprar? 
Como ter certeza de que o produto escolhido é o correto? 
 
Padrões de medida 
É sempre importante definirmos as unidades de medida e dar a elas um padrão 
universal. Os padrões de medida já conhecidos nos acompanham pela vida e 
muitas vezes não nos damos conta de que os estamos usando no dia a dia. 
 
O centímetro usado aqui será o mesmo em qualquer outro lugar e assim será 
possível estabelecer padrões de comparação, tomar decisões baseadas em 
medidas e criar produtos e serviços que se encaixem nas necessidades do 
público. 
 
Na web, as métricas ainda estão em processo de padronização, principalmente 
no que diz respeito a redes sociais. 
 
 
Atenção 
 Durante todo o curso estudaremos e utilizaremos uma 
série de medidas já padronizadas que vão permitir analisar 
resultados, planejar ações de marketing digital, entender o 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 14 
comportamento de um determinado público, e otimizar o 
uso de recursos financeiros. 
 
Quando escolhemos as métricas para mensuração de uma determinada ação, é 
importante entender que elas precisam reduzir as incertezas e aumentar a 
qualidade do processo de decisão em qualquer âmbito. 
 
Um exemplo comum é o de profissionais que utilizam apenas as métricas que já 
estão explícitas nas ferramentas de redes sociais atuais, quando querem 
mostrar os resultados de suas campanhas nesse ambiente. 
Essas métricas se referem ao número de seguidores, fãs, número de curtidas e 
outros dados. Reportar esses resultados de forma crua pode não ter nenhum 
significado. É preciso estabelecer parâmetros e referências para interpretar as 
medidas. 
 
O que o profissional nunca deve perder de vista é que para medir qualquer 
coisa, precisamos, antes, definir um objetivo ou meta. 
Não adianta medir o número de visitantes de um determinado site ou o 
crescimento de fãs na rede social se o objetivo da ação é estabelecer uma 
interação com os usuários. 
 
Objetivos de marketing e de mensuração 
Para criar objetivos de marketing claros é preciso entender os objetivos da 
comunicação que depois serão avaliados através da mensuração. Vejamos os 
objetivos de cada área. 
 
Comunicação 
 
• Chamar a atenção; 
• Despertar a consciência; 
• Criar interesse; 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 15 
• Informar sobre alguma coisa; 
• Criar empatia; 
• Despertar o desejo e a expectativa; 
• Estabelecer uma interação; 
• Efetivar uma compra. 
 
 
Mensuração 
 
• Justificar um orçamento; 
• Reportar o retorno sobre o que foi investido; 
• Otimizar uma estratégia de comunicação; 
• Avaliar riscos; 
• Avaliar metas; 
• Demonstrar o impacto da comunicação; 
• Entender o comportamento do público-alvo; 
• Testar hipóteses. 
 
 
Atividade proposta 
Para fechar nossa primeira aula, vamos fazer uma atividade! 
No vídeo em destaque, assistiremos a um trecho do filme Moneyball, em que o 
treinador de uma equipe de beisebol contrata um assistente para ajudá-lo a 
reunir o melhor elenco de jogadores com o menor custo possível. 
Assista ao vídeo e reflita sobre os conceitos de Big Data, dados, informação e 
conhecimento. 
 
Ao assistir o vídeo você refletiu sobre conceitos que vimos nesta aula, como o 
Big Data, dados, informação e conhecimento. Agora, relacione cada uma 
das cenas de acordo com esses conceitos. 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 16 
Chave de resposta 
O vídeo destaca a transformação de dados em conhecimento, mostrando um 
exemplo de Big Data. 
Conhecimento X Objetivos → O personagem afirma que o objetivo não 
deveria ser comprar jogadores e sim comprar vitórias. O conhecimento vai 
ajudar a alcançar o objetivo final e a reduzir as incertezas. 
Informação X Objetivos →O personagem critica a contratação de um 
jogador por seu valor e afirma que a pergunta que está sendo feita para a 
avaliação não está correta. O jogador vale o salário que recebe? Se o critério de 
contratação fosse baseado só na informação de salário, a decisão tomada não 
seria correta. A informação sem contexto não resulta em inteligência de 
negócios. 
Big Data → O personagem mostra como tratar um volume grande de 
dados por meio de cálculos matemáticos e transformá-los em inteligência de 
negócios, fazendo as perguntas certas e analisando as informações dentro do 
contexto que interessa ao clube de beisebol. 
 
Aprenda Mais 
Para saber mais sobre Big Data, acesse o infográfico da IBM. 
(http://www.ibm.com/midmarket/br/pt/infografico_bigdata.html) 
Para saber mais sobre o modelo 4Q, que ajuda a escolher as métricas de 
marketing, digital, acesse o portal Social Media Insights. 
(http://www.workvalue.net/socialmedia/modelo-4q-como-definir-as-metricas-
de-marketing-digital-que-interessam/) 
 
 
 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 17 
Referências 
HUBBARD, D. W. How to Measure Anything the Value of Intangibles in 
Business. New Jersey: John Wiley & Sons, 3 edition, 2014. 
IBM BRASIL. O que é Big Data. Disponível em: 
http://www.ibm.com/midmarket/br/pt/infografico_bigdata.html. Acesso em: 25 
ago. 2014. 
INFOWESTER. O que é Big Data? Disponível em: 
http://www.infowester.com/big-data.php. Acesso em: 25 ago. 2014. 
KANSHIK, A. Digital Marketing and Measurement Model. Occams’s Razor. 
Disponível em: 
http://www.kaushik.net/avinash/digital-marketing-and-measurement-model/. 
Acesso em: 25 ago. 2014. 
PAINE, K. D. Measure What Matters: Online Tools Understanding Customers, 
Social Media, Engagement, and Key Relationships. New Jersey: John Wiley & 
Sons, 2011, pp. 3-16; 19-29; 69-97 
SAS BRASIL. O que é Big Data. Disponível em: 
http://www.sas.com/offices/latinamerica/brazil/solucoes/bigdata/. Acesso em: 
25 ago. 2014. 
SILVA, T. (org). Para entender o Monitoramento de Mídias Sociais. 
Editora Bookess, 2012. Disponível em: 
http://www.slideshare.net/tarushijio/para-entender-monitoramento-de-midias-
sociais. Pp 12-18; 130-134. 
SOCIAL MEDIA EXAMINER. 25 Social Media ROI Tips From the 
Pros.Disponível em: http://www.socialmediaexaminer.com/social-media-roi-
tips/#more-56153. Acesso em: 25 ago. 2014. 
WEBOPEDIA. Big Data Analytics. Disponível em: 
http://www.webopedia.com/TERM/B/big_data_analytics.html. Acesso em: 25 
ago. 2014. 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 18 
Exercícios de fixação 
Questão 1 
O termo Big Data é utilizado para descrever 
I. O armazenamento de informações em texto geradas em grande 
volume diariamente nas redes sociais. 
II. Um grande armazenamento de dados gerados em transações 
variadas efetuadas pelos usuários em sistemas na web e fora dela. 
III. As ferramentas que tratam o grande volume de dados gerados online 
por todas as transações efetuadas na web e tornam possível analisar 
informações em tempo hábil. 
IV. Dados que são transformados em informação por ferramentas 
tecnológicas. 
 
Estão corretas as afirmativas: 
a) I e II 
b) II e III 
c) I e IV 
d) III e IV 
e) I, II e IV 
 
Questão 2 
O Big Data pode ser utilizado para transformar dados em inteligência de 
negócios, oferecendo uma abordagem ampla no tratamento das informações. 
Dos exemplos abaixo, qual não corresponde ao uso desse conceito: 
a) Monitorar conversas nas redes sociais e classificá-las para obter insights 
de campanhas e de produtos. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 19 
b) Gerar promoções e cupons de desconto em um site de comércio 
eletrônico baseado nos dados de compras atuais e passadas efetuadas 
pelos clientes. 
c) Analisar dados das redes sociais para encontrar tendências e novas 
demandas de produto. 
d) Enviar e-mail marketing de vendas para uma base de usuários 
contratada de terceiros. 
e) Analisar o comportamento dos clientes na navegação de um site de 
comércio eletrônico e determinar os pontos de fuga para melhorar a 
conversão de vendas. 
 
Questão 3 
Para entendermos o fenômeno do Big Data precisamos analisar cinco 
dimensões: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor. Quais dessas 
dimensões estão diretamente ligadas ao uso da internet: 
a) Volume, velocidade e valor. 
b) Volume, variedade e velocidade. 
c) Volume, velocidade de veracidade. 
d) Velocidade, veracidade e valor. 
e) Volume, variedade e veracidade. 
 
Questão 4 
Podemos afirmar que a transformação de dados brutos em inteligência de 
negócios só é possível quando: 
a) Utilizamos o conhecimento que temos do mercado tomar decisões de 
negócios. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 20 
b) Avaliamos as informações obtidas após o agrupamento dos dados 
segundo um critério único já existente. 
c) Transformamos dados em informação de acordo com os objetivos de 
negócios através da utilização das medidas adequadas. 
d) Utilizamos as medidas corretas para transformar dados em informação 
de acordo com os objetivos de negócios, analisamos essas informações e 
geramos recomendação para a tomada de decisão. 
e) Analisamos uma amostra suficiente de dados obtidos por meio dos 
sistemas de mensuração. 
 
Questão 5 
Por meio de uma campanha realizada no Facebook, usando um post 
patrocinado, uma página de um site de comércio eletrônico recebeu 1.000 
cliques e desses cliques, 50 vendas foram realizadas. O custo do post 
patrocinado foi de R$ 2.000. A receita gerada com essas vendas foi de R$ 
5.000. O relatório apresentado pela equipe de marketing mostra que 
tivemos uma conversão de 5% de cliques em vendas. O lucro obtido com 
as vendas foi de R$ 1.500. Isso apontou um retorno sobre o investimento 
negativo de R$500,00. Os executivos concluíram que a taxa de conversão 
de 5% é boa, mas as pessoas compraram produtos de baixo valor o que 
acarretou prejuízo. Todos acham que será necessário renegociar as 
margens de produtos com os fornecedores e demais custos. Com base no 
enunciado acima podemos afirmar que 
I. O número de cliques do post e o custo são informações. 
II. O custo do post e a receita obtida são conhecimento gerado através da 
coleta de dados. 
III. O número de cliques, o número de vendas, o custo do post e a receita 
gerada são informações. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 21 
IV. A taxa de conversão, o lucro obtido pelas vendas e o retorno sobre o 
investimento são informações. 
V. Afirmar que a taxa de conversão de 5% é boa, mas que será necessário 
renegociar as margens de produtos com os fornecedores é conhecimento 
gerado através das informações recebidas pelos executivos. 
Estão corretas as afirmativas: 
a) I e II 
b) II e III 
c) IV e V 
d) III e IV 
e) II e V 
 
Questão 6 
Com o fenômeno do Big Data a mensuração de dados na web gerou alguns 
mitos que são compartilhados por profissionais de marketing digital e também 
por gestores de negócios e que foram desmistificados nessa aula. Com base no 
nosso aprendizado podemos afirmar que: 
a) A mensuração de uma quantidade muito grande de dados é efetuada 
para apontar os resultados negativos e efetuar pressão nos 
departamentos de uma empresa para aumentar o retorno sobre o 
investimento. 
b) A mensuração correta dos dados e sua avaliação podem gerar 
informações que ajudem na inteligência de negócios. 
c) A mensuração de dados só deve ser efetuada após a realização de 
campanhas de marketing que foram traçadas de acordo com o 
planejamento estratégico das empresas. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 22d) As ferramentas de mensuração existentes no mercado apresentam um 
alto custo que inviabiliza o uso das mesmas. A decisão por abrir mão de 
algumas medidas pode ser mais rentável que a aquisição dessas 
ferramentas. 
 
Questão 7 
Ao efetuarmos um monitoramento em uma rede social, conseguimos separar 
três mil posts em que um produto da marca X é citado de diversas maneiras. 
Alguns consumidores falam como gostam de utilizar o produto, outros se 
revelam apaixonados por ele enquanto uma parte da amostra usa alguma 
referência cultural para comparar o produto. Com base nessa mensuração 
podemos afirmar que: 
a) Só poderemos extrair dados quantitativos que revelam quantas vezes a 
marca é citada. 
b) A amostra obtida não tem validade estatística para efetuarmos qualquer 
tipo de mensuração que auxilie no processo de planejamento. 
c) Se criarmos um critério de agrupamento dessas informações, que atenda 
ao que precisamos pesquisar na base de consumidores, pode ser 
possível extrair informação qualitativa dessa amostra que forneça 
insights para uma campanha de marketing, por exemplo. 
d) Não é possível extrair nenhuma informação relevante para o processo de 
planejamento de uma campanha de marketing, já que os dados obtidos 
não são mensuráveis. 
e) Os dados quantitativos obtidos nessa amostra nos permitem obter 
informações que auxiliem o processo de planejamento de uma campanha 
de marketing. 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 23 
Questão 8 
Uma empresa contratou um experiente profissional de marketing para lançar 
um novo produto no mercado. A equipe que será gerenciada por ele já havia 
providenciado uma série de mensurações nas redes sociais para decidir quais 
utilizar na divulgação do produto e também para entender o que os 
consumidores estavam falando de marcas concorrentes no mercado. Ao iniciar 
o planejamento o profissional optou por abandonar as mensurações efetuadas 
pela equipe alegando que sua experiência anterior era suficiente para decidir 
quais redes eram as mais interessantes para receber o investimento de mídia e 
que os dados dos concorrentes já eram de seu conhecimento. Com base no que 
foi exposto podemos afirmar que: 
a) A decisão tomada está correta, já que o conhecimento de negócio 
adquirido com a experiência pode ser suficiente para a tomada de 
decisão. 
b) A decisão está correta, já que as mensurações realizadas pela equipe 
eram insuficientes e dados brutos não auxiliam no processo de decisão. 
c) A decisão está correta, já que a mensuração de dados nas redes sociais 
não é suficiente para criar inteligência de negócios. 
d) A decisão não está correta, já que a mensuração de dados nas redes 
sociais é suficiente para criar inteligência de negócios. 
e) A decisão não está correta, já que a experiência deve servir para analisar 
as informações obtidas através dos dados e gerar inteligência de 
negócios. 
 
Questão 9 
Uma equipe de marketing digital recebeu o desafio de apresentar uma 
campanha de marketing para aumentar as vendas de um produto em um site 
de comércio eletrônico. A equipe optou por iniciar os trabalhos com uma 
mensuração prévia nas redes sociais. Com base nas ferramentas de 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 24 
mensuração de uma das redes sociais, conseguiu apurar que dos 150.000 fãs 
existentes, 15% curtiam ou compartilhavam seus posts. Um dos posts 
colocados na rede pela empresa chegou a alcançar 10.000 fãs. Podemos então 
afirmar que: 
a) Essa é a rede em que eles devem fazer investimentos para obter o 
melhor resultado, já que a quantidade de fãs alcançados pode ser 
suficiente para gerar audiência no site. 
b) A mensuração realizada pela equipe não necessariamente aponta uma 
tendência de compra, portanto não é suficiente para tomar uma decisão 
que garanta que o objetivo da campanha será cumprido. 
c) A mensuração realizada reduz incertezas, portanto é suficiente para 
qualquer tomada de decisão em relação ao uso dessa rede social. 
d) Podemos garantir que o sistema de medidas fornecido pelas redes 
sociais é suficiente para nos dar informações que balizem as decisões da 
campanha. 
e) Nenhuma das alternativas anteriores está correta. 
 
Questão 10 
Uma empresa acaba de lançar uma nova marca de água mineral. A equipe de 
marketing monitorando as redes sociais descobriu, em apenas um dia, 3.000 
tweets mencionando a marca. Desse montante, 1.000 estavam se referindo à 
embalagem do produto, sendo que 50% de forma positiva e 50% de forma 
negativa. Analisando esses dados, a equipe verificou que os comentários 
negativos eram relativos à tampa que dificultava a abertura. Antes de ser 
lançado, o produto havia passado por um teste de embalagem e sido aprovado. 
Com base nessas informações, a equipe de marketing enviou um relatório para 
a produção, recomendando rever o processo de testes, já que o público real 
demonstrou dificuldade com o produto. Com base no que foi descrito podemos 
afirmar que: 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 25 
a) A mensuração efetuada pela equipe de marketing era qualitativa e não 
poderia ser usada para servir de recomendação para mudanças no 
processo de fabricação. 
b) O volume de reclamações é um dado quantitativo, mas não pode ser 
transformado em informação relevante para a equipe de produção. 
c) A mensuração realizada pela equipe de marketing deve servir de alerta 
para a produção já que os dados qualitativos apontam para um problema 
na tampa da embalagem. 
d) As métricas usadas pela equipe de marketing não estavam corretas e o 
relatório gerado não tem valor. 
e) Como 50% dos dados apontam para um comentário positivo, o relatório 
da equipe de marketing está incorreto. 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 26 
Big Data: O termo Big Data também é utilizado para denominar o conjunto de 
soluções tecnológicas que tratam esse volume gigantesco de dados. Em 
português é conhecido como Megadados. 
 
ROI: Retorno sobre o investimento. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 27 
Aula 1 
Exercícios de fixação 
Questão 1 - B 
Justificativa: O termo Big Data é usado para o grande volume de dados gerados 
na web e também para as ferramentas que tratam essas informações, 
transformando-as em inteligência de negócios. Sem o uso dessas ferramentas 
não seria possível obter informações em tempo hábil. 
 
Questão 2 - D 
Justificativa: O envio de e-mail marketing para uma base de dados contratada 
de terceiros não é uma prática de uso do Big Data. Esse tipo de contratação 
não necessariamente está relacionado com inteligência de negócios. 
 
Questão 3 - B 
Justificativa: As dimensões veracidade e valor não estão diretamente 
relacionadas ao uso da internet. Elas se referem à confiabilidade dos dados e 
ao resultado do tratamento das informações que se transforma em inteligência 
de negócios. 
 
Questão 4 - D 
Justificativa: A transformação de dado bruto em inteligência de negócios só é 
possível se a informação for obtida por meio da mensuração correta. A 
mensuração só será correta se tivermos objetivos claros. A inteligência de 
negócios depende da análise dessas informações e acontece quando somos 
capazes de efetuar recomendações para a tomada de decisão. 
 
Questão 5 - C 
Justificativa: A taxa de conversão é uma informação obtida por meio da 
avaliação dos dados: número de cliques e vendas geradas. O lucro e retorno 
sobre o investimento também são informações geradas através dos dados. Já 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 28 
afirmar que a taxa de conversão de 5% éboa, mas que será necessário 
renegociar as margens de produtos com os fornecedores, é conhecimento 
gerado através da análise das informações contidas no relatório apresentado. 
 
Questão 6 - B 
Justificativa: Mesmo que uma mensuração aponte resultados negativos ela 
serve de aprendizado. Sempre que efetuamos a mensuração correta de dados, 
de acordo com objetivos bem definidos, podemos gerar informações que 
ajudem na inteligência de negócios. A mensuração também deve ser efetuada 
para auxiliar o processo de planejamento e não unicamente para acompanhar 
resultados. Os investimentos em ferramentas de mensuração pode se pagar 
com a melhoria na inteligência de negócios que proporciona melhores 
resultados. 
 
Questão 7 - B 
Justificativa: Não podemos afirmar sobre a validade estatística do problema 
apresentado nessa questão, pois não estramos tratando de dados quantitativos. 
Embora o enunciando expresse uma métrica de quantidade (três mil posts), o 
que podemos afirmar é que se agruparmos os dados segundo um critério 
relevante para o que se pretende pesquisar, pode ser possível extrair 
informação qualitativa dessa amostra e isso ajudará a fornecer insumos para 
uma campanha de marketing. Essa questão revela que o mito de que 
mensurações só podem ser quantitativas não é verdadeiro. 
 
Questão 8 - E 
Justificativa: Tomadas de decisão baseadas unicamente na experiência não se 
sustentam. No ambiente digital a experiência deve servir para trabalhar as 
informações obtidas através de mensurações e do uso de métricas alinhadas 
aos objetivos de negócio. Mesmo que o trabalho realizado não fosse suficiente 
poderia fazer parte da base de conhecimento. 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 29 
Questão 9 - B 
Justificativa: O que os profissionais de marketing digital nunca devem perder de 
vista é que as mensurações devem sempre estar alinhadas com os objetivos 
estabelecidos para as campanhas. Muitas vezes precisamos cruzar dados de 
diversas ferramentas para conseguir apontar uma tendência, avaliar riscos etc. 
Nesse caso, os dados apresentados não são suficientes para apontar uma 
tendência de compra que garanta o resultado esperado em vendas. 
 
Questão 10 - C 
Justificativa: Desfazendo o mito de que mensuração é apenas quantitativa, a 
informação qualitativa obtida pela equipe de marketing deve servir de alerta 
para a produção. Note que o relatório faz apenas uma recomendação de 
revisão de processo. 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 30 
Introdução 
A quantidade de dados gerada em tempo real na Web requer uma mensuração 
que facilite o trabalho dos profissionais de marketing digital. 
Web analytics é o processo de medição que ajuda a entender o comportamento 
dos usuários, analisar o mercado, melhorar a experiência online dos clientes e 
otimizar resultados na Web. 
Vamos aprender como é o ciclo completo dessa análise, que compreende a 
definição de objetivos e metas, a definição de Key Performance Indicator (KPI), 
a coleta de dados e análise, a obtenção de novas ideias, o teste de alternativas 
e alterações baseadas no conhecimento adquirido durante todo o processo. 
 
Objetivo: 
1. Examinar os objetivos e metas, assim como os principais termos usados no 
processo de Web analytics; 
2. Descrever as principais métricas de Web analytics. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
José Telmo
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 31 
Conteúdo 
Objetivos e metas 
Sempre que falamos de negócios temos de pensar em objetivos e metas. É 
necessário diferenciar esses dois termos para facilitar a compreensão da etapa 
mais importante de um planejamento. 
Primeiro, imagine que você acaba de criar um website. Tente responder 
algumas perguntas, como: 
• Por que o meu website existe? 
• Que tipo de negócio quero realizar na Web? 
• Que produtos quero vender? 
• Para quem eu quero vender? 
 
 
Além dessas, outras perguntas que ajudem a compreender seu propósito de 
negócio na Web deverão ser feitas. Veja se suas respostas ajudam você a criar 
objetivos que sejam de fácil entendimento e possíveis de serem realizáveis e 
administrados. 
Qualquer projeto requer medição e na Web o processo de coleta e análise 
desses dados recebe o nome de “Web analytics”. 
 
Você conhece a diferença entre objetivo e meta? 
 
Objetivo é o que se deseja alcançar. 
 
Meta é o que estabelece como realizar o objetivo e em quanto tempo. 
 
Veja um exemplo! 
Vamos supor que você definiu que o objetivo da sua próxima campanha de 
marketing é aumentar as vendas que hoje são de 1.000 produtos/mês. A meta 
da sua campanha é aumentar as vendas em 20% no próximo mês. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 32 
Se a meta não estivesse estabelecida e a venda do mês seguinte fosse de 
1.001 produtos, poderíamos afirmar que o objetivo foi cumprido. 
 
Esse exemplo é uma simplificação, mas é muito comum essa confusão na hora 
de definir campanhas de marketing digital. Se os objetivos e metas não 
estiverem claros, podemos errar na hora de efetuar as medidas. 
Metas são as estratégias que vão ajudar você a atingir os seus objetivos de 
negócio. Decidir que devemos ampliar em 20% as vendas de um determinado 
período de tempo pode ser uma estratégia para alcançar um objetivo maior de 
crescimento de vendas durante um ano. 
 
 
Atenção 
 Segundo Avinash Kaushik, “90% das falhas em Web 
analytics são porque as empresas possuem dados ricos, 
mas informações pobres, pois não possuem objetivos 
factíveis, compreensíveis, administráveis e benéficos”. 
Neste curso usaremos como referência a ferramenta 
Google Analytics, uma plataforma que permite extrair 
vários tipos de relatórios para analisar o comportamento 
de um website. 
 
Indicadores chave de performance 
Os Indicadores chave de performance ou Key Performance Indicator (KPI) nada 
mais são do que as métricas mais importantes, que ajudam a entender, por 
exemplo, como está o desempenho de uma determinada ação ou campanha de 
marketing. 
Os KPIs variam de acordo com o negócio. Se o principal objetivo de uma 
empresa é vender anúncios em seu website, os indicadores mais importantes, 
que mostrarão a possibilidade de alcançar esse objetivo serão: 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 33 
• O número de cliques em banners do website; 
• A quantidade de visitantes em um período de tempo; 
• O número de visitantes leais ou que retornam ao website em um mesmo 
mês; 
 
De nada servirá medir apenas o número de visitantes do website, pois essa 
métrica isolada não é suficiente para garantir o sucesso dos anúncios. 
O website pode ter um número expressivo de visitantes, mas não 
necessariamente que cliquem em anúncios, que sejam fiéis, que confiem na 
publicidade ali exibida. Os KPIs devem, quando combinados, mostrar 
claramente o que precisamos saber. 
 
Análise dos resultados de um KPI 
Como saber se o resultado de um KPI indica algo bom ou ruim? Para isso é 
necessário definir que meta ele deve alcançar. 
 
Se um website de comércio eletrônico definiu que o seu principal KPI é o valor 
médio dos pedidos que são efetuados na loja, será necessário entender qual é 
o valor que indica um desempenho esperado. 
Esse número é obtido por meio de consultas ao departamento financeiro, 
análise da concorrência, margens de negócio, entre outras. 
Se o relatório de KPIs for o mostrado como na figura a seguir, podemos 
perceber que estamos com um valor médio de pedidos abaixo do esperado 
para o período e assim, imediatamente, tomar medidas para efetuar vendas de 
produtos que elevem esse valor. 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTONA WEB 34 
 
 
 
Atenção 
 O alvo de um KPI pode variar ao longo do tempo. 
Podemos, por exemplo, traçar metas mensais, trimestrais 
e anuais para um determinado KPI de acordo com os 
objetivos de negócio ou com tendências já analisadas. Se 
tivermos um produto que é mais vendido em uma 
determinada época do ano, é natural que o KPI nessa 
mesma época tenha uma meta maior. 
Não podemos esquecer que esses indicadores devem ser 
muito bem escolhidos para garantir o sucesso de qualquer 
ação. Sempre que possível, faça um roteiro de perguntas 
sobre quais são as informações mais importantes para o 
seu negócio e teste em todos os departamentos 
envolvidos. Dessa maneira, é mais fácil garantir que a 
escolha de seus KPIs está correta. 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 35 
Atributos dos KPI 
As decisões no ambiente digital precisam ser tomadas de forma instantânea, 
por isso a escolha dos KPIs pode fazer toda a diferença em um negócio. KPIs 
significativos devem conter alguns atributos importantes. Observe os itens a 
seguir: 
 
SIMPLICIDADE 
 
Todas as pessoas envolvidas no processo de análise devem entender o 
significado de um KPI. 
 
RELEVÂNCIA 
 
KPIs não são universais. O que serve para uma empresa pode não servir para 
outra. Para serem relevantes eles precisam refletir os objetivos de negócios. 
 
RAPIDEZ 
 
As medidas de um KPI devem ser fáceis de serem obtidas, se o processo for 
demorado podemos perder um tempo precioso para tomar uma decisão. 
 
Dimensão 
Dimensão é um atributo de visitante, que será medido por meio das métricas 
correspondentes. Vejamos dois exemplos de dimensão: 
 
Podemos dizer que dimensão é uma família de dados, sob a qual eles são 
agrupados. 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 36 
 
 
Dados do Google Analytics – Blog “Aposentei, e agora?” 
 
As dimensões definem os atributos de um visitante do site como na figura a 
seguir. 
 
No exemplo, mostramos que um visitante do Brasil pode acessar o site usando 
o navegador Chrome pelo seu iPhone, pela rede da Oi, a partir do Facebook, e 
essa é a sua primeira visita àquele site. 
Nesse caso, estamos usando as dimensões:• Navegador; 
• Dispositivo; 
• País; 
• Rede; 
• Site de origem; 
• Tipo de visita. 
 
Quando analisamos, podemos obter informações sobre como os usuários se 
comportam em relação a cada uma das dimensões. 
Por exemplo, que páginas são visitadas pelos usuários que usam o navegador 
Chrome ou quantos usuários estão fazendo sua primeira visita a uma 
determinada página. 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 37 
Segmentação 
Um dos maiores segredos de sucesso em marketing digital é o uso de 
segmentação, que é um agrupamento de dimensões específicas com um 
determinado propósito. Veja um exemplo! 
 
Uma empresa precisa lançar um produto no estado de Minas Gerais e, para 
isso, fará uma campanha com o objetivo de atrair visitantes dessa região para 
sua página. 
Para entender se o objetivo está sendo atingido, precisamos analisar os dados 
sob a dimensão de localização geográfica, ou seja, quantas pessoas de Minas 
Gerais visitam o website e as métricas relacionadas com essa dimensão e que 
ajudam a medir os KPIs dessa campanha. 
Para conseguir sucesso na mensuração usando Web analytics devemos montar 
um painel de controle com: 
• Objetivos de negócios; 
• Metas; 
• KPIs; 
• Alvo dos KPIs; 
• Segmentos. 
 
 
 
 
Dados do Google Analytics – Blog “Aposentei, e agora?” 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 38 
Dessa maneira, é possível entender, em tempo real, como está o andamento da 
campanha e mudar o rumo de qualquer ação para atingir os objetivos de 
negócios. 
 
Métricas de Web analytics e suas dimensões 
Como falamos anteriormente, as dimensões definem famílias de dados que são 
importantes na segmentação. 
Ao iniciarmos a análise de um website, a primeira dimensão a ser analisada é a 
página, já que um website é formado por um conjunto de páginas. 
A página é definida como o que aparece na tela de um dispositivo quando um 
determinado endereço (URL) é acessado na internet. A página pode ser 
composta por: 
• Textos; 
• Imagens; 
• Vídeos; 
• Formulários; 
• Sons. 
 
 
Páginas e suas definições 
Para que a análise seja feita corretamente, precisamos entender o significado 
de todas as dimensões secundárias relativas à página. 
É importante entendermos todas as definições de páginas para diferenciar as 
medidas que podemos fazer em relação a cada uma delas e ao comportamento 
dos usuários durante a navegação em um website. 
 
Página de entrada 
 
Entry page – É a primeira página que um usuário acessa ao visitar um 
website. Não necessariamente a página de entrada é a home de um website. 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 39 
Página de destino 
 
Landing page – É o termo usado para uma página criada para ser a primeira 
a ser visitada por um usuário. Normalmente é utilizada para campanhas 
específicas. 
 
Página de referência 
 
Page referrer – É o endereço que o usuário estava antes de acessar um 
website. Esse dado é importante para entendermos como as pessoas estão 
chegando a um determinado website ou página. 
 
Página seguinte 
 
Next page – Mostra a próxima página que o usuário clicou a partir do 
endereço de entrada. Esse dado ajuda a entender o uso das páginas e quais 
conteúdos estão gerando um maior interesse. 
 
Página anterior 
 
Previous page – Mostra qual a página anterior que um usuário estava antes 
de acessar o conteúdo atual. Tem a mesma relevância da métrica anterior. 
 
Visualizações de páginas 
 
Page view – Quantidade de vezes que uma página foi vista por um visitante. 
 
Visualizações de páginas únicas 
 
Unique page view – Quantidade de vezes que uma página foi vista por um 
único usuário sem repetição. Se um mesmo usuário vê a página mais de uma 
vez somente uma visualização será contada. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 40 
Pacotes de dados e eventos 
Para poder identificar um usuário e tudo o que ele faz em um website, as 
ferramentas de análise utilizam códigos de rastreamento, que são gerados por 
meio de pacotes de dados mais conhecidos como hits. 
Se o usuário está em um determinado computador e carrega o conteúdo de um 
website que possui um código de rastreamento, imediatamente é gerado um hit 
e enviado aos servidores da ferramenta de análise, criando uma identificação 
única de usuário ou ID. Sempre que um novo ID é gerado em um hit, a 
ferramenta de análise vai entender que um novo usuário está realizando a 
visita ao website. 
É importante entender esse mecanismo, pois esse ID pode ser utilizado para 
identificar o usuário e também o dispositivo que ele está usando para acessar o 
website. Em alguns casos é interessante identificar um usuário como único, 
mesmo que ele realize acessos por meio de diferentes dispositivos. 
Os eventos, por sua vez, são interações do usuário com o conteúdo, 
independente do carregamento de uma página. Eles podem ser, por exemplo, 
download de um aplicativo, elementos em flash, reproduções de vídeos. 
 
Visita 
Visita é o grupo de interações que ocorre em um website, realizadas por um 
visitante em um período de tempo. Um único visitante pode abrir várias visitas 
e elas podem ocorrer no mesmo dia, em vários dias, ou mesmo em semanas e 
meses. 
Observe, no esquema a seguir, um exemplo do grupo de interações que podem 
ocorrer em uma visita. 
 
 
 
Normalmente, as visitas são finalizadas após 30 minutos de inatividade do 
usuário. Comoo usuário pode permanecer ativo por muito tempo pode-se 
encerrar a contagem de visita ao término de um dia ou de uma campanha. 
Veja um exemplo: 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 41 
Um usuário clica em um banner de uma campanha e inicia seu processo de 
compras em um website às 12 horas, mas depois de cinco minutos é chamado 
para uma breve reunião, deixando a página do website de comércio eletrônico 
aberta. 
Quando retorna 31 minutos mais tarde e coloca o produto no carrinho de 
compras, o contador de visitas do website começa a calcular uma segunda 
visita. Se esse tempo parado fosse de 29 minutos, a contagem de visitas 
permaneceria em uma visita. 
Se esse usuário começa uma visita às 23h45min de um dia e só termina no dia 
seguinte às 00h15min, teremos a contagem de duas visitas. O fim do dia é 
determinante para encerrar uma contagem e iniciar outra. 
 
Entrada 
Existe uma pequena diferença entre visita e entrada que pode acarretar em 
uma contagem numérica diferente em um relatório de Web analytics. A entrada 
é computada quando o primeiro hit de uma sessão for uma visualização de 
página. 
Vamos ver alguns exemplos que mostram as diferenças. 
 
Exemplo 1 
 
 
 
Para o exemplo 1, o relatório das páginas mostrará as seguintes contagens: 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 42 
 
 
Exemplo 2 
 
As visitas e sessões são incrementadas com o primeiro hit de uma sessão, seja 
o hit uma visualização de página ou um evento. 
 
 
 
Para o exemplo 2, o relatório das páginas mostrará as seguintes contagens: 
 
 
 
Nesse exemplo, ao entrar no site o usuário acionou um evento que estava 
associado à página 2, mas que continua sendo um evento e não um hit de 
página. O primeiro hit de página está associado à página 1, logo a entrada será 
computada para essa página. Mas a visita teve início no evento da página 2 e 
assim é computada para ela. As visualizações são contadas para as duas 
páginas. 
 
 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 43 
Exemplo 3 
 
 
 
Para o exemplo 3, o relatório das páginas mostrará as seguintes contagens: 
 
 
 
Nesse exemplo, a sessão tem início com um evento, dessa vez associado à 
página 1 que também é a primeira a enviar um hit de página. Portanto, essa 
página terá contabilizada uma entrada e uma visita. 
 
Exemplo 4 
 
 
 
Para o exemplo 4, o relatório mostrará as seguintes contagens: 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 44 
 
 
Nesse exemplo, os dois hits enviados são de eventos, logo não serão 
computadas entradas no relatório. 
 
Visitante único 
O visitante único é o usuário identificado de forma única quando realiza uma 
visita em uma página. Essa identificação pode ser feita por um cookie instalado 
no computador ou por identificação de parâmetros como IP e navegador. 
Observe, no esquema a seguir, as medidas para um mesmo website: 
 
 
 
1 visita e 4 visualizações de página 
 
 
 
1 visita e 1 visualizações de página 
 
Nesse exemplo, é possível perceber como contamos visitas, visitantes únicos e 
visualizações de páginas: temos duas visitas, dois visitantes únicos e cinco 
visualizações de páginas. 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 45 
As ferramentas de Web analytics costumam contabilizar o número de visitantes 
únicos em um período de tempo. Vamos examinar a tabela com dados de 
visitantes com periodicidade mensal: 
 
 
 
Se afirmarmos que o número de visitantes que o site recebeu no último 
semestre foi de 10.250, apenas pela soma dos últimos seis meses, podemos ter 
uma informação errada. 
Um visitante que era único no mês de janeiro pode voltar ao website em outros 
meses e ser contabilizado como único novamente, já que a periodicidade é 
mensal. Cuidado com essas sobreposições para não analisar de forma incorreta 
uma informação. 
 
Métricas para análise de visitas 
Observe algumas métricas para análise de visitas: 
 
Tempo na página 
 
Time on page – É o tempo decorrido entre a visualização de uma página até a 
mudança para a seguinte. 
 
Tempo médio na página 
 
É o tempo médio gasto por um visitante para ver uma ou um determinado 
grupo de páginas. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 46 
Se estivermos analisando uma página de vídeo, por exemplo, quanto maior 
esse tempo, mais provável será que o usuário esteja consumindo o conteúdo ali 
exposto. Se for uma página de serviços de busca ou de formulário, o ideal é 
que o tempo gasto não seja muito grande. 
 
Tempo no site 
 
Time on site – Representa o tempo gasto durante uma visita a um website. 
O único modo que uma ferramenta de análise tem para entender esses tempos 
é por meio das requisições de entrada em cada uma delas. O tempo é calculado 
entre uma requisição e outra. 
Alguns tipos de navegação em sites complicam um pouco mais o entendimento 
dessas medidas. Um usuário pode, por exemplo, visitar o mesmo site abrindo 
mais de uma guia em seu navegador. As ferramentas de Web analytics 
costumam normalizar esses dados para computar os tempos em uma única 
visita. 
 
Taxa de rejeição 
 
Bounce rate – É a porcentagem de visitas a uma única página. Isso indica que 
um visitante saiu do website sem visitar nenhuma outra página, ou seja, a 
página de entrada é a mesma de saída, mostrando falta de interação ou 
interesse pelo conteúdo do website, por exemplo. 
Para cada tipo de website temos uma taxa de rejeição aceitável. Em um blog, 
essa taxa pode ser maior que em um website de notícias, já que muitas vezes 
os visitantes são antigos e se interessam apenas pelo último artigo publicado e 
não navegam pelos demais. Mas essa análise não pode ser feita de maneira 
simplificada. É preciso entender uma série de aspectos para explicar o 
comportamento de um usuário. 
 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 47 
Taxa de saída 
 
Exit rate – É a porcentagem de saídas que ocorrem a partir de uma 
determinada página ou grupo de páginas. É comum haver uma confusão a 
respeito dessas duas últimas métricas. Mas a taxa de saída não leva em 
consideração se a página é a primeira visualizada por um visitante. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 48 
Atividade Proposta 1 
Vamos fazer uma atividade! 
Em relação ao tempo gasto durante uma visita a um website, analise os tempos 
mostrados na figura a seguir. 
 
 
 
Chave de resposta: 
O arquivo que registra as visitas em um website mostra que um usuário entrou 
na página inicial (home) às 9 horas e depois de dois minutos foi para a página 
1, permanecendo nesta página até as 9h15min. Depois, apenas clicou na 
página 2 e saiu no mesmo segundo. 
Podemos afirmar que o tempo: 
• Na página inicial (home) foi de 2 minutos; 
• Na página 1 foi de 13 minutos; 
• No site foi de 15 minutos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 49 
Origens de tráfego 
Quando realizamos investimentos em publicidade online, seja em uma rede 
social, em um portal ou em um sistema de buscas, precisamos constantemente 
monitorar e medir para garantir que o investimento terá o resultado esperado e 
que estamos conseguindo levar usuários para o nosso website. 
Uma das dimensões que usamos para analisar o resultado deste tipo de 
campanha é a origem. Essa dimensão pode ser dividida em outras dimensões 
secundárias que são: 
 
Tráfego direto 
 
É aquele em que o endereço é digitado diretamente no navegador, ou seja, ousuário não chega ao website por meio de nenhuma outra fonte. Normalmente, 
ele já conhece a página ou o endereço da mesma. O público que chega pelo 
tráfego direto quase sempre é o de visitantes antigos. Quando sabemos que 
páginas recebem tráfego direto temos a oportunidade de melhorar a 
experiência dos usuários e aumentar a visitação de outras páginas. 
 
Tráfego de referência 
 
Referral – Mostra todos os websites que levam visita para o seu. No tráfego de 
referência estão inclusas as visitas recebidas por meio de redes sociais, links em 
outros sites etc. Entender como está o tráfego de referência ajuda quando 
estamos analisando campanhas realizadas em outros sites ou redes sociais. 
Exemplo: É possível entender quais páginas são o destino de referência mais 
popular e como os visitantes vindos dessa origem estão interagindo com seu 
site. 
 
Tráfego de pesquisa paga 
 
É o trafego recebido por meio dos sites de busca, mas que são oriundos de 
alguma campanha paga. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 50 
Tráfego de pesquisa orgânica 
 
É o tráfego recebido por meio dos sites de busca que não foi pago. 
 
Métricas de campanhas online 
Toda vez que vamos iniciar uma campanha online, seja em um portal ou em 
um site de buscas, precisamos entender como o nosso investimento será gasto 
e de que forma as ferramentas quantificam esses valores. Para facilitar esse 
entendimento temos que saber quais são as métricas e os termos utilizados. 
Sabemos que quando um usuário se interessa por um anúncio ou busca por 
algum produto o primeiro passo para a interação é o que chamamos de clique. 
O clique é a unidade de medida que vai permear a maioria das demais métricas 
de campanha online. Observe as métricas a seguir: 
 
Impressões 
 
Número de vezes que um anúncio é exibido. 
 
Custo por clique (CPC) 
 
É o custo de cada clique dado pelos usuários em uma determinada campanha. 
O CPC é calculado pelo valor total investido divido pelo volume total de cliques. 
Normalmente o CPC é utilizado para campanhas que são pagas de acordo com 
o clique do usuário no anúncio. Quando uma campanha é baseada em CPC, é 
preciso que a página seja expressiva o suficiente para cumprir o objetivo da 
campanha e despertar o interesse do cliente, já que não é produtivo fazer uma 
campanha de CPC e o cliente, ao chegar à loja, não conseguir comprar o 
produto. 
 
 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 51 
Custo por mil impressões (CPM) 
 
Essa métrica é utilizada para calcular o custo de um anúncio para cada mil 
exibições (impressões) do mesmo. Campanhas precificadas por CPM 
normalmente são aquelas em que o cliente quer mostrar a sua marca 
independente dos cliques. É como pagar para colocar um outdoor em uma rua 
de muito trânsito. A cada mil pessoas que passam por ali você desembolsa um 
valor. Um cuidado que precisamos ter ao contratar campanhas baseadas em 
CPM é que se o lugar onde estamos anunciando tiver muita audiência, as mil 
impressões são consumidas rapidamente. Se não houver um grande valor 
investido, a campanha pode terminar em um tempo muito curto. 
 
Custo por aquisição (CPA) 
 
É a métrica usada para calcular a conversão de uma campanha. É comumente 
usada por sites de comércio eletrônico. O custo por aquisição (CPA) é calculado 
dividindo o total do valor investido pelo total de clientes convertidos na 
campanha. 
No Google AdWords o custo por aquisição (CPA) é utilizado para definir os 
lances no leilão de palavras da ferramenta, assim você pode informar quanto 
deseja pagar por uma conversão de cliente. 
 
Custo por ação (CPA) 
 
O custo por ação (CPA) também pode ser usado para designar a métrica 
comumente usada em programas de afiliados, em que o site que vai receber o 
anúncio é remunerado com um percentual do valor pago na campanha quando 
o cliente clica no anúncio e executa uma determinada ação. Essa ação pode ser 
um cadastro, um download, a visualização de um vídeo, uma compra etc. 
 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 52 
Custo por visualização (CPV) 
 
Métrica utilizada pela ferramenta Google AdWords para anúncios em vídeo. É 
calculado dividindo o valor total do investimento pelo número de visualizações 
de um vídeo. 
Exemplo: A ferramenta AdWords funciona em formato de leilão, isso quer dizer 
que funciona da seguinte maneira: 
Se você acha que a ação de assistir o vídeo veiculado, para ser viável 
financeiramente, pode custar R$0,10, esse vai ser o valor máximo do seu CPV 
no leilão. Digamos que o total do investimento é de R$ 10.000, isso significa 
que o número de visualizações esperado é de 100.000. 
 
Taxa de cliques (CTR) 
 
É a métrica usada para calcular a efetividade de um anúncio em termos de 
cliques. O CTR de um anúncio é calculado pela quantidade de cliques que ele 
recebeu dividida pela quantidade de vezes que o anúncio foi exibido 
(impressões). Um CTR muito baixo pode indicar que seu anúncio não tem 
qualidade ou não é atraente para o público do site em que está sendo 
veiculado. 
É importante lembrar que algumas métricas utilizadas pela ferramenta Google 
Analytics podem ser um pouco diferentes das usadas no Google AdWords. Se, 
ao comparar as métricas usadas em sua conta no Google Analytics com as de 
acompanhamento de campanha do Google AdWords, você encontrar alguma 
diferença, isso pode ser resultado de métodos de mensuração diferentes 
utilizados nas respectivas ferramentas. 
 
Aplicações das métricas de Web analytics 
Observe, a seguir, algumas aplicações das métricas de Web analytics. 
 
 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 53 
Audiência 
 
Uma das primeiras coisas que devemos medir ao criar um website é a audiência 
que ele está recebendo. Entre as métricas relatadas aqui, as principais para 
medida de audiência são: 
• Visitas; 
• Visualizações de páginas. 
 
Mas só essas informações não são suficientes para analisar a qualidade dessa 
audiência. Se quisermos saber o quanto nosso website é atrativo, deveremos 
olhar o tempo na página e a taxa de rejeição. 
 
Tendências 
 
É possível, por meio de Web analytics, verificar tendências ao longo de um 
período ou durante uma campanha. As tendências do comportamento do 
usuário podem ser indicadas pela análise das seguintes informações: 
• A variação da audiência; 
• A profundidade de uma visita; 
• O número de visitantes que retornam ao website; 
• O número de novos visitantes; 
• Quanto tempo um visitante leva para retornar ao website. 
 
 
Análise de publicidade 
 
As medidas de origem de tráfego permitem analisar: 
• Como um visitante chega ao website; 
• Qual o desempenho de uma rede social na atração de visitantes; 
• Qual o comportamento dos visitantes nos sites de busca. 
 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 54 
É possível vincular cada uma das atividades de um visitante às campanhas de 
publicidade online que estão sendo realizadas. 
 
Conteúdo 
 
É possível analisar cada página de um site por meio: 
• Das métricas de visitas; 
• Do tempo na página; 
• Da taxa de rejeição. 
 
Isso pode ajudar a melhorar o projeto de uma página, a arquitetura de um site 
e até a profundidade da navegação, melhorando a experiência do usuário. 
 
Análise de conversão 
 
Com o uso de métricas de Web analytics é possível saber quantos clientes estão 
comprando o que seu site de comércio eletrônico está oferecendo, quais são os 
usuários mais engajados, entender porque alguns visitantes compram e outros 
não e avaliar as ações que são mais importantes dentro da estrutura de vendas 
do site.MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 55 
Atividade proposta 2 
Vamos fazer uma atividade! 
O gerente de uma empresa de comércio eletrônico precisa analisar o resultado 
de suas campanhas de marketing digital e para isso recebeu o seguinte 
relatório: 
 
 
 
Observando o gráfico, que meses do ano merecem uma análise mais elaborada 
para que ele possa entender o comportamento dos visitantes de seu site de 
comércio eletrônico? 
 
Chave de resposta 
Um gráfico como o apresentado, muitas vezes, não é suficiente para uma 
tomada de decisão, mas pode apontar alguns caminhos e com uma análise 
mais aprofundada gerar conhecimento que torne possível melhorar o negócio. 
No gráfico apresentado, dois meses chamam a atenção: 
Outubro – número de visitas alto, menor taxa de conversão do ano. Apesar de 
o número de visitas ser o mais alto do ano o site não conseguiu um bom 
aproveitamento das mesmas. É preciso analisar outras métricas para entender 
a razão da baixa taxa de conversão. 
Dezembro – número de visitas baixo, maior taxa de conversão do ano. Isso não 
necessariamente aponta um bom resultado de campanha, pois o número de 
visitas é baixo, mas a conversão é bastante alta. Podemos ter visitantes 
qualificados, site bem estruturado, boa oferta etc. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 56 
Para entender melhor esse resultado é necessário analisar outras métricas. O 
que importa não é quantidade de visitantes, mas sim a qualidade dos mesmos. 
 
 
Aprenda Mais 
Para saber mais sobre os assuntos estudados nesta aula, acesse o site 
Primeiros passos com o Google Analytics. 
(https://support.google.com/analytics/answer/1008015?hl=pt-
BR&ref_topic=3544906) 
Assista ao vídeo que detalha como usar o Google Analytics: Iniciando com o 
Google Analytics (https://www.youtube.com/watch?v=sHicqn5fcn4) 
Fonte: Google Brasil 
 
Referências 
GOOGLE. Central de ajuda do Google Analytics. Disponível em: 
https://support.google.com/analytics. Acesso em: 23 set. 2014. 
GOOGLE. Central de ajuda do Google AdWords. Disponível em: 
https://support.google.com/adwords. Acesso em: 23 set. 2014. 
IAB BRASIL. Glossário de métricas. Web analytics, 2011. Disponível em: 
http://www.slideshare.net/directperformance/glossario-de-metricas-web-
analytics-iab-brasil. Acesso em: 23 set. 2014. 
KAUSHIK, A. Web analytics 2.0: A arte das análises de web & a ciência do 
foco no cliente. Rio de Janeiro: Editora Alta Books, 2010. 
_________. Web analytics 101: Definitions: Goals, Metrics, KPIs, 
Dimensions, Target. Disponível em: http://www.kaushik.net/avinash/web-
analytics-101-definitions-goals-metrics-kpis-dimensions-targets/. Acesso em: 23 
set. 2014. 
RIBEIRO, G. Web analytics. Uma visão brasileira II. Disponível em: 
http://slideshare.net/gersonribeiro/ebook-web-analytics-uma-viso-brasileira-ii. 
Acesso em: 23 set. 2014. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 57 
Exercícios de fixação 
Questão 1 
Um analista de marketing digital apresentou seu plano trimestral de campanha 
com um investimento de R$100.000 aplicados em diversas mídias online. 
Segundo o plano será possível, aumentar as vendas em 20% no primeiro mês, 
em 15% no segundo e no terceiro mês manter o mesmo patamar de 
crescimento do mês anterior. Com base no que foi apresentado assinale a 
alternativa correta: 
a) A meta principal do trimestre é aumentar as vendas em 50%. 
b) O objetivo da campanha é aumentar vendas e as metas mensais para 
esse fim são 20%, 15% e 15% nos três meses da campanha 
sucessivamente. 
c) O objetivo e as metas nesse exemplo são coincidentes. 
d) Não existe um objetivo claro para essa campanha, apenas objetivos 
mensais expressos em porcentagem. 
e) A meta principal do trimestre é aumentar as vendas em mais de 50% em 
relação ao primeiro mês. 
 
Questão 2 
Os indicadores de performance ou KPIs podem ser definidos como: 
a) Os principais dados que vão gerar informações para a tomada de decisão 
em uma campanha de marketing digital. 
b) As métricas que serão utilizadas para justificar o investimento a ser feito 
em marketing digital. 
c) Os dados que serão utilizados para medir a performance do investimento 
feito na campanha 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 58 
d) As métricas essenciais para o negócio, que serão utilizadas para medir o 
desempenho de uma campanha. 
e) A informação gerada pelas métricas essências na mensuração de 
qualquer tipo de campanha de marketing digital. 
 
Questão 3 
Sabendo que dimensão é um atributo que será medido através das métricas de 
correspondentes, ou uma "família" de dados sob a qual eles serão agrupadas. 
Responda qual alternativa abaixo mostra somente dimensões de web analytics: 
a) Página de entrada, página de saída, visitantes únicos 
b) Página, entradas, taxa de rejeição 
c) País, página, tipo de navegador 
d) Página de entrada, página de saída, taxa de rejeição 
e) Visualizações da página, visitantes únicos, tempo médio na página 
 
Questão 4 
O analista de marketing digital de uma empresa definiu vários KPIs para 
acompanhar o resultado de uma campanha online. Na hora de organizar seu 
relatório teve problema com a obtenção de resultados. Um dos KPIs requeria o 
processamento de dados com cruzamento de informações de várias 
ferramentas de medida. Isto causou atraso na entrega do relatório, além disso, 
durante a apresentação os gestores do negócio tiveram dificuldade em 
entender se a campanha estava tendo sucesso. Isso acontece quando os KPIs 
escolhidos não possuem os seguintes atributos: 
a) Relevância, complexidade, rapidez. 
b) Simplicidade, rapidez, relevância. 
c) Complexidade, clareza, relevância. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 59 
d) Simplicidade, rapidez, complexidade. 
e) Nenhuma das alternativas anteriores. 
 
Questão 5 
O gerente de marketing de uma empresa quer investir nesse momento na 
construção de uma versão de website que seja responsiva, isto é, que se 
adapte a qualquer dispositivo seja ele um desktop, notebook, tablet ou celular, 
mas o departamento financeiro acha que não é necessário já que o uso de 
celulares é mais frequente na região sudeste e os clientes da empresa estão em 
sua maioria na região norte. Para provar a necessidade urgente desse 
investimento ele solicitou ao analista de marketing digital um relatório. Que 
dimensões deverão ser analisadas? 
a) Geográfica X dispositivos 
b) Páginas X geográfica 
c) Visitantes únicos X dispositivos 
d) Navegador X Geográfica 
e) Navegador X Dispositivos 
 
Questão 6 
A assessoria de imprensa de uma empresa enviou um release, falando sobre o 
lançamento de um novo produto em seu website, para os principais blogs 
relacionados ao tema. O analista de métricas precisa saber dos blogs que 
publicaram a matéria, quais foram os mais relevantes em audiência para a 
página do produto. Para isso ele deve medir: 
a) Quantos visitantes únicos começaram sua visita na página de entrada 
correspondente a página do produto. 
 
 MÉTRICAS E MONITORAMENTO NA WEB 60 
b) Quantos visitantes únicos tiveram como página de entrada a home do 
website. 
c) Quantos visitantes únicos cada página de referência levou para o 
website. 
d) Quantos visitantes únicos tem como página seguinte a página do 
produto. 
e) Quantos visitantes únicos cada página anterior levou para a página do 
produto. 
 
Questão 7 
Um analista de marketing está avaliando vários websites para veicular o 
anúncio de sua próxima campanha. Para isso pediu informações de audiência 
dos dois principais websites relevantes para o tema e recebeu as seguintes 
informações: 
Website A – Tem em média 250.000