Você queria ter uma estratégia de web metrics para sua empresa. Você leu muito. Você aprendeu como fazer. Escolheu cuidadosamente os seus KPIs. Criou sua conta na sua ferramenta favorita. Implementou e homologou cada tag com rigor germânico. Configurou cuidadosamente seu dashboard, só com as informações estritamente necessárias. E se preparou para a primeira análise, assim que chegou ao escritório. Mas toda esta trajetória não te preparou para o que viria a seguir.

Você olhou os números. E não soube dizer se eles estavam bons. Não porque as informações estivessem incorretas, nem porque você não soubesse como interpretá-los. O problema é que o “bom”, ou o “ruim”, são relativos. Dependendo da base de comparação, e do período ao qual esta base se refere, você pode ter respostas diferentes.

Vamos pegar uma situação hipotética: seu site teve 110 mil visitas ontem, terça-feira. A média diária que o relatório apresenta é de 100 mil. É o caso de celebrar? Não, se houver, por exemplo, um feriado no período medido – neste caso, é esperado que a média esteja mais baixa (em alguns segmentos de mercado, ela poderia estar até mais alta) que a de um período “limpo”, sem feriados. Talvez seu dia não tenha sido tão bom.

OK, deixemos as médias de lado. Vamos comparar com o dia anterior. Comparemos a sua terça com a segunda-feira – 120 mil visitas. Foi um dia ruim? Talvez não – e se a segunda-feira for um dia habitualmente quente para os acessos ao seu site?

De volta à prancheta: comparemos a sua terça com a terça da semana passada – 95 mil visitas. Foi um dia bom? Talvez não – e se esta terça-feira tiver caído no começo do mês, período em que há um volume maior de acessos ao seu site?

Mês passado? E se houve sazonalidade? Mesmo dia do ano passado? E se caiu num domingo? A terça-feira da mesma semana do ano passado? E se você mora em um país com um cenário político instável a cada ano?

Ao fim você chegará à conclusão que, por mais que você tenha números precisos, você terá que fazer um balanço entre várias referências para saber se deve comemorar ou se descabelar, se deve aliviar seus investimentos em mídia ou colocar no ar uma campanha de emergência.

Você consegue chegar até a referência que precisava (em relação à média dos pontos de comparação – média, dia anterior, dia da semana anterior, etc.– você teve um dia bom). Mas precisará suar para achar esses números.

Repostas como essas não são dadas de modo fácil pela maior parte das ferramentas. Muitas delas mostram números de modo estático no tempo. Dois dos relatórios mais interessantes do Google Analytics Standard, por exemplo – funis de conversão e modelo de atribuição – são mostrados em um período específico de datas. Se você quer ver se a taxa de conversão de uma etapa ou a taxa de assistência de uma campanha variaram ao longo do tempo, só coletando e exportando os dados para uma planilha, em um processo razoavelmente tedioso. E muitas vezes, é só aí que você consegue descobrir a verdade do que está acontecendo em seu site.

O tempo e os resultados coletados em cada período, podem fazer a diferença nas ações tomadas em relação a cada número. E acredite, questionamentos triviais como os demonstrados acontecem diariamente nas empresas.

Por isso, tenha sempre em conta que, por mais que você tenha escolhido os números certos a serem medidos, só o tempo dirá o que você deve fazer com eles. Com esta etapa superada, você concluirá, sem muito esforço, que há uma infinidade de outros fatores que dirão se um dia foi bom ou não. E requerem um esforço monstruoso. Mas isso é assunto para outro papo!