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Quando analytics dão errado: resultados de uma métrica mal realizada

Quando analytics dão errado: resultados de uma métrica mal realizada

Estratégias de big data e analytics podem virar o jogo e levar uma companhia ao sucesso. Mas a maioria dos projetos que envolvem os conceitos acaba falhando. Por quê? Alguns analistas dizem que as empresas não conseguem fazer as perguntas certas – ou sequer alguma pergunta. E é impossível alcançar resultados bem-sucedidos se você não consegue identificar as questões que os dados devem responder.

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Além disso, é verdade que, por si só, o processo de mensurar pode levar a resultados positivos: rastreie e trace alguma coisa e você notará seus picos e quedas e aprenderá o que impulsiona os fluxos e refluxos. Mas mensurar as coisas erradas pode levar a desvios custosos: um exemplo é focar no número de visitas que um website recebe, em vez da taxa de conversão gerada.

Um whitepaper da Brookings Institute – “Resolvendo O Problema Oculto do Jornalismo: Analytics Terríveis”,  de  Tom Rosenstiel –  explora exatamente esse ponto. Ele argumenta que os processos de análises web usados em publicações são uma confusão. Eles não somente oferecem pouquíssima informação útil, como também geralmente mensuram as coisas erradas, fornecendo dados tanto falsos quanto ilusórios.

O tráfego dentro do buraco do coelho
Rosenstiel cita o Santo Graal do jornalismo digital: visitantes únicos, e alega que se trata de um indicador inútil. É enganador porque não representa pessoas individuais, mas dispositivos individuais. A mesma pessoa pode acessar o site de um celular, tablet e laptop como se fossem três visitantes diferentes. Se ela limpar seus cookies, a contagem recomeça. Então, editoras e redações têm tomado decisões baseadas em erros de medição.

Para resolver o problema, Rosenstiel e o instituto American Press, no qual ele é diretor executivo, lançaram um projeto de desenvolvimento de um sistema de análise mais útil. Eles criaram um conjunto de tags que denotam características jornalísticas específicas, como por exemplo sobre o que a história é, relevância, inclusão de componentes de áudio e vídeo e estilo de escrita. Além disso, tags temporárias foram criadas para que editores pudessem testar qualquer hipótese que pudessem conceber.

Os resultados foram surpreendentes. Contrariamente ao senso comum,  descobriu-se que os leitores gostam de matérias longas, mesmo quando lidas em seus celulares. Grandes histórias empresariais ou jornalismo baseado em apuração aprofunda também se destacaram. 

Correção de curso
Para conduzir o número de visitantes únicos, sites geralmente usam “isca de cliques” ou manchetes provocativas, listas no estilo”sentir-se bem” e fotos sensuais. Mas essas táticas podem ser perigosas para a saúde da mídia digital. Ímãs de tráfego, como o Mashable, recentemente sofreram demissões, enquanto o Buzzfeed perdeu sua posição como referência e o Vice Media sofreu uma forte queda no tráfego.

Nessa era da abundância de dados, é fácil perder de vista o que realmente importa, sendo sua empresa da indústria editorial ou de qualquer outro ramo. Para manter seus projetos de dados afiados, comece com as perguntas certas: O que você está rastreando e por quê? O que seus dados estão dizendo a você? O que está faltando? 

Esse é o primeiro passo de qualquer estratégia de big data e analytics de sucesso.

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Imagem: Pixabay

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