Mensurar comportamento na internet é algo difícil. O formato aberto da web aliado a uma gama enorme de formas de acessos maximiza a experiência do usuário com os ambientes online, mas complica a medição do comportamento. Especialmente em um ambiente onde tudo muda tão rápido.
Com isso, surge a questão se devemos atualizar as formas de medição para ter uma métrica mais apurada ou manter a forma original para manter processos existentes e análises de tendências.
O Google recentemente mudou a forma de cálculo de uma métrica muito importante da análise do comportamento do usuário na ferramenta Google Analytics: o tempo médio por visita, muito usada para medir aderência do site, dificuldade de navegação e outros pontos para análise.
Vamos entender melhor como se captura esta informação de tempo médio por visita. Cada página contém uma tag (código HTML que captura a interação do usuário com esta página) que envia uma requisição (ou request) para exibir aquela página. O sistema de medição então subtrai a data+hora do último page view pela data+hora do primeiro page view da visita e assim consegue o tempo da visita. Somando os tempos e visitas, consegue-se a média.
Esta métrica já não é uma medida exata do tempo que o usuário navega no site. Destaco duas formas que esta métrica pode não refletir o comportamento da navegação do usuário.
Primeiro, o usuário pode estar envolvido em outras atividades durante a navegação (participando de uma conversa em um sistema como MSN, ao telefone ou ausente da máquina), o que inflaciona o tempo real de interação.
Segundo, as informações do tempo do último page view não são computadas na métrica. Como o usuário pode fechar o browser, e/ou alterar o site navegado e esta interação não é medida, perde-se o tempo que o usuário permaneceu no último page view da visita.
Mesmo assim, a métrica é importante e pode ser usada em várias análises e tendências. Por exemplo, a Nielsen determinou que está desistindo de medir page views e focando em métricas como o tempo.
O formato antigo do Google Analytics de análise desta métrica é calculado dividindo o tempo total das visitas pelo total de visitas. Ou seja, se o site medido tivesse um total de 10 visitas com 600 segundos (em todas as visitas), o tempo médio por visita (Average Time on Site) é de 1 minuto (60 segundos).
O problema é que muitas visitas podem ser visitas de apenas 1 page view (também chamadas de visitas do tipo “bounce” ou visita rejeitada, ou seja, visitas com o tempo total de 0 segundos). E assim puxando a métrica do tempo médio por visita para baixo.
Agora, imagine que o exemplo acima (10 visitas com 600 segundos de tempo total) tenha recebido 4 visitas com apenas 1 page view. Isso quer dizer que as outras 6 visitas tiverem média bem acima dos 60 segundos (67% acima, com um total de 100 segundos).
O Google atualizou no dia 20 de julho o sistema do Google Analytics para usar o denominador de visitas com mais de 1 page view (visitas que não foram do tipo “bounce”) – pois assim a métrica de tempo por visita é bem mais próxima do tempo real de navegação.
O problema é que, mesmo sendo uma métrica mais apurada, os usuários não gostaram desta alteração. Inclusive, os usuários reclamaram tanto que o Google reverteu a mudança e voltou a solução inicial em menos de dois meses.
Todos devem estar perguntando a razão deste retrocesso. Com a mudança, o resultado fica melhor! Ou seja, porque não correr para a diretoria e falar que o tempo no site agora é bem maior?
Eu acredito que muitas empresas criaram processos de otimização baseados em tendência. E quando você altera o formato de cálculo de um indicador de performance chave (KPI), você altera os processos das empresas. Realmente o trabalho necessário de atualizar os processos é pesado. Mas as empresas devem entender que a mudança faz parte da internet, e que a mudança é inevitável. E que os sistemas precisam sempre se atualizar para chegarem mais próximos ao comportamento real do usuário. Devemos sempre melhorar as métricas, mesmo que isso nos force a atualizar a cultura, conceitos e processos de nossas empresas.
Eu acho que neste caso os clientes não gostaram da forma como a mudança foi implementada, sem comunicação. De repente um trabalho melhor na comunicação dos benefícios da atualização e um planejamento de atualização (e não colocar no ar sem informar aos clientes) poderiam ter melhorado a reação. Mas estas são desvantagens de uma ferramenta que é muito boa – mas é gratuita.
USA Today: Nielsen drops page view rankings.
Google Analytics Blog: Reverting Back to Original “Average Time on Site” Calculation Today.