Analise de Dados no Ecommerce

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Analise de Dados no Ecommerce 
 
1. A análise de dados no e-commerce permite: 
• Compreender o Comportamento do Cliente: analisar 
dados de navegação, cliques e compras para entender 
como os clientes interagem com o seu site e os 
produtos que preferem; 
• A Personalização: utilizar dados para oferecer 
recomendações personalizadas, aumentando as 
chances de conversão; 
• Estoque e Gestão de Produtos: prever a demanda e 
otimizar o estoque, reduzindo custos e aumentando a 
satisfação do cliente; 
• Melhorar a Experiência do Usuário: identificar gargalos 
no site e melhorar a experiência do usuário. 
Principais Etapas da Análise de Dados para E-
Commerce 
Existem algumas etapas a serem seguidas para realizar uma 
melhor análise de dados na sua loja virtual, veja a seguir: 
1. Coleta de Dados 
O primeiro passo é coletar dados relevantes. 
Existem muitas ferramentas disponíveis para essa tarefa. 
Duas opções populares são: 
1.1 Google Analytics (Gratuito): 
O Google Analytics é uma ferramenta robusta que permite 
rastrear visitantes, fontes de tráfego e comportamento do usuário 
em seu site. 
Use como apoio o Google Tag Manager na criação de eventos 
personalizados para otimizar a análise de dados do seu e-
commerce. 
https://wewritebetter.com.br/blog/como-aumentar-a-taxa-de-conversao-e-commerce/
https://wewritebetter.com.br/blog/como-aumentar-a-taxa-de-conversao-e-commerce/
https://wewritebetter.com.br/blog/o-que-e-uma-loja-virtual/
1.2 Kissmetrics (Pago): 
A Kissmetrics é uma ferramenta paga que oferece análises 
avançadas de clientes e permite que você rastreie o caminho do 
usuário desde o primeiro contato até a conversão. 
Dica: comece coletando dados relevantes para os objetivos do seu 
e-commerce. 
Defina metas claras para a coleta de dados antes de prosseguir. 
Exemplo: se você deseja entender como os visitantes chegam ao 
seu site, configure o rastreamento no Google Analytics e no 
Kissmetrics. 
Crie metas para rastrear conversões específicas, como a compra 
de um produto. 
Veja um exemplo de gráfico da origem do tráfego de um site: 
2. Limpeza e Preparação de Dados 
Dados errados podem levar a conclusões incorretas e prejudicar a 
sua estratégia. 
Use ferramentas como o Excel ou o OpenRefine (Gratuito) para 
limpar e preparar seus dados. 
Uma opção paga avançada é o Trifacta, que oferece recursos de 
limpeza automatizada. 
Dica: Antes de iniciar a análise, verifique se os dados estão limpos, 
sem erros ou valores ausentes. 
Isso garantirá que suas conclusões sejam precisas. 
Exemplo: no Excel ou no OpenRefine, remova duplicatas, corrija 
erros de formatação e preencha lacunas nos dados. 
https://help.alteryx.com/Dataprep/en/quickstart-for-dataprep-by-trifacta.html#wrangle-the-candidate-file
Isso pode envolver a padronização de nomes de produtos ou 
clientes. 
Exemplificando, veja este gráfico de dados para melhorar a 
precisão, antes e após a limpeza: 
Limpeza de Dados para Melhor PrecisãoDadosApós 
aLimpeza012345678910051015Dados Antes da LimpezaDados 
Após a Limpeza 
Dados Antes da Limpeza Dados Após a Limpeza 
5 8 
10 15 
7 12 
3 6 
9 14 
3. Análise Descritiva 
Nesta etapa, você analisará os dados para entender o que está 
acontecendo em seu e-commerce. 
Utilize gráficos e tabelas para visualizar tendências e métricas 
importantes. 
O Tableau (Pago) é uma excelente escolha para visualização de 
dados avançada, enquanto o Google Data Studio (Gratuito) 
atende às necessidades básicas. 
Dica: use gráficos e tabelas para visualizar seus dados de forma 
clara e intuitiva. 
Comece com uma análise resumidas para entender a distribuição 
dos dados. 
Exemplo: crie um gráfico de barras no Google Data Studio para 
visualizar as categorias de produtos mais vendidas no último 
trimestre. 
Isso ajudará a identificar tendências de produtos populares entre 
os usuários compradores. 
https://lookerstudio.google.com/
https://wewritebetter.com.br/blog/tendencia-do-comercio-eletronico/
Veja um exemplo de gráfico analisando a distribuição de vendas 
por categoria de produtos abaixo: 
Distribuição de Vendas por Categoria de 
ProdutosVendasEletrônicosModaEsportesCasa e 
Jardim0200400600Categoria de ProdutosVendas 
Categoria de Produtos Vendas 
Eletrônicos 250 
Moda 450 
Esportes 300 
Casa e Jardim 200 
4. Análise Preditiva 
A análise preditiva usa dados históricos para fazer previsões 
futuras, como demanda de produtos. 
O RapidMiner (Gratuito/Pago) oferece ferramentas avançadas de 
análise preditiva. 
Se você procura uma alternativa mais completa, indicamos a 
ferramente paga IBM SPSS. 
Leia também: 
• Pesquisa Black Friday 2023: Tendências, Dados e 
Informações Reveladoras; 
• 12 Impactantes KPIs para E-Commerce: Otimize os 
resultados do seu Negócio. 
5. Análise de Comportamento do Cliente 
Entender como os clientes se comportam no e-commerce é 
fundamental para tomar melhores decisões. 
O Crazy Egg (Pago) fornece mapas de calor e análise de cliques. 
Para uma opção gratuita, experimente o Hotjar. 
Veja um exemplo deste gráfico da previsão de vendas para os 
próximos meses: 
https://wewritebetter.com.br/blog/pesquisa-black-friday-2023/
https://wewritebetter.com.br/blog/pesquisa-black-friday-2023/
https://wewritebetter.com.br/blog/kpis-para-e-commerce/
Previsão de Vendas para os Próximos 
MesesVendasJaneiroFevereiroMarçoAbrilMaio30035040045050
0MêsVendas 
Mês Vendas 
Janeiro 300 
Fevereiro 350 
Março 400 
Abril 420 
Maio 500 
6. Ação e Otimização 
Finalmente, com base nas descobertas, tome ações concretas 
para otimizar seu e-commerce. 
A análise de dados deve ser um processo contínuo, adaptando-se 
às mudanças do mercado e do comportamento do cliente. 
Veja este exemplo, mostrando dados da distribuição de cliques 
nas páginas do site, abaixo: 
Distribuição de Cliques nas Páginas do SitePágina InicialPágina de 
ProdutosPágina de CheckoutPágina de 
Contato22.2%14.8%55.6% 
Página Cliques 
Página Inicial 120 
Página de Produtos 300 
Página de Checkout 80 
Página de Contato 40 
Estudos de Caso e Melhores Práticas Após uma 
Análise de Dados no E-Commerce Bem-Sucedida: 
Analisamos os dados de grandes empresas que possuem uma boa 
fatia do mercado onde atuam. 
Essas empresas possuem profissionais que impactam diretamente 
nos resultados. 
Veja o que uma boa análise de dados é capaz de fazer 
para alavancar os resultados de vendas de um negócio: 
https://wewritebetter.com.br/blog/tecnicas-de-vendas-online-para-e-commerce/
Estudo de Caso da Amazon 
A Amazon é amplamente reconhecida por seu sucesso na 
utilização de análise de dados para personalização e 
recomendações de produtos. 
Isso é amplamente documentado em várias fontes. 
Alguns dos pontos-chave incluem: a Amazon começou a usar 
análise de dados para recomendar produtos com base no 
histórico de compras e visualizações de clientes. 
Esse sistema de recomendação é conhecido como “Amazon 
Recommender System”. 
O algoritmo por trás do sistema de recomendação da Amazon 
considera uma variedade de fatores, como o histórico de compras 
do cliente, produtos visualizados, avaliações de produtos e até 
mesmo o comportamento de outros clientes com perfis 
semelhantes. 
Esse sistema não só funciona para a empresa em si, mas também, 
para empresas que vendem produtos dentro da Amazon. 
Essa abordagem de personalização levou a um aumento 
significativo nas vendas da Amazon e na satisfação do cliente. 
O impacto positivo da análise de dados na Amazon é amplamente 
documentado em relatórios financeiros e análises de mercado. 
Além disso, a Amazon publica regularmente estudos de caso e 
white papers sobre como eles usam análise de dados em seu site 
oficial e em seu blog AWS (Amazon Web Services). 
Somando todas as formas de ganhos que Amazon possui, com as 
vendas de e-commerce, assinatura dos streamings Prime Video e 
Amazon Music, além da Amazon Web Services e do Prime 
Reading, a empresa conseguiu fatura em 2022 R$ 9,4 bilhões. 
Amazon — Gráfico Crescimento de Vendascom Análise de Dados: 
https://aws.amazon.com/pt/personalize/
https://aws.amazon.com/pt/personalize/
Crescimento de Vendas da Amazon com Análise de 
DadosVendas(em bilhõesde 
dólares)201520162017201820192020202120220200400600A
noVendas (bilhões de dólares) 
Ano Vendas (em bilhões de dólares) 
2015 107 
2016 136 
2017 177 
2018 232 
2019 280 
2020 386 
2021 486 
2022 573 
Estudo de Caso da Netflix 
A Netflix é conhecida por sua abordagem inovadora na 
recomendação de programas de TV e filmes com base no 
histórico de visualização do usuário. 
Aqui estão alguns detalhes adicionais importantes: 
A Netflix utiliza um algoritmo sofisticado chamado “Cinematch” 
para fazer recomendações personalizadas. 
De acordo com a Netflix, essas previsões foram precisas com meia 
estrela em 75% das vezes, e metade dos usuários da Netflix que 
alugaram filmes recomendados pelo CineMatch deram-lhes uma 
classificação de cinco estrelas. 
Este algoritmo é baseado em aprendizado de máquina e analisa o 
histórico de visualização, avaliações, classificações e até mesmo 
os horários de visualização dos usuários. 
O sucesso da Netflix na utilização de análise de dados para 
recomendações é evidenciado pelo fato de que uma grande 
porcentagem do conteúdo assistido na plataforma é resultado 
dessas recomendações. 
Além disso, a Netflix realiza competições de análise de dados 
chamadas “Netflix Prize”, onde cientistas de dados de todo o 
mundo competem para melhorar ainda mais seus algoritmos de 
recomendação. 
Isso demonstra o compromisso contínuo da empresa com a 
análise de dados. 
Netflix — Gráfico de Crescimento de Assinantes com Análise de Dados: 
Crescimento de Assinantes da Netflix com Análise de 
DadosAssinantes(emmilhões)201520162017201820192020202
120220100200300AnoAssinantes (milhões) 
Ano Assinantes (em milhões) 
2015 69.17 
2016 94.39 
2017 117.58 
2018 139.26 
2019 167.09 
2020 203.66 
2021 222.86 
2022 248.87 
Testes A/B e Otimização de Conversão 
Para melhorar a taxa de conversão no seu e-commerce, é 
essencial realizar testes A/B. 
Este tipo de teste envolve a criação de duas versões diferentes de 
uma página (por exemplo, uma página de produto) e o 
acompanhamento de métricas-chave para determinar qual versão 
gera melhores resultados. 
Ferramentas como o Optimizely (Pago) e o Google Optimize 
(Gratuito) são ideais para conduzir esses testes. 
O Google Optimize é uma opção gratuita que oferece 
funcionalidades sólidas para pequenas e médias empresas. 
Veja um gráfico de Teste A/B e Otimização de Conversão para ter 
uma base de como funciona este tipo de análise de dados no e-
commerce: 
Teste A/B e Otimização de ConversãoTaxa deConversãoVersão 
AVersão B5.56.06.57.07.5Versão da PáginaTaxa de Conversão 
(%) 
Versão da Página Taxa de Conversão 
Versão A 5.8 
Versão B 7.2 
Segmentação de Clientes 
A segmentação de clientes permite direcionar campanhas de 
marketing de forma mais eficaz. 
Utilize ferramentas como o Mailchimp (Gratuito/Pago) para 
segmentar sua lista de e-mails com base no comportamento do 
cliente e histórico de compras. 
A versão gratuita do Mailchimp é adequada para iniciantes, 
enquanto a versão paga oferece recursos avançados. 
Agora veja um exemplo de análise de dados no e-commerce para 
segmentação de clientes para um marketing para loja 
virtual efetivo: 
Segmentação de Clientes para Marketing EfetivoClientes 
FidelizadosClientes NovosClientes Inativos45%25%30% 
Segmento de Clientes Participação (%) 
Clientes Fidelizados 45 
Clientes Novos 30 
Clientes Inativos 25 
Monitoramento de Mídias Sociais 
As mídias sociais desempenham um papel importante no e-
commerce. 
Use ferramentas como o Hootsuite (Gratuito/Pago) para rastrear 
menções à sua marca, monitorar o sentimento do cliente e 
acompanhar o desempenho de suas campanhas nas redes sociais. 
O plano gratuito do Hootsuite é útil para pequenas empresas, mas 
a versão paga oferece funcionalidades mais avançadas. 
https://wewritebetter.com.br/blog/marketing-para-e-commerce/
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Veja um exemplo da análise de dados feita com base no 
monitoramento de mídias sociais: 
Monitoramento de Mídias 
SociaisMensagensdeSentimentoPositivoMensagensdeSentimento
NegativoFacebookTwitterInstagram050100150Mídia 
SocialNúmero de Mensagens 
Mídia 
Social 
Mensagens de Sentimento 
Positivo 
Mensagens de Sentimento 
Negativo 
Facebook 130 25 
Twitter 95 20 
Instagram 110 15 
Leia também: 
• M-Commerce: A Verdadeira Revolução do Comércio 
Eletrônico; 
• Exemplos de E-Commerce para 2024: 29 Melhores 
Sites para Você Se Basear e Começar na Frente. 
Análise de Custo de Aquisição de Clientes (CAC) e 
Retorno sobre Investimento (ROI) 
É crucial entender o CAC e o ROI para avaliar a eficácia de suas 
campanhas de marketing para melhorar as ações de marketing 
para sua loja virtual. 
O Google Ads (Pago) é uma ferramenta valiosa para rastrear o 
CAC, permitindo que você ajuste seus gastos de publicidade de 
acordo com o desempenho. 
O Google Analytics também oferece insights detalhados sobre o 
ROI. 
Dicas Adicionais: utilize painéis de controle personalizados no 
Google Analytics para visualizar métricas-chave de forma rápida e 
conveniente. 
Faça análises de cohort para entender o comportamento de 
grupos específicos de clientes ao longo do tempo. 
https://wewritebetter.com.br/blog/m-commerce/
https://wewritebetter.com.br/blog/m-commerce/
https://wewritebetter.com.br/blog/exemplos-de-e-commerce/
https://wewritebetter.com.br/blog/acoes-de-marketing-para-e-commerce/
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Considere investir em cursos de análise de dados para aprimorar 
suas habilidades e compreensão. 
Esteja atento às regulamentações de privacidade de dados e a lei 
do e-commerce, como o GDPR, e garanta que você esteja em 
conformidade. 
Não negligencie o treinamento da sua equipe para aproveitar ao 
máximo as ferramentas de análise de dados. 
Conclusão 
A análise de dados para e-commerce é uma jornada contínua de 
aprendizado e aprimoramento. 
Ela desempenha um papel crucial na tomada de decisões 
baseadas em dados, otimizando a experiência do cliente e 
maximizando os resultados financeiros. 
Lembre-se de que cada empresa é única, e suas necessidades de 
análise de dados podem variar. 
Avalie suas metas, orçamento e recursos disponíveis ao escolher 
as ferramentas e estratégias mais adequadas para o seu negócio. 
À medida que você implementa as práticas descritas neste guia e 
experimenta diferentes ferramentas, estará melhor preparado 
para competir no mercado de e-commerce em constante 
evolução e fornecer uma experiência excepcional aos seus 
clientes. 
O sucesso no e-commerce está ao alcance daqueles que 
compreendem e aproveitam o poder dos dados. 
 
https://wewritebetter.com.br/blog/lei-do-e-commerce/
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