A interação dos consumidores com a presença digital gera uma série de dados que integram uma parte importante daquilo que se convencionou chamar Big Data, uma combinação, em crescimento constante, do volume de dados, da velocidade e da variedade de dados.

Para beneficiar deste manancial de dados brutos, é importante viabilizar soluções que capitalizem as informações, aspeto considerado essencial quer para melhorar a eficiência e a eficácia das organizações quer para manter a sua vantagem competitiva. A analítica digital tem como objetivo principal o estudo dos dados que os múltiplos e diversificados utilizadores deixam nas diferentes envolventes digitais que frequentam, com o objetivo de melhorar a estratégia online da empresa. Assim, compilar dados dos trajetos realizados pelos utilizadores no mundo digital, seja numa página Web ou numa rede social, como fim de conhecer os seus gostos, comportamentos e atitudes, e desenvolver uma estratégia de aproximação aos interesses dos utilizadores é uma tarefa de significativa importância.

Deste modo, a análise de dados e de informações coletadas nas plataformas online transformou-se numa necessidade presente nas empresas e nas organizações. A analítica digital está, assim, associada à análise de dados digitais, tendo como intento dissecar as informações disponíveis nos canais online para aperfeiçoar o produto ou o serviço oferecido ao cliente. Neste sentido, as decisões conducentes a este desiderato deixam de ser baseadas em “achismos” ou opiniões e experiências previamente formadas.

Factualmente, as infinitas informações geradas, a todo o tempo, no mundo digital oportunizam múltiplos conhecimentos sobre o próprio negócio, o público-alvo, os seus concorrentes e sobre o segmento do negócio considerado como um todo.

As técnicas utilizadas na análise digital e na data science são muito diversificadas, sobrepondo-se, porém, em alguns aspetos. A primeira está associada à gestão dos dados, na qual está subjacente a compreensão do negócio, que se materializa na definição de objetivos e no estabelecimento dos KPI. Gera-se, a partir daqui a métrica base para a definição dos dados, a sua formação, integração e visualização.

Ultrapassada esta fase, o aumento da rentabilidade dos negócios passa pela otimização dos canais online, e, em simultâneo, pela compreensão de como funciona cada um dos ativos do negócio, englobando o marketing e todas as estratégias de comunicação e captação online, sendo ainda importante, de forma supletiva, percecionar rigorosamente como funciona a envolvente online. O conhecimento do cliente visa aproveitar ao máximo as capacidades de negócio e, nesta fase, o valor estratégico dos dados está associado aos clientes, sendo, assim, importante entender as interações dos clientes com os sistemas da organização e estudar como evoluíram os padrões de conhecimento dos clientes da empresa ao longo do tempo. As técnicas de análise, nesta fase, estão relacionadas com o ciclo de vida e fidelização dos clientes para identificar as oportunidades e detetar potencialmente problemas com as pessoas vinculadas à empresa.

Obtidos os dados através da gestão e da otimização do canal online para obter conhecimento do cliente, é importante passar a um nível mais elevado, que se concretiza exatamente na ciência de dados e que tem por objetivo medir, através de modelos matemático-estatísticos, a análise da concorrência através de múltiplas métricas.

A analítica digital integra-se nas ferramentas de analítica e o seu objetivo é a compilação, tratamento e interpretação dos dados digitais, com o objetivo de melhorar os resultados do negócio, graças à otimização dos canais digitais. A analítica digital é extremamente dinâmica devido à existência contínua de novos desenvolvimentos e tecnologias disponíveis, servindo ainda para extrair conhecimento útil dos dados. Nela distinguem-se as facetas descritiva (o que se passou) e diagnóstica (porque se passou) da versão preditiva (o que vai acontecer), da prescritiva (o que fazer para acontecer) e da tomada de decisões. O data science é bastante mais geral, dado envolver a análise do cliente e o modelo estático, o que implica um conhecimento mais profundo em termos matemáticos. É um campo mais interdisciplinar, que envolve estatística, programação e conhecimento do negócio, com a ambição de resolver problemas mais complexos através dos dados. Utilizam-se, neste âmbito, técnicas avançadas de machine learning para extrair insights. Por sua vez, o data analytics, no qual se inclui a analítica digital, concentra-se na exploração e interpretação de dados para identificar padrões e tendências, atividades que incluem os dados online e offline bem como a resolução de problemas específicos.

Implementar e utilizar a analítica digital, também conhecida como cultura dos dados ou data-driven, significa seguir um conjunto de procedimentos e ações para extrair e interpretar os dados e para suportar o processo de tomada de decisão. A analítica digital integra-se na cultura da empresa e está conectada com o procedimento de medir, analisar e aperfeiçoar os dados gerados pelo conjunto dos ativos digitais (sítios da web e apps, por exemplo). Compreende ainda um conjunto de dados quantitativos e qualitativos gerados por aqueles ativos, dados estes que facultam à empresa informações detalhadas sobre o seu funcionamento. Permite, ainda, aos decisores controlar a sua eficiência, eficácia e economicidade e gerir o ROI (Return on Investment).

O Google Analitycs incorpora um serviço oficial e gratuito de monitorização do marketing digital, tendo como objetivo principal coletar dados de acesso, comportamentos e navegação em sites e aplicativos e organizar essas informações em múltiplos relatórios. É uma peça imprescindível dos sites na web, a par da Adobe Analitycs e da Mixpanel, ferramentas que disponibilizam informações para otimizar a performance dos conteúdos na internet.

A importância do Google Analitycs reside no facto de permitir conhecer a origem das visitas ao site da empresa, o que é uma componente importante associada à otimização das campanhas de publicidade ou à orientação da estratégia de marketing de conteúdos. Supletivamente, evidencia o tipo de dispositivo utilizado, o que contribui para melhorar a navegação e o design; agrega ainda dados que permitem conhecer melhor o perfil das pessoas que chegam ao site.

Adicionalmente, viabiliza a segmentação dos utilizadores, de acordo com o idioma, idade, demografia, género, etc., permite, também, descobrir os canais que mais convertem e, para além disso, oportuniza a identificação dos conteúdos com melhor desempenho, mensurando ainda a velocidade de carregamento da página.

Estas são as principais funcionalidades da ferramenta Google Analitycs, instrumento disponibilizado exogenamente, que permite às empresas aceder a um sistema organizado de representação de dados sobre o nível de uso dos ativos digitais. As ferramentas de análise digital, segundo Tayar ( 2018, p.159 ), acabam por ter, em termos genéricos, uma utilização meramente circunstancial e frequentemente afastada dos objetivos do negócio.

Por outras palavras, a analítica digital gera os números sobre os ativos digitais das empresas, todavia, em muitas empresas, não existe um planeamento estratégico de aprendizagem com base neles, em ordem a utilizá-los de uma maneira fitness for use, ou seja, de uma forma acionável, capaz de impulsionar uma melhoria continua do negócio digital.