Questions

Um dos modelos de atribuição abaixo distribui os créditos de uma conversão igualmente por todos os canais em que um cliente clicou ou com que interagiu antes dela. Qual deles?

• Baseado em dados.
• Linear.
• Baseado na posição.
• Redução de tempo.

 

Explicação:

A opção correta é “Linear.” No modelo de atribuição linear, os créditos de uma conversão são distribuídos igualmente por todos os canais em que um cliente clicou ou interagiu antes da conversão. Isso significa que cada ponto de contato ao longo do caminho do cliente recebe a mesma parcela de crédito pela conversão final. Esse modelo é útil quando se deseja atribuir valor a todas as etapas do processo de conversão, reconhecendo a contribuição de cada canal para o resultado final. Ao atribuir créditos de forma igualitária, o modelo linear ajuda a evitar a subvalorização de canais menos frequentemente utilizados ou menos visíveis, proporcionando uma visão mais equilibrada do desempenho de marketing e permitindo uma alocação mais justa de recursos e investimentos. As outras opções, como “Baseado em dados”, “Baseado na posição” e “Redução de tempo”, distribuem os créditos de conversão de maneira diferente e não igualitária entre os canais, tornando-as incorretas neste contexto.

 

Como o Google Analytics mede e relata interações distintas dos usuários quando há uma propriedade do Google Analytics 4 em um site ou app para dispositivos móveis?

• Como eventos.
• Como sessões.
• Como visualizações.
• Como hits.

 

Explicação:

A opção correta é “Como eventos.” No Google Analytics 4, as interações distintas dos usuários são medidas e relatadas como eventos. Um evento é uma ação específica realizada pelo usuário em um site ou aplicativo, como cliques em botões, downloads de arquivos, visualizações de vídeos, preenchimento de formulários, entre outros. Esses eventos são registrados e enviados ao Google Analytics, onde são processados e apresentados nos relatórios para fornecer insights sobre o comportamento do usuário. Ao usar eventos para medir interações, os proprietários de sites e aplicativos podem entender melhor como os usuários interagem com seu conteúdo e funcionalidades, permitindo otimizar a experiência do usuário e alcançar os objetivos de negócio. As outras opções, como “Como sessões”, “Como visualizações” e “Como hits”, não representam a maneira como o Google Analytics 4 mede e relata interações distintas dos usuários, tornando-as incorretas neste contexto.

 

Se você cuida de um blog que exibe contribuições de diversos escritores diferentes, o que pode ser usado para indicar o nome do autor relevante em cada página com um artigo?

• Métrica personalizada.
• Tabela personalizada.
• Parâmetro de usuário personalizado.
• Dimensão personalizada.

 

Explicação:

A opção correta é “Dimensão personalizada.” Quando se trata de um blog que apresenta contribuições de vários escritores diferentes, uma dimensão personalizada pode ser usada para indicar o nome do autor relevante em cada página com um artigo. As dimensões personalizadas são atributos adicionais que você pode adicionar aos seus dados no Google Analytics para capturar informações específicas que não são automaticamente rastreadas pela plataforma. No contexto de um blog com vários autores, uma dimensão personalizada pode ser configurada para capturar o nome do autor associado a cada postagem. Isso permite que você analise o desempenho de cada autor individualmente, identifique quais autores geram mais tráfego ou engajamento, e adapte sua estratégia de conteúdo de acordo. As outras opções, como “Métrica personalizada”, “Tabela personalizada” e “Parâmetro de usuário personalizado”, não são adequadas para indicar o nome do autor em cada página, pois não são destinadas a armazenar informações textuais como nomes de autores, tornando-as incorretas neste contexto.

 

Você quer criar novos públicos-alvo para seu site de e-commerce segmentando usuários de acordo com parâmetros que façam sentido para sua empresa, como quem já realizou alguma compra. Qual abordagem resultaria em um público-alvo preditivo?

• Criar um público-alvo de usuários que iniciaram o procedimento de finalização de compra, mas não o concluíram.
• Criar um público-alvo de usuários com probabilidade de realizar compras nos próximos sete dias.
• Criar um público-alvo de usuários que realizaram pelo menos uma compra nos últimos 30 dias.
• Criar um público-alvo de usuários que adicionaram itens na lista de desejos.

 

Explicação:

A abordagem correta para criar um público-alvo preditivo seria “Criar um público-alvo de usuários com probabilidade de realizar compras nos próximos sete dias.” Esta abordagem utiliza técnicas de modelagem preditiva e machine learning para identificar usuários com alta probabilidade de realizar compras em um futuro próximo com base em padrões de comportamento passados e características demográficas. Ao analisar o histórico de interações dos usuários, como visualizações de produtos, cliques em anúncios, tempo gasto no site e outras métricas relevantes, o sistema pode identificar padrões que indicam uma intenção de compra iminente. Isso permite direcionar campanhas de marketing e promoções específicas para esses usuários, aumentando as chances de conversão e maximizando o retorno sobre o investimento em publicidade. As outras opções fornecem segmentações baseadas em comportamentos passados, como iniciar o procedimento de finalização de compra, realizar compras recentes ou adicionar itens à lista de desejos, mas não empregam técnicas preditivas para identificar usuários com potencial de conversão futura, tornando-as incorretas neste contexto.

 

Se você quisesse combinar os dados de propriedades de origens diversas para criar um novo conjunto de dados com uma visão ampla dos seus produtos, marcas ou regiões, qual recurso do Analytics 360 usaria?

• Propriedades de visualização completa.
• Fluxos de dados.
• Organizações.
• Subpropriedades.

 

Explicação:

A opção correta é “Propriedades de visualização completa.” Ao desejar combinar dados de diferentes fontes para criar um conjunto de dados abrangente que ofereça uma visão ampla dos seus produtos, marcas ou regiões, você utilizaria as “Propriedades de visualização completa” no Google Analytics 360. Essas propriedades permitem consolidar dados de várias fontes, como sites, aplicativos, pontos de venda físicos e outros canais de interação com os clientes, proporcionando uma visão unificada e holística do desempenho do seu negócio. Ao utilizar as propriedades de visualização completa, você pode reunir dados de várias origens para criar análises mais completas e acionáveis, identificar tendências e insights importantes e tomar decisões estratégicas embasadas em uma compreensão abrangente do seu público e do mercado. As outras opções apresentadas, como “Fluxos de dados”, “Organizações” e “Subpropriedades”, não são recursos específicos do Google Analytics 360 voltados para a combinação de dados de diferentes fontes para criar um conjunto de dados amplo e unificado, tornando-as incorretas neste contexto.

 

Para entender quantos usuários vêm de dispositivos diferentes, como computadores ou smartphones, você gerou um relatório segmentado por dispositivo que mostra dados referentes aos últimos 30 dias. No relatório em questão, o que é o tipo do dispositivo?

• Um evento.
• Um usuário.
• Uma dimensão.
• Uma métrica.

 

Explicação:

A opção correta é “Uma dimensão”. Quando você gera um relatório segmentado por dispositivo para entender quantos usuários vêm de diferentes dispositivos, como computadores ou smartphones, o tipo de dispositivo é considerado uma dimensão. No contexto do Google Analytics, as dimensões são atributos dos seus dados que podem ser usados para analisar e compreender melhor o comportamento dos usuários. Nesse caso específico, a dimensão “tipo de dispositivo” permite segmentar os dados com base nos diferentes dispositivos utilizados pelos usuários para acessar o seu site ou aplicativo. Isso possibilita a análise comparativa do desempenho entre diferentes tipos de dispositivos e a tomada de decisões informadas sobre otimizações de experiência do usuário e estratégias de marketing. As outras opções, como “Um evento” e “Um usuário”, não se aplicam ao contexto do tipo de dado sendo analisado, enquanto “Uma métrica” representa quantidades numéricas que quantificam o desempenho ou comportamento dos usuários, o que também não se aplica à natureza do dado “tipo de dispositivo”.