Do clique à estratégia: como usamos o Snowplow Analytics para emitir e capturar eventos de clique

Diana Regina — Thu, 05 Sep 2024 04:06:12 +0000

Descubra como utilizamos o Snowplow, uma ferramenta de rastreamento de sites e aplicações para tomar melhores decisões de negocio e produto aqui no Tino.

O Snowplow Analytics é uma ferramenta open source destinada a coleta, armazenamento e analise de dados em sites e aplicativos, disponível tanto para linguagens do frontend como backend.

Conseguimos gerar uma série de eventos para monitoramento de click, acesso a página, envio de formulário, entre outros. O snowplow faz um enriquecimento desses eventos disponibilizando dados como data e hora de coleta, tipo do dispositivo, cookies, IP e geolocalização.

Esses dados podem ser enviados para uma data warehouse como a Amazon Redshift ou Google BigQuery para uma analise mais detalhada, sendo possível realizar integrações com outras ferramentas como o Excel ou Looker Studio para divulgar esses dados em forma de relatório ou dashboard e gerar insights sobre o negocio.

Porque o Snowplow Analytics impulsiona nosso business

O Tino é um meio de pagamento pro B2B que está buscando seu product marketing fit, ou seja, está buscando desenvolver um produto que atenda às necessidades e desejos dos clientes-alvo, e ter dados para entender o comportamento, otimizar fluxos, melhorar o produto e identificar oportunidades de mercado é essencial nesse processo.

Um exemplo de como usamos o snowplow foi na edição de notas fiscais dos pedidos feitos pelos lojistas para fornecedores pagos via Tino. Foi desenvolvido um fake door, uma técnica utilizada para entender o interesse dos usuários por uma determinada feature, e utilizamos os eventos de click do snowplow para metrificar esse interesse.

Após a coleta e analise dos eventos, foi possível validar a hipótese de que os clientes tinham interesse em ter essa funcionalidade e por tanto, foi implementada no produto.

Configuração e emissão dos eventos (quick tutorial)

1. Instalação das dependências

O primeiro passo é instalar a dependência do snowplow:

pnpm add @snowplow/browser-tracker

Depois, instale o plugin para emissão de eventos de clique:

pnpm add @snowplow/browser-plugin-button-click-tracking

2. Configuração do evento

Nessa etapa chamamos o tracker do snowplow com newTracker() chamando 3 parâmetros correspondentes ao id do tracker, a URL do site que será monitorado e as configurações. Dentre elas o id da aplicação e um array de plugins, que levará o plugin para trackear todos os botões da aplicação.

import { newTracker } from "@snowplow/browser-tracker";
import { enableButtonClickTracking, enableButtonClickTracking } from '@snowplow/browser-plugin-button-click-tracking';

newTracker('sp1', '{{collector_url}}', {
   appId: 'my-app-id',
   plugins: [ ButtonClickTrackingPlugin() ],
});

enableButtonClickTracking();

Por padrão, o snowplow vai considerar o texto do elemento como identificador do evento. Essa prática é ruim porque o monitoramento se torna muito sensível a uma mudança de UI. Se mudarmos o texto para “Baixar Nota Fiscal” por exemplo, o identificador do evento será alterado.

Uma prática interessante para evitar essa problema de mudança é usar o parâmetro data-sp-button-label, que funciona como uma especie de id para o snowplow nomear os eventos de clique a partir dele e não do texto.

<button data-sp-button-label="download-nf">Baixar NF</button>

Parceria entre produto, engenharia e analytics

A preocupação com o monitoramento do produto é algo que temos como premissa aqui no Tino, por tanto, é um trabalho feito a várias mãos entre o time de produto, engenharia e dados. Partimos da nossa principal métrica para avaliar o crescimento da empresa, o TPV, que corresponde ao valor total das transações processadas, isto é, quanto mais se paga com o Tino, maior é esse valor.

Temos metas de TPV a serem batidas todos os semestres e o papel de produto é pensar em quais alavancas podem aumentá-lo. Um exemplo de alavanca seria aumentar a quantidade de compras pagas usando Tino, porém existem casos onde as pessoas abrem o checkout mas fecham sem finalizar.

A partir dessa dor precisamos entender, são pessoas que precisaram passar por um cadastro antes? A forma de pagamento oferecida não é adequada? Ela não tem limite suficiente? Para responder essas perguntas, precisamos de dados.

Cabe a engenharia ajudar o time de produto a entender quais métricas/eventos já temos para responder essas perguntas e se não, o que precisamos fazer para responde-las. Dado que temos o monitoramento funcionado, o time de dados faz a extração dos dados, que junto do time de produto poderá gerar dashboards e relatórios para gerar insights para responder aquelas perguntas.

Obrigada por chegar ao final da leitura! Espero que esse artigo tenha contribuído para o seu conhecimento sobre Snowplow. Caso tenha algum feedback ou queria contar como sua empresa monitora seus produtos, por favor coloque nos comentários :)

Se você deseja fazer parte do time que busca fazer com que empreender seja uma missão menos impossível, vem pro Tino!