Introdução
O Data Reveal transforma visitantes anônimos em informações valiosas.
Mas para aproveitar todo o potencial da ferramenta, é fundamental saber interpretar os dados exibidos no painel — entender o que cada campo significa, como as métricas se relacionam e o que elas indicam sobre o comportamento dos seus visitantes.
Este guia explica, de forma prática, como analisar relatórios do Data Reveal, identificar oportunidades e tomar decisões com base em dados reais.
1. Entendendo os tipos de identificação
O Data Reveal realiza dois tipos de identificação:
B2B (Pessoa + Empresa): identifica quem acessou seu site e em qual empresa atua.
Usado em sites corporativos, SaaS, consultorias e negócios B2B em geral.
B2C (Consumidor Individual): identifica pessoas físicas com base em dados públicos e comportamentais.
Ideal para e-commerces e empresas que vendem diretamente ao consumidor.
Em ambos os casos, a identificação é composta por três dimensões:
identidade do visitante, empresa ou contexto associado, e comportamento de navegação.
2. Interpretação dos principais campos
Cada linha identificada no painel representa uma sessão de visitante única, que o Data Reveal conseguiu associar a uma pessoa, empresa ou e-mail válido.
Identidade do visitante
Nome completo: quando disponível, é o dado principal de identificação.
E-mail: pode ser corporativo (B2B) ou pessoal (B2C), sempre validado.
Cargo e empresa: indicam o nível hierárquico e o segmento em que o visitante atua.
Localização: cidade, estado e país associados ao IP e dados corporativos.
Afiliação empresarial (B2B)
Nome da empresa: origem corporativa do visitante.
Setor e porte: facilitam segmentar o ICP (perfil de cliente ideal).
Faturamento estimado e número de funcionários: ajudam a qualificar leads conforme potencial de compra.
Comportamento e intenção
Páginas visitadas: revela o interesse do visitante (ex.: pricing, produto, blog).
Tempo na página: mede o nível de engajamento real.
Origem da visita: mostra de onde veio o tráfego (Google Ads, LinkedIn, orgânico etc.).
Frequência de visitas: visitantes recorrentes indicam alta intenção de compra.
3. Como identificar leads qualificados
No painel do Data Reveal, priorize visitantes que apresentem:
Visitas múltiplas ou recorrentes em um curto período;
Acesso a páginas de alto interesse, como “preço”, “demonstração” ou “fale com vendas”;
Tempo médio acima de 20 segundos em cada página;
E-mails corporativos válidos e cargos de decisão (ex.: diretor, gerente, coordenador).
Esses são sinais claros de intenção comercial ativa — e indicam que vale acionar o time de vendas.
4. Métricas complementares que valem atenção
Taxa de identificação: representa o percentual de visitantes anônimos que foram desanonimizados.
Taxa de enriquecimento: indica quantos dos visitantes identificados tiveram seus dados corporativos ou comportamentais completados.
Origem de tráfego predominante: mostra quais canais geram mais visitantes qualificados (orgânico, pago, social, referral).
Setores mais engajados: útil para refinar campanhas e ajustar ICP.
Essas métricas aparecem nos relatórios do painel e ajudam a monitorar a evolução da performance da ferramenta.
5. Conectando os dados ao seu funil comercial
O Data Reveal pode se integrar diretamente ao CRM (HubSpot, RD Station, Pipedrive, Salesforce, entre outros).
Assim, as informações capturadas alimentam o funil de forma automática, classificando visitantes conforme:
Topo do funil (descoberta): visitas em páginas institucionais ou blog;
Meio do funil (consideração): visitas em páginas de produto, comparativos ou cases;
Fundo do funil (decisão): visitas em páginas de preço ou formulários.
Essa categorização permite ativar automações personalizadas, nutrição de leads e alertas de oportunidade em tempo real.
6. Dicas para leitura avançada
Combine dados comportamentais e corporativos. Uma empresa pode ter vários visitantes — identificar padrões entre cargos e páginas visitadas ajuda a mapear a intenção organizacional.
Observe tendências semanais. Um aumento súbito de visitas do mesmo domínio pode sinalizar movimentação de compra.
Filtre visitantes por origem de campanha. Avalie quais anúncios trazem tráfego realmente qualificado.
Conclusão
Interpretar os dados do Data Reveal é ir além da métrica de tráfego: é entender quem está por trás das visitas, o que está buscando e quando está pronto para agir.
Com essa leitura estratégica, o Data Reveal se torna mais do que uma ferramenta de rastreamento — ele se transforma em um radar de oportunidades reais, alinhando marketing e vendas em torno de dados que geram resultado.
