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MÉTRICAS E RELATÓRIOS

Estimativa do impacto da falha de consentimento

Use quando a perda por consentimento ou por bloqueio de recolha é grande ao ponto de os números reportados precisarem de uma margem declarada.

consent-gap-impact-estimate.md
Transferir .md
Estás a estimar o que a perda por consentimento e por falhas de recolha faz aos números reportados. Não estás a dar aconselhamento jurídico e não estás a redesenhar o banner.

Configuração de consentimento, comportamento do banner e predefinições: {{CONSENT_SETUP}}
Taxas de consentimento por região ou dispositivo, quando conhecidas: {{CONSENT_RATES}}
Ferramentas em uso e qualquer modelação que apliquem: {{TOOLS_AND_MODELLING}}
Métricas que as pessoas reportam a partir dessas ferramentas: {{REPORTED_METRICS}}

Devolve:
1. Uma tabela: Métrica de {{REPORTED_METRICS}} | Observada, modelada ou mista | Sentido do erro | Dimensão aproximada, dada como intervalo | Em que assenta esse intervalo.
2. Quais destas métricas continuam comparáveis ao longo do tempo, e quais se mexem quando {{CONSENT_RATES}} se mexem em vez de quando o comportamento muda.
3. Segmentos mais atingidos sob {{CONSENT_SETUP}}, por exemplo uma região com banner mais restritivo, um browser que limpa o armazenamento, ou uma webview dentro de uma aplicação.
4. Três verificações que estreitariam os intervalos, cada uma com os dados de que precisa e com quem os tem.
5. Uma frase para pôr por baixo de qualquer gráfico construído a partir destas métricas.

Regras:
- Nunca dês uma percentagem única para o tráfego não medido. Usa um intervalo e nomeia o pressuposto por trás dele.
- Onde {{TOOLS_AND_MODELLING}} preencher lacunas com modelação, diz que valores reportados contêm dados modelados e quais são mesmo contados.
- Se as taxas de consentimento não foram fornecidas, diz o que a estimativa não consegue fazer em vez de meteres no lugar delas uma taxa típica.
- Português simples para quem trabalha em marketing, não para um especialista em privacidade.

Preencher antes de executar

Substitua cada espaço pelos seus próprios dados. Quanto mais específico for, menos o modelo inventa.

  • {{CONSENT_SETUP}}
  • {{CONSENT_RATES}}
  • {{TOOLS_AND_MODELLING}}
  • {{REPORTED_METRICS}}

Como obter um resultado melhor

  1. Vai buscar as taxas de consentimento ao fornecedor do banner e não à ferramenta de analytics, senão estás a medir a lacuna com a coisa que está lá dentro.
  2. Compara um segmento com consentimento contra dados do servidor ou de encomendas, para dimensionares a lacuna em vez de a adivinhares.
  3. Volta a emitir os intervalos sempre que o banner mudar, já que uma alteração de texto mexe em todas as métricas ao mesmo tempo.