Esse post foi publicado originalmente (em inglês) no blog do Compass. Compass é a solução líder em relatórios gerenciais automatizados e benchmarks para pequenas e médias empresas online.

Quando se trata de eCommerce, uma taxa de conversão de 1% é considerada boa. Mas isso significa que 99% das pessoas que visitam esses sites vão embora de mãos vazias. Baseado em estudo feito pelo Compass sobre lojas de comércio eletrônico (comparando mais de $61 milhões de dólares em faturamento mensal), cerca de 25% das lojas virtuais chegam a ter 2 a 3% de taxa de conversão.

Isso significa que há uma oportunidade de se dobrar ou até triplicar o faturamento de uma empresa através do processo de otimização de taxas de conversão. Mas a maioria das empresas não trabalham com isso de maneira consistente e efetiva. E essa é uma grande oportunidade desperdiçada.

Para situar: Taxa de conversão é a porcentagem de usuários que executa a ação desejada pelo site (geralmente uma compra ou cadastro). Por exemplo, seu site foi visitado por 100 mil pessoas durante o mês de novembro. Durante esse mês, 2 mil usuários compraram algo do site. Então, a taxa de conversão é 2.000/100.000 = 2%.

Muitos empreendedores não sabem ao certo o que é uma boa taxa de conversão para o seu tipo de produto ou preço e não trabalham para otimizá-la. Eles não compreendem o efeito dominó que a melhoria na conversão de uma área do site pode ter em todo o negócio.

Deixa eu dar um exemplo real: Uma empresa e-commerce que eu conheço chegou à conclusão que suas páginas de produto que possuem pelo menos uma avaliação de cliente tem uma performance duas vezes melhor do que páginas sem nenhuma avaliação.

Eles então olharam para a página de captação de avaliações e viram que com uma pequena mudança eles aumentariam o número de avaliações recebidas em 500%.

Só isso. Uma melhoria de quase o dobro nas vendas vindas das páginas da “cauda longa”, produzindo um aumento gigantesco no faturamento mensal. Isso com um custo de implementação extremamente baixo. E os lucros vão aumentar ainda mais, porque os custos de implementação não aumentam.

A moral dessa história não é “vá lá melhorar a sua página de avaliação de clientes.” A moral da história é que essa empresa usou dados para encontrar um gargalo chave para melhorar seus lucros, e então trabalhou para melhorá-lo.

Como você pode ver no gráfico abaixo (produzido com dados do Compass), enquanto a taxa de conversão média de empresas de sites de comércio eletrônico fica abaixo dos 2% (linha azul), empresas de melhor performance (linha laranja) podem ter uma taxa de conversão de mais de 5%. Note, no entanto, que conforme mostra o gráfico abaixo, conversões podem variar bastante dependendo do preço do produto.

Os números mostram que melhorias de 30%, 50%, 100% e até 300% são totalmente possíveis. Mas para isso acontecer, você precisa ser sistemático ao analisar seus números e otimizar seu produto. Eu acredito que empresas podem gerar melhorias significativas se elas usarem seus dados para:

1. Aprender como sua performance se compara no segmento que está inserida
2. Focar na área que apresentar maior oportunidade
3. Fazer mudanças que geram maior impacto possível
4. Entender se as mudanças estão surtindo o efeito desejado
5. Repetir o processo

A partir do momento em que você aprendeu como seus números se comparam com as melhores empresas do seu segmento e começou a fazer as mudanças nas áreas de maior impacto, seu objetivo será se tornar seu próprio benchmark. Então trabalhe duro para sempre ter números melhores do que você teve no mês passado.

Nesse artigo iremos analizar como consumidores se comportam no funil de conversão. Então iremos aprender a usar números para implementar melhorias na taxa de conversão de maneira inteligente. Finalmente iremos ver como funciona o processo de otimização de conversões que trazem melhorias constantes com o tempo.

1. Entendendo o comportamento do consumidor

Antes de entrar no processo de otimização, precisamos entender primeiro como o consumidor se comporta na hora da compra de produtos diversos. Isso inclui entender como se comportam os consumidores que provavelmente nunca farão uma compra no seu site, não importa o quanto você tentar otimizar para vender para eles.

1.1 O mito da conversão perfeita

Tim Ash introduziu a ideia do “Mito da Conversão Perfeita” em seu livro Landing Page Optimization. De acordo com Tim, existem três tipos de visitantes em seu site:

1. Noes – Aqueles que nunca irão executar a ação desejada
2. Yesses – Aqueles que sempre irão executar a ação desejada
3. Maybes – Aqueles que talvez irão executar a ação desejada

Otimizar um site para conversões se parece bastante com a maneira com que políticos fazem campanhas eleitorais. Você deve se concentrar nos Maybes e ignorar os Noes (eles não vão comprar de você, não interessa o quanto você tentar) e Yesses (eles já decidiram que vão comprar de você, não interessa se o seu site tiver bugs ou qualquer problema). São os indecisos que fazem a diferença.

O grupo de indecisos contém uma grande variedade de consumidores. Para alguns deles (os Yes-Maybes) uma pequena melhoria pode ser suficiente para convertê-los. Outros podem precisar de um esforço de persuasão significativo para convencê-los. Enquanto os outros estarão para sempre fora do seu alcance. Isso significa que a taxa de conversão máxima do seu site está limitada aos Yesses, Yes-Maybes e Maybe-Maybes.

Chet Holmes, em seu livro Ultimate Sales Machine, estima que apenas 3% dos seus consumidores estão dispostos a comprar seu produto a qualquer momento. Os outros se enquadram em uma das outras quatro fases do processo de compra:

• 7% estão abertos a comprar seu produto, mas não estão ativamente procurando por ele
• 30% são neutros, o que significa que eles nem pensaram sobre o seu produto (mas podem estar interessados)
• 30% estão satisfeitos com a solução que estão usando (mas não são completamente inacessíveis)
• 30% estão completamente desinteressados no seu produto

Uma ótima maneira de otimizar seu site para converter Maybe-Maybes e Yes-Maybes é usar automação de email marketing. De acordo com John McIntyre, fundador do ReEngager em seu post no Shopify, email é o segundo canal em performance para empresas e-commerce, apenas atrás de SEO e SEM. Ele traz um bom argumento ao dizer que séries de emails podem aumentar conversões em diferentes estágios do funil, por exemplo:

• Série de emails para abandono de carrinho é uma ótima tática para melhorar conversões com os 3% de pessoas que estão prontas para comprar de você, e precisam apenas de um empurrãozinho.
• Série de emails de boas-vindas pode funcionar muito bem para convencer os 7% de usuários que não estão ativamente buscando o seu produto.
• E um fluxo de emails de nutrição pode ajudar a aumentar a probabilidade que a sua marca seja escolhida no futuro por aqueles que hoje estão satisfeitos com uma solução diferente.

Isso é importante porque irá ajudá-lo a organizar seus esforços de aquisição estrategicamente. Alguns canais têm papel inicial, de assistência em uma venda típica, enquanto outros são mais propensos a ajudar na última interação antes da compra. Cada empresa é diferente, então você precisa entender o seu cliente e planejar seus canais de modo que eles atuem eficientemente ao trazer consumidores do estágio Maybe-Maybe para o estágio do Yes.

O fundamental é entender que a taxa de conversão para vendas dos Yesses será muito melhor do que as dos Maybes. Ainda assim, você não pode deixar de tentar persuadir os Maybes a considerar comprar seu produto no futuro.

1.2 Diferentes tipos de comportamentos de compra

Outro aspecto que você deve ter mente ao otimizar para conversões é entender como o processo de compra funciona para o seu tipo de negócio. Existe uma grande diferença no processo de compra de uma pasta de dente, um pacote de férias, um computador ou um carro.

O tipo de decisião que o seu cliente precisa executar para comprar o seu produto afeta as suas taxas de conversão. Apenas se você entender o comportamento de compra do seu produto você poderá otimizar as suas conversões de acordo.

Por exemplo, se o processo de compra for complexo, as suas taxas de conversão vão ser mais baixas. Então você precisa se certificar de que o cliente irá passar o máximo de tempo possível no seu site (e irá retornar, caso não finalize a compra na primeira visita). Mas se o processo de compra for simples, seu objetivo deve ser passá-lo pelo funil de compra o mais rápido possível.

O que faz diferença na decisão de compra é o nível de envolvimento com o produto. Existem quatro tipos de envolvimento:

1. Comportamento de compra complexo
2. Comportamento de compra de redução de dissonância
3. Comportamento de compra de busca por variedade
4. Comportamento de compra habitual

1. Comportamento de compra complexo

Esse tipo de compra requer um alto nível de engajamento e diferenças significativas entre marcas e ofertas. É o caso de produtos caros, onde há pouca certeza sobre qual é a compra certa, baixa qualidade de atendimento ao cliente, etc. Exemplos disso são smartphones e laptops. Eles deixam consumidores inseguros ao decidir o que comprar, forçando-os a pesquisar bastante antes de tomar uma decisão.

Isso faz com que a jornada do consumidor, desde reconhecimendo da marca até a compra do produto, seja bastante complexa (veja o gráfico abaixo).

Isso traz um desafio na hora de fazer a atribuição. Qual canal de aquisição foi responsável por essa venda? Existem muitos pontos de interação que deixam o consumidor mais próximo da compra, o que deixa processo de otimização de conversão muito mais complexo. Fazendo com que empresas precisem otimizar cada um dos muitos pontos de contato com seus consumidores.

2. Comportamento de compra de redução de dissonância

Assim como o comportamento de compra complexo, consumidores com comportamento de redução de dissonância têm alto grau de envolvimento. No entanto, consumidores com esse comportamento não percebem diferenças significativas entre marcas. A palavra-chave aqui é “percebem”. Podem haver grandes diferenças entre marcas, mas o consumidor não consegue perceber essas diferenças.

Depois da compra, consumidores podem sofrer “remorço pós-compra”. Esse tipo de comportamento começará quando um cliente começar a notar algumas desvantagens na sua decisão de compra, e começar a escutar coisas boas sobre outros produtos. Se você acha que isso pode acontecer com seu produto, procure estender a comunicação de valor do produto com seu cliente mesmo após o ciclo de compra ter terminado.

3. Comportamento de compra de busca por variedade

Isso ocorre quando existe baixo envolvimento, mas o consumidor percebe diferenças significativas entre as marcas. Em situações de busca por variedade, consumidores tendem a mudar de marca frequentemente. Não existe lealdade à marca. Bom exemplos disso são produtos como biscoitos e aplicativos de games.

Nesse caso, consumidores podem escolher outra marca simplesmente porque estão entediados ou querem testar algo diferente. A estratégia de marketing é geralmente bem diferente entre o líder de mercado e os competidores, que estão tentando abocanhar uma fatia do mercado.

Líderes devem encorajar um comportamento de compra habitual. Enquanto quem está tentando ganhar mercado normalmente tenta atiçar esses consumidores com promoções, cupons, amostras grátis e anúncios cujas mensagens trazem razões para testar algo diferente.

4. Comportamento de compra habitual

Esse comportamento acontece quando há baixo envolvimento na compra, e consumidores percebem pouca diferença entre as marcas. Produtos nessa categoria são aqueles de uso diário, como papel higiênico e sal.

Nesse cenário, o comportamento do consumidor não passa pela ordem normal do funil de compra, de reconhecimento de marca até a compra. Porque os consumidores estão comprando baseados em familiaridade com a marca, empresas devem tentar trabalhar a ideia de implantação de um ciclo de formação de hábito em seus consumidores.

2. Usando dados para otimizar conversões de maneira inteligente

Se você está interessado em consertar sua taxa de conversão você mesmo ou se você simplesmente quer ter um melhor entendimento do assunto antes de contratar alguém, essa seção irá lhe dar alguns conselhos vindos de experts na indústria de otimização.

É bom lembrar que trabalhar conversões faz sentido para empresas que já possuem uma taxa de conversão aceitável (você pode saber mais sobre o que é uma taxa de conversão aceitável usando o dashboard do Compass). Se esse não for o seu caso, você tem problemas mais fundamentais e urgentes a resolver do que taxas de conversões, como estar atraindo o público errado ou seu preço estar fora da realidade, por exemplo.

Sean Ellis, fundador do Qualaroo, diz nesse artigo no blog do Optimizely que você deve começar procurando pelas melhores oportunidades de crescimento. A partir daí, vá em busca de aprender mais sobre as necessidades dos seus consumidores, para que você tenha melhores insights sobre os seus produtos. O primeiro é feito através de uma análise quantitativa dos seus números, enquanto o segundo é feito através de uma pesquisa qualitativa, ou seja, conversando com usuários.

De acordo com ele, você deve começar sua análise quantitativa usando seu analytics para descobrir:

• As 5 páginas com maiores taxas de rejeição (bounce rates)
• Os 5 pontos com maiores taxas de abandono no seu funil
• As 5 páginas mais valiosas para o seu negócio

Taxas de rejeição

Uma taxa de rejeição alta geralmente significa que seus visitantes não estão encontrando o que eles estão buscando, ou estão frustrados pela experiência no seu site.

Taxas de abandono

Olhe para os reports de fluxo de usuários no seu analytics. Veja o seu fluxo vindo de trás para frente, desde o ponto final de conversão, para entender quais são os passos que muitos usuários estão tomando antes de encontrar essa página. Você vai começar a entender as razões pelas quais eles chegaram (ou não) no ponto de conversão.

Páginas de maior valor

Use a regra 80/20 que diz que 20% dos seus produtos são responsáveis por 80% do seu faturamento. Então foque na otimização desses 20%. Aliás, você pode focar nos 5% de produtos que geralmente trazem 50% do faturamento. Busque nos seus números quais são os seus produtos que mais vendem e entenda quem está comprando esses produtos. Vá atrás de outros consumidores, similares a esses, e coloque seu produto na frente deles para que você possa convertê-los em clientes para a sua loja.

3. O processo de otimização de conversões

Infelizmente, não existem fórmulas mágicas que eu posso dar e que irá fazer com que seus visitantes convertam mais. Ao invés de buscar por uma só tática que irá melhorar suas conversões quase que por mágica, o seu foco deve se concentrar em um processo que leve ao maior aprendizado possível sobre seus usuários.

Existe um método que tem consistentemente ajudado empresas a encontrar as melhores táticas de conversão para os seus usuários. É chamado de High Tempo Testing (Testes em Alta Velocidade). A ideia é aumentar a velocidade do processo de aprendizado da sua empresa através de um processo que ajuda a fazer o número máximo de experimentos possível em um período determinado.

Esse sistema foi idealizado na equipe de growth do Facebook e é hoje adotado por muitas empresas de alto crescimento, como Twitter, Uber, Airbnb, Hubspot, Mint.com e outras. A ideia por trás do High Tempo Testing é simples. Quanto mais testes você aplicar, mais rápido você irá aprender o que funciona e mais rápido você irá melhorar seus números. Veja abaixo um gráfico sobre o Twitter (feito por Sean Ellis) que ilustra bem esse ponto:

O processo é baseado no método científico e no método ágil de desenvolvimento de software. Ele ajuda a elaborar experimentos, implementar ciclos rápidos de aprendizados e a fazer mais testes em um período curto de tempo.

Esse método pode ser aplicado em qualquer estágio da jornada do consumidor, e é especialmente apropriado para otimização de taxas de conversão. Ele irá ajudá-lo a otimizar cada item específico do seu site ou app.

Você pode ler mais sobre esse processo em um post que escrevi especialmente sobre o assunto.

O método científico aplicado a otimização de conversões

A grosso modo, o método científico de descoberta é conduzido em 5 estágios:

1. Faça uma pergunta
2. Faça uma pesquisa de dados
3. Construa uma hipótese
4. Teste sua hipótese fazendo um experimento
5. Analise os dados coletados para tirar uma conclusão

Empresas online se inspiram em alguns desses preceitos para elaborar um processo que, contrário ao tradicional método gerencial, se parece mais com uma ciência do que uma arte.

Em um mundo que muda rapidamente, como é o mercado online, um processo de aprendizado em alta velocidade é essencial para a sobrevivência da empresa. High Tempo Testing traz o processo científico de teste de ideias (hipóteses), originado por observações e descrição do fenômeno (dados), através de experimentos cuidadosamente elaborados (novas funcionalidades, testes A/B, etc).

Como o termo “high tempo” sugere, velocidade de execução é parte crucial do processo. Porque o ambiente de consumo muda tão rapidamente, “o custo de estar errado é menor do que o custo de não fazer nada (Seth Godin)” É então mais importante fazer mais testes em um determinado período do que parar para elaborar o experimento perfeito.

Diferentemente do método científico (onde a qualidade do experimento é mais importante), em otimização de conversões o que mais importa é velocidade. Isso não significa que não exista nenhum tipo de padrão para os testes. Mas significa que o mais importante é o que acontece fora do “laboratório”, ou seja, no site que está no ar e não na mesa de reunião.

Executando experimentos

O tipo de experimento que você irá fazer com mais frequência na otimização de conversões é o teste A/B. Esse tipo de experimento testa uma hipótese contra outra, ou contra uma versão controle / original. Testes com várias variações sendo testadas ao mesmo tempo são chamados de testes de Multivariação.

Embora isso depende da hipótese que você está tentando provar, como regra é recomendável fazer testes A/B simples ao invés de testes de multivariação. A razão para isso é que os testes de multivariação podem se tornar extremamente complexos e podem afetar a sua habilidade de analisar os resultados.

Pela mesma razão, é recomendável testar uma hipótese específica de cada vez. Então, quando você estiver testando duas variações de uma landing page, por exemplo, tente fazer apenas uma mudança na página de variação de cada vez, ao invés de fazer muitas mudanças ao mesmo tempo. Isso vai lhe ajudar a entender precisamente quais fatores estão impactando as melhorias.

Testes A/B são melhores para testes hipóteses (quando possíveis) porque você terá maior confiança de que fatores externos não influenciarão nos resultados, o que geralmente acontece quando você muda algo no site sem fazer teste A/B (ou seja, comparando os números do período pós mudança com os dados do período anterior).

Uma pergunta que comumente surge quando se começa a fazer testes A/B é: A conversão subiu por causa da mudança que fizemos ou foi por outro motivo?

De acordo com o blog do Kissmetrics, a maneira de minimizar esse problema é fazer os testes A/B da seguinte maneira:

1. Decida a melhoria mínima com que você se importa. (Você se importa se o resultado da versão tiver uma melhoria de menos 10%? Provavelmente não)
2. Determine a amostra para que você saiba com certeza que a variante será sim melhor que a original
3. Comece seus testes mas NÃO OLHE OS RESULTADOS até que você tenha o número mínimo de amostras determinadas no passo 2
4. Determine a margem de certeza de melhoria que você quer usar para determinar qual variação é melhor (geralmente 95%)

Para que tudo isso funcione, preste atenção na sua amostragem. Tamanho de amostra é um dos elementos mais importantes e menos entendidos por quem executa esses testes. Se o seu site recebe 200 visitas, das quais 2 converteram, você não tem dados suficientes ainda para tomar qualquer decisão.

Pequenas empresas podem (e devem) executar testes também. É mais desafiador para eles porque eles não tem tantas pessoas visitando o site toda semana. Mas eles podem deixar os testes rodando por períodos de tempo maiores, até que eles tenham uma amostra que seja grande suficiente onde basear suas decisões.

Comece identificando se o investimento em otimização de taxas de conversão faz sentido. Compare seus dados com os de empresas semelhantes para ver se as suas conversões estão muito abaixo do seu segmento.

Então tente identificar e focar nos consumidores Yes-Maybes. Eles são os 7% do mercado que estão abertos a comprar seu produto e precisam apenas de um empurrãozinho. Comece usando seus números para aprender quais são seus melhores produtos e otimize cada passo da jornada do consumidor até que ele os compre. Mantenha um processo organizado para ajudá-lo a ser o mais científico possível sobre seus testes e os dados que você estará coletando.