CRO. Como aplicar uma metodologia para o sucesso. A importância do UX e Analytics.

Uma metodologia é um conjunto de métodos e técnicas que são sistematicamente aplicados durante um processo de investigação para se chegar a um resultado teoricamente válido. Neste sentido, a metodologia funciona como um alicerce conceptual com um certo rigor.

Em CRO, como em qualquer outro campo, são também utilizados métodos que procuram concentrar o trabalho na identificação de pontos de melhoria numa empresa, formulando hipóteses e propondo ações concretas para melhorar o desempenho.

Em CRO, existem diferentes disciplinas que trabalham em conjunto para fornecer uma boa resposta e, portanto, complementam-se mutuamente. Estas disciplinas são principalmente Analytics e Experiência do Utilizador (UX). Por conseguinte, esta colaboração de perfis de Analista de Dados e UX Designer é essencial.

No entanto, é importante ser claro que CRO é um processo contínuo e iterativo que nunca termina e que procura melhorar o negócio digital e levá-lo ao seu ponto máximo de eficiência.

Neste sentido, o primeiro passo para a eficiência é identificar problemas ou pontos de melhoria no negócio digital. Geralmente, o alarme é dado quando não está a ser atingida uma expectativa de desempenho. Nestes casos, é melhor começar a analisar primeiro os seguintes ambientes:
 

• Dados analíticos da Web
• Utilização das melhores práticas
• Dados de informação precedentes de fatores externos ao nosso negócio

Se não tivermos as nossas análises bem mapeadas e não tivermos dados de desempenho sobre os nossos ativos digitais, será muito difícil, e estaremos a avançar em perceções, sensações ou opiniões, o que é totalmente desaconselhável uma vez que as decisões não serão tomadas com base em dados.

Se uma empresa não tem a certeza dos seus dados e do que está a medir, o primeiro ponto de partida é uma auditoria. Saber como a análise é implementada, a rastreabilidade da sua implementação, que páginas e eventos são medidos... é fundamental, e saber como são os nossos pixels e tags, a data layer, a automatização das validações... é a primeira pedra sobre a qual construir uma solução analítica digital robusta, transversal e modular.


Se, por outro lado, existirem métricas, podemos identificar os dados que estão abaixo da nossa taxa de conversão esperada. Para este efeito, os seguintes aspetos devem ser analisados por defeito:

1. Ineficiências por tipo de dispositivo. Comparar as taxas de conversão principalmente no desktop e no mobile.
2. Disparidade de dispositivos móveis. Há uma grande variedade e diferenças nas taxas de conversão entre os dispositivos de alta e média/baixa gama.
3. Os navegadores são outra fonte de dados para obter indicações e diagnosticar falhas devido a ineficiências tecnológicas.
4. Desempenho diferenciado em função do número de visitas fornecidas pelos diferentes canais, quer se trate de um website ou de uma app.
5. Desempenho por país. Pode haver uma variedade de adaptações culturais ou linguísticas, e portanto uma necessidade de otimização.
6. Visitas recorrentes vs. novas visitas. Por vezes o desempenho pode variar devido a conhecimentos anteriores em relação àqueles que ainda não o têm.
7. A utilização de motores de busca internos pode fazer uma diferença significativa. Um bom motor de busca é crucial para a conversão.
    
    

Formulação de hipóteses e definição de ações

Uma vez identificadas as ineficiências, é tempo de discernir o que aconteceu. Chegou o momento de fazer hipóteses. O que se procura com hipóteses é uma explicação possível sobre o que está a acontecer e qual é a causa de um certo efeito.

Como já mencionámos, CRO implica perfis multidisciplinares e abordar o desafio de diferentes pontos de vista; se conhecemos apenas uma área, por exemplo UX, as nossas hipóteses normalmente concentrar-se-ão apenas na área do conhecimento onde nos sentimos fortes.

Para criar hipóteses, devemos abordar o processo em 3 fases:

1. Identificar, definir o problema e validar através de fontes de dados fidedignos.
2. Propor uma solução, indicando as alterações a fazer, onde está localizado o "problema" e o que se espera que seja alcançado.
3. Resultado alcançado com a mudança. Deve ser quantificável.

Uma das ferramentas para demonstrar a validade das nossas hipóteses é a utilização de testes A/B, que serão objeto de outro post num futuro próximo.