Como mensurar os comportamentos dos usuários dentro de uma loja online

por Klauber Silva Quinta-feira, 21 de setembro de 2017   Tempo de leitura: 3 minutos

Entender os usuários é fundamental para traçar estratégias de CRO (Conversion Rate Optimzation) efetivas em um e-commerce. E uma das grandes dificuldades para pessoas que tem ou otimiza uma loja online é entender o comportamento de seus usuários. Provavelmente você já deve ter olhado a sua taxa de conversão e não ter entendido o motivo de tantas visitas não se transformarem em vendas.

A questão crucial dessa história toda é: onde você está perdendo esse usuário?

Neste artigo, te ajudaremos a mensurar alguns comportamentos no seu site e entender seu momento de compra.

Momento de compra

Cada usuário tem um propósito dentro de um site. Alguns querem comparar preços, outros precisam comprar um produto com certa urgência, etc. O que precisamos entender é o momento de cada um e oferecer o incentivo certo para cada momento. Os problemas de visitantes cuja intenção de compra é alta são diferentes daqueles cuja intenção de compra é baixa.

O Framework See Think Do

Desenvolvido pelo Indiano Avinash Kaushik, evangelizador do Google Analytics e grande referência do Marketing Digital, esse framework foi adaptado para mensurar comportamentos dos usuários dentro de um e-commerce.

Ele nos ajuda a entender os estágios de mensuração do nosso público em 3 grandes etapas: O See (Ver), Think (Pensar) e o Do (Fazer). Você consegue dizer em qual momento o usuário do seu site está?

Para ilustrar isso melhor, vamos usar uma analogia com lojas físicas. Vamos entender o fluxo de usuários e o momento de compra de cada um deles.

O See

Essa é a mais simples. Considera-se todos os usuários que entraram em sua loja, independente da forma ou motivo. É a forma mais prática de mensurar o seu público em potencial. Na sua loja online, você pode considerar todos usuários (ou sessões) de seu site..

O Think

No Think, considera-se apenas os usuários que demonstraram uma intenção de compra, mas ainda não a efetuaram. Esses usuários pensam que podem precisar de seu produto.

Na loja física, os usuários entraram na sua loja, mas ainda não demonstraram interesse por nada (See). No momento em que passam por um departamento, já demonstraram uma intenção de compra (Think), sabemos que a pessoa entrou na minha loja de artigos esportivos e quer um sapato, mas o que ele está pensando? Leva em consideração a marca, o preço, o tamanho, os concorrentes impactam sua decisão? A maneira que mostro os meus sapatos é a melhor possível?

Eles estão em um momento de consideração, pensando se precisam ou não daquele produto, se os modelos agradam, se o preço está dentro do que pretendem pagar, comparando com o que viram em uma loja concorrente. Cogitam comprar, mas ainda não realizaram a compra.

O Do

Aqui se contabiliza o usuário que demonstrou uma intenção real de compra. Na loja física, seria a pessoa que estava dentro da minha loja (See), olhou os modelos de sapatos que lhe agradavam (Think) e escolheu um modelo para provar. A pessoa acaba de tomar uma ação de compra de um determinado produto (Do). Também podemos ver o Do como a fila até o caixa, se o mesmo está acessível aos clientes, se as formas de pagamentos que o usuário tem são aceitas, entre outras. Não existe só uma métrica para mensurar, temos que manter a mente aberta para conseguir pensar em todos os comportamentos que podem influenciar na conversão.

Aplicação do Framework

Ao entender os momentos de compra do usuário, é preciso começar a pensar em como adaptar o framework para a sua realidade. Os dados de analytics podem ser uma grande fonte de dados para conseguir avaliar todos esses comportamentos.

Um usuário que visualiza uma categoria ou um produto pode ser considerado alguém que está no Think. Ele demonstra interesse no produto, mas ainda não manifestou qualquer ação para comprar o produto.

Quando ele coloca o produto no carrinho, adiciona em um favorito ou lista, usa um comparador de produtos, já está demonstrando uma ação de compra.

Todos esses números tem que ser baseados no See, ou seja, todos os usuários que entram em seu site. A partir dele, é preciso estabelecer a porcentagem de usuários que chegaram em cada etapa do Think e do Do. Talvez um exemplo deixe as coisas mais claras:

Partindo desses dados, devemos nos perguntar se cada etapa destacada está cumprindo o seu papel dentro do site. As categorias estão levando as pessoas até os produtos? As páginas de produto estão convencendo as pessoas a levar o produto ao carrinho? O header está distribuindo o tráfego como deveria?

Com suas perguntas, é necessário levantar os dados dessas páginas para entender o comportamento dos usuários dentro delas. Não só dados gerais, os dados precisam ser segmentados o suficiente para que você consiga entender os pontos de melhoria. Ex: Suas páginas de categoria levam 63,5% dos usuários para as páginas de produto. Mas esse número para Mobile é de apenas 35,7%, muito abaixo da média. Você acabou de encontrar um ponto de estudo para melhoria da usabilidade.

Como você pode perceber até aqui, em nenhum momento falamos de conversão especificamente. O aumento da conversão nesse caso é a consequência de ter hipóteses que realmente são relevantes para melhorar a usabilidade do site. Primeiro precisamos entender os comportamentos dentro do site e ver onde estamos perdendo mais usuários. logo após isso vamos realmente sugerir hipóteses embasadas nos dados de comportamento.

Cada e-commerce tem as suas peculiaridades, não leve estudos feitos em outro site como norte para a tomada de decisão do seu. Cada usuário vai se comportar de uma forma diferente, se você conseguir encontrar padrões do seu usuário no seu site, as suas hipóteses para otimizar a usabilidade no geral serão muito mais eficientes que “achismos”.

Republicado com autorização do autor. Original disponível em: https://medium.com/@klauberaquilino/como-mensurar-os-comportamentos-dos-usu%C3%A1rios-dentro-de-uma-loja-online-dae01ef18783

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