Como usar dados de comportamento do usuário para aumentar as conversões

Os dados de comportamento do usuário são um método para coletar, processar e interpretar vários tipos de dados do usuário e nos ajudam a entender como as pessoas interagem com um site ou serviço. Esse método possibilita não apenas determinar quem são esses usuários, mas também acompanhar o que eles fazem, por que fazem e prever o que farão a seguir.

Hoje, ter os dados certos de comportamento do usuário à sua disposição pode fazer uma enorme diferença para qualquer negócio. As empresas precisam desses dados para que possam criar experiências adequadas para cada um de seus clientes, e os clientes estão se acostumando rapidamente às novas circunstâncias. Ultimamente, a qualidade da experiência do cliente (CX) tornou-se um dos mais importantes fatores de discernimento entre as marcas. Também se tornou uma das principais razões pelas quais as pessoas confiam em certas marcas, voltam para elas e, no final do dia, por que convertem.

É por isso que é importante acompanhar como os dados de comportamento funcionam e como exatamente eles podem beneficiar suas conversões e seus negócios em geral. Então, vamos conferir quais tipos de informações você poderá extrair desses dados e algumas dicas de como colocá-los para funcionar corretamente.

Analisando dados de comportamento do usuário

4 tipos de dados

Existem muitos tipos diferentes de dados que devem ser analisados ​​para obter uma visão abrangente de seus clientes. Grosso modo, podemos dividir tudo isso em quatro tipos básicos de dados brutos que você deve obter.

• Quem são seus usuários, em termos de informações pessoais, dados demográficos ou interesses
• De onde esses usuários vêm, tanto geograficamente quanto on-line
• Quais ações eles executam, o que os leva a realizar essas ações e como essas ações são agrupadas e ordenadas
• Qual ​​é o desempenho de cada uma de suas páginas, seções e até mesmo partes de suas páginas, globalmente e em circunstâncias específicas 

Depois de ter tudo isso à sua disposição, você pode começar a entender os dados coletados. Ou melhor, não você, mas algoritmos super avançados capazes de analisar quantidades colossais de dados e dar interpretações significativas.

Naturalmente, a qualidade dos dados que você obtém dependerá da qualidade do software que você usa.

Conectando os pontos de dados

Ao combinar, combinar e integrar esses 4 tipos de dados, você pode deduzir uma quantidade incrível de informações que o ajudarão a aumentar suas taxas de conversão. Os dados de comportamento do usuário podem destacar claramente as áreas do seu site e do seu serviço que precisam de melhorias nesse sentido.

Existem inúmeros problemas e barreiras possíveis que podem reter suas taxas de conversão. Esses podem ser problemas gerais, como conteúdo abaixo da média, design ruim, carregamento lento da página ou segmentação de palavras-chave erradas. Os problemas podem, no entanto, ser mais específicos e às vezes se resumem a uma única página ou até mesmo a um único elemento de design feito de maneira errada. Em ambos os casos, os dados de comportamento do usuário podem ajudá-lo a identificar problemas usando vários métodos diferentes. Esses métodos incluem:

• Mapas de calor
• Repetições da sessão
• Análise de funil
• Saída de relatórios
• Dados de sequência de cliques
• Análise de formulários
• Análise do comportamento de rolagem
• Todos os tipos de testes A/B

Além disso, ao utilizar esses dados, você poderá ir além de apenas entender as tendências gerais do comportamento do usuário e detectar problemas técnicos específicos. Ou seja, os dados de comportamento do usuário podem ajudá-lo a prever o comportamento futuro de um indivíduo com base em seu comportamento passado específico.

Isso permite que as empresas personalizem a experiência de cada cliente de maneiras que não eram imagináveis ​​até recentemente. E a personalização se tornou um padrão que precisa ser cumprido. Pesquisa da Epsilon indica que 80% dos consumidores são mais propensos a comprar de marcas que oferecem experiências personalizadas.

Ter os dados certos é apenas o primeiro passo para corrigir problemas que atrapalham suas taxas de conversão e melhorar a experiência do cliente.

Vamos ver como esses dados podem ser colocados para trabalhar com mais detalhes.

Colocando os dados em ação

Corrigindo problemas técnicos

Às vezes, taxas de conversão ruins são devido a razões técnicas muito simples e não exigem interpretações especialmente complexas. Taxas de rejeição extraordinariamente altas em determinadas páginas podem sugerir bugs e erros que você não conhecia. E se essas taxas de rejeição se aplicarem à maioria das suas páginas, há uma grande variedade de problemas técnicos e não técnicos que podem estar causando isso. Um dos mais comuns é a velocidade de carregamento da página.

Em outras palavras, se você não parece ter nenhum outro problema técnico específico com seu site, ele pode estar muito lento. Não é muito surpreendente ouvir que os usuários não planejam passar seus dias olhando para as barras de carregamento hoje em dia. Na verdade, um atraso de um segundo no carregamento de uma página pode causar uma queda de 7% nas conversões.

Por outro lado, acelerar o seu site pode ter o efeito oposto. Inúmeros estudos sugerem isso. Por exemplo, o Walmart aumentou as conversões em 2% para cada segundo de melhoria no tempo de carregamento, as conversões da Mozilla aumentaram 15,4% após acelerar o upload em 2,2 segundos e resultados semelhantes foram observados por gigantes como Amazon, Microsoft e Yahoo.

Observar os dados de comportamento do usuário também pode ajudá-lo a descobrir a causa do carregamento lento da página. Se as taxas de rejeição forem altas apenas para páginas específicas, você deve testar essas páginas específicas. Se eles falharem no teste de velocidade, você saberá quais páginas exatas precisam ser corrigidas ou simplesmente melhor otimizadas.

Corrigindo problemas de UX

Muitas vezes, a experiência do usuário (UX) é um fator importante no estabelecimento de taxas de conversão saudáveis. Obviamente, os problemas de UX geralmente são apenas problemas técnicos que afetam negativamente a experiência dos visitantes. Mas, às vezes, seu site pode tecnicamente estar perfeitamente bem e, no entanto, completamente sem esperança e inutilizável, o que inevitavelmente fará com que as taxas de conversão despenquem.

Isso pode ser devido a diferentes causas, como layout confuso, navegação contra-intuitiva, excesso de elementos de design desnecessários ou devido a alguns detalhes muito específicos, como a cor do botão Click to Action (CTA) ou o número de campos em formulários de adesão.

De qualquer forma, dados de comportamento bem processados ​​podem ajudá-lo a descobrir.

Você pode usar todos os tipos de mapas de calor ou replays de sessão completa para determinar onde e por que as pessoas lutam para usar seu site. Tente usar algumas métricas mais avançadas, como cliques de raiva, ninho de pássaro ou tempo de permanência. Eles mostrarão onde as explosões de cliques e toques que sugerem frustração foram detectadas ou onde exatamente em seu site os usuários tendem a passar mais tempo aparentemente inativos, provavelmente tentando descobrir o que devem fazer em seguida. Páginas que provocam esse tipo de comportamento do usuário definitivamente precisam ser aprimoradas no departamento de UX.

Uma ótima ilustração de como você pode usar dados para melhorar os detalhes do UX é o estudo de caso da nameOn, uma empresa que vende presentes personalizados. Eles notaram uma discrepância entre a página de adicionar ao carrinho e a página de checkout – 31,7% daqueles que adicionaram produtos ao carrinho nunca iniciaram o processo de checkout.

Eles usaram mapas de calor para identificar o problema e o fizeram com sucesso. Após uma rodada de testes, eles conseguiram deduzir que alguns dos botões de CTA distraíam e confundiam os usuários. Os mapas de calor também apontavam para as partes exatas da página que recebem mais atenção. Agora eles poderiam eliminar os botões de CTA desnecessários e colocar o botão “continuar para o checkout” no local mais adequado. Isso gerou um aumento substancial nas conversões e um aumento de receita de 11,4%.

Recomendações personalizadas

A tecnologia moderna influenciou a experiência do cliente de muitas maneiras diferentes, e as recomendações de produtos são exemplos cotidianos.

É óbvio para os consumidores, pois percebemos que algoritmos que nos recomendam vídeos, músicas, produtos ou programas de TV às vezes sabem o que queremos melhor do que nós mesmos. Também é óbvio para as empresas. Grandes corporações como Amazon ou Netflix geram enormes receitas com base na eficiência desses algoritmos.

Ou seja, essas recomendações são responsáveis ​​por um terço das vendas da Amazon e 75% da atividade dos espectadores da Netflix. Eles abrem incríveis oportunidades de up-sell e cross-sell, graças ao aprendizado de máquina e análises capazes de prever os interesses, necessidades e decisões futuras dos consumidores.

Agora, para que esse algoritmo seja útil, as empresas precisam de todos os dados de comportamento do usuário que puderem obter. E eles precisam disso em tempo real. Existem muitos tipos diferentes de dados que podem ser extremamente úteis para software de recomendação, como histórico de compras dos usuários, histórico de navegação, itens que eles viram ou gostaram, itens que já estão no carrinho ou itens comprados por outras pessoas com interesses semelhantes e histórico de compras.

Essas recomendações podem ser apresentadas aos usuários mesmo quando eles saem do site. O envio de ofertas especiais e recomendações baseadas em gatilhos por e-mail pode fazer maravilhas para suas conversões. Eles precisam ser relevantes, caso contrário, eles só farão maravilhas pelas suas taxas de cancelamento de assinatura.

O que parece estar funcionando bem, por exemplo, é lembrar automaticamente os usuários de itens que originalmente tinham no carrinho, mas decidiram não comprar. Cerca de 5% das pessoas que recebem esse tipo de e-mail de acompanhamento voltam a comprar o produto. Claro, se você adicionar um pequeno desconto ou oferecer frete grátis, provavelmente verá essa porcentagem aumentar substancialmente.

Conteúdo personalizado

Como já foi apontado, o impacto das experiências personalizadas nas conversões e vendas é enorme. Os consumidores estão começando a reconhecer quando são oferecidas experiências genéricas e perdem a paciência facilmente se encontrarem um site que não foi criado para atender às suas necessidades individuais.

Um aspecto significativo da experiência personalizada é o conteúdo personalizado. Quando um usuário chega ao seu site, é muito importante que tipo de conteúdo ele encontrará inicialmente. Por exemplo, você não deve exibir o mesmo conteúdo para visitantes de primeira viagem e clientes recorrentes.

Novos clientes devem ver informações mais gerais sobre sua marca para se familiarizar com ela, enquanto visitantes regulares só podem se incomodar com esse conteúdo. Além disso, os novos visitantes devem ser especialmente encorajados a se inscrever em sua lista de e-mails, enquanto exortar os já inscritos a se inscreverem é uma perda de tempo, recursos e paciência.

Além disso, o conteúdo deve ser personalizado com base no tráfego de referência. Se um usuário foi ao seu site clicando em uma oferta de produto que encontrou nas redes sociais ou em outro site, ele não deve acessar sua página inicial e procurar o que precisa sozinho. Com dados relevantes de comportamento do usuário, você pode determinar como um determinado usuário chegou ao seu site e direcioná-lo para uma seção relevante ou uma página de produto específica.

Um bom exemplo de como isso funciona é o caso da Tokeo – um serviço local polonês que conecta empresas e indivíduos com consultores especializados de diferentes áreas. Inicialmente, eles costumavam ter todos os visitantes na mesma página, independentemente do tipo específico de especialista que um visitante precisava. Depois, eles criaram mais de 11 dessas páginas de destino específicas e todas converteram melhor do que a original. Essas páginas tiveram um desempenho de 40 a 700% melhor, apenas porque apresentavam um tipo específico de especialista que o usuário estava procurando.

Adaptando suas mensagens

Outro aspecto das táticas de personalização que podem ser feitas com base nos dados de comportamento do usuário é a adaptação das mensagens de marketing que você envia.

Em primeiro lugar, isso vale para mensagens específicas que você envia para usuários específicos. Por exemplo, o e-mail de acompanhamento mencionado deve ser adaptado para atender aos dados demográficos e aos interesses de quem você está abordando. Os dados de comportamento do usuário podem dizer muito sobre o que os provoca a agir ou comprar e você deve usá-los a seu favor.

O mesmo vale para suas campanhas de retargeting e outros anúncios colocados em todo o mundo online. Com os dados certos de comportamento do usuário em mãos, você pode escolher entre diferentes designs e mensagens que se encaixam no perfil de um usuário específico. Os visitantes redirecionados são 70% mais propensos a converter no site de um varejista, e isso é algo que você deve ter em mente.

Em segundo lugar, você também pode utilizar esses dados ao criar estratégias de marketing mais amplas. Você poderá descobrir bastante sobre seus clientes, o que pode fazer você reconsiderar alguns aspectos de sua estratégia geral de marketing e mensagens que sua marca envia. Você terá uma ideia melhor sobre o que impulsiona seus clientes, o que os atrai e o que os aciona.

Em geral, esses dados ajudarão você a segmentar o público certo com as mensagens certas, o que afetará algumas de suas principais métricas. Naturalmente, haverá proporcionalmente menos pessoas que chegam ao seu site por puro acaso, possivelmente completamente indiferentes à sua marca. Assim, realmente atrair pessoas interessadas em sua empresa e seus produtos para o seu site certamente fará coisas boas para suas taxas de conversão a longo prazo.

Conclusão

Ter dados precisos sobre o comportamento do usuário é o presente e o futuro dos negócios em praticamente qualquer lugar do mundo. Isso não deve ser uma surpresa – saber que seus clientes sempre foi especialmente benéfico em qualquer setor, só que agora é mais fácil do que nunca coletar informações valiosas sobre os clientes.

Finalmente, os algoritmos que estão tentando descobrir padrões de comportamento estão ficando cada vez mais poderosos e mais sutis, e isso os tornará cada vez mais úteis para empresas de todos os tipos. Muito em breve, possuir dados relevantes de comportamento do usuário não será uma aquisição de negócios adicional útil – se tornará uma necessidade.