Você consegue detalhar com precisão a jornada do seu cliente, desde o primeiro contato com seu anúncio até a concretização da venda? Não me refiro a estimativas ou ao volume total de vendas, mas sim a uma compreensão granular de cada etapa: quantas pessoas visualizaram seus anúncios, visitaram seu site, exploraram seu produto principal, iniciaram o processo de compra e, finalmente, concluíram a transação?
Surpreendentemente, muitos grandes players, que investem mais de R$ 100 mil por mês em anúncios, não tem essas métricas. Embora alcancem sucesso, seu potencial de crescimento poderia ser exponencialmente maior com uma abordagem baseada em dados. Imagine o impacto de otimizar cada microconversão dentro do funil de vendas.
Para ilustrar, observe os dados reais de uma campanha que gerencio:
Para cada dez mil visualizações de anúncio, alcançamos uma taxa de cliques de 4%, direcionando 400 pessoas ao nosso site. Essas visitas são distribuídas entre duas landing pages, e os passos subsequentes do processo de compra são idênticos para ambas:
– Landing page 1: apresenta um clickthrough rate de 35%, resultando em 70 pessoas avançando para a próxima etapa. Dessas, 12 progridem para o checkout (17% de conversão nessa etapa), e 2 efetivamente compram (uma conversão de 16% no checkout e 2,8% em relação ao total de cliques na landing page).
– Landing page 2: alcança um clickthrough rate de 45%, enviando 90 pessoas para a próxima fase. Contudo, apenas dez chegam ao checkout (11% de conversão), e duas finalizam a compra (20% em relação ao checkout, mas 2,2% em relação ao total de cliques na landing page).
A revelação por trás dos números
Por que essa “salada de números” é tão crucial? Porque, embora a diferença na conversão final possa parecer pequena, o impacto acumulado ao longo do tempo é gigantesco. Além disso, esses dados geram uma série de hipóteses valiosas para testes:
1. Combinação de elementos: o que aconteceria se criássemos uma terceira landing page mesclando os elementos mais eficazes da Lander 1 e Lander 2?
2. Otimização de elementos: seria possível aumentar a taxa de cliques da Lander 1 e manter os parâmetros de checkout e conversão final alterando ou adicionando um elemento?
3. Checkout personalizado: se criarmos um caminho de checkout exclusivo para visitantes da Lander 2, conseguiríamos manter a coesão da mensagem e otimizar a conversão?
Essas são apenas algumas das perguntas que norteiam as decisões de otimização diárias, e essa abordagem pode ser expandida para diversas outras áreas da sua operação:
1. Desempenho de anúncios: quais anúncios geram o maior número de cliques e vendas? O que aconteceria se testássemos esses anúncios com públicos ou landing pages diferentes?
2. Alinhamento da mensagem: e se você criasse uma landing page específica para um grupo de anúncios e ajustasse os passos seguintes para garantir a coesão da mensagem inicial?
3. Política de frete: qual o impacto de uma política de frete grátis ou frete fixo na sua conversão?
4. Otimização do checkout: a adição ou redução de campos no seu checkout influencia a taxa de conversão?
5. Canais de atendimento: o que aconteceria se adicionássemos um número de telefone ou WhatsApp no processo?
A metodologia do “e se” e a importância dos dados
Como você pode perceber, a capacidade de testes é praticamente ilimitada. No entanto, para ter sucesso com a metodologia do “e se”, é fundamental ter uma visão clara dos seus números e de cada etapa dos seus experimentos.
Ao longo dos anos, gerenciei mais de US$ 10 milhões em anúncios e, em uma única campanha, realizamos mais de dois mil testes diferentes. Em uma campanha “comum”, testamos de dez a 20 criativos com três copies únicas, e em média, testamos de cinco a dez landing pages em um período de uma semana.
A principal lição é: a cada teste, em cada etapa do seu funil, você precisa aprender algo. E para tomar as decisões corretas que o levarão continuamente ao sucesso, você precisa se apoiar nos dados.
Você está pronto para mergulhar nos seus dados e descobrir as otimizações que podem revolucionar seus resultados?