Entendendo a Falha de Checkout com Cupons: Um Exemplo Prático
Imagine a seguinte situação: um cliente encontra aquele produto que tanto queria na Shopee, adiciona ao carrinho, e, na hora de empregar um cupom de desconto, algo dá errado. A mensagem de erro aparece, o cupom não funciona, e a compra é abandonada. Essa, amigos, é a temida falha de checkout com cupom. Mas, calma, nem tudo está perdido! Podemos empregar o experimental-ab-testing para entender o que está acontecendo e resolver esse desafio. Vamos supor que notamos um aumento nas reclamações sobre cupons não funcionando durante a finalização da compra, especialmente em dispositivos móveis. Que tal testar uma nova forma de apresentar os cupons disponíveis no checkout, tornando o trajetória mais intuitivo? Vamos juntos nessa!
Para ilustrar, pense em duas versões da página de checkout. Na versão original, o cliente precisa inserir o código do cupom manualmente. Na versão de experimento, os cupons disponíveis aparecem automaticamente, com um botão para aplicá-los diretamente. Veja, essa simples mudança pode fazer toda a diferença. Identificar o desafio é o primeiro passo, mas pre
cisamos de um plano para descobrir se nossa alternativa realmente funciona. E é aí que o experimento A/B entra em cena, como um detetive tecnológico, desvendando os mistérios do checkout.
Desvendando o experimento A/B: Metodologia e Métricas de Sucesso
O experimento A/B é uma ferramenta poderosa para comparar duas versões de uma página ou funcionalidade e determinar qual delas performa melhor. No nosso caso, queremos descobrir se a nova apresentação dos cupons (versão B) reduz a falha de checkout em comparação com a versão original (versão A). A formulação da hipótese central é crucial: “A nova interface de checkout com cupons pré-selecionados reduzirá a taxa de falha de checkout e expandirá a taxa de conversão”. As métricas de sucesso devem ser definidas com clareza: taxa de falha de checkout (redução percentual) e taxa de conversão (aumento percentual).
Para conduzir o experimento, dividimos os usuários em dois grupos aleatórios: o grupo de controle, que observará a versão original do checkout (versão A), e o grupo experimental, que observará a nova versão (versão B). É fundamental garantir que a divisão seja aleatória para evitar vieses. A duração do experimento deve ser definida com base no tráfego do site e na magnitude do impacto esperado. Um período de duas semanas geralmente é suficiente para coletar informações estatisticamente significativos. Os recursos necessários incluem uma ferramenta de experimento A/B (como Google Optimize ou Optimizely), um desenvolvedor para executar as alterações na interface e um analista para monitorar os resultados.
A Shopee e os Cupons: Uma História de Sucesso (ou Quase)
Imagine a Shopee como um grande bazar online, onde os cupons são como moedas de troca que atraem compradores. Mas, às vezes, essas moedas digitais emperram na hora de pagar, frustrando os clientes. Para ilustrar, vamos a um exemplo prático. Em um determinado período, a equipe da Shopee percebeu um pico nas reclamações relacionadas a cupons que não funcionavam no checkout. As taxas de abandono de carrinho dispararam, sinalizando um desafio grave. A jornada revelou que muitos usuários estavam desistindo da compra após repetidas tentativas frustradas de aplicar um cupom.
Então, a equipe decidiu executar um experimento A/B para solucionar o desafio. Eles criaram duas versões do checkout: uma com o sistema de cupons atual e outra com uma interface simplificada, que mostrava os cupons disponíveis de forma clara e permitia aplicá-los com apenas um clique. Após duas semanas de testes, os resultados foram surpreendentes. A nova versão do checkout reduziu a taxa de falha de checkout em 15% e aumentou a taxa de conversão em 8%. O experimento demonstra que, às vezes, pequenas mudanças na interface podem ter um impacto significativo na experiência do usuário e nos resultados de negócios. E assim, a Shopee transformou uma potencial falha em uma história de sucesso.