Data Science: como essa disciplina atua e por que é tão importante em otimização de conversão

Em otimização de conversão, não há nada mais importante do que dados. Analisar dados, prever possíveis erros, identificar padrões de comportamento do usuário e validar hipóteses são partes importantes na aplicação de experimentos que ajudam a obter resultados significativos para o site. Para possuir uma cultura de análise eficaz e que impacte positivamente no negócio dos clientes, contamos com o Data Science, ou Ciência de Dados.

“Data Science é a disciplina de transformar dados em algo útil.” Cassie Kozyrkov

No artigo de hoje, vamos falar um pouco sobre Data Science (Ciência de Dados) e qual o seu impacto na otimização de conversão.

Tomada de decisão Data Driven

Para gerar hipóteses que são realmente plausíveis no processo de otimização de conversão, praticamos a tomada de decisão “data driven”, que significa tomar decisões baseadas em dados. No entanto, algumas empresas não sabem nem por onde começar a aplicar essa cultura tão importante no dia a dia.

Temos um artigo muito completo sobre como tomar decisões baseadas em dados no seu negócio, desde a coleta até a fase de testes. 

Basear-se em dados para tomar decisões é o caminho seguro para aplicar mudanças, reduzir riscos e estar mais bem direcionado para as oportunidades que podem surgir no negócio.

Análises, estudos e testes A/B

Análises e estudos estão presentes em praticamente todos os passos do processo de otimização de conversão. 

Um dos principais recursos de experimentação são os testes A/B. São com os testes que avaliamos se aquela mudança realizada realmente trouxe uma melhora significativa na experiência do usuário dentro da plataforma.

Para começar a rodar testes A/B, tudo se inicia com uma análise minuciosa da interface do site para buscar possíveis melhorias.

Saiba como rodar um teste A/B neste artigo que preparamos.

Os dados presentes no Google Analytics e em outras ferramentas de monitoramento são essenciais para definir os objetivos e próximos passos. Após isso, outros tipos de análises são realizadas para coletar dados de forma qualitativa. Como análise de usabilidade, análise heurística, dentre outras. 

Através dessas e outras análises, o profissional de Data Science (Ciência de Dados) traz uma visão estratégica e centrada no objetivo de cada cliente. 

É importante definir seus KPIs 

Com tantas ferramentas e dados para análise, muitas informações podem ser absorvidas na fase de coleta. Porém, é muito importante saber o que será analisado e priorizado, afinal, acompanhar todas as métricas pode acarretar em falta de clareza nos processos e resultados. Para isso, definir seus KPIs (Key Performance Indicators ou Indicadores-Chave de Performance) se torna essencial para medir o sucesso das suas estratégias. 

Sem ter resultados mensuráveis, fica muito difícil implementar mudanças e tomar decisões assertivas.

Para definir seus KPIs, você precisa entender quais são os principais objetivos da otimização e o que você mais espera que aconteça no seu negócio. Geralmente os indicadores são aqueles que impactam diretamente nas vendas.

Temos um post completo que vai ajudar você a definir os seus KPIs

O profissional de Dados na equipe de CRO (Otimização de Conversão)

Em uma equipe de CRO (Otimização de Conversão), o profissional de Dados tem importância fundamental: é ele quem vai analisar e avaliar resultados de testes, ferramentas de análises de sites, sempre visando entender o comportamento do usuário para gerar insights e hipóteses para melhorias que serão feitas. Ele se une com outros departamentos para, juntos, alcançarem os objetivos do projeto em que estão atuando, e precisa sempre contar com uma visão mais complexa e estatística. 

Os tipos de análise de dados 

1. Análise preditiva

Esse tipo de análise tem como objetivo prever possíveis resultados e suas probabilidades a partir de modelos estatísticos. Muito utilizado para resolver problemas difíceis e detectar boas oportunidades, como otimizar campanhas, melhorar operações e ficar alerta para possíveis fraudes. 

2. Análise prescritiva 

Conhecida também como análise de recomendação, esse tipo de análise utiliza ferramentas estatísticas para determinar dados que auxiliam nas tomadas de decisões que vão determinar os resultados futuros. Essa análise vai ajudar a entender o que poderá acontecer caso certa decisão seja tomada.  

3. Análise descritiva

Parte do processo de otimização de conversão, a análise descritiva busca entender o que está acontecendo no momento. Visa à tomada de decisão assertiva partindo de dados reais preexistentes. 

4. Análise diagnóstica

Muito semelhante à análise descritiva, a análise diagnóstica também busca entender o contexto atual. O diferencial consiste em entender quais foram as ações que resultaram naquele cenário.

Os impactos do Data Science em otimização de conversão 

Como pudemos entender, todas as ações e reações dentro do processo de otimização de conversão consistem em uma profunda análise de dados para entender os próximos passos, quais as hipóteses mais importantes e mapear padrões de comportamentos dos usuários.

Todos esses estudos, análises e testes resultam em um site voltado totalmente para receber o usuário e atender às suas necessidades, resultando em mais vendas. 

Quer saber mais sobre como funciona uma consultoria de CRO? Acesse aqui este artigo e saiba o passo a passo completo.