Quando você está otimizando a conversão, uma das partes mais difíceis desse processo é encontrar áreas a serem atualizadas. Para encontrar os locais e pontos de interação que causam experiências insatisfatórias, é necessário, antes de tudo, para priorizar corretamente e elaborar um plano de trabalho consistente para seus negócios.
Não menos importante é a busca por ações (e de fato indicadores) que sempre acompanham o cliente, atingindo um certo critério de sucesso ao usar seu produto. Os indicadores de sucesso mais comuns são Receita por visitante (RPV) e valor da vida útil do cliente (LTV, Valor da vida útil). Com base neles, você pode não apenas avaliar a qualidade da otimização, mas também identificar áreas que você nem sabia sobre o impacto delas na taxa de conversão.
O que é uma métrica de correlação? Um exemplo de métrica de correlação é a descoberta da maior rede social do Facebook. Após uma série de estudos em larga escala, eles descobriram que, se um novo usuário adiciona 7 novos amigos em 10 dias, na maioria dos casos ele continua a usar essa rede social e se torna um membro ativo da comunidade.
Adicionar 7 amigos em 10 dias, na verdade, é um sinal óbvio de que uma pessoa gosta de usar essa rede social. Essa ação é como uma previsão do comportamento humano futuro. Portanto, ele pode ser usado como uma métrica para medir o sucesso do trabalho de otimização.
Outro exemplo pode ser emprestado da prática de lojas online. Por exemplo, durante muitas horas de monitoramento, você descobriu que os visitantes que usam a função de pesquisa no site duas vezes mais se tornam compradores. Obviamente, você não sabe por que isso acontece e é possível que não haja conexão causal entre pesquisa e conversão. Mas é justamente esse indicador que pode ser usado na otimização.
As métricas de correlação são conhecidas sob outros nomes: indicadores principais, indicadores predicativos, correlações, momentos aha, momentos uau, etc. – mas todos eles significam a mesma coisa.
Como mencionado acima, as métricas que você está procurando não devem implicar um relacionamento causal. Tudo o que eles fazem é simplesmente se correlacionar com o resultado final desejado.