Como aumentamos a taxa de conversão Onboarding de 23% para 44%

A empresa citada nesse case é uma fintech de produtos financeiros, onde sua principal atividade é a consulta de Score de crédito. O onboarding é representada pela taxa do cadastro completo, ou seja, percorrer todo o fluxo de consulta o score e abertura de conta.

Tendo essa introdução do significado de onboarding para a empresa, vale ressaltar que alguns campos dentro desse cenário são bem críticos e obrigatórios como CPF, ocupação e Renda.

Explicando o fluxo:

O fluxo é composto por campos (CPF, renda, ocupação, nome completo, data de nascimento e celular) e um teste KBA (Autenticação baseada em conhecimento) que consiste em 3 perguntas sobre a vida do usuário. Se o usuário errar 2x esse teste, ele é bloqueado por um período de tempo e poderá refazer o fluxo só após o desbloqueio.

Já para sentir um problema só de falar isso, certo?

Processo de entendimento

O primeiro passo foi fazer um entendimento geral do produto (Product Flow) desde a oportunidade, dados do discovery, como foi implementado, até as métricas atuais do produto.

Fazendo esse entendimento e analisando as métricas atuais dentro do Google Analytics, metas, eventos e dados de navegação do hotjar, começamos a pensar em testes com alguns pontos que observamos que poderiam ser um problema.

Batendo o olho no Hotjar na navegação do usuário, conseguimos ver que muitas pessoas estavam errando a etapa do KBA, colocando qualquer resposta achando que não era um dado relevante, ou seja, queimando uma tentativa, pulava um aviso falando que ele tinha mais uma tentativa, nessa etapa se ele errasse novamente algo sem querer tomaria o block que na época era de 24h.

Começando o processo de melhoria

Primeiro teste (01) que observamos era diminuir esse tempo de 24 horas para 01 hora e verificar se isso iria impactar em nossa taxa de conversão, também fazer uma retomada com CRM para avisar que ele poderia tentar novamente.
Resultado do teste (01) foi que observamos uma pequena melhora, mas nada significativo para o volume de bloqueio que ainda estava ocorrendo.

Como o volume estava muito alto em bloqueio de usuário, decidi fazer uma extração dos dados do KBA que eram salvos no banco de dados, trazendo as perguntas e volume de acertos/erros de cada uma delas.

Ai o problema gritou em nossa cara! Tinham perguntas que tinham um volume maior que 65% de taxa de erro, ou seja, a maioria dos usuários não conseguiam acertar essa pergunta e continuar o fluxo.

Começamos os entendimentos do porque essas taxas estavam alta, se os dados que estavam retornando da base do KBA eram uma verdade ou retornando valor errado, ou se o erro estava em nosso lado.

Acessamos a base do KBA, extraímos um volume de CPF, pedimos aos colaboradores da empresa quem pudesse me passar o CPF para verificação e confirmação das respostas.

Resultado, o dado que retornava da base do KBA nem sempre era verdadeiro, ou totalmente desatualizada com o dado atual, como por exemplo: Final do telefone (xxxx-2245) mas na base do KBA poderia me retornar o final de um telefone de 7 anos atrás (xxxx-1020).

Como teste (02), resolvemos tirar as perguntas criticas que tinham um volume de erro maior que 35% para verificar se com essa alteração os usuários iriam tomar menos bloqueio, e acertar as perguntas.
Resultado do teste (02) que foi um sucesso inicial, conseguimos diminuir o volume de bloqueios em quase 50%.

Mas como nem tudo são flores, o teste de melhora começou a gerar um outro problema, para gerar o KBA precisa de uma quantidade mínima de 03 perguntas e as vezes a base de dados do KBA não conseguia puxar dependendo do perfil do CPF, retornando um erro para nós e bloqueando o usuário no fluxo, dando um quebra total.

Identificamos isso com o monitoramento que fazemos, uma das soluções propostas foi implementar um chat dentro desse fluxo para ter um atendimento com nossa equipe de CX (Customer Experience) para uma verificação manual do usuário e liberação do fluxo.

Colocamos e rodamos esse teste (03) colocando o chat nesse momento de bloqueio e estimulando ele a clicar e conversar com nosso time.
Resultado do teste (03) ajudou muito os usuários a seguir o fluxo, porém ainda assim, muitos não queriam ter esse trabalho para poder terminar seu fluxo, desistindo e podendo ir para nosso concorrente.

Ok, por momento o chat estava funcionando para alguns usuários, como medida de mitigação, mas mesmo assim estava obtendo muito bloqueio por tentativa de precisávamos entender onde estava o maior problema, a causa a gente já sabia, que foi o teste 02 removendo algumas perguntas, mas como podemos resolver?

Fizemos mais uma extração de CPF da nossa base e começamos a fazer a verificação com a base do KBA, com esse estudo entendemos que a maioria dos usuários que tomavam o bloqueio eram pessoas jovens de 18 à 25 anos, que começaram a movimentação financeiro agora, por isso a base não conseguia retornar muita informação.

Para mitigar e diminuir ainda mais o bloqueio, resolvemos criar mais perguntas para esse tipo de usuário com dados que retornavam da base do KBA sempre, um dado que a taxa de retorno era de 99% era a data de nascimento o segundo dado que mais retornava era o nome da mãe.

Criamos mais um teste (04) que era criar perguntas baseadas nesses retornos, então criamos "Qual a dia do seu aniversário" “Qual o mês do seu aniversário” “Qual o ano do seu aniversário” “Qual o seu signo” “Qual o primeiro nome da sua mãe” “Qual o sobrenome da sua mãe” “Qual a data do seu aniversário”.
Resultado do teste (04) tivemos um crescimento na taxa de conversão > 7% trazendo esses usuários novamente para o fluxo feliz.

Claro que coloquei aqui alguns dos principais testes que foram mais relevantes para o produto, rodamos diversos testes ao decorrer desse tempo para melhoria constante, como falei no inicio desse case, rodamos vários e vários experimentos no decorrer de 01 ano para atingir essa taxa como mudanças de copy, posicionamento de formulário, componentes de FOMO, copy personalizado dependendo do fluxo por utm, implementação de ilustração nas etapas, adicionar empresas parceiras e mídias para trazer autoridade, dentre outros…

O produto é vivo precisamos sempre trazer oportunidades.
Obrigado para quem acompanhou até aqui!