A tomada de decisões e os benefícios do uso de pesquisas, dados e analytics em um produto digital

#PraTodosVerem: Foto do Lucas Montez, Head de Produtos da Zé Delivery, no palco falando com o microfone em mãos

Esse texto é parte de uma palestra sobre dados e analytics, onde Lucas Montez, Head de Produtos da startup de entrega de bebidas Zé Delivery, criada em 2016 e abaixo do guarda-chuva Ambev, veio contar um pouco sobre o processo de trabalho e como o uso de dados e pesquisas são importantes para a tomada de decisões estratégicas e para melhorar a experiência dos clientes.

A Zé Delivery

A ideia da startup surgiu da situação mais simples possível: “É final de semana, estamos no meio da festa ou do churrasco e já acabou a bebida”. Existem algumas possibilidades para comprar, mas também alguns problemas como:

• O local para comprar é longe
• O lugar mais perto é caro
• Não podemos pegar o carro para comprar por causa da lei seca

Ou simplesmente não há problema algum (e nem festa e churrasco), a pessoa só chegou em casa e quer beber algo para relaxar, sem ter que ir até o mercado e pegar uma fila grande.

Então, por qualquer que seja o motivo, Zé Delivery acredita que “todos merecem ter sua bebida onde e quando quiser”. E, para fazer isso, uma das grandes preocupações da empresa é como acompanhar as mudanças do mercado e atuar com agilidade.

Como a empresa funciona

É possível dizer que a empresa tem 4 atores principais:

• Consumidor
• Parceiros (hubs de distribuição)
• Entregadores
• Marcas

Esse ecossistema só funciona com todos conectados e gerando valor um para o outro.

Como o negócio da empresa é um e-commerce eles precisam sempre de novos usuários. Para isso investem para atingir o publico e fazer a aquisição desses clientes e trabalham a retenção para gerar a recompra, ou seja, o retorno do cliente. Essa retenção é mensurada pelo CLTV (Customer Lifetime Value) ou seja: o lucro líquido médio de um cliente durante sua relação com a empresa.

O custo para trazer e depois para fazê-lo voltar a consumir é o custo de aquisição e retenção. Se a aquisição for alta, mas o valor desse usuário enquanto estiver comprando na empresa for maior que o valor investido para trazê-lo, a empresa ficará saudável.

Logo, a chave para crescer rápido é ter muitos usuários e para se manter saudável é preciso ter retenção e recorrência.

O problema da retenção

Quando falamos em retenção isso envolve o produto, a experiência do usuário no produto ou serviço (portanto, está diretamente ligada a pessoa querer voltar a comprar) e também envolve muito esforço das áreas de comercial, de marketing e de operação.

“Todos os problemas complexos de negócio, dificilmente envolvem só uma pessoa ou só uma área.”

O objetivo do Zé Delivery é “estar a 10 minutos de cada pessoa”, para que a experiência seja: “Pedi minha bebida, chegou rápido e ainda gelada, ninguém vai acreditar!”

Métodos de trabalho

Duas metodologias iterativas são abordadas na Zé Delivery: PDCA (Plan — Do — Check — Act ou Adjust) e Design Thinking, mas independente da forma como atuam, do momento e a da situação, Lucas acredita que existem sempre pontos em comum:

• Priorizar qual problema atacar
• Entender o problema em profundidade — muito antes de executar, é preciso entender o problema com métricas apropriadas, tendo confiança nos números que elas apresentam
• Explorar as diferentes possibilidades e caminhos — porque nem sempre a melhor ideia de solução vai ser uma ideia viável
• Escalar — com uma solução adequada para o problema, é preciso conseguir também escalar rápido

Estudo de probabilidade de vida da base

Considerando as informações de compra e de comportamento dos usuário, é possível determinar a probabilidade do cliente ainda ser ativo na base ou não.

Por exemplo: um cliente que compra uma vez por mês, todos os últimos meses, continua sendo ativo mesmo se já estamos na metade do mês corrente e sem nenhum pedido, pois está dentro da expectativa. Já um cliente que comprava todos os dias e não compra faz uma semana, entra em um estado de atenção porque essa quebra indica um possível problema.

“Problemas complexos necessitam de soluções inteligentes e adaptáveis, pois provavelmente vão ter que mudar depois de um tempo.”

Esse fator é a probabilidade de vida, uma métrica associada a chance de um usuário retornar dependendo do seu perfil. Analisar esse comportamento com o número de compras permite entender quais as chances de um determinado cliente voltar a comprar.

Essa métrica também determina qual o número ideal de compras que as pessoas devem fazer para se tornarem recorrentes, ficando ativas na base por mais tempo.

Outro dado relevante surge ao cruzar a probabilidade de vida com os dias inativos do cliente. Isso gera uma visão de quanto tempo o time do Zé Delivery tem para fazer o cliente voltar a comprar e não perdê-lo de vez, já que ao aumentar o tempo sem uma recorrência, diminui a chance do cliente voltar.

Esse mapeamento é fundamental para conseguir ter uma base de clientes sempre saudável e que traz retorno para o negócio.

Entendendo o usuário

Ter mapeado com dados o perfil dos usuários é uma das atividades que leva ao entendimento do comportamento e as primeiras ideias para que o usuário voltasse a comprar. Além disso é necessário uma segunda atividade, qualitativa, para esse mapeamento completo. Não é uma ou outra, são as duas juntas:

1 — Análise quantitativa

Modelagem com Regressão Logística
Onde se busca entender quais as características do usuário que comprou pela primeira vez que fazem com que ele esteja mais propenso a fazer uma segunda compra. Ou seja, analisar se os eventos da primeira compra impactam positivamente ou negativamente na segunda. E podemos mapear quantos eventos forem necessários.

2 — Análise qualitativa

Pesquisa e entrevista com usuários
Provavelmente os dados disponíveis são muito bons mas não explicam tudo. Vemos o que acontece mas não a razão dessa ocorrência. Ao fazer esse tipo de estudo é possível trazer novos insights e entender o que já acontece.

Definição de hipóteses bem embasadas antes da ideação

Somente após esse mergulho para entender o problema é possível ter hipóteses embasadas para a ideação de uma solução. Veja abaixo alguns exemplos de insights que o time do Zé Delivery mapeou para melhorar a retenção de clientes:

• Custo de entrega — O valor do frete tem uma percepção de entrega bem relevante para o cliente. Pagar R$ 90,00 pelo produto + R$ 10,00 de frete pode ser considerado caro, mas pagar R$ 100,00 pelo produto e ter o frete grátis é visto como OK.
• Distância do cliente ao distribuidor — Há maiores chances do usuário voltar a comprar se na primeira vez chegar mais rápido que o esperado. Pra todos os clientes a rapidez na entrega é importante, mas para o cliente que nunca comprou e ainda não confia em você, esse fator se torna mais importante ainda.
• Avaliação media — Diferentes parceiros tem diferentes qualidades de atendimento. A reputação do parceiro na primeira compra pode influenciar o usuário a voltar a usar o serviço pelo atendimento recebido.
• Portfolio — Em regiões diferentes existem opções diferentes de bebidas. A quantidade dos produtos disponíveis pode impactar o cliente a voltar e pedir pela segunda vez.
• Momento do retorno — Analisar qual é o momento que usuário está e quando ele encontra-se mais propenso a pedir. Quem compra quarta-feira a noite vendo futebol, pode estar mais propenso a voltar na próxima quarta-feira, próximo ao horário do jogo.
• Modos de entrega — O aplicativo tem entrega em casa mas também permite agendar ou retirar o pedido na loja. Expandir isso para mais lugares pode trazer maior chance de recompra.

Validando as hipóteses

Lucas cita 3 exemplos de como poderiam aprofundar e testar as hipóteses levantadas acima:

• Distância do cliente ao distribuidor — Com uma priorização por algoritmo é possível que a primeira compra seja sempre em um lugar próximo do endereço do cliente.
• Portfolio — É um cenário mais complexo, pois a empresa lida com produtos físicos em parceiros estabelecidos, que tem seu estoque próprio, mas é possível fazer um teste operacional em uma cidade pequena, que demande menos esforço, risco e dinheiro.
• Momento do retorno- Se existe um momento adequado para usar o aplicativo e pedir, também existe um momento certo para interagir, utilizando o canal certo para falar com o cliente. Montar uma agenda e realizar testes de comunicação em série para entender como funciona pode mostrar uma janela onde há maior engajamento e retorno.

O aprendizado é o mais importante para o resultado final

Independente se acertamos em nossos testes e nas nossas hipóteses no dia a dia, devemos sempre retirar um aprendizado dessas atividades.

“Desenhar testes, seja em produto ou em serviço é quase uma arte, temos que entender muito bem o alcance da hipótese e as limitações que temos para chegar em uma conclusão.”

Não adianta nada ter as melhores ferramentas, um tagueamento perfeito, conseguir dados da forma que queremos, formular hipóteses sensacionais, executar testes com uma perícia gigantesca e não encarar o resultado dos testes, tentando moldar nossa vontade no resultado.

Alguns aprendizados do processo de trabalho com dados e pesquisas:

• Não existe estratégia de dados, existe estratégia de negócios suportada por dados
• Assim como engenharia, dados devem estar no coração do negócio, sendo parte fundamental para tomada de decisão, não apenas suporte
• Não há etapa específica, dados permeia todo o processo
• A responsabilidade é de todos, não de pessoas isoladas
• Qualitativos + Quantitativos = só assim temos as melhores tomadas de decisões

Então, no final, obter aprendizados e aceitar a realidade são partes fundamentais do trabalho.