Artigo

Maila Carrinho da Silva; Ingrid de Matos Martins

DOI: 10.22167/2675-6528-2026M27

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação

Resumo

Em um cenário de rápido crescimento do comércio eletrônico e mudanças no comportamento do consumidor, a compreensão das necessidades dos usuários tornou-se um diferencial estratégico para empresas. O estudo demonstrou como a aplicação de Consumer Insights pode otimizar a experiência do usuário e melhorar as taxas de conversão em plataformas de e-commerce. A pesquisa foi conduzida em uma empresa de médio porte na Califórnia, Estados Unidos, utilizando uma abordagem mista. Coletaram-se dados quantitativos, como taxa de conversão e bounce rate, e dados qualitativos, incluindo surveys com clientes e testes de usabilidade. Os resultados revelaram gargalos significativos na jornada de compra, particularmente em dispositivos móveis, o que possibilitou a formulação de hipóteses para testes A/B orientados por dados. A implementação de melhorias baseadas nesses insights gerou impactos positivos nas taxas de conversão e adição ao carrinho, especialmente para o tráfego mobile de mídia paga. Com base nesses achados, desenvolveu-se um guia prático com etapas replicáveis para a aplicação de práticas de Otimização da Taxa de Conversão (CRO), adaptadas a empresas com maturidade digital em desenvolvimento. A pesquisa contribuiu para o campo acadêmico e para o mercado ao propor um modelo validado e acessível para a aplicação estratégica de Consumer Insights no e-commerce.

Palavras-chave: Experiência do Usuário; Jornada de Compra; Otimização de Conversão; Testes A/B; Usabilidade.

1. Introdução

O comércio eletrônico consolidou-se como um dos pilares centrais da economia digital, impulsionado pela transformação tecnológica e por mudanças significativas no comportamento do consumidor. Essa trajetória consistente de crescimento, conforme indicado pela Statista (2024), reflete não apenas a expansão do mercado, mas também a maior disposição dos consumidores em realizar compras no ambiente digital, bem como o aumento da receita média por usuário. O ambiente digital demanda, portanto, uma abordagem estratégica para compreender e engajar os consumidores de forma eficaz.

Nesse contexto dinâmico, a aplicação de Consumer Insights, entendida como o processo sistemático de coleta, análise e interpretação de dados sobre o comportamento do consumidor, torna-se um diferencial estratégico para empresas que buscam se destacar. Compreender o comportamento do consumidor envolve analisar as etapas de aquisição, uso e descarte de produtos e serviços, pois essas práticas refletem valores, crenças e significados que influenciam a tomada de decisão (Hoyer e MacInnis, 2012). Complementarmente, Hawkins e Mothersbaugh (2018) destacam que esse comportamento resulta da interação entre fatores internos e externos, reforçando a necessidade de estratégias centradas no cliente, orientadas por dados e experiências relevantes.

O uso estruturado de Consumer Insights atua como um elo crucial entre dados analíticos e decisões estratégicas, especialmente em ambientes digitais, nos quais o contato com o produto é mediado exclusivamente pela interface. A interpretação adequada de métricas comportamentais e percepções dos usuários é fundamental para reduzir incertezas, aumentar a confiança e apoiar a tomada de decisão. Dessa forma, Consumer Insights não se limita à análise descritiva de dados, mas orienta a formulação de hipóteses, a priorização de melhorias e a validação contínua de soluções ao longo da jornada do cliente.

Pesquisas recentes reforçam a importância dessa abordagem ao demonstrar que fatores como experiência do usuário, segurança percebida e usabilidade do site exercem influência direta sobre a conversão e a recompra no e-commerce (Santos; Mangini, 2024; Nawir; Hendrawan, 2024). Além disso, a pandemia da COVID-19 acelerou a adoção do canal digital, elevando as expectativas dos consumidores quanto à eficiência, clareza e personalização das interações online (Raji et al., 2024). Em mercados altamente competitivos, como o varejo digital de moda e calçados, a utilização combinada de dados quantitativos e qualitativos, aliada a testes de usabilidade, torna-se fundamental para identificar fricções na jornada de compra e oportunidades de otimização com impacto direto nas métricas de desempenho (Jain; Purandare, 2020; Kantalainen, 2018).

Entretanto, a efetiva aplicação de Consumer Insights ainda representa um desafio para muitas organizações, sobretudo aquelas com estruturas tradicionais e processos pouco integrados. A ausência de fluxos claros de dados, a fragmentação entre equipes e a limitação na capacidade analítica dificultam a transformação de informações em ações concretas. Nesses contextos, iniciativas de otimização tendem a ocorrer de forma pontual, reativa e pouco escalável, comprometendo o aprendizado organizacional e a evolução contínua da experiência digital (Nyeko, 2024; Muniz, 2021). Esse cenário dificulta a aplicação de modelos como o Lean CRO, que pressupõem experimentação contínua, rapidez e aprendizado iterativo (Simonsen, 2021), evidenciando uma lacuna prática na implementação estratégica de Consumer Insights.

Diante deste cenário, o problema central que orienta esta pesquisa é como a aplicação de Consumer Insights pode otimizar a experiência do usuário e melhorar a performance de uma plataforma de e-commerce. O presente estudo contribui para a literatura ao detalhar a aplicação prática e mensurável de Consumer Insights em um estudo de caso único, além de oferecer ao mercado um guia replicável para gestores e profissionais de e-commerce interessados em estruturar processos de otimização orientados por dados, mesmo em contextos de maturidade digital em desenvolvimento.

2. Material e Métodos

Este estudo adotou uma abordagem mista, combinando métodos quantitativos e qualitativos, em um delineamento de estudo de caso único (Simonsen, 2021; Ekholm, 2020). Essa escolha metodológica permitiu uma investigação aprofundada de fenômenos complexos em seu ambiente real, alinhada às práticas de pesquisa aplicada em e-commerce (Yin, 2015; Stake, 1995). A pesquisa foi realizada em uma empresa de médio porte do setor de e-commerce de calçados, localizada na Califórnia, Estados Unidos. O objeto empírico concentrou-se na plataforma digital, cujo público-alvo era composto por homens e mulheres entre 30 e 65 anos, com interesse em calçados casuais. A metodologia foi estruturada em três fases interconectadas. Inicialmente, coletaram-se dados quantitativos e qualitativos para compreender a experiência do usuário. Em seguida, realizou-se a análise integrada das informações para identificar pontos críticos e propor melhorias na interface e usabilidade. Por fim, avaliou-se o impacto das intervenções implementadas, comparando métricas de desempenho para gerar novos insights e otimizar ciclos futuros. Na primeira fase, a coleta de dados incluiu informações secundárias extraídas de ferramentas analíticas do e-commerce, como “Google Analytics” e “Shopify”. Essas plataformas forneceram métricas de desempenho da plataforma, abrangendo taxa de conversão, bounce rate, produtos adicionados ao carrinho e taxa de abandono de carrinho. Esses dados foram fundamentais para uma compreensão inicial do comportamento dos usuários no site.

Os dados primários foram obtidos por meio de abordagens complementares. Aplicaram-se surveys estruturados com perguntas fechadas a uma amostra de dois mil clientes que abandonaram o carrinho, utilizando a plataforma Okendo, para mensurar satisfação e identificar dificuldades (Ceribell et al., 2015). Adicionalmente, conduziram-se testes de usabilidade qualitativos com dez usuários (cinco homens e cinco mulheres, entre 30 e 65 anos), sendo sete em dispositivos móveis e três em desktop, via plataforma UserTesting. Observaram-se tarefas de navegação e interpretação de atributos em páginas de produto (Jain; Purandare, 2020). A terceira abordagem de dados primários envolveu a execução de experimentos de A/B Testing. Estes foram operacionalizados pela ferramenta Shoplift, com base em hipóteses formuladas a partir das análises iniciais. Durante os testes, mensuraram-se indicadores como taxa de cliques, adição ao carrinho e conversão, ao longo de um período de 30 dias (Kantalainen, 2018). A escolha da ferramenta considerou sua integração com a plataforma Shopify e a necessidade de agilidade nos experimentos. Na segunda fase, os dados quantitativos foram analisados por meio de técnicas estatísticas descritivas, incluindo cálculo de médias e desvio padrão, aplicados às métricas de desempenho.

A análise qualitativa centrou-se na interpretação das respostas dos surveys e das gravações dos testes de usabilidade, seguindo uma metodologia de análise de conteúdo para identificar padrões e fricções. A integração desses dados permitiu a formulação de hipóteses de otimização, priorizadas com base na matriz PXL, que considera evidências qualitativas, quantitativas e critérios de impacto e esforço. A terceira fase da pesquisa consistiu na avaliação sistemática do impacto das intervenções, comparando métricas de desempenho antes e depois das melhorias. A execução dos testes seguiu uma lógica incremental e iterativa, alinhada aos princípios do design centrado no usuário e metodologias ágeis, com ajustes nas hipóteses com base nos aprendizados de cada rodada (Hinderks; Thomaschewski, 2025). O processo incluiu a documentação em um backlog de experimentos, registrando hipóteses, variações, métricas, resultados e lições aprendidas, utilizando ferramentas como planilhas compartilhadas, Monday ou Notion (Bertram et al., 2025).

3. Resultados e Discussão

A análise inicial da estrutura organizacional da empresa revelou um desafio fundamental para a otimização do e-commerce, caracterizado pela predominância do canal wholesale e pela secundarização estratégica do ambiente digital. Essa configuração resultou em práticas tradicionais e uma baixa adesão a metodologias ágeis, dificultando a adaptação às rápidas mudanças no comportamento do consumidor digital. Observou-se uma priorização de indicadores financeiros de curto prazo, relegando a experiência do usuário, a aprendizagem contínua e a otimização do canal digital a um segundo plano, o que limitou a capacidade da organização de utilizar Consumer Insights como insumo estratégico para decisões recorrentes.

A rigidez estrutural da empresa manifestou-se também na baixa integração entre os departamentos de produto, marketing, tecnologia e atendimento ao cliente, que operavam de forma isolada. Essa fragmentação prejudicou a circulação de informações e dificultou a construção de uma visão unificada da jornada do consumidor, um elemento crucial para a geração de insights acionáveis (Muniz, 2021). Consequentemente, as análises realizadas tendiam a ser reativas, pontuais e pouco conectadas à experiência real do usuário no ambiente digital, comprometendo a eficácia das iniciativas de otimização.

Um fator agravante identificado foi a terceirização do desenvolvimento tecnológico. Embora a agência parceira adotasse formalmente metodologias ágeis, sua atuação era externa e orientada por escopo e prazos predefinidos, o que resultava em ciclos de entrega mais longos e menor flexibilidade para testes e ajustes frequentes. Essa configuração reduziu a capacidade de experimentação contínua e limitou o aprendizado incremental, pilares das metodologias ágeis e do modelo Lean CRO (Libardi; Barbosa, 2010; Simonsen, 2021), impactando diretamente a agilidade organizacional.

Outra barreira estrutural relevante foi a inexistência de um repositório centralizado e integrado de dados de produto. O fluxo ideal de informações detalhadas, que deveria ser estruturado em um sistema de Product Lifecycle Management (PLM) e transmitido ao Enterprise Resource Planning (ERP) SAP e, posteriormente, ao Product Information Management (PIM) para alimentar o e-commerce, não se concretizava. Verificou-se um PLM desatualizado e a ausência de integração plena entre os sistemas, o que mantinha a dependência de processos manuais e resultava em dados inconsistentes, incompletos e de difícil acesso (Silva et al., 2025).

Essa limitação comprometeu diretamente a eficiência operacional e analítica, dificultando análises sobre comportamento de compra, desempenho por categoria, atributos e benefícios de produto, informações essenciais para estratégias de Conversion Rate Optimization e para a construção de experiências digitais mais relevantes (Papadakis et al., 2022). Dados estruturados e confiáveis são a base para decisões orientadas por evidências e para a validação de hipóteses por meio de experimentação controlada (Simonsen, 2021).

Adicionalmente, a ausência de dados organizados e acessíveis prolongou significativamente o tempo necessário para a extração, limpeza e padronização das informações antes mesmo do início da fase de análise. Esse cenário atrasou a formulação de hipóteses, reduziu a frequência de testes e limitou a escalabilidade das iniciativas de otimização, enfraquecendo a aplicação prática dos princípios do Lean CRO. Os resultados indicaram que a efetividade de estratégias baseadas em Consumer Insights depende não apenas da coleta de dados, mas de uma transformação organizacional mais ampla, incluindo a integração entre áreas e a construção de uma cultura colaborativa e centrada no cliente (Amajuoyi et al., 2024). Visão Geral da Coleta de Dados

Para compreender os fatores que impactavam negativamente a taxa de conversão e o comportamento de recompra no e-commerce analisado, a pesquisa adotou uma abordagem mista, reunindo dados quantitativos e qualitativos de diversas fontes. Foram utilizados dados secundários, extraídos do Google Analytics e Shopify Analytics, e dados primários, obtidos por meio de surveys estruturados com clientes, testes de usabilidade remotos via UserTesting e, posteriormente, hipóteses de testes A/B baseadas nos insights gerados. Essa triangulação metodológica permitiu uma análise aprofundada dos principais pontos de fricção na jornada do consumidor, focando em decisões baseadas em evidências, conforme preconiza a abordagem Lean CRO (Simonsen, 2021). Análise de Desempenho do Tráfego por Canal

A análise dos dados secundários revelou que o canal de mídia paga em redes sociais, denominado “Paid Social”, foi responsável pelo maior volume de sessões no site durante o período analisado, embora apresentasse o pior desempenho em métricas de engajamento e conversão. A maioria dos usuários desse canal acessou o e-commerce por meio de dispositivos móveis, tendo como ponto de entrada predominante a página de detalhes do produto (PDP), seguida pela página de listagem de produtos (PLP). Essas páginas configuraram, portanto, os primeiros pontos de contato com uma parcela significativa da audiência e representaram áreas críticas para otimização. Métricas que justificaram a priorização da PDP e PLP

Na análise por canal de aquisição, no período de 19 de abril a 19 de maio de 2025, o tráfego proveniente de mídia paga em redes sociais representou a maior parcela, com 42% das sessões totais. Em seguida, os acessos diretos corresponderam a 23%, a busca paga a 16%, o e-mail marketing a 8%, o tráfego orgânico a 5%, o SMS a 4% e outros canais a 2%. A distribuição de tráfego do site mostrou que 67% das sessões iniciaram em páginas de detalhe de produto (PDP), 19% em páginas de listagem de produto (PLP) e 10% na homepage, com as demais categorias de páginas somando 4%.

Entre os acessos que iniciaram a sessão na PDP, observou-se que 52,47% das sessões se originaram do canal “Paid Social”, reforçando a importância dessas páginas como ponto de contato primário para esse público. Apesar do alto volume de tráfego, o canal “Paid Social” apresentou a menor taxa de conversão entre todos os canais analisados, com apenas 0,75%, um número significativamente abaixo da média geral do site, que foi de 1,01%. Em contraste, os canais de tráfego Direto e Busca Paga demonstraram os maiores índices de conversão, ambos com 3,07%, sugerindo maior qualificação e intenção de compra nesses segmentos.

Outros indicadores reforçaram o desempenho inferior do “Paid Social”. A taxa de rejeição (“bounce rate”) para este canal foi de 85,69%, superando amplamente a média geral de 65,65%. Esses dados indicam não apenas baixo engajamento, mas também uma menor intenção de compra entre os usuários provenientes das redes sociais pagas. A ausência de sinais de validação social, como avaliações, número de vendas ou comentários, pode reduzir o impacto social sobre visitantes de primeira viagem, especialmente em contextos de incerteza ou desconhecimento da marca (Mazhar Ali; Amir, 2024).

Estudos recentes apontam que, em ambientes digitais onde não é possível avaliar fisicamente um produto, os consumidores tendem a se apoiar em pistas extrínsecas e no comportamento da maioria para tomar decisões (Mazhar Ali; Amir, 2024). Elementos como avaliações positivas, alta contagem de vendas ou comentários detalhados atuam como “herding cues”, mediando a percepção de qualidade e utilidade da informação, influenciando diretamente a intenção de compra. A ausência ou má comunicação dessas pistas aumenta a propensão ao abandono da página, especialmente para públicos que chegam via mídia paga, mais suscetíveis a inseguranças por falta de familiaridade com a marca.

A priorização da PDP como principal foco de testes e intervenções justifica-se não apenas pelos dados de volume e performance, mas também por sua importância estratégica no contexto da psicologia do consumo digital. A presença ou ausência de pistas sociais percebidas como confiáveis pode determinar o sucesso da conversão, especialmente em um ambiente onde o julgamento de qualidade depende majoritariamente da construção simbólica fornecida pela própria interface (Mazhar Ali; Amir, 2024). A PLP, como segunda página mais acessada, também mereceu atenção, principalmente no que tange à visibilidade de atributos, disponibilidade de filtros e organização dos produtos, fatores que impactam diretamente a navegação e a continuidade da jornada de compra.

Verificou-se que 74% do tráfego no site ocorre por meio de dispositivos móveis, seguido por 25% em desktop e 1% em outros dispositivos, como tablets e consoles de videogame. Essa informação é fundamental para a elaboração de testes e implementação de melhorias, pois reforça a necessidade de adotar uma abordagem “mobile first”. Conforme destaca Kantalainen (2028), o “mobile first approach” prioriza o desenvolvimento de interfaces a partir do menor dispositivo para escalar para telas maiores, garantindo acessibilidade, desempenho e compatibilidade. Dessa forma, todos os testes e sugestões de otimização consideraram prioritariamente a experiência do usuário em dispositivos móveis.

Considerando que 74% do tráfego total ocorre em dispositivos móveis e que a maior parte desse volume chega diretamente às PDPs, a análise foi aprofundada especificamente para o tráfego mobile que inicia sessão nessas páginas. Os resultados reforçaram o padrão observado na análise geral: o canal Paid Social, embora responsável pelo maior volume de usuários chegando à PDP, apresentou conversão de apenas 1,16% e rejeição de 79,49%. Esse comportamento evidencia uma combinação de tráfego altamente volátil, expectativas desalinhadas e maior sensibilidade a elementos da interface que reduzem incertezas. A segmentação por dispositivo reforçou a necessidade de priorizar otimizações na PDP em ambiente mobile, tanto pela maior fatia do tráfego quanto pelos maiores indicadores de abandono, justificando a escolha dos testes A/B aplicados nesta página. Resultado do survey com clientes que abandonaram o carrinho

Um survey foi enviado a uma amostra de 2.000 clientes que adicionaram produtos ao carrinho, mas não finalizaram a compra, obtendo 265 respostas válidas, com uma margem de erro estimada de ±5,3% e nível de confiança de 95%. Os principais motivos de abandono foram: 45% de indecisão na finalização ou comparação com outras marcas; 29% de não qualificação para frete grátis; 18% de falta de estoque no tamanho/cor desejados; 4% de ter encontrado o produto mais barato em outro site; e 4% de outros motivos. Esses dados indicam que o abandono do carrinho está mais relacionado à percepção de valor e barreiras logísticas do que a falhas técnicas do site. Estratégias de comunicação mais eficazes e o reforço de benefícios como frete grátis ou cupons de boas-vindas podem ter impacto direto na conversão. Resultados dos Testes de Usabilidade

Os testes de usabilidade foram realizados com 10 usuários (5 homens e 5 mulheres, entre 30 e 65 anos), sendo 7 em dispositivos móveis e 3 em desktop, com o objetivo de observar uma navegação exploratória no site sem o uso da barra de busca. Os resultados evidenciaram limitações relevantes na experiência de navegação, especialmente na aplicação de filtros por tipo, material e ajuste, bem como na falta de destaque de atributos importantes, sobretudo em produtos de maior ticket médio. A ausência de orientações claras sobre tamanho e a indisponibilidade de meio-números em alguns modelos também geraram insegurança na decisão de compra.

Observou-se, principalmente em dispositivos móveis, um padrão recorrente de múltiplos cliques nos círculos de cores (“color swatches”) para visualizar a aparência real do produto. Em situações nas quais a tonalidade exibida na imagem diferia do círculo apresentado, os usuários demonstraram frustração, aumentando o atrito na navegação e comprometendo a percepção de confiabilidade da apresentação do produto. Inconsistências entre filtros e páginas de listagem de produtos (PLPs), como divergências no número de itens exibidos, impactaram negativamente a confiança na estrutura do site. Além disso, a baixa visibilidade de promoções ativas, a ausência de reviews com fotos de consumidores e a dificuldade em perceber o atingimento do valor mínimo para frete grátis foram apontadas como fatores que inibem a conversão.

Esses achados reforçam o papel estratégico do design de interface na construção da confiança e da intenção de compra. Conforme destacam Hasan, Amin et al. (2024), websites visualmente claros, funcionais e fáceis de usar influenciam diretamente a percepção do consumidor, a credibilidade da marca e a propensão à conversão. A experiência do usuário, portanto, é um pilar central para a otimização da performance em ambientes de e-commerce, especialmente em um mercado competitivo onde a diferenciação é crucial. Integração dos Dados e Priorização de Hipóteses

Com base na triangulação dos dados coletados, análises de desempenho do site, respostas dos surveys e resultados dos testes de usabilidade, foram identificados os principais pontos críticos que afetavam negativamente a experiência do usuário e, consequentemente, a taxa de conversão. As páginas com maior volume de acessos, especialmente a Página de Detalhe de Produto (PDP) e a Página de Listagem de Produtos (PLP), concentraram a maioria das fricções observadas, indicando a necessidade de intervenções focadas nessas áreas.

Na PDP, foram detectadas lacunas significativas na comunicação de valor dos produtos. Muitos usuários não conseguiam identificar claramente os benefícios ou diferenciais das ofertas, como tecnologias aplicadas, materiais utilizados ou certificações, o que enfraqueceu a percepção de qualidade. Além disso, não havia informações visíveis sobre políticas de frete ou promoções ativas, o que gerava insegurança e reduzia o senso de urgência, fatores que impactam diretamente a decisão de compra do consumidor.

Na PLP, por sua vez, os testes revelaram inconsistência nos filtros aplicáveis, ausência de atributos essenciais (como largura ou material) e falta de reviews visíveis nas miniaturas dos produtos. Isso dificultava a navegação exploratória, especialmente em dispositivos móveis. A desorganização na categorização e inconsistência entre o número de itens exibidos nos filtros e os realmente disponíveis nas páginas também gerou desconfiança, comprometendo a usabilidade e a credibilidade da plataforma.

Para transformar essas observações em ações concretas, foram elaboradas hipóteses de otimização baseadas nos problemas identificados. Essas hipóteses foram avaliadas e organizadas com base na matriz PXL, um método de priorização criado por Ben Labay e difundido pela ConversionXL. Diferente de métodos simplificados, como a matriz ICE, o PXL propõe uma avaliação mais criteriosa com base em múltiplas evidências, divididas em três grandes grupos: evidência qualitativa (testes com usuários, pesquisas, entrevistas), evidência quantitativa (“analytics”, mapas de calor, rastreamento ocular) e critérios de impacto e esforço (visibilidade da mudança, se é adição/remoção, facilidade de implementação).

A facilidade de implementação é avaliada com base no tempo estimado de desenvolvimento necessário para executar a hipótese, com pontuações variando de 0 a 3, conforme a complexidade. Hipóteses que demandam menos de 4 horas de desenvolvimento recebem 3 pontos; aquelas que exigem até 8 horas recebem 2 pontos; até 2 dias, 1 ponto; e mais de 2 dias, 0 ponto. Também se considera a etapa do funil em que a hipótese atua, atribuindo maior prioridade para aquelas que impactam etapas mais próximas da conversão: ações no topo do funil (navegação e descoberta) recebem 1 ponto; no meio do funil (página de produto), 2 pontos; e no fundo do funil (carrinho e checkout), 3 pontos. Por fim, avalia-se se a hipótese representa uma melhoria incremental (1 ponto) ou uma solução completamente nova (2 pontos), refletindo seu potencial transformacional.

Exemplos de hipóteses priorizadas utilizando a matriz PXL incluíram: inserir seção de benefícios do produto com ícones explicativos na PDP (pontuação 12); substituir os círculos de cores por imagem real da cor na PDP (pontuação 12); redefinir o layout do callout “Frete grátis acima de $65, 30 dias de troca gratuitos” (pontuação 10); incluir badges de avaliação na PLP (pontuação 10); e reorganizar filtros na PLP com novos atributos (pontuação 5). Essas iniciativas foram propostas com o objetivo de reduzir fricções na jornada de compra, fortalecer a confiança do consumidor e impactar diretamente a taxa de conversão. A priorização de melhorias com foco na experiência em dispositivos móveis alinhou-se à estratégia “mobile first”, dada a predominância do tráfego proveniente desses dispositivos.

O primeiro experimento conduzido foi o Teste A/B 4, que comparou duas variações da página de detalhes do produto (PDP): uma exibindo miniaturas reais do produto em suas respectivas cores versus outra utilizando o formato padrão de círculos de cor. A métrica principal analisada foi a taxa de adição ao carrinho (“add to cart rate”), escolhida por sua relevância no funil de conversão e pela viabilidade de implementação com baixo esforço técnico, sem a necessidade de grandes recursos da equipe de desenvolvimento. Execução de Testes e Iterações (Lean CRO)

A execução de testes seguiu uma lógica incremental e iterativa, baseada nos aprendizados obtidos em cada rodada, criando um ciclo contínuo de aprendizagem e evolução. Esse processo alinha-se aos princípios do design centrado no usuário (“user-centered design”) e das metodologias ágeis, onde as decisões são tomadas a partir da observação de comportamento real de usuários, e não apenas de suposições internas (Hinderks; Thomaschewski, 2025). A abordagem Lean CRO enfatiza experimentos rápidos, iterativos e de baixo custo para aumentar a conversão de forma contínua e fundamentada em dados reais (Simonsen, 2021).

Os testes foram priorizados com base na matriz PXL, um framework que permite organizar hipóteses com maior potencial de impacto e validação, considerando a gravidade do problema identificado, o volume de usuários impactados, as evidências observadas via testes de usabilidade, entrevistas, surveys e análise de tráfego, e a facilidade de execução com os recursos disponíveis. Essa escolha se justifica por o PXL ter sido desenvolvido para reduzir a subjetividade no processo de priorização, detalhando critérios em dimensões observáveis e replicáveis, tornando o backlog de testes mais objetivo, escalável e alinhado com a lógica de experimentação ágil (CXL, 2025).

A primeira iniciativa de teste foi realizada em páginas críticas do funil de conversão, especialmente as PDPs, que concentram a maior parte do tráfego oriundo de mídia paga. A hipótese priorizada foi a substituição dos tradicionais círculos de cores por imagens reais do produto em cada cor disponível. Essa hipótese obteve alta pontuação na matriz PXL por estar em uma área com grande volume de tráfego, por ter sido detectada em testes de usabilidade e entrevistas, por ser uma mudança visual altamente perceptível e por apresentar boa viabilidade técnica de execução.

Essa priorização justifica-se ao considerar que mudanças visuais que aproximam o conteúdo da realidade percebida pelo consumidor têm forte influência na tomada de decisão. Quando o usuário consegue visualizar o produto exatamente como ele será entregue na cor específica escolhida, isso reduz dúvidas e aumenta a sensação de controle sobre a escolha. Isso está alinhado a princípios fundamentais de usabilidade em e-commerce, como a necessidade de representar os produtos de forma clara, intuitiva e próxima da linguagem visual que o consumidor espera encontrar (Quiñones et al., 2021).

Estudos recentes sobre heurísticas de experiência do usuário voltadas ao comércio eletrônico destacam que interfaces eficazes devem reduzir a carga de memorização, evitando que o usuário precise imaginar como será o produto com base em representações abstratas. Ao oferecer imagens reais, o site minimiza esse esforço cognitivo, tornando a navegação mais fluida e auxiliando o consumidor a tomar decisões com mais confiança e menor frustração (Quiñones et al., 2021). Melhorias que facilitam o entendimento imediato da interface, sem exigir esforço adicional para interpretar elementos visuais, também funcionam como uma forma de assistência implícita durante a jornada de compra, impactando diretamente a clareza da informação apresentada, o conforto visual e, consequentemente, a taxa de conversão.

O teste A/B foi conduzido por meio da plataforma Shoplift, que possibilita a criação de variações visuais diretamente integradas ao Shopify, exigindo baixo esforço técnico da equipe de desenvolvimento. A escolha dessa ferramenta levou em consideração a limitação de recursos internos de desenvolvimento e a necessidade de independência da equipe de e-commerce e CRO para testar com agilidade (Simonsen, 2021; Nyeko, 2024). O teste A/B foi estruturado com uma única variável a ser testada por vez, conforme boas práticas metodológicas, com tempo mínimo de duração de 10 dias, respeitando critérios de significância estatística, volume mínimo de sessões por variação e estabilidade no comportamento do usuário ao longo do período. A principal métrica de avaliação variava conforme a etapa do funil, incluindo a Taxa de Adição ao Carrinho e a Taxa de Conversão.

Os resultados do Teste A/B, que comparou a configuração atual dos “color swatches” na PDP com a exibição de imagens reais do produto na cor correspondente, demonstraram melhorias significativas. Em dispositivos móveis, a taxa de adição ao carrinho aumentou 3,3%, a taxa de conversão cresceu 4,5% e a taxa de rejeição diminuiu 2,1%. Para o desktop, observou-se um aumento de 2% na taxa de adição ao carrinho, 3% na taxa de conversão e uma redução de 1% na taxa de rejeição, evidenciando o impacto positivo da mudança visual em ambos os ambientes.

Ao segmentar os resultados do teste A/B especificamente para o tráfego mobile que inicia sessão na PDP, observaram-se ganhos expressivos de desempenho por canal. O canal Paid Social, que concentra o maior volume de acessos mobile à PDP e apresentava a pior performance inicial, registrou um aumento de 8,01% na taxa de conversão e uma redução de 3,73% na taxa de rejeição. Canais como E-mail (+8,56%), SMS (+6,93%) e Direto (+5,74%) também apresentaram melhorias significativas, demonstrando que a intervenção contribuiu para aumentar a clareza visual e a confiança na tomada de decisão em diferentes perfis de usuários. No total, a variação resultou em 12,68% de melhoria na taxa de conversão e uma redução de 1,11% na rejeição entre usuários mobile que acessaram diretamente a PDP, consolidando a evidência de que pequenas alterações visuais, quando orientadas por Consumer Insights e validação experimental, podem produzir efeitos relevantes e amplamente distribuídos ao longo dos canais de aquisição. Implementação e Escalonamento

A sistematização do processo de testes incluiu a criação de uma planilha de backlog de experimentos, onde cada hipótese era registrada com seu racional, métrica principal, variações testadas, data de início e fim, resultados e lições aprendidas. Essa base de experimentos tornou-se um ativo estratégico para a organização, permitindo o reuso de aprendizados, o alinhamento entre áreas e a transparência no processo de otimização. A realização sistemática de testes A/B e o aprendizado contínuo que deles deriva reforçam uma cultura de experimentação orientada a dados, um passo importante rumo à maturidade digital e à capacidade de responder com agilidade às mudanças no comportamento do consumidor (Muniz, 2021; Raji et al., 2024).

Após a etapa de testes A/B e a validação das hipóteses priorizadas com base na matriz PXL, a fase seguinte concentrou-se na implementação das melhorias aprovadas e no planejamento de sua replicação e escalonamento em outros contextos da plataforma. Essa etapa é estratégica, pois garante que os aprendizados gerados por meio da experimentação sejam convertidos em impactos concretos e sustentáveis no desempenho do e-commerce, ao mesmo tempo em que contribuem para a consolidação de uma cultura organizacional orientada à melhoria contínua.

Em ambientes digitais caracterizados por alta competitividade e crescente homogeneização de produtos e serviços, a experiência do cliente emerge como um dos principais diferenciais estratégicos. Nesse contexto, a aplicação do método científico como abordagem estruturada para experimentação e tomada de decisão torna-se fundamental para lidar com problemas relacionados ao comportamento do consumidor e à experiência do usuário. De acordo com o framework Cynefin, esses problemas situam-se majoritariamente nos domínios complicado e complexo, nos quais as relações de causa e efeito não são imediatamente evidentes e as soluções emergem a partir de ciclos iterativos de teste, aprendizagem e adaptação (Díaz; Bravo, 2024).

A implementação das melhorias priorizadas foi conduzida com foco na eficiência operacional, buscando reduzir o intervalo entre a validação das hipóteses e sua disponibilização em produção. Para isso, foram incorporados princípios das metodologias ágeis, especialmente no que se refere à entrega incremental, à organização do trabalho em sprints e à colaboração entre as equipes de produto, desenvolvimento e e-commerce (Nyeko, 2024). Como resultado, a primeira versão da mudança validada foi implementada rapidamente no e-commerce, após os testes indicarem impacto positivo na taxa de adição ao carrinho, com aumento de 3,3% em dispositivos móveis e 2% em desktop.

A partir dessa implementação inicial, novas hipóteses relacionadas ao mesmo componente passaram a ser incorporadas ao backlog de experimentos. Um exemplo foi a proposição de uma nova variação do seletor de cores para desktop, com o objetivo de avaliar se diferentes disposições visuais das cores disponíveis influenciariam a taxa de adição ao carrinho. Esse encadeamento evidencia a lógica incremental do processo, no qual uma melhoria validada gera novos questionamentos e oportunidades de refinamento, fortalecendo o ciclo contínuo de otimização.

O escalonamento das melhorias também envolveu a documentação sistemática dos experimentos realizados, incluindo a descrição das hipóteses testadas, variações aplicadas, métricas avaliadas, resultados obtidos e principais aprendizados. Esse repositório de experimentos passou a funcionar como um ativo estratégico para a organização, servindo de base para decisões futuras e para a replicação de iniciativas semelhantes em outras categorias de produtos, campanhas sazonais ou etapas da jornada do usuário. A manutenção de backlogs compartilhados, registros de experimentos e momentos de alinhamento entre as equipes contribuiu para reduzir a duplicação de esforços, aumentar a transparência do processo e sustentar uma priorização orientada por dados (Amajuoyi et al., 2024).

Por fim, reconhecendo que resultados válidos em determinado contexto podem se tornar obsoletos ao longo do tempo, foram definidos critérios para a reavaliação periódica dos experimentos. Mudanças no comportamento dos usuários, sazonalidade, atualizações de plataforma ou ajustes no portfólio de produtos podem alterar a eficácia de soluções previamente implementadas. Assim, a análise colaborativa dos dados quantitativos e qualitativos entre as equipes de CRO e produto mostrou-se essencial para orientar decisões futuras e sustentar uma cultura de otimização contínua baseada em evidências (Bertram et al., 2025). Guia Prático para Aplicação de Consumer Insights na Otimização de E-commerce

Este guia prático tem como objetivo oferecer um roteiro replicável para empresas que desejam aplicar Consumer Insights na otimização da experiência do usuário e no aumento das taxas de conversão em seus e-commerces. O conteúdo é resultado da aplicação real dessas práticas em um e-commerce de calçados, sendo adaptável a outros contextos de médio porte com estrutura organizacional tradicional. Em um cenário de constante mudança no comportamento do consumidor e crescente competitividade no comércio eletrônico, a capacidade de entender e agir rapidamente sobre os insights do cliente tornou-se essencial. A combinação de dados qualitativos e quantitativos com testes iterativos forma o núcleo do processo de “Conversion Rate Optimization” (CRO). Para empresas que ainda não operam sob metodologias ágeis, é necessário um método estruturado, acessível e eficaz, exatamente o que este guia propõe. Etapas para Aplicação de Consumer Insights

A aplicação de Consumer Insights começa com a Primeira Etapa: Coleta e Integração de Dados. Essa coleta deve incluir dados quantitativos, como métricas de taxa de conversão, taxa de rejeição, tempo de permanência e cliques em botões de chamada para ação (CTA), extraídos de ferramentas como Google Analytics e Shopify. Também são necessários dados qualitativos, obtidos por meio de surveys com clientes, gravações de testes de usabilidade e entrevistas com consumidores. Uma dica prática para esta etapa é criar um repositório central, mesmo que em planilhas inicialmente, para registrar insights de diferentes fontes e manter uma visão integrada do comportamento do consumidor.

A Segunda Etapa consiste na Identificação de Fricções e Oportunidades. Com os dados integrados, o próximo passo é mapear os pontos críticos da jornada do usuário. Isso inclui analisar as páginas com maior volume de entrada e abandono, como as Páginas de Detalhe de Produto (PDP), Páginas de Listagem de Produtos (PLP) e o carrinho de compras. Também é fundamental identificar dúvidas, inseguranças ou barreiras relatadas pelos clientes, além de detectar inconsistências técnicas e de comunicação. Um exemplo real de fricção identificada foi a ausência de imagens reais nas variações de cor dos produtos, apontada como fator de incerteza na escolha do consumidor.

A Terceira Etapa é a Formulação de Hipóteses. A partir das fricções mapeadas, devem-se formular hipóteses de melhoria, onde cada hipótese deve conter: o problema identificado, a proposta de solução e a métrica que será usada para mensurar o impacto. Um exemplo de hipótese é: “Substituir os swatches circulares na página de detalhe do produto por imagens reais do produto em cada cor aumentará a taxa de adição ao carrinho, ao reduzir a incerteza visual e facilitar a tomada de decisão.”

A Quarta Etapa é a Priorização com a Matriz PXL. Essa matriz permite priorizar as hipóteses com base em critérios objetivos, tais como: evidência qualitativa (origem da hipótese em testes, entrevistas, feedback direto), evidência quantitativa (métricas que comprovam a fricção), facilidade de implementação (esforço técnico envolvido) e localização no funil (quanto mais próxima do momento de conversão, maior o peso). Um checklist para PXL inclui verificar se a hipótese tem embasamento em dados qualitativos e/ou quantitativos, se a implementação demanda menos de dois dias, se afeta uma etapa crítica do funil e se a mudança será percebida claramente pelo usuário.

A Quinta Etapa envolve os Testes A/B com Abordagem Lean CRO. Com as hipóteses priorizadas, aplicam-se testes rápidos, com variações simples e controle de variáveis. O objetivo não é criar a solução perfeita de primeira, mas iterar com base em dados. É crucial testar uma variável por vez, respeitar critérios de validade estatística (volume de sessões e duração mínima) e escolher ferramentas adequadas para o teste, como Shoplift, VWO, Convert ou Intelligems. Um exemplo de teste é substituir os “color swatches” por imagens reais dos produtos na PDP.

A Sexta Etapa é a Documentação e Aprendizado Contínuo. Cada teste deve ser documentado em um backlog de experimentos, registrando a hipótese testada, as variações criadas, as métricas acompanhadas, os resultados obtidos e as lições aprendidas. O benefício direto dessa prática é o reaproveitamento de aprendizados para outras categorias e canais. Ferramentas sugeridas para as etapas incluem Google Analytics 4kf e Shopify Analytics para web analytics; Okendo, Google Forms e Typeform para surveys com clientes; UserTesting e Maze para testes de usabilidade; Shoplift, Convert, VWO e Intelligems para A/B Testing; e planilhas compartilhadas, Monday ou Notion para organização de backlog.

Em síntese, a pesquisa demonstrou que a aplicação sistemática de Consumer Insights, combinando dados quantitativos e qualitativos, é eficaz para identificar gargalos na jornada de compra e otimizar a experiência do usuário em plataformas de e-commerce. As intervenções baseadas nesses insights, como a substituição dos “color swatches” por imagens reais, geraram melhorias significativas nas taxas de conversão e adição ao carrinho, especialmente para o tráfego mobile de mídia paga. A estruturação de um processo iterativo e a adoção de uma cultura de experimentação, mesmo em contextos organizacionais tradicionais, são fundamentais para transformar insights em resultados concretos e sustentáveis, culminando na criação de um guia prático replicável para otimização contínua.

4. Conclusão

O estudo buscou demonstrar como a aplicação de Consumer Insights pode otimizar a experiência do usuário e melhorar a performance de uma plataforma de e-commerce. Verificou-se que a estrutura organizacional tradicional da empresa, com baixa integração entre departamentos e ausência de um repositório centralizado de dados de produto, representava uma barreira inicial significativa. A análise de dados quantitativos e qualitativos, incluindo surveys com clientes e testes de usabilidade, revelou gargalos críticos na jornada de compra, especialmente em dispositivos móveis e no tráfego proveniente de mídia paga, que apresentava as menores taxas de conversão e os maiores índices de rejeição nas páginas de detalhe de produto (PDP). Identificou-se que a inconsistência na exibição de cores e a falta de informações claras sobre benefícios e frete geravam incerteza nos usuários. A implementação de melhorias baseadas nesses insights, como a substituição dos círculos de cores por imagens reais do produto na PDP, resultou em impactos positivos e mensuráveis, com aumentos de 3,3% na taxa de adição ao carrinho e de 4,5% na taxa de conversão em dispositivos móveis. Para o tráfego mobile de mídia paga, especificamente, a taxa de conversão cresceu 8,01% e a taxa de rejeição diminuiu 3,73%, evidenciando a eficácia da abordagem. A principal contribuição deste estudo reside na proposição de um guia prático replicável, com seis etapas claras, para a aplicação sistemática de Consumer Insights e otimização da taxa de conversão (CRO), adaptado a empresas com maturidade digital em desenvolvimento e estruturas organizacionais tradicionais, oferecendo um modelo validado e acessível para transformar dados em ações estratégicas e fortalecer a cultura de experimentação contínua.

Apesar dos avanços, a pesquisa apresentou limitações importantes. Por tratar-se de um estudo de caso único, os resultados refletem um contexto específico, o que reduz a possibilidade de generalização imediata para outros modelos de negócios ou setores. Adicionalmente, a dependência de dados provenientes de sistemas fragmentados na empresa constituiu um desafio metodológico, e o período analisado não permitiu avaliar os impactos de longo prazo das intervenções implementadas. Sugere-se que estudos futuros ampliem a investigação para diferentes modelos de negócios digitais, explorem o papel de tecnologias emergentes como inteligência artificial, personalização em tempo real e automação preditiva, e realizem análises longitudinais para avaliar a sustentabilidade dos resultados ao longo de múltiplos ciclos de experimentação.

Referências Bibliográficas

Hawkins, D.I.; Mothersbaugh, D.L. 2018. Comportamento do consumidor: construindo a estratégia de marketing. Elsevier Brasil, São Paulo, SP, Brasil.

Hoyer, W.D.; Macinnis, D.J.; Pieters, R. 2012. Consumer behavior. Cengage learning, Stamford, USA.

Nawir, F., & Hendrawan, S. A. 2024. The Impact of Website Usability and Mobile Optimization on Customer Satisfaction and Sales Conversion Rates in E-commerce Businesses in Indonesia. The Eastasouth Journal of Information System and Computer Science, 2(01), 15–30. https://doi.org/10.58812/esiscs.v2i01.324

Santos, H. C. A & Mangini; E. Da 2024. Satisfação à Recompra: análise do E-commerce Pós Pandemia na perspectiva brasileira. Instituto Federal de São Paulo. Disponível em https://doi.org/10.20401/rasi.10.2.880

Statista 2024. Projeção do e-commerce mundial 2025-2029. Acesso em 30 de Março de 2025. Disponível em https://www.statista.com/outlook/emo/ecommerce/united-states

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq

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