A taxa de conversão do marketing mede o desempenho entre o tráfego recebido em um site ou anúncio, e as ações realizadas por estes visitantes. Sua utilização é quase sempre equivocada. Sim, as lições sobre este indicador estão quase sempre erradas.

Lembra de quantas vezes já analisou a taxa de conversão, ficou feliz ou decepcionado com o resultado, mas não chegou a conclusão nenhuma do que fazer? A explicação é simples, ela não funciona na maioria dos casos. Quase tudo que sempre ouvimos sobre a taxa de conversão é pura besteira.

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Por que a taxa de conversão é tão difundida?

Esta métrica é muito comentada e enaltecida no marketing digital, mas na maioria das vezes de forma equivocada. É fácil e óbvio falar sobre este assunto, talvez por isso as pessoas com pouco conhecimento prático acabam adotando este tema e criam artigos equivocados sobre os reais benefícios deste indicador. Também é uma fonte fácil de promoção de “bons” resultados (falsos) para vender ferramentas e serviços. É só isolar alguns fatores e escolher um momento “feliz” para criar altas taxas de conversão. “Oh, veja como conseguimos estes resultados .. bla bla bla” e criam-se argumentos onde os clientes (os leigos) não têm como contestar. Aliás, muitos especialistas também acreditam.

Qual é o problema da taxa de conversão no marketing

Vamos olhar a Fórmula: conversões / tráfego * 100

O problema na equação é o “tráfego”, que é instável e sazonal.

O que é melhor, ter 1.000 ou 2.000 visitantes? Depende da qualificação, ou seja, dos resultados reais, e do custo por resultado. Então se o tráfego não é uma medida efetiva, logo a taxa de conversão também é ineficaz.

Há apenas um caso onde a taxa de conversão pode ser utilizada: em cenários estáveis de tráfego, com a mesma qualificação. Se o público ou seus interesses mudarem, a taxa de conversão vai variar por causa do público e não por causa da usabilidade ou discurso comercial aplicado no site ou anúncio.

O problema é que este cenário de estabilidade é improvável. Tanto o tráfego orgânico quanto o de campanhas patrocinadas são afetados por muitos fatores, como horário, dia da semana e do mês, concorrência, etc.

Exemplo 1: o analista alterou o tamanho do público ou aumentou o orçamento da campanha patrocinada. Naturalmente há uma tendência de receber mais visitas com menos qualificação. A taxa de conversão tende a baixar, mas o resultado final pode ser melhor, com mais leads e um menor custo por lead. Neste caso a queda da taxa de conversão é esperada e não é um problema. O contrário também pode acontecer, ao reduzir o público e a taxa disparar, mas o que acontece com o custo e o volume de conversões? Pode ser melhor ou pior, o que torna a taxa um indicador irrelevante.

Exemplo 2: no caso de tráfego orgânico, há horários e dias da semana e do mês onde os visitantes convertem mais e outros períodos onde eles têm mais interesse em apenas obter informação. Das 7:00 as 08:30 nos dias de semana há bastante tráfego mobile, então as pessoas chegam na empresa e aumenta a audiência desktop. Naturalmente a primeira converte menos e a segunda converte mais, pelos interesses e até pela facilidade do dispositivo. No início do mês onde ocorrem os pagamentos há mais conversão do que no final do mês. E assim por diante …

Exemplo 3: vamos mostrar um caso matemático. Mesmo se não houvesse mudanças no leilão devido a concorrência, imagine esta situação:

• Público A: 500 mil pessoas.
• Público B: 30 mil pessoas.

O primeiro público é mais amplo, provavelmente mais desqualificado. Já o segundo é uma tentativa de acertar na mosca. A lógica das mídias é cobrar menos pela impressão e alcance do público A, pois é mais fácil para seus algoritmos entregarem o anúncio para um público maior.

Assim há mais visitas, com tendência de serem menos qualificadas. A taxa de cliques (CTR) e a taxa de conversão devem cair. Ah, que ruim. Será mesmo que isto é um problema? Se no final ocorrerem mais vendas com menor investimento não interessa a taxa de conversão, haverá menor custo de conversão. Supondo:

• 1% de taxa de conversão no público A = 5.000 conversões.
• 3% de taxa no público B = 900 conversões.

Então se o custo para atrair foi o igual, mesmo com menor conversão o “público A” é mais interessante. Pode ser mais desqualificado, mas pelo volume de pessoas pode compensar.

Em campanhas orgânicas é a mesma situação. Por exemplo, um determinado post com menos relevância indexa em primeiro lugar e começa a atrair muito tráfego. Pronto, a taxa de conversão vai despencar. Será que isto é ruim? Não necessariamente. Pode ser que mesmo com menor qualidade ainda temos mais quantidade de pessoas qualificadas nesta onda de tráfego adicional.

Estudo de caso

Vejam este cenário REAL: as campanhas não tiveram qualquer alteração, todas as variações foram frutos de leilão e sazonalidade de tráfego.

Nota: nome do cliente foi ocultado, print screen do relatório Funil Multicanal 360 do eKyte Data-Driven

Como explicar isto? Mais impressões, menos cliques e visitas, mais leads, metade do custo por lead? Estas variações são “pura sazonalidade”. Se um teste A/B estivesse rodando neste período e seu resultado fosse comparado com o anterior, qualquer conclusão sobre a taxa de conversão seria equivocada.

Em qual situação vale a pena utilizar a taxa de conversão?

Analisar conversão em páginas em intervalos curtos

Utilize apenas em ambientes com alto tráfego e por intervalos de tempo curto, com o apoio de ferramentas que façam teste A/B dinâmico, ou seja, a cada visita direcionam para um dos testes automaticamente. Não compare com dias anteriores, semanas ou meses passados.

Não use para analisar tendências, apenas para analisar situações em intervalos curtos, com um dia ou poucas horas.

Analisar conversão de leads vs compras

Para medir o desempenho comercial, entre os leads qualificados que chegaram e quantos compraram, a taxa de conversão é uma medida válida. É possível analisar a performance do discurso comercial e do vendedor.

Separe por páginas e fontes e tráfego que originaram o lead, para estabelecer um critério justo. Assim também é possível entender o desempenho do marketing, ou seja, as melhores e piores fontes. Por exemplo, um lead que veio por uma busca orgânica ou Google Ads tem mais tendência de converter que um lead captado por um anúncio no Facebook, já que o primeiro estava procurando e o segundo foi estimulado.  Utilize amostras significativas, acima de 20 já começa a ser um número confiável.

Mas fala ai, qual a taxa padrão para meu negócio?

Todos querem acertar, e para isto costumam perguntar aos especialistas: “Qual a taxa de conversão padrão para o meu negócio?”.

É uma pergunta sem resposta.

Cada negócio tem uma realidade, até mesmo se vendem o mesmo produto. A maturidade digital, quanto investem, a estratégia de mídias muda completamente os números.

“Ah, mas fala ai, aproximadamente quanto?” Dai vem aquela resposta: “de 1% a 3%”. Isto significa que numa condição estável (o que é improvável),  temos uma margem de 300% de variação, ou seja, é a distância entre o sucesso e o fracasso absoluto.

Novamente fica evidente que a taxa de conversão não funciona nem mesmo para dar aquele palpite furado.

O que utilizar no lugar da taxa de conversão?

Os cenários são instáveis e a taxa de conversão não acompanha esta situação, por isto eu, Alan, condeno o uso da taxa de conversão.

A exceção é para casos isolados, numa medição rápida em um cenário estável.

A taxa de conversão é uma métrica fraca e superficial.

O que fazer então?

Substitua a taxa de conversão pelo custo por lead (CPL) ou custo de aquisição (CPA).

São duas métricas que tem como base dois indicadores objetivos: quanto investiu e quanto teve de retorno.

A taxa de cliques segue o mesmo princípio de equívoco da taxa de conversão: CTR – Click Through Rate = Número de cliques / número de impressões de anúncio.

O número de impressões é instável e como o tráfego, inconclusivo. Utilize o custo por impressão e esqueça a taxa de cliques.

A verdade é que os “custos por” dão mais trabalho para serem calculados, pois envolvem várias etapas do funil digital. Mas justamente por isso são métricas precisas e que isolam os achismos e instabilidades promovidas por mudanças súbitas de tráfego.

O marketing digital ainda é novo, há muitos “gurus” teóricos e que não têm a oportunidade de praticar e validar os conceitos. A evolução das ferramentas e da gestão de marketing digital é o caminho para criar protocolos confiáveis, como já existem em outras ciências consolidadas como engenharia e medicina.

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