[Processo#03] KPI's de Performance e Tomada de Decisão

1. Fórmulas por trás do indicadores

2. Indicadores de Performance

2.1. Receita = transações x T.M

2.2. Transações = Sessões x Tx de conversão

2.2.1. 2. Receita / Ticket Médio

2.3. Sessões = transações / taxa de conversão

2.4. Taxa de Conversão = nº de vendas / sessões

2.5. T.M = Quantidade média de produto por pedido x Preço Médio dos produtos no meu site

2.5.1. 2. Receita / Compras

2.6. Quantidade média de produto por pedido = valor médio / preço médio, porém

2.6.1. OBS: No G.A você encontra a quantidade total de produtos vendidos e não a quantidade média de produto por pedido, então basta:

2.6.2. Dividir quantidade de produtos vendidos por nº de transações

2.7. Preço Médio = P.V de produtos / quantidade de produtos vendidos

2.7.1. É o preço médio de todos os produtos vendidos, não é o T.M de compra do cliente.

3. Fatores que Influênciam nos indicadores

3.1. O que impacta diretamente na receita ?

3.1.1. Nº de compras

3.1.2. Valor médio das compras (T.M)

3.1.3. Exemplo: se a receita aumentou de um dia para o outro

3.1.3.1. Ou teve um aumento no nº de compras

3.1.3.1.1. Se teve aumento em PEDIDOS, então posso buscar saber

3.1.3.2. Ou teve um aumento no valor médio das compras

3.2. O que impacta diretamente no Ticket Médio das compras ?

3.2.1. Preço médio dos produtos

3.2.2. Quantidade de produtos por pedido

3.2.2.1. CENÁRIO ATUAL:

3.2.2.1.1. Poder de compra: baixando

3.2.2.1.2. Impactando na compra

3.2.2.1.3. Cliente compando menos PRODUTO POR PEDIDO

3.2.2.1.4. O fato de: cair produto por pedido -> impacta no TICKET MÉDIO

3.2.2.1.5. Impactando no T.M -> Impacta na receita

3.2.3. Exemplo: se quero aumentar o ticket médio em determinado período

3.2.3.1. Posso - 01 - Aumentar o preço de determinados produtos, aumentando o preço médio no G.Analytics

3.2.3.2. Posso - 02 - Aumentar a quantidade média de produto por pedido

3.3. Como posso aumentar a quantidade média de produtos por pedido ?

3.3.1. Estratégia de Combos e Kits

3.3.2. Estratégia de upsell

3.3.3. Aplicar desconto progressivo

3.3.3.1. Quanto mais produtos a pessoa comprar, maior é o desconto

3.3.3.2. Lembrando que: dificilmente essa oferta será acompanhada de GRANDES descontos

3.3.3.2.1. Motivo: se essa oferta acompanhar um grande % de desconto:

3.3.4. Compre 3 e pague 2

3.3.5. Compre X e ganhe Y

3.3.6. "A partir de"

3.4. O que impacta diretamente no preço médio ?

3.4.1. 1 - Mudança de oferta

3.4.1.1. Exemplo: virada do mês de maio para junho:

3.4.1.1.1. Maio: oferta do mês das mães -> aplicação de desconto -> queda no preço médio

3.4.1.1.2. Junho: sem desconto do mês das mães -> volta ao preço original

3.4.2. 2 - Comportamento sazonal do mercado sobre aquele produto

3.4.2.1. Exemplo: Moda praia e Ar condicionado

3.4.2.1.1. No verão tem uma maior demanda: aumento de preço

3.4.2.1.2. No inverno tem uma menor demanda: redução dos preços

3.4.3. 3 - Aumento de margem: o lojista vai repassar isso para o preço do produto -> o que eleva a média

3.4.4. 4 - Aumento do custo de operação

3.4.5. 5 - Matéria Prima aumenta 👉 isso é repassado para dentro dos produtos, aumentando o valor médio de todos os produtos do site.

3.5. O que impacta diretamente na TXC?

3.5.1. 1 - Tráfego qualificado (Segmentação)

3.5.1.1. Exemplo: tivemos uma queda na TXC de uma semana para outra

3.5.1.1.1. 1. Conseguimos entender qual canal impactou na queda da TXC

3.5.1.1.2. 2. Entendo o canal e se esse canal tiver campanha

3.5.1.1.3. 3. Consigo entender qual campanha prejudicou o canal

3.5.1.1.4. 4. A depender do meu nível de UTM, entendo, também: qual conjunto e anúncio prejudicou

3.5.2. 2 - Produto

3.5.2.1. 2.1 - Preço

3.5.2.1.1. Levar em consideração a média do mercado para entender o impacto

3.5.2.1.2. Exemplo

3.5.2.2. 2.2 - Demanda existente

3.5.2.2.1. Exemplo: TXC de uma loja de moda feminina VS Urso educativo para crianças

3.5.2.3. 2.3 - Disponibilidade (grade)

3.5.2.3.1. - Ter uma boa composição e volume

3.5.2.3.2. - Categoria com muito produto marcado como indisponível: prejudica a TXC

3.5.2.3.3. - Produto com grade muito quebrada: prejudica a TXC

3.5.2.4. 2.4 - Comunicação

3.5.2.4.1. O quanto coloquei em pauta determinado produto

3.5.3. 3 - Site

3.5.3.1. 3.1 - Problemas técnicos

3.5.3.1.1. Botão que funciona, página que carregue sem dar erro

3.5.3.1.2. Visito o produto X, porém aparece o produto Y na imagem do produto X (CLOTHES)

3.5.3.2. 3. - Velocidade do site (carregamento das páginas)

3.5.4. 4 - Sazonalidade

3.5.4.1. 4.1 - Comportamento do consumidor

3.5.4.1.1. Exemplo: Após o dia 15/12 o usuário tente a não comprar muito por não chegar para o natal e por viajar no final do ano

3.5.4.2. 4.2 - Algo particular daquele nicho

3.5.4.2.1. Exemplo: Loja de camisa de futebol

3.5.4.2.2. BF + Copa do mundo

3.6. O que impacta diretamente nº de sessões?

3.6.1. Canal pago

3.6.1.1. 1 - Otimiza o CPC

3.6.1.2. 2 - Aumentar o investimento (comprar mais mídia)

3.6.1.3. 3 - Campanhas de topo

3.6.1.4. 4 - Diversificação dos canais

3.6.1.4.1. Influencer

3.6.1.4.2. Tik tok

3.6.1.4.3. Pinterest

3.6.1.4.4. Google

3.6.1.4.5. Facebook

3.6.1.5. 5 - CPM (leilão)

3.6.2. Canal não pago

3.6.2.1. SEO

3.6.2.2. E-mail mkt

3.6.2.3. Criação de conteúdo nos perfis socias

3.6.2.4. Marcação da sacolinha do instagram nas publicações

3.6.2.5. Marcação do CTA levando para o site nos story

4. Relatório de Desempenho de Produto (Performance de produto)

4.1. Quando usar?

4.1.1. Ideal para comparar bons meses de vendas com meses com baixo desempenho em vendas (Comparação Inversa)

4.2. Ordenamentos possíveis de métricas

4.2.1. 1. Por receita

4.2.1.1. Aplicar o filtro de receita, quando quero saber qual produto representou mais em valor

4.2.1.2. Utilizado para segmento onde a quantidade de produto vendido não interfere tanto na receita

4.2.1.3. Exemplo: setor de máquinas, ferramentas, pneus, móveis, etc

4.2.2. 2. Por quantidade

4.2.2.1. Qual quantidade do produto X deixamos vender no mês que foi ruim quando comparado ao mês que foi bom.

4.2.2.2. Exemplo: moda feminina, semi joias, segmentos de desejo, etc

4.2.2.2.1. Os preços dos produtos do seu site não tem grande diferença entre eles.

4.3. Como utilizar?

4.3.1. 1. Aplico a comparação inversa para entender o que vendeu no período de um BOM resultado e o que DEIXOU de vender no período RUM

4.3.2. 2. Identificar possíveis razões na queda da quantidade vendida de determinado produto

4.3.2.1. 1 - Sazonalidade

4.3.2.2. 2 - Preço médio: se foi aumento no preço médio

4.3.2.3. 3 - Deixou de ter uma oferta atrativa que estava aumentando a quantidade de produto vendido

4.3.2.4. 4 - Estoque = Grade Quebrada

4.3.2.5. 5 - Produto que está sendo anunciado

4.3.2.5.1. Exemplo: Ela decora

4.3.2.6. 6 - Valor investido especificamente no produto X

4.3.2.6.1. Em alguns casos, a queda na quantidade comercializada de determinado produto está na queda do valor investido no mesmo

4.3.2.6.2. Sugestão: mais do que entender a receita meta do mês da loja, para alguns clientes, faz sentido entender a meta sobre a quantidade vendida de determinados produtos, exemplo:

4.3.3. 3. Entender se antes teve alguma oferta e agora não tem mais

4.3.3.1. Aplicar o filtro por preço

4.3.3.1.1. SE o P.M aumentou de um mês para o outro 👉 é porque antes tinha uma OFERTA

4.3.3.1.2. SE o P.M baixou de um mês para o outro 👉 é porque agora tem uma OFERTA

5. Exemplos

5.1. Situação 1

5.1.1. Moda feminina

5.1.1.1. Dia 05 ao dia 07

5.1.1.2. Dia 12 ao dia 14

5.1.1.3. Comparativo

5.1.1.4. Motivo na queda da TXC

5.1.1.4.1. Desempenho de produto: comparação inversa

5.2. Situação 2

5.2.1. Decoração

5.2.1.1. Dia 11 ao dia 17

5.2.1.1.1. 1.182 / 381

5.2.1.2. Dia 18 ao dia 24

5.2.1.2.1. 1.307 / 376

5.2.1.3. Comparativo

5.2.1.3.1. .

6. Exemplo planilha

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