A análise da jornada do cliente revela os pontos de fricção ocultos que custam vendas às lojas de ecommerce todos os dias. Quando você sabe exatamente onde seus clientes têm dificuldades — seja na descoberta de produto, na fricção do carrinho ou na experiência de entrega — você pode resolver problemas de conversão rapidamente. O segredo não está apenas na revisão de análises, mas em fazer boas perguntas. Com pesquisas de IA, você pode explorar mais profundamente, mais rapidamente, e fazer da análise de jornada parte do seu fluxo de trabalho diário de crescimento.
Descubra como os clientes encontram e avaliam seus produtos
A fase de descoberta de produto é o primeiro ponto de contato crítico no ecommerce, estabelecendo o cenário para tudo o que vem a seguir. Se os clientes não conseguem encontrar o que querem rapidamente — ou entender por que é a escolha certa para eles — eles vão embora. Para descobrir esses desafios iniciais, gosto de perguntar:
Como você encontrou nosso site pela primeira vez?
O que você esperava encontrar e encontrou logo de cara?
Qual página ou recurso ajudou você a decidir se um produto era certo para você?
Havia algo confuso ou faltando durante sua pesquisa inicial?
Para explorar ainda mais, acompanhamentos são fundamentais:
Se um cliente diz: “Eu só naveguei por aí”, investigue com “O que chamou sua atenção durante sua navegação?”
Quando alguém menciona o uso da barra de pesquisa, pergunte: “Foi fácil encontrar resultados relevantes ou você precisou ajustar os termos de pesquisa?”
Crie uma pesquisa de jornada do cliente focando em como os compradores descobrem produtos, o que influencia seu interesse inicial e que informações eles precisam antes de considerar uma compra
Uma das minhas táticas favoritas é deixar os acompanhamentos de IA intervirem quando uma resposta é vaga ou genérica — ajudando a passar de “Eu só cliquei por aí” para “Sempre começo pela página de promoções porque é a maneira mais rápida de encontrar ofertas.” Se você quiser ver como esses acompanhamentos dinâmicos funcionam na prática, dê uma olhada em perguntas de acompanhamento automáticas de IA — elas transformam respostas superficiais em insights acionáveis o tempo todo.
Identifique os pontos de fricção que impedem conversões
Abandono de carrinho custa bilhões às empresas de ecommerce anualmente. De fato, a taxa média de abandono de carrinho é impressionante 73,94%, o que significa que quase três quartos dos compradores desistem de sua compra após adicionar ao carrinho [1]. Para finalmente entender o “porquê”, você precisa fazer perguntas que não têm medo de ser específicas, como:
O que impediu você de concluir sua compra hoje?
Havia algo não claro sobre custos de envio ou prazos de entrega?
Você encontrou taxas surpresa no checkout?
Como você se sentiu sobre a confiança e segurança do nosso processo de checkout?
Você tentou fazer o checkout em dispositivo móvel ou desktop?
Pesquisas conversacionais realmente brilham aqui — elas capturam as razões emocionais por trás do abandono (“Preocupei-me que o produto não chegaria a tempo para um aniversário” ou “a página de checkout parecia duvidosa, então eu sai”). Quando você compara pesquisas estáticas tradicionais com aquelas alimentadas por IA conversacional, a qualidade dos insights aumenta:
Pesquisa tradicional de carrinho | Pesquisa de IA conversacional |
- “Por que você abandonou seu carrinho?” | - “Me conte o que aconteceu depois que você adicionou itens ao seu carrinho.” |
Desenhe uma pesquisa para entender por que clientes adicionam itens ao carrinho mas não concluem a compra, focando em custos inesperados, questões de confiança e complexidade do checkout
Como custos extras inesperados são a principal razão (48%) para abandono [1], esses acompanhamentos são importantes. E com análise de resposta de pesquisa de IA, posso conversar instantaneamente com os resultados, resumir temas e identificar padrões de conversão em risco antes que eles se transformem em receita perdida.
Transforme a entrega de um mal necessário em vantagem competitiva
Aquele momento após uma compra — quando o cliente está esperando pelo pacote — não é menos crucial. A experiência de entrega significa tudo para negócios recorrentes e boca a boca. Eu não pergunto apenas, “Seu pedido chegou no prazo?” Em vez disso, eu investigo:
Como você classificaria sua experiência de entrega, e o que se destacou?
As atualizações sobre envio foram claras, úteis e pontuais?
A embalagem atendeu suas expectativas para o tipo de produto?
Houve algum problema com o transportador, a entrega ou o rastreamento?
O que é realmente interessante: Expectativas de entrega não são iguais para todos — um cliente de joias espera uma embalagem deslumbrante, enquanto um comprador de ração para animais de estimação quer apenas entregas pontuais. A lógica de pesquisa guiada por IA adapta-se a essas nuances. Por exemplo, se um cliente menciona um atraso, um acompanhamento inteligente é, “O atraso impactou sua probabilidade de fazer pedidos conosco novamente?” ou “Foram fornecidas atualizações proativas sobre quando seu pacote chegaria?”
Construa uma pesquisa pós-compra que meça a satisfação com a entrega, descubra pontos de dor específicos no processo de entrega e identifique oportunidades para exceder expectativas dos clientes
Com o editor de pesquisa de IA, personalizar esses fluxos de pesquisa por tipo de produto ou segmento de cliente é tão fácil quanto conversar — a pesquisa adapta-se para que você nunca perca feedback chave sobre a entrega.
Torne a análise da jornada do cliente uma prática contínua
Se você não está executando essas pesquisas regularmente, está perdendo a oportunidade de entender por que os clientes escolhem concorrentes em vez da sua empresa. Rastrear mudanças na jornada — não apenas problemas isolados — permite ver se as correções realmente melhoram a conversão, lealdade e satisfação. Por exemplo, à medida que as temporadas de compras de pico começam, padrões sazonais emergem que exigem a alteração de suas perguntas: Os compradores abandonaram porque a entrega expressa estava muito cara em dezembro? Mais compradores de primeira viagem tiveram dificuldades com o checkout durante grandes vendas?
Com a Specific, você pode facilmente lançar páginas de pesquisa conversacionais para análise de jornada específica, ou configurar pesquisas conversacionais dentro do produto para feedback contínuo e discreto. A análise alimentada por IA não apenas economiza tempo — revela padrões, redação e comportamentos que até mesmo os pesquisadores especializados negligenciam.
Quer começar a analisar seus destaques, pontos de fricção e oportunidades em minutos? Vá em frente e crie sua própria pesquisa de jornada do cliente — e transforme cada insight em ação.
