Como usar análises avançadas para reduzir aplicativos de baixa qualidade e aumentar as conversões

O cenário digital em rápida evolução abrange todos os tipos de negócios, desde comércio eletrônico e varejo até seguradoras e bancos. E à medida que os serviços e produtos bancários se tornam mais comoditizados, eles visam transformar os serviços em um formato on-line juntamente com a otimização geral dos processos de negócios. Como qualquer outra empresa online, os bancos também desejam maximizar seu ROI, criar novos serviços mais rapidamente e obter uma vantagem competitiva. Para explorar um grande número de conjuntos de dados, os sistemas bancários aplicam análises avançadas.

Neste caso, descrevemos a solução fornecida pela equipe OWOX BI para um de nossos clientes bancários que teve desafios para melhorar a qualidade da previsão de empréstimos e triagem imediata de aplicativos irrelevantes.

Para o banco, o desafio estava em melhorar a qualidade dos pedidos rápidos de crédito ao cliente no site. A pré-pontuação aprimorada pode reduzir o número de solicitações de empréstimo com falha e reduzir a carga sobre os funcionários do front-office.

O banco utilizou um formulário abreviado com 23 campos, sendo 19 de preenchimento obrigatório. Num esforço para dar aos clientes uma resposta o mais próxima possível da decisão tomada no departamento offline, optou-se por recolher online a informação em falta (ampliar o formulário de candidatura para 33 campos sendo 25 de preenchimento obrigatório). Havia temores de que um formulário complicado reduzisse o número de questionários. Ao mesmo tempo, esperava-se que um questionário mais informativo melhorasse a qualidade das aplicações e economizasse tempo para clientes e funcionários do banco.

Hipótese: Um formulário de solicitação de empréstimo expandido reduzirá a taxa de conversão em solicitações, mas ao mesmo tempo aumentará a qualidade das solicitações.

Questões de pesquisa:

• Quanto a conversão para aplicativos diminuirá?
• A qualidade dos pedidos de empréstimo melhorará?

O teste A/B de aplicativos de cartão de crédito foi realizado por meio do lançamento de um experimento com duas opções de formulário: curto e longo. Na forma abreviada, havia 23 campos, sendo 19 obrigatórios. O formulário estendido tinha 33 campos, sendo 25 obrigatórios.

Demorou 65 dias para atingir uma mudança mínima de conversão detectável de 1%. A principal métrica rastreada foi a taxa de conversão para aplicativos, pois é maior que a conversão para contratos. Acompanhar a conversão para aplicativos permitiu concluir o teste em menos tempo: quanto maior a taxa de conversão, mais rápido o público necessário é reunido. Concentrar-se na conversão para a assinatura de um contrato significaria vários meses de testes. Para o banco, isso foi muito longo.

O banco estava pronto para abandonar o questionário expandido se o número de cartões de crédito emitidos diminuísse. A diminuição da conversão em vendas não deveria exceder o benefício econômico de reduzir a carga sobre os funcionários do banco.

Como as alterações no formulário foram significativas e afetaram a lógica de seu trabalho, um mecanismo de substituição do lado do servidor foi usado para implementar o teste.

A versão do questionário a ser exibida para um potencial cliente do banco foi determinada por um script de servidor e carregada sem atrasos visíveis para o usuário.

O Google Optimize foi usado para monitorar dados e avaliar a conversão para aplicativos. Dados brutos coletados no BigQuery usando OWOX BI e dados de contrato carregados do sistema de CRM do banco foram usados ​​para calcular as conversões de contrato. Os aplicativos no site foram registrados como transações de comércio eletrônico do Google Analytics e, portanto, acabaram no BigQuery usando o OWOX BI Pipeline.

Os números das transações foram enviados para o sistema de CRM do banco. Ao fazer upload de dados do CRM para o Google BigQuery, o número da transação foi usado como chave para mesclar os dados. Com base nos números de transação, todos os estágios de um aplicativo podem ser atribuídos à sessão em que o aplicativo foi recebido.

A principal vantagem desta abordagem é a ausência de compensação temporal de contratos e pedidos: o acordo é atribuído ao dia em que o pedido foi recebido.

De acordo com o Google Optimize, a taxa de conversão do formulário de inscrição estendido deveria diminuir em 1%.

Com base nos dados do teste, parecia que o teste não foi bem-sucedido. Considerando que, para chegar a uma conclusão final, a equipe precisava ver como os aplicativos experimentais eram convertidos em contratos. Isso exigia tempo adicional, pois podem passar até 60 dias entre a apresentação de um pedido e a celebração do contrato.

Os dados finais mostraram uma notável melhora na qualidade dos aplicativos. A conversão de aplicativo para contrato aumentou 0,52%, enquanto a conversão final de visita para contrato aumentou 0,02%. Os clientes que preencheram um formulário estendido eram mais propensos a receber um cartão de crédito.

• Conversão para aplicativos — aplicativos do site/sessões piloto
• Conversão de aplicativo para contrato — contratos/pedidos concluídos a partir do site
• Conversão para contrato — contratos concluídos/sessões piloto

Vale a pena reiterar que o objetivo não era aumentar a taxa de conversão, mas mantê-la enquanto introduzia um formulário de inscrição complicado. Testes foram necessários para controlar a altura da queda.

Descobriu-se que se você avaliar os resultados contando apenas com aplicativos, a taxa de conversão cai. Mas, graças à análise avançada, foi possível acompanhar que a conversão em contratos não apenas não caiu, mas cresceu um pouco.

Com base nos testes A/B realizados, o banco adicionou campos ao formulário de inscrição, complicando-o deliberadamente. Foi possível confirmar a hipótese do banco de que a conversão para aplicativos seria reduzida, mas a qualidade dos aplicativos aumentaria. Foi confirmado coletando dados brutos usando o OWOX BI Pipeline e mesclando esses dados com dados de contrato no Google BigQuery.

• O novo formulário excluiu clientes potencialmente não interessados: a conversão para aplicativos diminuiu 1,1%.
• O processo de pré-pontuação melhorou e a qualidade das candidaturas melhorou: a conversão de candidatura em contrato aumentou 0,52% e a conversão final em contrato de lead aumentou 0,02%.
• Graças ao formulário expandido, as informações necessárias para que o banco tome uma decisão já são processadas na fase de inscrição online. A carga sobre os funcionários das agências foi reduzida, e os custos do banco também foram reduzidos.

No geral, a mudança do formulário de inscrição afetou significativamente a taxa de conversão. O teste mostrou que quando o número de campos aumenta, principalmente as candidaturas de baixa qualidade não são submetidas, o que não afeta a conversão final em contrato. Isso significa que o banco não perde nada. Além disso, um formulário longo aumenta a taxa de aprovação final. É importante que o número de contratos não tenha diminuído quando o formulário se tornou mais complexo.