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Aumentando a taxa de ativação do programa de fidelidade

Sabíamos que os usuários que participavam do programa de fidelidade, chamado Youse Rewards, tinha maior LT (lifetime). Porém, apenas 5% de nossos usuários ativos participavam do programa.

Essa é a história de como aumentamos em 260% a adesão ao nosso programa de fidelidade através de recomendações de pesquisa.

O impacto da melhoria de usabilidade no engajamento

Engajar os usuários em programas de fidelidade é um desafio enfrentado por muitas empresas. Com diversas tarefas competindo por sua atenção, como podemos fazer com que os usuários participem ativamente do nosso programa de fidelidade?

No entanto, os programas de fidelidade representam uma alternativa eficaz para aumentar o engajamento, reter clientes e reduzir a taxa de cancelamento (churn). Portanto, apesar dos desafios envolvidos, investir no programa de fidelidade da empresa é extremamente valioso.

Tive a oportunidade de participar de uma iniciativa relacionada ao Youse Rewards, o programa de fidelidade da Youse Seguros. Por meio de ações focadas na melhoria da usabilidade, conseguimos aumentar em incríveis 260% o número de usuários participantes do programa.

Essa iniciativa começou quando identificamos que apenas 5% dos nossos usuários estavam participando do programa de fidelidade. Surgiu, então, o questionamento sobre os motivos que impediram os outros 95% de aproveitarem um programa que oferecia benefícios financeiros diretos a eles.

Fase 1: entendendo problemas de usabilidade

Nossa hipótese inicial era de que os problemas de usabilidade estavam por trás do baixo número de usuários participantes. Por isso, decidimos realizar uma rodada de testes de usabilidade moderados, nos quais conversamos com oito usuários não participantes do programa para entender se conseguiam encontrar o programa de fidelidade no aplicativo da Youse e criar um grupo.

O funcionamento do programa era o seguinte: os segurados do seguro auto poderiam criar um grupo com amigos, e acumulavam pontos conforme o grupo utilizasse menos coberturas e assistências do seguro ao longo de um ano. Ao final desse período, os pontos eram convertidos em dinheiro para os usuários.

Nessa primeira rodada de testes identificamos alguns problemas de interface, como por exemplo, o acesso ao Youse Friends ficava dentro do menu de dados do usuário, sendo necessário passar por várias telas para chegar até ele. Não havia nenhum atalho disponível.

A tela do programa apresentava cards que pareciam ser clicáveis, mas na realidade não eram. Isso causava confusão aos usuários, que esperavam obter mais informações sobre o programa ao clicar nesses elementos, mas não recebiam nenhum retorno.

Outros problemas estavam relacionados à experiência do usuário. Por exemplo, havia várias regras para a contagem dos pontos, e mesmo após a leitura das orientações, não ficava claro para os usuários como pontuariam.

Nosso programa de benefícios falhava logo na primeira heurística de Nielsen, que afirma que é essencial que a interface mantenha os usuários informados sobre o que está acontecendo. Interações previsíveis criam confiança no produto, bem como na marca.

 

As pessoas não tinham visão da pontuação dos demais integrantes de seu grupo, o que gerava incerteza ao longo do tempo sobre se estariam aptas a receber recompensas no final do programa.

Fase 2: entendendo problemas na experiência

Após essa rodada de testes, começamos a perceber que havia problemas além da interface (UI). Para aprofundar nosso entendimento sobre esses problemas, conduzimos uma série de entrevistas em profundidade com usuários que já eram participantes do Youse Rewards, incluindo aqueles que tinham recompensas acumuladas, mas ainda não haviam resgatado.

Por meio dessas entrevistas, descobrimos que as pessoas não confiavam nos programas de fidelidade. Algumas delas não acreditavam que receberiam as recompensas prometidas.

Outras acreditavam que teriam que acumular milhares de pontos apenas para resgatar brindes de valor muito baixo. O que também mostrava alguns usuários não sabiam que os prêmios eram pagos em dinheiro.

Confirmamos a hipótese de que a complexidade das regras estava afastando os usuários. Ao mesmo tempo, conseguimos compreender as motivações para a participação no programa e para convidar amigos.

Além disso, analisamos os tickets de atendimento para quantificar as principais dúvidas dos usuários relacionadas ao Youse Friends, o que nos ajudou a entender quais problemas impactavam mais negativamente a experiência dos usuários e deveriam ser priorizados nas próximas fases.

Fase 3: Redesenhando o programa

Com base nas descobertas dos testes de usabilidade e das entrevistas, identificamos diversas oportunidades de melhoria.

Ao longo de duas semanas, trabalhamos intensamente para criar uma nova versão do Youse Friends. Durante a sprint, apresentei as descobertas da pesquisa para toda a equipe. Além disso, trouxemos referências de benchmarking de programas que considerávamos como referência.

 

Revisamos e simplificamos as regras do programa, redefinimos os prêmios (agora, além de dinheiro, as pessoas poderiam trocar seus pontos por brindes), a estratégia de comunicação, a página inicial do programa e todo o design da interface, corrigindo os problemas encontrados nos testes de usabilidade.

Fase 4: Testando a nova versão

Validamos a solução com a equipe de atendimento (call center) para coletar feedback e treiná-los no uso do programa. Dessa forma, eles ficaram aptos a responder às dúvidas dos usuários sobre o programa de benefícios.

 

Além disso, conduzimos uma rodada de testes de usabilidade com usuários que já eram membros do Youse Rewards, bem como com usuários que nunca haviam utilizado o programa. Dessa forma, validamos a nova interface de ponta a ponta: do cadastro ao resgate dos benefícios.

Impactos e resultados

Em apenas 8 meses o engajamento subiu 260%

O resultado dessa iniciativa foi que 8 meses após a nova versão do programa ter entrado em produção tínhamos um aumento de 260% na quantidade de usuários participantes do programa. Mostrando a importante de tomar decisões de negócio baseadas em dados de usuários.

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