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Como personalizações na jornada ampliaram as oportunidades de fechamento no financiamento

Setor

Serviços financeiros

Desafios

Uma instituição financeira precisava aumentar a conversão de propostas de financiamento de veículos. Embora os lojistas tivessem acesso a condições promocionais, o benefício nem sempre era utilizado durante a negociação. O desafio era apresentar essas condições nos momentos de maior relevância da jornada, incentivando o envio de propostas.

Resultados

A implementação de personalizações em diferentes etapas da simulação aumentou a taxa de propostas enviadas, demonstrando o impacto da comunicação contextual na conversão.

FRAMEWORK

Personalization, CROBoost

+16,9%
Aumento na taxa de propostas enviadas
275
Propostas incrementais estimadas
R$12,7M
Volume financiado incremental estimado
img_banco_bv

OBSERVAÇÃO E CONTEXTO

Uma instituição financeira realizava uma campanha promocional para financiamento de veículos, envolvendo diferentes pontos da jornada, da comunicação com o consumidor até a negociação realizada na loja.

No portal usado pelos lojistas para simular e contratar o financiamento, havia uma oportunidade especial: lojas participantes tinham acesso a uma condição promocional, mas o benefício nem sempre era utilizado no momento da negociação.

A MATH identificou a possibilidade de atuar diretamente nesse ponto da jornada, usando personalização para apresentar a condição comercial nos momentos em que ela poderia influenciar a continuidade da proposta.

Hipótese

Se a condição promocional fosse apresentada ao lojista em pontos específicos da simulação, seria possível aumentar sua utilização e elevar a taxa de propostas enviadas.

A hipótese seria testada isolando o efeito da personalização, mantendo o benefício disponível tanto para quem recebesse as comunicações quanto para quem não as visualizasse.

Objetivo

Aumentar a conversão de propostas de financiamento por meio de personalizações orientadas pelo comportamento do lojista durante a simulação, mensurando a contribuição das intervenções sobre o resultado.

Solução e Experimento

A MATH desenvolveu três personalizações distribuídas por diferentes momentos da jornada:

  • uma comunicação durante a escolha das condições de financiamento, indicando a existência da condição promocional e permitindo sua aplicação;
  • um reforço no resumo da simulação;
  • uma modal de retenção acionada diante da intenção de abandonar o fluxo.

Para medir o impacto, foi estruturado um teste A/B por lojista. Cerca de 90% dos lojistas elegíveis visualizaram as personalizações e 10% formaram o grupo de controle. Os dois grupos tinham acesso à mesma condição promocional. A variável testada era, portanto, a comunicação dentro da jornada, a disponibilidade do benefício foi mantida para todos.

Esse desenho permitiu comparar a taxa de proposta enviada entre os grupos e atribuir a diferença observada às personalizações com maior controle sobre outras variáveis.

Resultados

+16,9%
na taxa de propostas enviada

+275
propostas incrementais estimadas
200.059
propostas analisadas no teste
R$ 12,65 milhões
em volume financiado incremental estimado

 

O grupo com personalização passou de 0,81% para 0,95% na taxa de propostas enviadas. O cálculo do impacto incremental considera as taxas observadas aplicadas à mesma base do experimento e um ticket médio de R$ 46 mil.

 

Aprendizado

O teste mostrou que a comunicação personalizada de uma condição comercial é capaz de alterar o resultado quando inserida no momento adequado da jornada.

O experimento também gerou um ativo reutilizável. Componentes que apresentam resultados positivos em testes A/B passam a integrar uma biblioteca utilizada pela equipe em novas campanhas e experimentos. A modal de retenção utilizada neste caso é um dos componentes que passaram a ser reaproveitados.

Isso transforma CRO em um processo contínuo de formulação de hipóteses, teste, medição e reaplicação de aprendizados.

 

Próximos passos

Os componentes validados podem ser reutilizados em novos experimentos e campanhas, enquanto novos testes avaliam outras etapas da jornada e contextos de uso.

A comparação entre experimentos também pode ser normalizada: neste teste, o efeito observado corresponde a aproximadamente 137 propostas adicionais a cada 100 mil propostas, ou cerca de R$ 6,3 milhões em volume financiado, mantidas as condições observadas no experimento. Essa régua permite comparar testes realizados sobre bases de tamanhos diferentes.

Como sua empresa pode usar personalização e CRO para aumentar a conversão em jornadas digitais?