Sobre
Mineira, apaixonada pela mente humana e por descobertas. Engenheira de Produção especialista em
análise de dados e melhoria contínua, ajudo empresas obterem insights valiosos e tomarem decisões
assertivas através de análise estatísca dos dados de processo.
Aplico diferentes metodologias do design thinking, design centrado no usuário e utilizo ferramentas
para obter e analisar dados de forma eficiente. Através da análise de processos, entendimento da
experiência do cliente e do colaborador e estratégia do negócio consigo transformar dados em insights
claros e acionáveis.
Forte foco nos indicadores de qualidade e melhoria contínua. Utilizo abordagens como Lean, Kanban e
Scrum para mapear processos e implementar melhorias efetivas.
Alguns projetos
Comportamento no aplicativo
Um estudo de estatística descritiva para descrever o uso do aplicativo
Clientes ativos X churn
Qual(is) comportamento(s) impacta(m) em um pedido de cancelamento?
conversão trial > assinatura
Como aumentar a conversão trial > assinatura com base na experiência da pessoa usuária?
teste fakedoor
Existe interesse em "Comunidade"? Qual perfil dos interessados?
avaliando a experiência
Como aumentar a satisfação e uso com base em pesquisas de experiência?
Utilizando dados da maneira correta
Contra dados não há argumentos?
experimentos e hipóteses
Como testar hipóteses de maneira ordenada
Conteúdo Gráfico
Criatividade em qualquer formato.
- Criativos
- Logos
- Textos curtos para post
Planilhas automatizadas
Desde fórmulas e registros a gráficos e relatórios.
Comportamento no aplicativo
Essa pesquisa surgiu da necessidade de entender melhor o comportamento das pessoas usuárias no aplicativo: qual a frequência de acesso, tempo médio no app, haeavy users, etc.
Um estudo de estatística descritiva ou uma pesquisa quantitativa baseada na estatística descritiva.
Definição das perguntas e período
Coleta de dados (mixpanel)
Tratamento de dados
Interpretações e Análises
Material de divulgação
Ferramentas
- Mixpanel
- Excel
- Miro
Os dados contemplados neste estudo são do período 01/10/2022 a 06/11/2022, considerando a comparação com períodos anteriores.
Benchmarking
X
%
O estudo contempla benchmarkings e insights para os times responsáveis.
Insights
Este estudo foi importante para o time de produto (PMs, PDs, Research), para os times de serviço (CS, Performance, etc) uma vez que garantiu visibilidade de indicadores importantes para todos, além de garantir a qualidade das informações.
Quer entender melhor? Entre em contato comigo.
Clientes Ativos x Churn
O comportamento no aplicativo influência no cancelamento de um cliente?
Se sim, quais comportamentos impactam em um pedido de cancelamento?
Um estudo de estatística inferencial
Definição do período, clientes e parâmetros
Coleta de dados (mixpanel, tableau)
Tratamento de dados
Interpretações e Análises Estatísticas
Material de divulgação
Ferramentas
- Mixpanel
- Tableau
- Jamovi (Software Estatístico)
- Miro
A pesquisa
Variável 1
Variável 2
Variável 3
Variável 4
Variável 1
Variável 1
Variável 3
Variável 3
Variável 2
Variável 2
Variável 4
Variável 4
As amostras são pequenas, portanto é necessário fazer um teste de normalidade dos dados.
Os dados não seguem uma distribuição normal e a análise é composta por 3 grupos (níveis) e por amostras independentes, por isso utilizaremos o teste de Kruskal Wallis:
Variável 1
Variável 2
Variável 3
Variável 4
1,2 e 4
para Variável 3
Para fortalecer a análise, a correlação de Spearman para entendermos se existe interdependência entre as variáveis.
Variável 1
Variável 2
Variável 3
Variável 4
Variável 1
Variável 2
Variável 3
Variável 4
Este estudo foi extremamente importante para dismistificar crenças: variáveis dadas como decisoras para um cancelamento, estatisticamente não são.
Quer entender melhor? Entre em contato comigo.
Conversão Trial > Assinatura
Como aumentar a conversão trial > assinatura com base na experiência da pessoa usuária?
Um mix entre pesquisa quantitativa e qualitativa
Analise das variáveis que impactam na conversão Trial > Assinatura
Coleta de dados (hotjar)
Entrevistas
Cruzamento de iformações
Definição de ações e coleta de resultados
Ferramentas
- Hotjar
- Figma
- Entevistas
- Decupagem
Mapeamento de mapa de calor no Hotjar do alunos em fase de Trial.
Na fase de entrevistas foi identificado que o principal motivo para a não conversão de trials em assinatura era a dificuldade em encontrar e entender o cancelamento da assinatura.
obs.: no Brasil o cancelamento de serviços é sempre dificultoso, criando uma cultura de receios e falta de confiança
Em parceria com o time de design, tendo como base todas as descobertas e insights levantados na pesquisa, o processo foi redesenhado e a margem de conversão trial > assinatura aumentada.
Quer entender melhor? Entre em contato comigo.
