Hacking growth_ A estratégia de marketing inovadora das empresas de crescimento mais rápido

desses representa. Logo, a primeira separação a fazer é a de clientes que
dão mais lucro daqueles que dão menos. Se a empresa trabalha com o
modelo de assinatura, em geral a segmentação será por categoria de
assinatura. Uma companhia de e-commerce pode criar grupos de acordo
com a quantia que o cliente gasta em compras por ano, mês ou semana
(dependendo do modelo de negócio). Para uma organização que vive de
receita publicitária, a divisão será um pouco mais complexa. Já que o nível
de engajamento dos usuários é um dos principais determinantes do
número de anúncios que a empresa pode exibir e do valor que pode
cobrar de anunciantes pelo espaço, não basta monitorar a receita média por
usuário (Arpu, na sigla em inglês), o indicador de monetização mais básico
para esse modelo de negócio. Também é preciso segmentar grupos
específicos de usuários de acordo com o grau de engajamento e, mais
ainda, o grau de engajamento com anúncios, como o tempo passado no
site ou no aplicativo, o número de páginas ou telas visualizadas por sessão
e outras métricas de engajamento específicas da empresa (por exemplo, o
número de vídeos a que um usuário assiste). 2
Além dessa segmentação ligada à receita, é preciso desmembrar os
clientes por vários outros critérios, como sugerido no capítulo da
retenção. Essa lista inclui localização, idade e sexo, categoria de itens
comprados ou de recursos utilizados, meio pelo qual o cliente foi
adquirido (anúncio no Google, programa de indicação), tipo de aparelho
usado para acessar o site ou o aplicativo (computador ou celular,
Microsoft Windows ou Apple), navegador de internet utilizado, número
de visitas ao site ou ao aplicativo em certo intervalo e data da primeira
compra ou ação realizada. Em vez de procurar padrões em taxas de
retenção, nessa fase você vai buscar correlações com a receita que cada
grupo desses está trazendo, o que dará ideias para testes.
Vejamos o exemplo do HotelTonight, aplicativo de celular para
reservas de última hora com descontos polpudos. A empresa fez uma
descoberta importante e inesperada ao analisar o comportamento de
compra de seus clientes com base na forma como acessavam o aplicativo
(por Wi-Fi ou por redes 3G ou 4G). Diante da informação bastante
enigmática de que pessoas que usavam redes 3G ou 4G para abrir o
aplicativo faziam duas vezes mais reservas do que aquelas que usava Wi-Fi
(enigmática porque se supõe que com o Wi-Fi seria mais fácil), a equipe
teceu a seguinte hipótese: fazer uma comparação de preços em outros