{"id":3369,"date":"2018-11-30T02:26:19","date_gmt":"2018-11-30T04:26:19","guid":{"rendered":"http:\/\/www.cidademarketing.com.br\/marketing\/?p=3369"},"modified":"2018-11-30T02:26:19","modified_gmt":"2018-11-30T04:26:19","slug":"pesquisa-revela-que-lojas-virtuais-perdem-pelo-menos-r-239-milhoes-durante-a-black-friday","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cidademarketing.com.br\/marketing\/2018\/11\/30\/pesquisa-revela-que-lojas-virtuais-perdem-pelo-menos-r-239-milhoes-durante-a-black-friday\/","title":{"rendered":"Pesquisa revela que lojas virtuais perdem pelo menos R$ 23,9 milh\u00f5es durante a Black Friday"},"content":{"rendered":"

Durante todos os dias do evento da Black Friday, lojas virtuais t\u00eam preju\u00edzo de pelo menos R$ 23,9 milh\u00f5es devido \u00e0 instabilidades. \u00c9 o que mostra uma pesquisa realizada pela Sofist, especialista em redu\u00e7\u00e3o e preven\u00e7\u00e3o de problemas em produtos digitais por meio de testes profissionais de software.<\/p>\n

Para chegar a este resultado, a empresa monitorou o desempenho de 65 lojas virtuais com alto volume de acessos durante o evento (inclusive a vers\u00e3o mobile de algumas destas lojas) e tamb\u00e9m durante a Cyber Monday (entre 22h00 do dia 23\/nov e 23h59 do dia 26\/nov). O estudo analisou, dentre v\u00e1rios fatores, a demora no carregamento das p\u00e1ginas principais desses sites, assim como o tempo em que as lojas virtuais ficaram fora do ar.<\/p>\n

Este \u00e9 o segundo ano consecutivo que a Sofist realiza o estudo. Em rela\u00e7\u00e3o ao ano de 2017, o estudo adicionou 22 novos e-commerces \u00e0 lista (um aumento de 51%), e foi constatada melhora de 54,5% no tempo de carregamento m\u00e9dio dos sites, enquanto 8,7% a mais dos sites sa\u00edram do ar. No ano de 2017, foram monitoradas 43 lojas e a perda por conta de instabilidades foi de R$ 58,2 milh\u00f5es.<\/p>\n

Principais resultados<\/p>\n

Segundo a an\u00e1lise realizada pela Sofist, os 65 e-commerces monitorados demoraram, em m\u00e9dia, 4,5 segundos para carregar o conte\u00fado completo do site para o usu\u00e1rio. Para se ter uma ideia, a loja cujo tempo de carregamento m\u00e9dio foi mais r\u00e1pido disponibilizou seu conte\u00fado em 0,5 segundos; j\u00e1 a loja com o pior carregamento m\u00e9dio, carregou em 20,4 segundos.<\/p>\n

Neste ano, todos os 65 sites apresentaram instabilidade em algum momento do evento \u2014 ou seja, tiveram uma varia\u00e7\u00e3o no tempo de carregamento m\u00e9dio superior a 3 segundos. Tr\u00eas segundos pode n\u00e3o parecer muito tempo, mas segundo a Akamai, apenas 1 segundo a mais no carregamento de um e-commerce implica em uma perda de convers\u00e3o de 20,5% no smartphone e 21,8% no computador.<\/p>\n

A instabilidade no carregamento de um dos 65 e-commerces monitorados, pertencente ao segmento de moda, mostrou que o pior per\u00edodo de instabilidade foi na noite de quinta-feira, continuando a apresentar este problema durante todo o dia seguinte. A situa\u00e7\u00e3o se normalizou na manh\u00e3 do s\u00e1bado e voltou a piorar nas primeiras horas do domingo, o que se manteve at\u00e9 a tarde de segunda-feira, quando o evento come\u00e7ava a chegar ao fim.<\/p>\n

O comportamento do consumidor nos sites durante os dias de promo\u00e7\u00e3o \u00e9 evidenciado tamb\u00e9m durante o monitoramento de uma outra loja virtual. O alto fluxo de acessos ocasionou instabilidades nos momentos cr\u00edticos da Black Friday (quinta-feira a noite e sexta-feira) e durante a Cyber Monday (na segunda-feira). Toda esta instabilidade certamente se refletiu em uma experi\u00eancia de compra ruim para o consumidor e em uma taxa de convers\u00e3o menor para o e-commerce em quest\u00e3o.<\/p>\n

O estudo tamb\u00e9m monitorou quantas lojas ficaram fora do ar ao longo do evento por meio do acompanhamento do timeout (quando o site n\u00e3o termina de carregar mesmo ap\u00f3s 45 segundos do acesso inicial ou quando o acesso do usu\u00e1rio \u00e9 cancelado unilateralmente pelo site).<\/p>\n

Segundo apurado, 46 e-commerces (70,8%) ficaram indispon\u00edveis para os consumidores durante o per\u00edodo monitorado. No total, todas essas lojas ficaram 15 horas e 56 minutos fora do ar. Considerando que, segundo o Google, cada hora que um e-commerce fica fora do ar na Black Friday acarreta R$ 1,5 milh\u00e3o em perda financeira, esses sites totalizaram um preju\u00edzo em faturamento de R$ 23,9 milh\u00f5es.<\/p>\n

O faturamento, contudo, n\u00e3o \u00e9 afetado apenas na Black Friday. Segundo a PwC, 49% dos consumidores latinoamericanos parariam de fazer neg\u00f3cios com uma empresa ap\u00f3s vivenciarem apenas uma experi\u00eancia ruim. Isso mostra que se preocupar com cada experi\u00eancia do consumidor, enquanto ele est\u00e1 em contato com uma marca, \u00e9 uma estrat\u00e9gia a longo prazo mais do que se imagina, e na Black Friday isso n\u00e3o \u00e9 diferente.<\/p>\n

Segmentos de hotelaria e moda s\u00e3o os mais afetados por lentid\u00e3o e instabilidade<\/p>\n

Segundo as an\u00e1lises, o segmento de hotelaria foi o que mais apresentou lentid\u00e3o. Os e-commerces desta categoria apresentaram tempo de carregamento m\u00e9dio de 11,2 segundos, 6,7 segundos acima do carregamento m\u00e9dio geral. J\u00e1 os segmentos de eletr\u00f4nicos, livraria e cosm\u00e9ticos foram os que mais apresentaram aumento no tempo m\u00e9dio de carregamento de 2017 para 2018.<\/p>\n

Veja na tabela abaixo a lista dos segmentos com as m\u00e9dias de tempo de carregamento mais inst\u00e1veis, juntamente com a compara\u00e7\u00e3o com os dados de 2017. Os locais com tra\u00e7o (\u201c-\u201d) na tabela indicam segmentos que n\u00e3o foram acompanhados no estudo anterior.<\/p>\n

 <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Segmento<\/strong><\/td>\nM\u00e9dia de carregamento (em segundos)<\/strong><\/td>\nCompara\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 2017<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Hotelaria<\/td>\n11,2<\/td>\n–<\/td>\n<\/tr>\n
Eletr\u00f4nicos<\/td>\n8,7<\/td>\n116,9% (piora)<\/td>\n<\/tr>\n
Livraria<\/td>\n8,3<\/td>\n76,2% (piora)<\/td>\n<\/tr>\n
Bens de consumo<\/td>\n5,6<\/td>\n-66,5% (melhora)<\/td>\n<\/tr>\n
Brinquedos<\/td>\n5,6<\/td>\n–<\/td>\n<\/tr>\n
Esportes<\/td>\n5,0<\/td>\n7,5% (piora)<\/td>\n<\/tr>\n
Cosm\u00e9ticos<\/td>\n4,8<\/td>\n18,4% (piora)<\/td>\n<\/tr>\n
Drogaria<\/td>\n4,2<\/td>\n-82,8% (melhora)<\/td>\n<\/tr>\n
Viagens<\/td>\n4,0<\/td>\n–<\/td>\n<\/tr>\n
Moda<\/td>\n3,9<\/td>\n-18,4% (melhora)<\/td>\n<\/tr>\n
Eletrodom\u00e9sticos<\/td>\n3,8<\/td>\n–<\/td>\n<\/tr>\n
Supermercados<\/td>\n3,6<\/td>\n–<\/td>\n<\/tr>\n
Departamento<\/td>\n3,5<\/td>\n1,0% (piora)<\/td>\n<\/tr>\n
Bebidas<\/td>\n3,4<\/td>\n1,1% (piora)<\/td>\n<\/tr>\n
Petshop<\/td>\n3,4<\/td>\n–<\/td>\n<\/tr>\n
M\u00f3veis<\/td>\n0,9<\/td>\n–<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

 <\/p>\n

J\u00e1 o segmento de moda foi o mais afetado por instabilidades (varia\u00e7\u00e3o no tempo de carregamento m\u00e9dio superior a 3 segundos), seguido do segmento de lojas de departamento e cosm\u00e9ticos.<\/p>\n

Plugins continuam impactando no tempo de carregamento dos sites<\/p>\n

No estudo realizado em 2017, uma das descobertas que causou surpresa foi o impacto dos plugins no carregamento das p\u00e1ginas dos e-commerces. Neste ano, esses componentes continuaram impactando no resultado final do tempo de carregamento dos sites.<\/p>\n

Em 2017, 51,1% dos sites analisados possu\u00edam algum script que estava com problemas t\u00e9cnicos e causaram problemas de lentid\u00e3o para o usu\u00e1rio final. J\u00e1 este ano, o estudo mostrou que 49,2% dos sites monitorados apresentaram problemas com os plugins de terceiros. A an\u00e1lise detalhada mostra que os plugins espec\u00edficos que causaram os problemas de 2017 n\u00e3o afetaram as lojas em 2018, o que \u00e9 um fato positivo.<\/p>\n

Por outro lado, novos plugins entraram para a lista nesse ano, principalmente aqueles que prometem aumento de convers\u00e3o, ajuda na automatiza\u00e7\u00e3o de marketing e que coletam estat\u00edsticas das intera\u00e7\u00f5es dos usu\u00e1rios com a marca nas redes sociais. No estudo, \u00e9 poss\u00edvel ver o impacto direto que dois plugins causaram no tempo de carregamento de 2 sites distintos durante as quatro primeiras horas da Black Friday. Os mantenedores destes plugins apenas conseguiram contornar os problemas a partir de 1h da manh\u00e3 do dia 23\/nov.<\/p>\n

Fora isso, vale a pena comentar que foram identificados 32 plugins distintos que apresentaram problema de instabilidade. Segundo Bruno Abreu, CEO da Sofist, \u201ca maior parte destes plugins \u00e9 utilizada para capturar e analisar o comportamento de compra do consumidor, logo, na pr\u00e1tica, al\u00e9m da lentid\u00e3o proporcionada devido ao volume muito grande de acessos, muita informa\u00e7\u00e3o relevante sobre os consumidores deixou de ser coletada pelos e-commerces, o que certamente afeta negativamente a taxa de convers\u00e3o e a estrat\u00e9gia de vendas destas empresas\u201d.<\/p>\n

Balan\u00e7o Geral<\/p>\n

Como mostra o estudo, houve uma melhora no desempenho dos e-commerces na Black Friday 2018 em rela\u00e7\u00e3o ao ano anterior. A maioria dos indicadores principais apresentaram melhora de pelo menos 28%, e o consumidor final que fez compras na Black Friday encontrou sites 54,5% mais r\u00e1pidos. Ponto positivo para as lojas virtuais, que se prepararam melhor para o evento deste ano, e para os consumidores, que tiveram uma experi\u00eancia melhor ao fazer suas compras (veja tabela abaixo).<\/p>\n

 <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Fator<\/strong><\/td>\n2017<\/strong><\/td>\n2018<\/strong><\/td>\nCompara\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 2017<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
M\u00e9dia de carregamento total (s)<\/td>\n6,3<\/td>\n4,5<\/td>\n-28,8%<\/td>\n<\/tr>\n
Maior tempo m\u00e9dio (s)<\/td>\n44,8<\/td>\n20,4<\/td>\n-54,5%<\/td>\n<\/tr>\n
Menor tempo m\u00e9dio (s)<\/td>\n1,1<\/td>\n0,5<\/td>\n-52,4%<\/td>\n<\/tr>\n
Tempo dos sites fora do ar<\/td>\n38h 50min<\/td>\n15h 56min<\/td>\n-59,0%<\/td>\n<\/tr>\n
Sites inst\u00e1veis (%)<\/td>\n88,4%<\/td>\n100,0%<\/td>\n13,2%<\/td>\n<\/tr>\n
Sites fora do ar (%)<\/td>\n65,1%<\/td>\n70,8%<\/td>\n8,7%<\/td>\n<\/tr>\n
Preju\u00edzo (R$)<\/td>\nR$58.244.366,91<\/td>\nR$23.901.542,98<\/td>\n-59,0%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Por outro lado, o tempo de carregamento e o preju\u00edzo de mais de R$ 23,9 milh\u00f5es ainda preocupam. Para se ter uma ideia, foi observado o tempo de carregamento m\u00e9dio de 2,0 segundos para uma grande varejista com atua\u00e7\u00e3o global, refer\u00eancia em e-commerce. Este tempo \u00e9 55,6% menor que o tempo m\u00e9dio observado no estudo.<\/p>\n

Quanto ao preju\u00edzo, por mais que tenha sido 59% menor que 2017, o valor de R$ 23,9 milh\u00f5es ainda \u00e9 consider\u00e1vel. Considerando o cen\u00e1rio atual da economia e que muitos consumidores deixaram para fazer suas compras neste evento, deixar de vender \u00e9 perder uma grande oportunidade. Fora isso, \u201co investimento para se antecipar e prevenir problemas como estes n\u00e3o chega a 2% do valor deste preju\u00edzo\u201d, completa Abreu.<\/p>\n

Sobre a metodologia<\/p>\n

Para a coleta dos dados, a Sofist acessou uma lista pr\u00e9-definida de 65 sites a partir de servidores localizados em S\u00e3o Paulo, onde cada um deles monitorava apenas um site, a fim de evitar a interfer\u00eancia de outros processos. Para simular a experi\u00eancia de um usu\u00e1rio real, as p\u00e1ginas foram carregadas com o navegador Google Chrome 70.0.3538.110, com cache desativado e aba an\u00f4nima.<\/p>\n

Durante o monitoramento, o Chrome abre uma aba em branco e acessa a p\u00e1gina principal da loja virtual. Este processo \u00e9 repetido a cada 60 segundos e, ent\u00e3o, as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o registradas. Consideramos que ocorreu um timeout quando, mesmo depois de 45 segundos, a p\u00e1gina ainda n\u00e3o terminou de carregar ou quando o acesso do usu\u00e1rio \u00e9 cancelado unilateralmente pelo site. Foram registradas m\u00e9tricas como tempo de carregamento, quantidade de requisi\u00e7\u00f5es, dados transferidos e erros HTTP 4xx ou 5xx (como Forbidden e Internal Server Error).<\/p>\n

A Sofist \u00e9 especializada em redu\u00e7\u00e3o e preven\u00e7\u00e3o de problemas em produtos digitais, atrav\u00e9s de testes profissionais de software. Ajudou, nos \u00faltimos 2 anos, e-commerces, aplicativos, sites e campanhas promocionais de mais de 150 empresas de diversos segmentos e identificou mais de 43 mil gaps que prejudicam o sucesso de produtos digitais. A Sofist tem sede em Campinas (SP) e completa 10 anos em 2018.<\/p>\n

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