A taxa de lead para cliente, e porque não é um único número

É um produto, não uma média

Ninguém transforma um lead em cliente num só passo. Um lead é qualificado, depois aceite por vendas, depois convertido em oportunidade, depois fechado — e cada um desses passos tem a sua própria taxa de passagem. A taxa global de lead para cliente é o que sobrevive a todos eles, o que faz dela o produto das taxas de etapa, não a sua média e certamente não uma delas.

Trabalhemos um exemplo e guardemo-lo para o resto do artigo. Quatro etapas: 40 % dos leads brutos são qualificados, 50 % desses são aceites, 60 % desses tornam-se oportunidades, 25 % dessas fecham. Multiplique: 0,40 × 0,50 × 0,60 × 0,25 = 0,03, uma taxa global de 3,00 %. Repare no que a média dessas quatro taxas teria dito — 43,75 % — e em quão longe fica de algo real. Fazer a média de taxas de etapa não é um erro de arredondamento; é outra grandeza, sem significado.

As quatro taxas usadas aqui estão postas para que a aritmética seja verificável, e não retiradas de um estudo de referência. As taxas de etapa variam enormemente conforme o mercado, o preço e a forma como cada empresa define as suas etapas; qualquer conjunto de números apresentado como típico deve ser visto como o histórico de uma empresa, não como um alvo.

Um ganho percentual vale a mesma percentagem global, esteja onde estiver

Como o total é um produto, multiplicar qualquer fator por (1 + x) multiplica o produto por (1 + x). É toda a demonstração. Melhore a etapa de qualificação em 10 % de si mesma, de 40 % para 44 %, e o total passa a 0,44 × 0,50 × 0,60 × 0,25 = 3,30 %. Melhore antes a taxa de fecho em 10 % de si mesma, de 25 % para 27,5 %, e o total é 0,40 × 0,50 × 0,60 × 0,275 = 3,30 %. Idêntico. Ao funil é indiferente qual fator tocou.

Isto é genuinamente útil no planeamento, porque converte uma discussão entre equipas numa só pergunta: que etapa pode ser melhorada na maior percentagem relativa pelo menor dinheiro? Não que etapa é a maior, nem a mais visível no painel, nem aquela cuja equipa grita mais alto. Uma melhoria relativa de 10 % numa etapa que ninguém olha vale exatamente o mesmo que uma melhoria relativa de 10 % na etapa que todos discutem.

Dez pontos não são dez pontos, e a pior etapa paga melhor

No mundo real as melhorias chegam em pontos, não em percentagens. Um novo guião de qualificação leva uma etapa de 40 % para 50 %. Uma melhor passagem leva a aceitação de 50 % para 60 %. São mudanças de igual tamanho para falar delas e muito desiguais para as ter. Some dez pontos a cada etapa à vez e os totais são 3,75 %, 3,60 %, 3,50 % e 4,20 % respetivamente — os mesmos dez pontos, valendo ganhos de 25,0 %, 20,0 %, 16,7 % e 40,0 % sobre a taxa global.

O padrão é exato, não aproximado. Somar d pontos a uma etapa que corre a s multiplica essa etapa por (s + d) / s, por isso o ganho relativo sobre o total é exatamente d a dividir por s. Dez pontos na etapa dos 25 % dão 10/25 = 40,0 %. Dez pontos na dos 60 % dão 10/60 = 16,7 %. O ganho é inversamente proporcional à taxa da etapa, o que significa que uma mesma melhoria absoluta vale sempre mais na etapa mais fraca — e as etapas mais fracas costumam ser aquelas onde ainda há correções baratas espalhadas, porque ninguém trabalhou nelas.

Ponhamos dinheiro nisto. Com 1 000 leads por mês e um contrato médio de 12 000 €, a taxa base de 3,00 % produz 30 clientes e 360 000 €. Dez pontos na taxa de fecho produzem 42 clientes e 504 000 €, ou seja 144 000 € a mais por mês. Dez pontos na etapa de qualificação produzem 37,5 clientes e 450 000 €, ou seja 90 000 € a mais. Os mesmos dez pontos, o mesmo esforço no papel, uma diferença de 54 000 € por mês conforme onde os coloca.

O desfasamento: os leads deste mês são os clientes do próximo trimestre

Quase todos os painéis calculam a taxa como clientes fechados este mês a dividir pelos leads criados este mês. Esses dois conjuntos mal se sobrepõem. Suponha que uma coorte de leads acaba por converter a 3,00 %, com os fechos a cair 10 % no mês de criação, 30 % no mês seguinte, 35 % no outro e 25 % no terceiro mês. O rácio ingénuo do mesmo período compara então os fechos do mês, vindos sobretudo de coortes mais antigas e portanto mais pequenas, com a contagem de leads maior deste mês.

O enviesamento é calculável. Com os leads a crescer a um fator g por mês, a taxa ingénua vale os 3,00 % verdadeiros multiplicados pela soma de cada peso de desfasamento a dividir por g elevado ao seu mês. Com 10 % de crescimento mensal esse fator vale 0,849812: o painel mostra 2,5494 %, subestimando a verdade em 15,02 %. Com 20 % de crescimento mostra 2,2132 %, subestimando em 26,23 %. Decresça em vez disso e o sinal inverte-se: a −10 % ao mês mostra 3,6251 %, sobrestimando em 20,84 %, e a −20 % mostra 4,5305 %, sobrestimando em 51,02 %.

É essa a armadilha numa frase: quanto mais depressa cresce, pior parece a sua conversão, e quanto mais depressa encolhe, melhor parece. Uma equipa que atinge o seu objetivo de leads e vê a taxa cair provavelmente não piorou a converter. Uma equipa que celebra uma taxa a subir durante uma queda da procura está a olhar para um artefacto aritmético.

Coortes, e o marcador de maturidade que as torna honestas

A correção consiste em deixar de dividir dois meses diferentes. Etiquete cada lead com o mês em que foi criado, e reporte as conversões face à coorte que as produziu, demore o que demorar. A taxa da coorte de janeiro é os fechos de janeiro mais os de fevereiro mais março mais abril, tudo a dividir pelos leads de janeiro — um número que só se torna definitivo quando a coorte acaba de converter.

Essa última cláusula é a que as equipas saltam, e produz o seu próprio falso alarme. Leia a mesma coorte a cada idade com os pesos de desfasamento acima: mostra 0,30 % à idade zero, 1,20 % a um mês, 2,25 % a dois meses e 3,00 % a três. Uma coorte jovem comparada com uma madura parece sempre catastrófica, por isso todo o relatório de coorte precisa de um marcador de maturidade ao lado, e as comparações têm de ser feitas a idade igual — a coorte deste mês aos 30 dias contra a do trimestre passado aos 30 dias, nunca contra o seu número acabado.

O que conta como lead decide o número

Cada taxa de etapa deste artigo depende de uma definição que cada empresa escreve para si própria. Um lead pode ser quem quer que tenha preenchido um formulário, ou apenas alguém que pediu para ser contactado. A qualificação pode ser um modelo de pontuação ou uma chamada. A aceitação pode ser uma mudança de estado automática ou o juízo de um comercial. Mova qualquer uma dessas definições e todo o produto se move, sem que nada do negócio tenha mudado.

Duas consequências práticas. Primeiro, esta taxa não pode ser comparada de forma útil com outras empresas, porque não está a medir o mesmo que elas; a única comparação válida é o seu próprio funil face ao seu próprio passado, com as definições congeladas. Segundo, se a taxa melhora no mês em que alguém apertou a definição de lead, nada melhorou — o denominador encolheu. Escreva as definições de etapa, versione-as, e ponha a versão ao lado do número.

Perguntas frequentes

Porque não fazer simplesmente a média das taxas de etapa?

Porque as etapas acontecem em sequência e um lead tem de sobreviver a todas. A média de 40 %, 50 %, 60 % e 25 % é 43,75 %, ao passo que o produto é 3,00 % — separa-as um fator de quase quinze, e só uma delas conta clientes. Uma média seria a ferramenta certa se um lead tivesse de passar uma etapa escolhida ao acaso; tem de passar todas.

Que etapa devo corrigir primeiro?

Aritmeticamente, a de taxa mais baixa, porque o ganho relativo de somar um número fixo de pontos a uma etapa que corre a s é exatamente esses pontos a dividir por s. Dez pontos numa etapa de 25 % são um +40,0 % sobre a taxa global; os mesmos dez pontos numa de 60 % são um +16,7 %. Na prática, pondere isso com a dificuldade de mover cada etapa — uma etapa a 25 % pode estar ali porque o problema é genuinamente difícil, e nesse caso um ganho relativo barato noutro sítio ainda pode ganhar.

A minha taxa de conversão caiu enquanto o volume de leads cresceu. Partiu-se alguma coisa?

Provavelmente não. Se divide os fechos do mês pelos leads do mês enquanto as conversões demoram meses a cair, o crescimento deprime mecanicamente o rácio: com 10 % de crescimento mensal de leads, os mesmos 3,00 % verdadeiros leem-se como 2,5494 %, subestimados em 15,02 %, e com 20 % de crescimento leem-se 2,2132 %, subestimados em 26,23 %. Recalcule por coorte a idade fixa antes de concluir. A qualidade dos leads também pode ter caído, mas o efeito aritmético está lá de qualquer forma.

Quanto devo esperar antes de dar por final a taxa de uma coorte?

Tanto quanto disser a sua própria distribuição de desfasamento, que obtém traçando quando os fechos caem realmente face à criação do lead. No exemplo trabalhado os fechos chegam a 10 % no mês zero, 30 % no mês um, 35 % no dois e 25 % no três, pelo que a coorte mostra 0,30 %, depois 1,20 %, depois 2,25 %, depois 3,00 %. Tudo o que se lê antes de a distribuição se esgotar é uma estimativa precoce, e comparar uma estimativa precoce com uma coorte acabada parecerá sempre um colapso.

Posso comparar a minha taxa de lead para cliente com outras empresas?

Não de forma útil. A taxa é inteiramente determinada por onde cada empresa traça a linha em torno da palavra lead, e essas linhas são traçadas de forma diferente em todo o lado — uma empresa que conta cada formulário preenchido e outra que só conta chamadas de retorno pedidas dividem por denominadores separados por uma ordem de grandeza. Compare o seu funil com o seu próprio histórico com definições congeladas, e registe um número de versão ao lado da métrica para notar quando foi uma mudança de definição, e não de desempenho, a movê-la.