Estudo medido
O estudo de conversão em loja: o censo vence a amostra
Este é o resultado medido por trás da Cognifyze: o que aconteceu quando uma rede de varejo físico parou de amostrar poucas visitas de cliente oculto e passou a medir 100% das suas interações de venda. Os números principais estão abaixo, seguidos de como o estudo foi conduzido.
Como o estudo foi conduzido
O desenho é same-store: as mesmas lojas foram comparadas antes e depois do programa, o que controla as diferenças entre lojas. No lugar de amostrar um punhado de visitas, a Cognifyze mediu 100% das interações de venda com IA, captadas com consentimento e sem identificar nenhum consumidor. A mudança na conversão foi testada quanto à significância estatística.
O que mudou
A conversão subiu de 51,5% para 79,5% após o programa, um ganho de 28 pontos percentuais, estatisticamente significativo a p<0,001. O ROI medido chegou a 383%, com payback em 1,4 mês. Como a comparação é same-store, o ganho reflete o programa, não diferenças entre lojas.
Por que medir tudo importou
Uma amostra de poucas visitas por loja mostra se o atendimento é bom ou ruim de modo geral; não mostra qual comportamento específico, em qual loja, moveu o número. Medir cada interação torna o resultado treinável: os gerentes veem o que realmente aconteceu e ajustam todos os dias. É isso que compõe até um ganho de 28 pontos.
Privacidade
As interações foram captadas com consentimento e sem identificar nenhum consumidor. A abordagem tem privacidade por padrão, alinhada à LGPD e ao GDPR.
Rode a mesma medição na sua rede
O estudo é o resultado de uma rede; o método é repetível. Um piloto começa com um diagnóstico executivo de 30 minutos e um baseline de ROI auditável, para você medir o impacto contra os seus próprios números.
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Sobre o estudo
O que o estudo mediu?
A mudança na conversão de vendas em loja após trocar visitas amostradas de cliente oculto por um censo com IA de 100% das interações de venda, em base same-store.
O que é um estudo same-store?
É comparar as mesmas lojas antes e depois de uma mudança, o que controla as diferenças entre lojas e isola o efeito do programa.
O resultado é estatisticamente significativo?
Sim. O ganho de 51,5% para 79,5% de conversão foi significativo a p<0,001.
Como a privacidade foi tratada?
As interações foram captadas com consentimento, nenhum consumidor foi identificado, alinhado à LGPD e ao GDPR.