{"id":4960,"date":"2025-09-02T09:45:14","date_gmt":"2025-09-02T12:45:14","guid":{"rendered":"https:\/\/minders.io\/?p=4960"},"modified":"2025-09-02T09:45:14","modified_gmt":"2025-09-02T12:45:14","slug":"reduzir-erros-checkout-analytics-ifood","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/minders.io\/pt-br\/reduzir-erros-checkout-analytics-ifood\/","title":{"rendered":"Reduzir Erros no Checkout com Analytics: Como o iFood Aumentou 54% os Pedidos"},"content":{"rendered":"<h2 data-start=\"1179\" data-end=\"1268\">O desafio: reduzir erros no checkout com analytics e melhorar a experi\u00eancia do usu\u00e1rio<\/h2>\n<p data-start=\"1270\" data-end=\"1557\">Mesmo sendo a maior plataforma de delivery do Brasil, o iFood continua buscando maneiras de evoluir sua opera\u00e7\u00e3o. Um dos principais objetivos da equipe de produto era <strong data-start=\"1437\" data-end=\"1480\">reduzir erros no checkout com analytics<\/strong>, otimizando a experi\u00eancia dos usu\u00e1rios e melhorando os \u00edndices de convers\u00e3o.<\/p>\n<p data-start=\"1559\" data-end=\"1819\">Para isso, o time utilizou a plataforma <a class=\"decorated-link cursor-pointer\" href=\"https:\/\/minders.io\/amplitude\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"1599\" data-end=\"1644\">Amplitude Analytics<\/a> e conseguiu resultados expressivos: <strong data-start=\"1681\" data-end=\"1700\">25% menos erros<\/strong>, <strong data-start=\"1702\" data-end=\"1750\">60% mais agilidade na resolu\u00e7\u00e3o de problemas<\/strong> e <strong data-start=\"1753\" data-end=\"1798\">54% de aumento em finaliza\u00e7\u00f5es de pedidos<\/strong>, mesmo ap\u00f3s um erro.<\/p>\n<h2 data-start=\"1821\" data-end=\"1868\">A solu\u00e7\u00e3o: dados acess\u00edveis e decis\u00f5es \u00e1geis<\/h2>\n<p data-start=\"1870\" data-end=\"2183\">O time de product discovery do iFood precisava de uma ferramenta f\u00e1cil de usar, que permitisse an\u00e1lise r\u00e1pida e tomada de decis\u00e3o sem depender de queries t\u00e9cnicas. O Amplitude foi a solu\u00e7\u00e3o ideal para democratizar o acesso aos dados dentro da equipe, composta por especialistas de produto, marketing e engenharia.<\/p>\n<p data-start=\"2185\" data-end=\"2375\">Al\u00e9m disso, o uso do Amplitude facilitou a cria\u00e7\u00e3o de pain\u00e9is com dados relevantes, ajudando a priorizar corre\u00e7\u00f5es e identificar quais mensagens de erro impactavam mais a jornada do usu\u00e1rio.<\/p>\n<h2 data-start=\"2377\" data-end=\"2430\">Resultados: 54% mais pedidos completados ap\u00f3s erro<\/h2>\n<p data-start=\"2432\" data-end=\"2647\">Durante a an\u00e1lise, o time descobriu que muitas mensagens de erro confundiam os usu\u00e1rios. Algumas mostravam informa\u00e7\u00f5es duplicadas, outras estavam desatualizadas, e v\u00e1rias simplesmente deixavam os clientes sem sa\u00edda.<\/p>\n<p data-start=\"2649\" data-end=\"2852\">Com base nas descobertas, o iFood reformulou a forma de comunicar os erros \u2014 e tamb\u00e9m corrigiu as causas principais. Isso fez com que mais pessoas completassem seus pedidos, mesmo ap\u00f3s encontrar um erro.<\/p>\n<p data-start=\"2854\" data-end=\"2876\">Os resultados incluem:<\/p>\n<ul data-start=\"2878\" data-end=\"3047\">\n<li data-start=\"2878\" data-end=\"2939\">\n<p data-start=\"2880\" data-end=\"2939\">\u2705 <strong data-start=\"2882\" data-end=\"2937\">54% de aumento nas finaliza\u00e7\u00f5es de compra ap\u00f3s erro<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"2940\" data-end=\"2999\">\n<p data-start=\"2942\" data-end=\"2999\">\ud83d\udee0\ufe0f <strong data-start=\"2946\" data-end=\"2997\">60% de redu\u00e7\u00e3o no tempo para resolver problemas<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"3000\" data-end=\"3047\">\n<p data-start=\"3002\" data-end=\"3047\">\u274c <strong data-start=\"3004\" data-end=\"3047\">25% menos erros no processo de checkout<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2 data-start=\"3049\" data-end=\"3099\">Casos pr\u00e1ticos: mensagens e jornadas melhoradas<\/h2>\n<p data-start=\"3101\" data-end=\"3378\">Entre os principais erros identificados estava a falta de aviso quando o restaurante estava prestes a fechar. Antes, o usu\u00e1rio s\u00f3 era avisado no final da compra \u2014 gerando frustra\u00e7\u00e3o e abandono. Ap\u00f3s incluir alertas proativos, a experi\u00eancia melhorou e as reclama\u00e7\u00f5es diminu\u00edram.<\/p>\n<p data-start=\"3380\" data-end=\"3682\">Outro caso envolvia o agendamento de entrega para compras de mercado. Se o hor\u00e1rio escolhido se tornava indispon\u00edvel no momento do pagamento, o cliente perdia todo o carrinho. Isso impactava diretamente a taxa de convers\u00e3o. Com Amplitude, o time entendeu o fluxo e criou alternativas mais inteligentes.<\/p>\n<p data-start=\"3684\" data-end=\"3829\">Essas melhorias ajudaram o iFood a oferecer uma jornada mais fluida, prevenindo frustra\u00e7\u00f5es e fortalecendo a rela\u00e7\u00e3o com os usu\u00e1rios e parceiros.<\/p>\n<h2 data-start=\"3831\" data-end=\"3879\">Impacto interno: mais autonomia para os times<\/h2>\n<p data-start=\"3881\" data-end=\"4069\">Hoje, mais de <strong data-start=\"3895\" data-end=\"3951\">600 colaboradores do iFood usam Amplitude ativamente<\/strong> para analisar dados. Os insights podem ser acessados em tempo real, durante reuni\u00f5es, sem depender de times t\u00e9cnicos.<\/p>\n<p data-start=\"4071\" data-end=\"4298\">A empresa tamb\u00e9m come\u00e7ou a explorar recursos como <strong data-start=\"4121\" data-end=\"4139\">experimenta\u00e7\u00e3o<\/strong>, <strong data-start=\"4141\" data-end=\"4164\">an\u00e1lise de cohortes<\/strong> e integra\u00e7\u00f5es com outras plataformas, como a <strong data-start=\"4210\" data-end=\"4219\">Braze<\/strong>. O objetivo \u00e9 extrair o m\u00e1ximo valor poss\u00edvel dos dados, em todos os projetos.<\/p>\n<h2 data-start=\"4300\" data-end=\"4371\">Conclus\u00e3o: dados s\u00e3o a chave para reduzir erros e escalar convers\u00f5es<\/h2>\n<p data-start=\"4373\" data-end=\"4644\">A jornada do iFood mostra que <strong data-start=\"4403\" data-end=\"4446\">reduzir erros no checkout com analytics<\/strong> \u00e9 mais do que uma corre\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica \u2014 \u00e9 uma estrat\u00e9gia de produto centrada no usu\u00e1rio. Com dados bem aplicados, \u00e9 poss\u00edvel melhorar a experi\u00eancia, reduzir atritos e impulsionar resultados concretos.<\/p>\n<h2 data-start=\"4651\" data-end=\"4712\">Quer reduzir erros no checkout e aumentar suas convers\u00f5es?<\/h2>\n<p data-start=\"4714\" data-end=\"4854\">Nossa equipe pode te ajudar a usar analytics para mapear jornadas, corrigir falhas e escalar seu crescimento com decis\u00f5es baseadas em dados.<\/p>\n<p data-start=\"4856\" data-end=\"4887\">\ud83d\udc49 <a class=\"decorated-link cursor-pointer\" href=\"https:\/\/minders.io\/lets-talk\/\" rel=\"noopener\" data-start=\"4859\" data-end=\"4887\">Fale com a gente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O desafio: reduzir erros no checkout com analytics e melhorar a experi\u00eancia do usu\u00e1rio Mesmo sendo a maior plataforma de delivery do Brasil, o iFood continua buscando maneiras de evoluir sua opera\u00e7\u00e3o. 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