Todas as contas no micali.online acumulam, num mês, centenas de números. Quem viu a sua página de reservas e de onde veio. Quem abriu o detalhe de uma data e nunca mais voltou. Que datas ficaram cheias, que datas ficaram vazias, quem não apareceu e quem reservou cinco vezes seguidas. Pode ver estes números em Estatísticas. Mas os números, por si só, não dizem o que fazer com eles numa segunda-feira de manhã, quando tem um cliente à sua frente e não uma tabela.
Por isso, acrescentámos ao micali.online um consultor de AI. Normalmente uma vez por semana, percorre a sua conta, recalcula tudo o que aconteceu nela nos últimos 30 dias, compara isso com o mês anterior e com as outras contas na plataforma, e envia-lhe 3 a 5 recomendações concretas para conseguir mais reservas. Cada recomendação tem o número que a originou, o motivo, os passos e uma ligação para o ecrã onde vai dar o primeiro passo. Na aplicação, encontra-a com o nome Dicas para o seu negócio.
Neste artigo, mostramos exatamente o que o consultor calcula, porque é que por trás de cada recomendação está matemática e não uma impressão, porque é que cada sugestão é lida por uma pessoa antes de ser enviada, e como são as recomendações que os primeiros donos de contas já receberam.
O que o consultor vê
O consultor trabalha com uma janela de 30 dias e com uma janela igualmente longa antes dela, para conseguir distinguir uma oscilação de uma tendência. A partir da sua conta, monta um retrato de oito áreas:
- Visitas à página pública: o número de pessoas, de onde vieram (Facebook, Instagram, Google, ligação direta, publicidade paga), a partir de que dispositivo, em que idioma e a que página acederam primeiro.
- Funil de reservas: quantas pessoas viram a lista, quantas abriram o detalhe de uma data ou serviço, quantas começaram uma reserva, quantas iniciaram sessão e quantas concluíram a reserva.
- Ocupação de cada evento e de cada data: datas vazias, datas cheias, o número médio de lugares ocupados e qual o dia e a hora da semana que melhor funcionam para si.
- Assiduidade e pagamentos: quem apareceu, quem não apareceu, quantas reservas ficaram sem registo e quantas reservas por pagar tem nos próximos sete dias.
- Visitantes: quem reserva de forma repetida, quem ainda nunca reservou, quem não dá sinal de vida há 60 dias e quem vem regularmente mas não tem um plano pré-pago.
- Planos pré-pagos: o que termina nas próximas duas semanas, o que terminou sem renovação e o que está à espera de aprovação.
- Comunicação: mensagens de visitantes sem resposta, e-mails falhados, lembretes e questionários configurados.
- Perfil: extensão da descrição, categoria, site, redes sociais, contacto. Ou seja, aquilo que o visitante vê primeiro.
Como os números se tornam sinais
Aqui está o cerne de tudo isto. O retrato da conta não é lido pela AI, mas por um conjunto de mais de vinte detetores determinísticos. Cada um procura um padrão concreto e, quando o encontra, cria um sinal acompanhado dos números que o comprovam. Seguem-se alguns exemplos do que se calcula por baixo do capô:
Saídas rápidas. Em cada visualização da lista, medimos quanto tempo o visitante lá permaneceu. Se sai em menos de dez segundos, contamos isso como uma saída rápida. Quando mais de metade das pessoas sai assim, a lista não lhes disse porque deveriam clicar para avançar.
Funil por etapas. Acompanhamos a passagem do detalhe da data para a reserva iniciada, para o início de sessão e para a conclusão. Cada etapa tem a sua própria taxa. Ao mesmo tempo, dividimos os visitantes entre os que vieram de publicidade paga e os orgânicos, para vermos se a publicidade traz pessoas que realmente reservam, ou apenas clicam.
Melhores e piores horários da semana. Cada data realizada é colocada numa célula de dia da semana × hora e, para cada célula, calculamos o número médio de lugares ocupados. Ordenamos as células com pelo menos duas datas, e assim o consultor consegue dizer-lhe que quinta-feira às 19h00 lhe traz, em média, três lugares ocupados, e sexta-feira às 8h00, nenhum.
Datas vazias e taxa de ocupação. Em cada evento, comparamos o número de datas realizadas com o número de datas vazias. Se ficou vazia pelo menos metade de cinco ou mais datas, trata-se de um sinal forte. Se as datas tiveram gente, mas em média abaixo de 30% da capacidade, trata-se de um sinal mais fraco, com uma recomendação diferente.
Reservas de última hora. A partir da diferença entre a criação da reserva e o início da data, calculamos a antecedência média. Quando mais de 40% das pessoas reserva com menos de 24 horas de antecedência, faz sentido planear de outra forma tanto os lembretes como a divulgação.
Faltas. A partir da assiduidade registada, calculamos a proporção de pessoas que reservaram e não apareceram. Acima de 20%, é um sinal associado à falta de um lembrete antes da data ou à falta de uma ligação de pagamento.
Os limiares são propositadamente conservadores. Um sinal significa «vale a pena uma frase», não «é estatisticamente certo». E, quando há poucos dados, o detetor prefere ficar calado a recomendar com base em três visitas.
Comparação com toda a plataforma
A maioria dos números não tem qualquer significado sem uma comparação. Uma conversão de 3% do detalhe da data para a reserva é um mau resultado? Isso não se pode dizer sem saber o que os outros alcançam. Por isso, em cada execução, o consultor recalcula as medianas de toda a plataforma para os rácios-chave: saídas rápidas da lista, visitas de uma só página, conversão do detalhe para a reserva, taxa de ocupação das datas e proporção de assiduidade registada. Nas medianas entram apenas contas com visitas suficientes, para que não sejam distorcidas por contas novas ou quase sem utilização.
A comparação tem ainda uma consequência que prezamos particularmente. Se a sua conta tem uma conversão fraca do detalhe para a reserva, mas toda a plataforma tem essa conversão igualmente fraca, o problema não está na descrição da sua data. O problema está na nossa página de reservas. Um sinal destes nunca lhe aparece como recomendação. Em vez disso, chega à mesa da nossa equipa como feedback sobre o produto. O consultor não procura, portanto, apenas o que pode melhorar, mas também o que nós temos de melhorar.
Na comparação entram exclusivamente medianas agregadas. Nenhuma conta vê os números de outra conta, e as suas recomendações contêm apenas os seus próprios dados. As outras contas estão presentes nelas apenas como um número: a mediana com que se compara.
Onde entra a AI e onde não entra
O modelo de linguagem, neste sistema, não calcula nada. Recebe o retrato da conta, a lista de sinais com os números que os comprovam e as medianas da plataforma, e a sua tarefa é escrever, a partir daí, recomendações compreensíveis. As regras são rígidas: cada recomendação tem de assentar num sinal concreto, só pode usar números que existam no retrato e só pode referir ecrãs de uma lista autorizada. O resultado do modelo passa depois por uma verificação. Uma recomendação sem sinal, com um número inventado ou com uma ligação fora da lista é descartada antes de alguém a ver.
Graças a isto, conseguimos localizar cada frase de uma recomendação até ao número que lhe deu origem. Quando o consultor escreve que «373 pessoas vieram da publicidade e nenhuma iniciou uma reserva», isso não é uma estimativa. É uma linha do retrato da sua conta.
Cada recomendação passa por uma pessoa
Mesmo com regras rígidas, o modelo pode escrever uma frase que é numericamente correta e, ainda assim, infeliz. Por isso, cada execução do consultor termina como um rascunho, que alguém da nossa equipa lê. Essa pessoa pode editar, aprovar ou rejeitar as recomendações. Só as recomendações aprovadas são traduzidas para o idioma da sua conta e enviadas. Ninguém devia perturbar a aula da manhã com base num texto gerado automaticamente que ninguém leu.
Este passo custa-nos tempo, mas não o queremos saltar. O micali.online é utilizado por estúdios e empresas em 31 idiomas, e um conselho óbvio para um estúdio de ioga em Bratislava pode ser inútil para uma escola de música em Varsóvia. Ter uma pessoa neste processo é a razão pela qual confiamos nas recomendações.
Como isto aparece na sua conta
Quando as recomendações estão prontas, os administradores da conta recebem um e-mail e uma notificação na aplicação. Na página principal da conta, aparece o cartão Dicas para o seu negócio. Cada dica tem:
- um ponto colorido consoante a importância, do informativo ao urgente, e verde num sinal positivo, quando algo lhe está a correr bem e vale a pena construir a partir daí,
- Porquê: uma a três frases com os números que originaram a dica,
- O que fazer: dois a quatro passos, dentro e fora da aplicação, por exemplo que evento editar, a quem enviar um e-mail ou o que alterar na publicidade,
- uma frase sobre o que vai efetivamente melhorar,
- um botão Abrir, que o leva diretamente ao ecrã onde vai dar o primeiro passo.
Em cada dica, pode clicar em Concluído, Ocultar ou Não ajudou. As dicas resolvidas desaparecem do cartão, e a sua resposta volta até nós. Uma dica que os donos marcam como inútil é, para nós, um sinal de que devemos ajustar o detetor ou o limiar, não convencê-lo a si.
Seis exemplos práticos
As recomendações seguintes surgiram nas primeiras execuções do consultor. Alterámos os nomes das contas e dos eventos; os números são reais.
Publicidade que traz pessoas, mas não reservas. Em 30 dias, chegaram 373 visitantes através de publicidade paga. Nenhum iniciou uma reserva, e viram, em média, 1,1 páginas. Da visita orgânica vieram 181 pessoas, e 14 delas iniciaram sessão. Recomendação: suspender a campanha que leva para a lista geral e direcionar a publicidade diretamente para uma data concreta, com o dia, a hora e o botão «Reservar lugar». O primeiro passo é em Estatísticas, onde se vê o que as pessoas vindas da publicidade realmente fizeram.
Datas matinais a que ninguém vai. A aula de pilates matinal teve 23 datas, e todas as 23 ficaram vazias. A aula noturna do mesmo estúdio teve 17 vazias em 21, mas as células de quinta-feira, sábado e domingo às 19h00 saíram-se melhor. Recomendação: mudar as datas matinais para a noite, definir uma capacidade mínima e um prazo de inscrição para as restantes datas matinais, para que a aula sem interesse não se realize, e divulgar três horários noturnos concretos.
Detalhe da data sem qualquer seguimento. O detalhe do evento foi visto por 467 pessoas, ninguém iniciou uma reserva e 14 iniciaram sessão. São 3%, contra uma mediana da plataforma de 14,3%. Ao mesmo tempo, três eventos tinham uma descrição curta ou nenhuma. Recomendação: acrescentar às descrições para quem é a aula, o que o participante leva consigo, o que precisa de trazer e como funciona a reserva. Só depois voltar a partilhar a ligação.
Horários que funcionam pedem mais datas. Os cursos para crianças à terça-feira às 10h00 tinham, em média, 8 lugares ocupados, e à sexta-feira às 10h00, cinco. Ao mesmo tempo, a conta teve 86% de e-mails abertos, de 201 enviados. Recomendação: acrescentar mais datas matinais à terça e sexta-feira, e anunciá-las através de um e-mail que os pais claramente leem.
Datas cheias sem lista de espera. As aulas individuais tiveram três datas cheias, e as de grupo, duas; em ambas, a lista de espera estava desativada. Recomendação: ativá-la e configurar um modelo de mensagem, para que o lugar libertado depois do cancelamento de uma reserva seja ocupado pelo interessado seguinte, e não fique vazio.
Pessoas na lista que nunca reservaram. A conta tinha 32 visitantes registados, 19 dos quais nunca tinham reservado, e 10 reservavam de forma repetida. Recomendação: criar, com esses 19, uma lista de distribuição e enviar-lhes um e-mail em massa com uma ligação direta para a próxima data. Contactar os visitantes recorrentes separadamente. Recuperar um contacto existente é mais barato do que encontrar um novo.
E um bónus que não tem a ver com matemática, apenas com atenção: numa conta, uma mensagem de um visitante esperou 825 horas por resposta. O consultor destacou-a como o sinal mais urgente da semana.
O que o consultor não é
Não é uma bola de cristal. O consultor só vê o que está no micali.online: reservas, visitas à página pública, assiduidade, mensagens. Não vê a sua faturação, os seus custos, nem o que se passa dentro do ginásio. Quando uma conta tem poucos dados, o consultor prefere enviar duas recomendações a cinco inventadas. E se não se identificar com uma dica, marque-a como Não ajudou. A decisão é sempre sua; o consultor está apenas para lha facilitar.
Como o ativar
O consultor de AI é, tal como tudo o resto no micali.online, gratuito. Estamos a ativá-lo progressivamente, conta a conta, para conseguirmos verificar bem cada primeira execução. Se quiser dicas para a sua conta já agora, escreva-nos através da secção Suporte diretamente na aplicação. As recomendações chegam aos administradores da conta, normalmente uma vez por semana, sempre no idioma da conta. E se lhe parecer que o consultor não viu algo importante, diga-nos. É exatamente deste tipo de mensagens que nascem novos detetores.
