Calculadora de adoção de funcionalidades

A adoção de funcionalidades descreve o quanto uma funcionalidade faz parte do trabalho dos usuários. Um número só não basta, então olhamos quatro dimensões:

A taxa de adoção é uma proporção medida em amostra, então tem margem de erro. A calculadora usa o intervalo de Wilson, correto mesmo com números pequenos. Com 1.150 de 4.800, o intervalo de 95% vai de 22,8% a 25,2%; com 23 de 96 (a mesma proporção), de 16,5% a 33,4%.

O uso recorrente é a proporção de usuários que usaram a funcionalidade em pelo menos dois dias diferentes. Muita amplitude com pouco uso recorrente indica que testaram e largaram.

Tempo até a adoção

É o tempo do cadastro (ou do lançamento) até o primeiro uso. A calculadora pega a mediana e o percentil 75 de quem já usou e, separadamente, a proporção de todos os usuários que começaram em 7 e 30 dias. A média engana: poucas pessoas que descobrem a funcionalidade dois meses depois a distorcem.

Não existe referência universal: depende de para quem a funcionalidade foi feita. A escala é um conjunto de regras práticas para uma funcionalidade pensada para todos, não um padrão do mercado:

• menos de 10% — quase ninguém encontra ou ela resolve uma tarefa rara;
• 10–30% — normal para uma funcionalidade avançada ou de nicho;
• 30–60% — uma parte relevante do público usa;
• 60% ou mais — faz parte do fluxo principal.

O denominador certo importa mais que os cortes: se ela só existe em um plano pago, divida pelas contas pagantes. O relatório de adoção de funcionalidades da Pendo de 2019 concluiu que 80% das funcionalidades de um software típico são pouco ou nunca usadas. Na maioria das vezes não é porque ninguém precisa delas, e sim porque os usuários não sabem que elas existem: baixa adoção é primeiro um problema de descoberta e só depois de valor. Na maioria das vezes não é porque ninguém precisa delas, e sim porque os usuários não sabem que elas existem: baixa adoção é primeiro um problema de descoberta e só depois de valor.

Compare a funcionalidade com ela mesma ao longo do tempo. Se a adoção sobe depois de uma mudança de interface, confirme com um teste A/B — a calculadora de teste A/B dá o tamanho da amostra.

• Ninguém vê. Ela fica escondida em um menu. Um tooltip ao lado de onde ela é necessária funciona melhor que um e-mail de novidades.
• O valor não está claro. Um tour curto com um exemplo de resultado responde “o que eu ganho?”.
• Pessoa errada, momento errado. Mostre o tooltip para quem concluiu o passo anterior e esconda de quem já usa.
• O primeiro uso é difícil. Veja onde as pessoas desistem na calculadora de funil e encurte o caminho com a calculadora de time to value.

Meça o efeito por coortes e veja a relação com a retenção na calculadora de retenção.

Erros comuns

• Eventos em vez de usuários no numerador.
• Contas internas e de teste inflando a adoção de novidades.
• O pico do lançamento: o nível estável aparece depois de algumas semanas.
• Período curto demais para funcionalidades semanais ou mensais.

1. Pendo. The 2019 Feature Adoption Report — proporção de funcionalidades pouco usadas.
2. Croll A., Yoskovitz B. Lean Analytics. O'Reilly Media, 2013 — métricas de engajamento e escolha do denominador.
3. Wilson E. B. Probable Inference, the Law of Succession, and Statistical Inference. Journal of the American Statistical Association, 22(158), 1927.
4. Hyndman R. J., Fan Y. Sample Quantiles in Statistical Packages. The American Statistician, 50(4), 1996 — percentis (tipo 7).