Como identificar gargalos e oportunidades na operação de e-commerce

Existe uma distância considerável entre saber que o e-commerce não está performando bem e compreender as causas desse desempenho. Boa parte das equipes opera nesse intervalo: acompanha métricas, testa hipóteses, ajusta campanhas e, ainda assim, não consegue reverter quedas de conversão, reduzir o CAC (Custo de Aquisição de Clientes) ou melhorar a retenção. Não por falta de esforço, mas porque a operação nem sempre é analisada da maneira certa.

Quando cada área enxerga apenas o próprio recorte, a análise fragmenta o que deveria ser visto em conjunto. Um gargalo logístico aparece como problema de NPS (Net Promoter Score). Uma falha de integração entre sistemas distorce os dados de CRM (Gestão de Relacionamento com o Cliente) e compromete decisões de marketing. Uma jornada de navegação truncada derruba a taxa de conversão antes mesmo de o usuário chegar ao checkout, e nenhum ajuste de mídia vai resolver isso.

É aí que uma auditoria de e-commerce bem conduzida entra como método, não como intuição. Ela conecta camadas que normalmente ficam separadas (tecnologia, logística, experiência do usuário, marketing, atendimento e dados) e produz um diagnóstico que aponta onde estão as perdas de receita, não onde a equipe supõe que estão.

Neste artigo, vamos apresentar uma abordagem estruturada para fazer essa avaliação. E mais: mostrar como examinar cada dimensão do negócio, quais indicadores têm peso nas decisões e como transformar tudo isso em ações que movem performance, margem e retenção. Continue a leitura!

O que é um diagnóstico de operação de e-commerce

Diagnosticar uma operação de e-commerce não é o mesmo que auditar um balanço financeiro ou revisar um plano de mídia. É um estudo sistêmico, que parte dos números, mas vai além deles para entender como as diferentes partes se influenciam e onde essa interdependência gera perda de resultado.

Um diagnóstico bem estruturado examina desde a infraestrutura tecnológica até a experiência de quem compra. Analisa a performance da plataforma, a velocidade de carregamento das páginas, a navegação, o comportamento dos usuários ao longo da jornada, a eficiência dos investimentos em mídia, a gestão de estoque, os processos logísticos e a qualidade dos dados que orientam as decisões. Também avalia se existe coerência entre o que o marketing promete e o que a operação consegue entregar.

O objetivo não é produzir um relatório extenso, mas identificar com precisão os pontos de ruptura que estão custando receita, margem ou clientes. Muitas vezes, o problema que aparece em uma métrica é apenas o reflexo de uma falha em outra etapa da operação. É essa relação entre causa e efeito que um diagnóstico busca revelar. 

Diferença entre análise de métricas e diagnóstico operacional

Acompanhar números é necessário, mas não suficiente. Saber que a taxa de conversão caiu 0,8 ponto percentual é um dado. A análise começa no passo seguinte: entender por que a queda aconteceu, em qual etapa da jornada ela ocorreu, quais perfis de usuários foram mais impactados, em quais dispositivos o problema se concentrou e quais fatores da operação contribuíram para esse resultado.

A diferença entre os dois está na profundidade da leitura. Uma análise de métricas descreve o que aconteceu. Um diagnóstico operacional investiga as causas e mapeia as relações entre elas. Enquanto a primeira entrega um retrato, o segundo oferece uma visão clínica, que considera contexto, histórico e a interação entre variáveis que, isoladas, não explicam nada.

Ou seja, equipes que ficam presas na camada de dados tendem a responder rápido a sintomas e lentamente a causas. Ajustam o criativo da campanha quando o problema está no prazo de entrega. Revisam o fluxo de checkout quando a fricção começa na página do produto. Investem em tráfego quando o negócio não está preparado para converter o que já tem.

Por que empresas perdem performance sem perceber

A queda de resultado dificilmente aparece de forma abrupta. Ela se instala de maneira gradual, distribuída entre áreas que funcionam razoavelmente bem quando avaliadas separadamente, mas que, em conjunto, produzem uma experiência abaixo do que o cliente espera e do que a loja tem capacidade de entregar.

Um sistema de gestão de e-commerce que não se comunica bem com a plataforma da loja virtual, por exemplo, gera inconsistências de estoque que chegam ao cliente como frustração. Uma política de frete que faz sentido financeiramente pode estar derrubando a conversão em categorias específicas. Uma régua de CRM desatualizada mantém a base aquecida com ofertas que não fazem mais sentido para o momento daquele cliente.

Esses problemas coexistem, se sobrepõem e raramente aparecem nos dashboards com clareza. O que aparece é o efeito (queda de receita, aumento de churn e crescimento do CAC) sem que a causa esteja visível para quem olha cada área separadamente. É exatamente esse “ponto cego” que um exame integrado ajuda a identificar.

Dica de leitura: Por que times e fornecedores desalinhados viram um freio no e-commerce.

Quais áreas devem fazer parte do diagnóstico

Não existe uma sequência única para conduzir uma avaliação de e-commerce, mas existe uma premissa: o que acontece na logística repercute na experiência do usuário, que afeta a retenção, que pressiona o CAC, que condiciona as decisões de marketing. Enxergar essa cadeia é o que diferencia uma leitura superficial daquela que realmente orienta decisões.

As áreas abaixo formam o escopo mínimo de uma apreciação consistente. Cada uma carrega perguntas específicas, formas próprias de acompanhamento e, principalmente, conexões com as demais que precisam ser lidas em conjunto.

Performance comercial

É o ponto de partida mais natural (e também o mais enganoso). Receita, ticket médio e taxa de conversão dizem o que está acontecendo, mas raramente explicam o motivo. Avaliar performance comercial exige decompor esses dados por canal, categoria, dispositivo, perfil de cliente e período, porque é na abertura que os padrões aparecem.

Uma loja com crescimento de tráfego e queda de conversão pode estar sofrendo com deterioração de mix, aumento de visitantes fora do perfil ideal ou problemas de experiência que se aprofundaram gradualmente. Variações de ticket médio podem refletir mudanças de comportamento do consumidor, alterações na política de frete ou distorções geradas por promoções mal calibradas. Em ambos os casos, o número agregado esconde mais do que revela.

Os KPis (Key Performance Indicators) que mais importam nessa camada são taxa de conversão por etapa do funil, receita por sessão, abandono de carrinho, participação de cada canal na receita total e evolução do ticket médio.

Experiência do usuário

A experiência do usuário é um componente importante da conversão, mas costuma ser subestimada em avaliações operacionais. Não porque as equipes ignorem UX, mas porque tendem a avaliá-la com base em percepção, não em evidência.

Um estudo consistente de UX parte de dados comportamentais: onde os usuários abandonam a navegação, quais elementos da página geram atrito, como se comporta o fluxo entre categoria, produto e checkout em diferentes dispositivos. Mapas de calor, gravações de sessão e análise de funil revelam padrões que pesquisas qualitativas isoladas não capturam.

Alguns sinais pedem atenção imediata: alta taxa de rejeição em páginas de produto, tempo de carregamento acima de três segundos em mobile, fluxo de checkout com mais de quatro etapas sem progresso salvo e ausência de prova social em categorias de maior valor. Cada um desses pontos tem impacto mensurável na conversão.

Operação logística

É na logística que a promessa da venda encontra a realidade da entrega. E é aí que muitas lojas perdem clientes sem perceber a origem do problema.

Um prazo inconsistente, uma política de troca confusa ou um custo de frete que inviabiliza categorias inteiras afetam diretamente a taxa de conversão, o NPS e a probabilidade de recompra.

O diagnóstico logístico precisa cruzar dados de eficiência operacional com dados de comportamento do cliente: SLA de entrega prometido versus realizado, taxa de ocorrências por transportadora, custo de frete como percentual do ticket médio, volume de trocas e devoluções por categoria. Lidos juntos, esses números revelam onde a execução gera custo oculto e onde compromete a experiência.

Um ponto frequentemente ignorado é o impacto do frete na conversão por faixa de preço. Negócios que não monitoram esse dado costumam calibrar a política de frete com base em margem, sem perceber que estão derrubando a conversão exatamente nas categorias onde a margem seria mais interessante.

Tecnologia e integrações

A stack tecnológica geralmente não é o problema, mas a forma como as ferramentas se comunicam entre si quase sempre é. Plataformas de e-commerce, ERPs, sistemas de gestão de estoque e aplicações de marketing e atendimento precisam trocar dados em tempo real para que o negócio funcione com precisão.

Quando essas conexões falham ou operam com defasagem, os impactos aparecem em lugares inesperados: inconsistências de estoque que chegam ao cliente como ruptura, pedidos que não atualizam o CRM, informações de comportamento que não alimentam as campanhas de mídia. O efeito disso é perda de receita, de eficiência e de experiência, muitas vezes as três ao mesmo tempo.

O diagnóstico tecnológico avalia a integridade dessas pontes entre sistemas, a confiabilidade dos dados que transitam entre eles e a capacidade da infraestrutura de sustentar crescimento sem degradação de entrega.

CRM e retenção

Segundo Philip Kotler, referência global em marketing, conquistar um cliente novo pode custar 5 a 7 vezes mais do que manter o atual. Ainda assim, a maioria das lojas concentra energia e investimento na aquisição e trata a retenção como consequência natural de uma boa experiência de compra. Não é.

Retenção é consequência de uma estratégia deliberada de relacionamento, alimentada por dados de comportamento, segmentação precisa e comunicação relevante no momento certo. O diagnóstico de CRM avalia se essa estrutura existe e se está funcionando: qualidade e completude da base, lógica de segmentação, cadência e personalização das réguas de comunicação, taxa de reativação de clientes inativos e contribuição do canal para a receita total.

De acordo com pesquisas do SuperOffice, a probabilidade de conversão com quem já comprou na loja é de 60% a 70%. Para novos consumidores, essa taxa varia entre 5% e 20%. A diferença explica por que operações maduras tratam a base existente como ativo estratégico, não como consequência.

Atendimento e pós-venda

O atendimento ao cliente é, simultaneamente, um termômetro da operação e um ponto de contato com alto potencial de recuperação de receita. Reclamações recorrentes sobre prazo de entrega, dificuldades no processo de troca ou falta de clareza nas políticas da loja são sinais de que algo precisa ser corrigido em outros pontos da cadeia.

Avaliar essa área exige olhar volume e natureza dos chamados, tempo médio de resolução, taxa de resolução no primeiro contato e NPS pós-atendimento. Ou seja, o objetivo é reconhecer padrões: quais os motivos de contato mais frequentes, em quais etapas da jornada eles se concentram e o que revelam sobre falhas em outros processos.

Um suporte que resolve bem o problema individual, mas não retroalimenta a realização das atividades com essas informações, perde a oportunidade de eliminar a causa. Integrar os dados de atendimento à leitura geral do negócio é o que transforma essa área em fonte de inteligência, e não apenas em centro de custo.

Principais indicadores para avaliar a maturidade da operação

Maturidade operacional não se mede pelo volume de dados que uma empresa coleta, mas pela capacidade de converter esses dados em decisões. Negócios que acumulam dashboards sem clareza sobre quais números merecem atenção prioritária tendem a reagir a variações de curto prazo sem enxergar o movimento estrutural por trás delas.

Os indicadores abaixo, lidos em conjunto, revelam o estado verdadeiro da loja: onde está sólida, onde está frágil e onde há espaço para crescimento ainda não capturado.

Indicadores de aquisição

O CAC é o ponto de partida, mas lido sozinho diz pouco. O que importa é a relação entre o custo de aquisição e o valor que aquele cliente gera ao longo do tempo: o LTV (Lifetime Value). Uma estrutura saudável mantém proporção mínima de 3:1 entre LTV e CAC. Abaixo disso, o crescimento começa a corroer a margem antes de gerar valor.

Também é importante que o diagnóstico de aquisição decomponha o CAC por canal. Mídia paga, SEO, afiliados e marketplaces têm estruturas de custo e perfis de cliente muito diferentes. Negócios que trabalham com um CAC médio sem essa abertura frequentemente subsidiam canais ineficientes com a entrega dos que funcionam bem, sem perceber.

Outros índices que pertencem a essa camada:

• ROAS (Retorno sobre Investimento em Mídia) por canal e campanha;
• Taxa de novos visitantes versus recorrentes;
• Participação do tráfego orgânico na receita total;
• Custo por lead qualificado em operações com jornada de compra mais longa.

Juntos, eles respondem se a estratégia de aquisição está construindo uma base sustentável ou apenas gerando volume.

Indicadores de conversão

A taxa de conversão está entre os indicadores mais acompanhados no e-commerce e também entre os mais sujeitos a interpretações equivocadas.

Uma taxa de 1,5% pode ser excelente em uma categoria de alto valor e preocupante em um segmento de consumo recorrente. O número isolado não informa; contextualizado, orienta.

A análise começa pela decomposição do funil: quantos usuários chegam à página do produto, quantos adicionam ao carrinho, quantos iniciam o checkout e quantos finalizam a compra. Cada transição entre etapas é uma taxa de abandono, e cada taxa de abandono é uma hipótese sobre o que está gerando fricção.

O abandono de carrinho merece atenção específica. No Brasil, ele costuma ficar entre 80% e 85% em operações de varejo digital, de acordo com o E-commerce Radar. Quando está acima disso, os motivos mais frequentes são frete revelado tarde no fluxo, ausência de opções de pagamento adequadas ao perfil da base ou falta de confiança na loja. Mapear qual desses fatores está operando exige cruzar dados de comportamento com pesquisa e teste.

Completam o conjunto: taxa de conversão por dispositivo (mobile versus desktop), fonte de tráfego, categoria e faixa de preço. Essas aberturas revelam onde o negócio converte bem e onde deixa receita na mesa.

Indicadores operacionais

Tempo de carregamento das páginas, disponibilidade da plataforma, tempo de processamento de pedidos, prazo de despacho e SLA de entrega realizado versus prometido costumam ficar fora dos relatórios executivos de varejo online. Mas deveriam  porque são esses números que mais afetam a experiência do cliente e o custo operacional de forma direta e mensurável.

O tempo de carregamento em mobile merece destaque. O relatório “The Need for Mobile Speed”, publicado pelo Google, aponta que 53% dos usuários abandonam uma página que demora mais de três segundos para carregar, uma referência consolidada que segue orientando decisões de performance em e-commerce. Em lojas com alto volume de tráfego mobile, esse número se traduz em perda de receita mensurável.

No lado logístico, a taxa de pedidos entregues no prazo e o índice de ocorrências por transportadora são os dados que melhor refletem a consistência da execução. Uma taxa de on-time delivery abaixo de 90% em varejo costuma apontar para falhas na execução logística. Quando combinada com alto volume de chamados sobre status de pedido, indica que o problema já afeta a percepção da marca, não apenas a eficiência interna.

Indicadores de retenção

Retenção é onde a sustentabilidade do negócio se constrói e a maioria das lojas tem as maiores oportunidades não capturadas. As métricas dessa camada respondem uma pergunta direta: depois da primeira compra, o que acontece com esse cliente?

De acordo com estudo do E-commerce Brasil realizado com 300 empresas de médio e grande porte, as marcas de varejo registraram taxa média de recompra de 63% em 2024. Entender qual percentual da base compra mais de uma vez (e em qual intervalo de tempo) é o que permite calibrar o investimento em retenção com precisão.

O churn de clientes ativos complementa essa leitura. Lojas que não monitoram esse dado costumam descobrir que a base engajada é menor do que parece: parte dos cadastros parou de comprar há mais de 12 meses sem que nenhuma ação de reativação tenha sido acionada.

NPS transacional, métricas de abertura e clique em campanhas de CRM e LTV segmentado por coorte de aquisição fecham o conjunto. Este último revela algo que poucas análises alcançam: se a qualidade dos clientes adquiridos está melhorando ou piorando ao longo do tempo, dado que conecta diretamente a estratégia de aquisição à sustentabilidade do negócio.

Como estruturar um diagnóstico eficiente na prática

Saber o que avaliar é metade do caminho. A outra metade está em como conduzir essa avaliação sem transformá-la em uma tarefa que gera relatórios, mas não move a operação. Um estudo analítico eficiente tem começo, meio e fim definidos, e já nasce orientado a direcionar ações.

A sequência abaixo reflete uma lógica que funciona: partir do mapeamento do que existe, identificar onde estão os maiores impactos e construir um plano que o time consiga executar sem paralisar o que já está funcionando.

Mapear processos críticos

Antes de analisar qualquer indicador, é preciso entender como o negócio funciona, não como foi desenhado para funcionar. Esses dois cenários dificilmente coincidem, e a diferença entre eles costuma revelar os primeiros entraves.

O mapeamento percorre a jornada completa: desde a entrada do pedido até a entrega e o pós-venda. Em cada etapa, as perguntas são as mesmas: quem executa, com quais ferramentas, em quanto tempo, com qual taxa de erro e com quais dependências de outras áreas ou sistemas. Esse exercício frequentemente expõe atividades manuais onde deveria haver automação, pontes entre sistemas que não funcionam como esperado e responsabilidades em zonas cinzentas entre times.

Uma forma prática de conduzir esse levantamento é seguir o caminho do pedido como se fosse o cliente e depois como se fosse o operador. A visão de quem compra revela fricções na experiência. A visão de quem executa aponta ineficiências internas. Quando as duas são sobrepostas, os pontos de ruptura ficam perceptíveis.

Priorizar gargalos por impacto no negócio

Em muitos casos, um diagnóstico revela mais oportunidades de melhoria do que o time consegue endereçar ao mesmo tempo. Tentar corrigir tudo simultaneamente é uma das formas mais eficientes de não corrigir nada. Afinal, dispersa energia, cria ruído entre as áreas e produz mudanças superficiais em vez de melhorias estruturais.

A priorização precisa de dois eixos: impacto financeiro e esforço de implementação. Entraves que comprometem a receita diretamente (taxa de conversão, SLA de entrega e abandono em etapas avançadas do checkout) têm prioridade sobre ajustes que melhoram eficiência interna sem implicações imediatas.

Uma matriz simples de impacto versus esforço já é suficiente para ordenar as ações. O que muda com uma boa priorização é a adesão interna às mudanças seguintes. Quando as primeiras intervenções entregam ganhos visíveis, a transformação ganha tração.

Como a tecnologia acelera diagnósticos e ganhos operacionais

A tecnologia não substitui uma boa avaliação, mas reduz o tempo entre a identificação do problema e a geração de evidências para agir. Ferramentas de analytics comportamental, plataformas de BI, soluções de monitoramento e sistemas de escuta de atendimento permitem cruzar dados que, processados manualmente, levariam semanas para identificar padrões.

Na camada de experiência do usuário, ferramentas como Microsoft Clarity, Hotjar e similares entregam dados comportamentais em tempo real por meio de mapas de calor, gravações de sessão e análise de funil, tornando a compreensão da UX muito mais precisa.

Na camada comercial, plataformas de BI conectadas à plataforma de e-commerce, ao ERP e ao CRM possibilitam visualizar o negócio de forma integrada, sem depender de exportações manuais e planilhas desatualizadas.

Um ponto que merece atenção é o uso crescente de inteligência artificial para detectar anomalias operacionais antes que se tornem problemas visíveis. Algoritmos de reconhecimento de padrão conseguem sinalizar variações na taxa de conversão, no SLA logístico ou no comportamento de segmentos específicos de cliente com antecedência suficiente para que a gestão reaja sem impacto expressivo na receita. Essa capacidade preditiva é o que separa equipes que administram o que já aconteceu das que antecipam o que está por vir.

Leia também: IA para e-commerce: estratégias de vitória na revolução digital.

Criar um plano de ação contínuo

As descobertas de um diagnóstico só têm impacto quando viram ações estruturadas, com responsável, prazo, critério de sucesso e mecanismo de acompanhamento. Sem essa estrutura, os insights perdem força rapidamente diante da pressão do dia a dia.

Um plano eficiente trabalha em dois horizontes simultâneos. No curto prazo, correções de alto impacto e baixo esforço que têm efeito rápido e constroem credibilidade interna para as mudanças maiores. No médio prazo, intervenções estruturais em tecnologia, processos ou modelo de atendimento que resolvem causas, não sintomas.

O que sustenta esse plano ao longo do tempo é a revisão periódica dos índices definidos: verificar se as ações estão dando o retorno esperado, mapear novos entraves que surgem à medida que o negócio evolui e ajustar o curso conforme o contexto muda. Uma loja que faz isso de forma consistente incorpora a análise à própria rotina de gestão, e não depende de grandes relatórios periódicos para se manter orientada.

Erros mais comuns ao diagnosticar uma operação de e-commerce

Alguns erros de abordagem comprometem a qualidade de um diagnóstico antes mesmo de os dados serem coletados. Outros aparecem na interpretação, quando vieses de equipe ou pressões de curto prazo distorcem o que os números estão dizendo. Conhecê-los, portanto, é parte do processo. 

1. Avaliar áreas de forma isolada ou concentrar a avaliação em uma só

Quando cada time olha apenas para seus próprios problemas, surgem visões desconectadas. A logística aponta custos, o marketing detecta queda de ROAS e a tecnologia lista débitos técnicos. Individualmente, tudo pode fazer sentido. Mas a perda de resultado costuma estar na interface entre essas áreas, e nenhuma delas enxerga esse ponto sozinha. 

O mesmo vale quando a avaliação fica inteiramente nas mãos de um único time: ela tende a refletir apenas aquela perspectiva, deixando de fora causas e impactos que só aparecem com visão multidisciplinar.

2. Confundir correlação com causa 

Indicadores que se movem juntos nem sempre têm relação direta. Uma queda na conversão após uma mudança de layout pode ter sido causada por instabilidade no servidor. Um aumento no NPS depois de uma campanha pode estar ligado a melhorias na logística. Sem testar hipóteses antes de concluir, o risco é atacar a causa errada e criar novos entraves no processo.

3. Trabalhar com dados desatualizados ou inconsistentes 

Uma análise só é confiável quando os dados também são. Conexões falhas entre sistemas, eventos de analytics mal configurados e bases desatualizadas geram leituras distorcidas. Antes de considerar qualquer índice, é essencial validar a origem dos dados, checar se a coleta está correta e garantir consistência entre as ferramentas.

4. Tratar o diagnóstico como evento pontual

Um mapeamento feito uma única vez e depois arquivado perde aderência à realidade rapidamente. No e-commerce, o cenário muda com frequência: comportamento do consumidor, sazonalidade, concorrência, tecnologia. Negócios maduros incorporam essa prática como processo contínuo, com revisões frequentes para manter as decisões alinhadas ao que está acontecendo de fato.

5. Focar em otimização sem questionar a estratégia

Nem todo problema se resolve com mais eficiência. Muitas vezes, o que está sendo otimizado já não faz sentido. Uma régua de CRM pode funcionar bem tecnicamente e ainda comunicar a oferta errada. Um checkout pode ser simplificado enquanto o verdadeiro entrave continua sendo a política de parcelamento. Uma avaliação eficiente não mede só a execução, ela também questiona as premissas por trás dela.

Veja também: Trocar a plataforma de e-commerce é realmente a solução para problemas de performance?

Diagnóstico como prática de gestão, não como resposta a crise

O crescimento sustentável em e-commerce não acontece em decorrência de uma única decisão acertada nem de um ajuste pontual bem executado. Ele deriva de uma operação que se conhece bem o suficiente para saber onde perde eficiência, o que gera resultado e quais oportunidades ainda não foram capturadas. E mais do que isso: que age sobre essas informações de forma consistente, não apenas quando os números forçam uma reação.

Esse nível de clareza reduz as perdas que costumam passar despercebidas no dia a dia: taxas de abandono acima do esperado, clientes que não retornam após a primeira compra, processos que consomem mais tempo e recursos do que deveriam. São sinais que, acumulados, limitam a performance e dificultam a expansão, mas que quase nunca aparecem como crise. Chegam como estagnação.

Alcançar esse patamar exige método e, em muitos casos, um olhar externo capaz de enxergar o que a proximidade já não evidencia. Sobrecarga de times, sistemas que não acompanham o crescimento, jornadas inconsistentes entre canais e dificuldade para testar e ajustar com agilidade são sinais concretos de que chegou a hora de uma intervenção mais estruturada.

É para esse momento que a multinacional brasileira FCamara desenvolveu o Commerce OS: um sistema operacional de growth para e-commerce que integra marketing, tecnologia e operação sob uma lógica única de atuação. 

O framework atua como uma camada de coordenação que conecta estratégia, execução técnica e iniciativas de crescimento, com dados integrados e agentes de inteligência artificial que apoiam a tomada de decisão ao longo de toda a jornada.

Entre seus diferenciais estão a capacidade de acelerar diagnósticos, priorizar oportunidades de maior impacto e transformar dados dispersos em direcionamentos acionáveis. O modelo combina tecnologia, pessoas e processos para criar uma operação mais conectada, permitindo que empresas evoluam continuamente sem perder eficiência nem visibilidade sobre os resultados.

O Commerce OS contempla diferentes frentes de atuação:

• Strategy e Setup: conduzimos entrevistas com stakeholders e análises da categoria para identificar oportunidades, alinhar expectativas e desenhar uma visão estratégica de longo prazo para o negócio.
• Plug e Play: corrigimos falhas operacionais de baixa e média complexidade com apoio de IA.
• Squads: alocamos uma equipe de growth dedicada à operação, com foco em mídia, CRM e redes sociais, atuando ao longo do ano a partir de aceleradores de e-commerce.
• Transformation: redesenhamos a plataforma de e-commerce, reconstruindo a experiência do usuário desde o início com o apoio dos nossos aceleradores de IA.

Se algum dos gargalos discutidos aqui faz parte da sua rotina, parte da sua receita está escapando por onde você ainda não olhou. Saiba mais sobre o Commerce OS e organize o crescimento do seu e-commerce.