Gravação de sessões e análise comportamental

1) Introdução

A gravação de sessões é uma reconstrução das interações do usuário com a interface (cliques, movimentos, scroll, digitação, erros, estado UI) sincronizada com o ecrã de vídeo e consoles de eventos. A análise comportamental transforma o fluxo bruto de eventos em insights, onde as pessoas se perdem, ficam zangadas, abandonam a tarefa e porquê.

O objetivo é encontrar mais rapidamente pontos de atrito, reduzir Time to Valor e aumentar a conversão de ações-chave (inscrição, depósito, lançamento, participação no torneio).

2) Quando é especialmente útil (iGaming-Script)

Onboarding e KYC: Ver onde os utilizadores ficam presos nos passos de confirmação.
Caixa (depósito/retirada): erros de validação, comissões/limites incompreensíveis, cancelamento no último passo.
Catálogo/pesquisa do jogo: filtros não óbvios, «cliques falsos» em cartões, confusão entre demo e lançamento real.
Torneios e promoções: leitura de regras, cliques de prémios, mal-entendidos.
Cenários móveis: hit-aria, sobreposição de elementos floating, comportamento em rede ruim.

3) O que fixar exatamente

Eventos UI: cliques, tapas, scroll, guia (desktop), foco/blur.
Estados de componentes: 'disabled', 'loading', 'erro', 'sucess', sticky e blocos flutuantes.
Erros e exceções: validadores de frente, API, temporizações, falhas de rede.
Transições e falhas: mudança de rota, encerramento de modais, reversão para o passo anterior.
Contexto técnico: OS, navegador, tamanho de vooport, lago (CLS/LCP/INP).

4) Métricas de análise comportamental

O Sucess Rate de tarefas (se o usuário chegou à ação de destino).
Time on Task/TTV - tempo até o valor/conclusão do passo.
FMC (First Meaningful Click) é o primeiro clique significativo sobre o alvo.
Rage Click Rate - ≥3 clique em 1-2 segundos em um ponto.
Dead Click Share - cliques sem consequências (nenhuma transição/iventa).
Error Rate - Frequência de erros (validação/NTR/exceções).
Backtrack Rate - Proporção de retornos para flow anterior.
Abandonment @ Step - cuidados em um passo específico (bilheteria, KYC, onboarding).
Scroll Depth p50/p90 - profundidade de visualização até CEM/regras/formulários.

Vincule-os às métricas de negócios, conversão de registro/depósito, retenção, proxy LTV.

5) Sampling e representatividade

Sample básico: 10% a 30% do tráfego nas telas-chave; 100% em erros críticos e cenários raros.
Segmentos: novos/retornáveis, VIP, geo, canais (orgânico/paid/referal), dispositivos.
Filtros de ruído: bots, velocidades extremas de scroll, abas de fundo, reprodução sem interação.
Períodos: últimos 7/28 dias + janelas de lançamento «antes/depois».

6) Anotações e fluxo de trabalho

• Problema: «Dead Clicks 22% no crachá «Megaways» cartão de jogo».
• «O crachá é visivelmente parecido com o botão do filtro».
• Solução: «Tornar o crachá um estilo não lineável ou adicionar uma ação de filtragem».
• O efeito esperado é: «- 50% dead cliques, + 8-12% FMC iniciar o jogo».
• Prioridade: P1 (bloqueia a via-chave )/P2/P3.
• Os critérios de receção são liminares claros de métricas.

7) Privacidade e complacência

Camuflando e-mails, mapas, documentos, bate-papos - escondendo caracteres e seletores inteiros.
PII/finanças: não anotamos os valores; torneamos os identificadores; Anónimo IP.
Cookie/Consent: Respeitando 'DNt', exibindo um banner de consentimento (opt-in/opt-out), políticas individuais para gravações/ecrãs de calor.
Acesso e auditoria: quem vê as gravações e porquê; logs de visualização; prazo de armazenamento (por exemplo, 30 a 90 dias).
Direito de remoção: Limpa as sessões do usuário por solicitação (DSAR).
Segurança: criptografia no armazenamento e durante a transferência; limitar a exportação.

8) Técnica (recomendações)

Слой данных (data layer): `ui_click`, `ui_error`, `ui_state_change`, `route_change`, `network_error`, `experiment_variant`.
Seletores estáveis: 'data-sessão-zona', 'data-composto-id'; evite cadeias CSS «frágeis».
Pente com A/B: Guarde «sessão _ id» e «variant» (sem PII) - para comparar com os ramos.
Desempenho: Batendo eventos, limitando registros FPS, usando sampling adaptativo em caso de degradação.
Características móveis: contabilidade de teclado virtual, ressalvas de vooport, gestos (swipe, pull to refresh).
Diagnóstico da rede: Logue os RPT, os temporizadores, os cancelamentos - muitas vezes, é a rede que «quebra» UX.

9) Pattern analíticos (o que procurar)

Cuidados iniciais após o intro/banner - P1 não é visível/não é óbvio.
Retornos cíclicos entre dois passos (A↔B) - conteúdo/validação são incompreensíveis.
A série de erros de forma é uma microcópia fraca, maus exemplos, máscaras rigorosas.
Foco em zonas indevidas (longos quadros parados do cursor) - hierarquia e contraste violados.
Inadimplência em hit-area - objetivos muito pequenos, sobreposições (sticky/floating).
Lançamentos falhados «antes/depois» - Surto de Erro Rate/Abandonment @ Step.

10) Dashboard análise comportamental (mínimo)

Ssion Overview: volume de sample, proporção de mobile/desktop, split em canais.
Funnel Playback: Passos flow com clique em «olhando exemplos de sessões» para cada separação.
Rage/Dead Trends: dinâmica por tipos de página e segmentos.
Error Heat: mapa de melhores erros (validação/API) com referência a registros.
Time to Valor: Mediana/Quantli para tarefas essenciais.
Release Compare (antes/depois): delta métricas e links jump em registros representativos.

11) Integração com placas térmicas e técnicas de qualidade

Triangulação: gravação de sessões (porquê) + barras de calor (onde) + métricas de vórtice (quantas).
Entrevistas/sondagens: Use clipes de gravações como incentivo para perguntas "por que fez isso? ».
Zapport/tíquetes: Vincule o ID da sessão aos tíquetes para um diagnóstico rápido.

12) A/B e análise de causa e efeito

Para cada hipótese, fixe as métricas OX (Rage/Dead/Backtrack) e as métricas de negócios (conversão, TTV).
Compare os registros dos ramos A/B: onde a trajetória de atenção muda, diminui o número de erros e falhas.
Evite «ver alguns clipes → concluir»: use amostras representativas e intervalos de confiança.

13) Papéis e processo

Pesquisador UX: formulando perguntas, planejando sample, anotando patters.
Produto/analista: conecta com o KPI empresarial, prioriza tarefas.
Designer/Frontend: edita e monitora os estados dos componentes.
QA/Apoio: Adicionam as malas à regressão, transferem as queixas do usuário para backlog.
Análise semanal: 30-60 minutos, 5-10 clipes, 3-5 tarefas com prioridade P1.

14) Anti-pattern

Ver gravações sem propósito ou plano → queimar, sem resultados.
Tirar conclusões sobre as malas «brilhantes».
Ignorar privacidade e disfarce.
Misture mobile/desktop em uma única saída.
Fazer diagnósticos antes/depois ou A/B.
«O culto do clipe» é um clipe como decoração da apresentação, não como prova de hipótese.

15) Aceitance Criteria para tarefas após visualização de gravações

O problema descrito, a hipótese, a solução, os efeitos esperados e as métricas.
Os limites foram definidos (por exemplo, Rage Click Rate ↓ para <1,5%).
É ativada a verificação na janela de lançamento (antes/depois) + revisão seletiva de registros.
O painel de hierarquia foi atualizado (se o motivo for prioridade/contraste).
Folhas de disponibilidade ultrapassadas (foco-estilos, hit-area, contraste).

16) Folha de cheque curta antes do lançamento

1. Há um alvo e uma lista de cenários-chave?
2. Camuflagem, consentimento e armazenamento configurados?
3. Sample e segmentos definidos?
4. Marcação de zonas e seletores de consistência estão prontos?
5. Ligação com A/B e vórtice - ligado?
6. O formato de anotação e prioridade foi definido?
7. Preparado dashboard com tendências Rage/Dead/Erro/TTV?

17) TL; DR

A gravação das sessões é «microscópio» para UX: mostra fricções reais e patternes comportamentais. Faça isso com segurança (camuflagem, consentimento), sistema (sample, segmentos, anotações), causa (A/B, antes/depois) e alimento orientado (métricas, tarefas efeitos). Resultado: menos ruído, mais rápido para o valor, maior conversão.