OX KPI e métricas de envolvimento

1) Porquê as métricas UX e onde estão os seus limites

• Estar ligado aos objetivos da tela (um alvo é um KPI principal).
• Separar o comportamento (o que faz) e a qualidade (o que é fácil/compreensível).
• Manter experiências A/B e «antes/depois».

2) Mapa UX-KPI (níveis)

Global (transversal): ativação (Activation), retenção (Retenção), inclusão (Engagement), satisfação (CSAT/NPS/SUS).
Páginas: FMC, TTV, Sucess Rate, Erro Rate, Scroll Depth, Rage/Dead Clicks.
Componentes: Adopção/Usage características específicas, Time on Task, Backtrack Rate.

3) Métricas comportamentais básicas

DAU/WAU/MAU é um público ativo na janela do horário.
Stickiness = DAU/MAU. Interpretação: 0,2-0,6 para produtos utilitários;> 0,5 para cenários frequentes.
Sessions per Usuário/Day - Frequência de visitas.
Avg Sessions Duration - Duração média da sessão (cuidado: não é igual ao valor).
Events per Direction - Profundidade da interação (associada aos eventos de destino).

4) Ativação e velocidade para valor

Activation Rate = usuários que alcançaram o «primeiro valor »/novos usuários.
Exemplos de «primeiro valor» no iGaming: lançamento do primeiro jogo, depósito de sucesso, adesão ao torneio.
TTV (Time to Valor) - Tempo de entrada até valor-chave (mediana/quantili).
FMC (First Meaningful Click) - Proporção de usuários que executaram o alvo ≤ N segundos do download.
Sucess Rate (tarefas) -% dos usuários que completaram o cenário (por exemplo, depósito).
Step Conversion - Conversão por passo flow (linha de dados, caixa KYC).

5) Métricas de qualidade de interação

Error Rate = sessões com erro/todas as sessões (divida em validações UI e redes/NTR).
Backtrack Rate = retornos para o passo anterior/todas as transições dentro do flow.
Rage Click Rate = sessões com cliques ≥3 rápidos em um ponto/todas as sessões.
Dead Click Share = cliques sem efeito/todos os cliques.
Scroll Depth p50/p90 - profundidade de visualização (importante para os lendings/promoções).
O Mis-Click Distance é uma distância média entre um clique e o alvo ativo mais próximo (proxy «falso afordance»).

6) Métricas de envolvimento (Engagement)

Função Adition Rate = Usuários que usaram o fic/base de destino (eligível).
Repeat Usage = proporção de usuários que retornaram ao fiche ≥N vezes no período.
Sessão Depth = Ações de destino para a sessão (lançamentos de jogos, adições aos favoritos etc.).
Time in Função - Tempo ativo total com um pod específico (não confundir com «ficha pendurada»).
Share of Action é uma proporção de tempo/clique nas zonas P1 vs P2/P3.

7) Retenção e retenção

N-day Retence (D1/D7/D30) - proporção de retornados para o dia N (clássico cômodo).
Rolling Retition N - voltou a qualquer dia ≥N (mais suave e visível).
Churn Rate = saídos/ativos no início do período.
Reativation Rate é a proporção de inativos acordados durante o período.
Survival Curve/Hazard - retenção cumulativa e probabilidade de «queda» no momento.

8) Métricas subjetivas de percepção

CSAT - Satisfação (escala 1-5).
CES (Customer Effort Score) - Esforço para completar a tarefa (1-7).
NPS - vontade de recomendar (- 100... + 100).
O SUS (System Usability Scale) é uma facilidade perceptível (0-100).

9) Métricas de «qualidade de interface» (Web Vitals e disponibilidade)

INP/LCP/CLS - receptividade, velocidade do primeiro conteúdo, estabilidade da entrada.
A11y-métricas: proporção de telas com estilos de focus visíveis, tamanho hit-area ≥44×44px, contraste AA/AAA nas vias críticas.

10) Laço UX ↔ negócio (contexto iGaming)

Cashier Conversion = chegaram ao depósito/abriram o caixa.
Net Depositing Users Rate (NDU) = depositários/ativos.
Jorney to First Deposit: TTV até o primeiro depósito +% de desvios a passos.
Bónus/Promo Clarity: CTR para «Aderir» + Erro/Backtrack nas regras/condições.
Game Discovery Efficiency: FMC para iniciar o jogo, Sucess Rate de busca/filtros, TTV antes do primeiro lançamento.

11) Fórmulas (guia curto)

FMC = usuários com clique de destino de ≤N segundos/todos os usuários da tela.
TTV = mediana (t (valor) - t (entrada)).
Sucess Rate (flow) = usuários que completaram a etapa N/iniciaram a etapa 1.
Erro Rate (UI) = eventos de erro/eventos de entrada de destino.
Função Adução = que usaram o fic/eligível-base.
Stickiness = DAU / MAU.
Rolling Retence D7 = usuários que retornaram nos dias 2-7/cômodo D0.

12) Ferramentas: o que logar

session_id, user_bucket (A/B), device, page ui_click(zone, component_id, outcome)
ui_error(type, code, field, step)
ui_state_change(component_id, state)
route_change(from, to)
visibility(zone, time_in_view)
experiment_variant, cohort (signup_date)

Seletores estáveis: 'data-ux-zona', 'data-composto-id' - Não se aloque às classes CSS.
Higiene: camuflagem de campos, ausência de PII em eventos, consent/opt-in.

13) Dashboards (esqueletos)

A. Principal UX-dashboard

FMC e TTV em telas-chave (home, catálogo, jogo, caixa).
Sucess/Step Conversion em flow críticos.
Rage/Dead Clicks e Erro Rate (tendências 7/28 dias).
Scroll Depth vs CTR chave CTA.
Web Vitals (INP/LCP/CLS) por dispositivo.

B. Envolvimento e retenção

Stickiness, DAU/WAU/MAU, Sessions per User.
Função Adução/Repeat Usage em plug-ins (pesquisa, favoritos, torneios).
Retenção D1/D7/D30 por cômodos, curva de Survival.

Caixa e monetização (corte UX)

Cashier Conversion por passo (com erros).
TTV antes do primeiro depósito, Abandonment @ Step.
Erros de validação/rede, Backtrack Rate.

14) Analistas e métodos

Análise de linha: Agrupe por inscrição/primeiro depósito/primeiro lançamento do jogo.
Power-análise A/B: Estime com antecedência o volume de tráfego e o efeito-tamanho (para não «disparar na escuridão»).
Causalidade: use experimentos e o método «antes/depois» com telas de controle.
Segmentação: novos vs retornáveis, mobile vs desktop, canais de tráfego, clusters VIP.
Triangulação: métricas + cartas térmicas + gravações de sessões + tíquetes/safort.

15) Liminares de destino (orientações, adapte ao produto)

FMC (herói-CTA): ≥35 -50% nos primeiros 5-8 segundos.
TTV (lançamento do primeiro jogo): P50 ≤ 30-60 segundos.
Sucess Rate (depósito de flow): ≥75 -85% com limites/comissões compreensíveis.
Rage Click Rate: <1–2%.
Dead Click Share: <8-12% nas telas-chave.
Stickiness: 0,25-0,45 (cenários frequentes mais próximos do limite superior).

16) Exemplos RC (como definir os objetivos)

KR1: reduzir a TTV para o primeiro jogo de 75s → 50s (mediana).
KR2: aumentar o FMC em CTA principal de 38% → 50% nos primeiros 8 segundos.
KR3: reduzir o Rage Click Rate na caixa de 2,3% → <1,2%.
KR4: elevar Sucess Rate depósito de 78% → 86%.
KR5: Aumentar a Função de Nova Pesquisa para 35% dos usuários elegíveis.

17) Procedimento de implementação (ritual de comando)

1. Especifique o alvo da tela e o KPI principal.
2. Faça uma auditoria da hierarquia (única P1, contraste, hit-aria).
3. Configure as hipóteses → priorize (P1/P2/P3).
4. Inicie A/B ou lance «antes/depois» com loging.
5. Mede FMC/TTV/Sucess/Errors/Scroll e Delta de negócios.
6. Use o sistema de design e o sistema.
7. Repita as iterações (ciclos semanais/sprintes).

18) Anti-pattern

«Vaniti métricas»: sessão média e «tempo no site» sem vínculo com alvos.
Misture dados móveis e subtópicos em uma única saída.
Interpretação de métricas sem estatísticas (sem espaçamento de confiança).
Conclusões sobre as placas de calor sem outcome-métricas (Dead/Rage/Sucess).
Experimentos sem análise e sem critérios de sucesso pré-definidos.
Não há camuflagem de PII ou consentimento do usuário.

19) Aceitance Criteria para tarefas UX com KPI

A tela KPI principal e o limite de destino foram definidos.
Os eventos foram adicionados ao data layer e testados no stejing.
Construído widget em dashbord (real time/diária).
Está programado A/B ou uma janela pré/posterior com uma amostra de controle.
Existem critérios «Go/No-Go» (por exemplo, FMC + 8 p.p., TTV - 20%).
Os resultados foram documentados e inseridos no sistema de design.

20) TL; DR

Selecione um KPI principal por tela (FMC, TTV, Sucess Rate...), mede-os de forma estável, relacione-os com a retenção e a caixa, confira os testes A/B. Evite o vaniti-métrico, segmenta o tráfego e capte melhorias no sistema de design. As métricas ux são uma disciplina de decisão, não um conjunto de números bonitos.