Backlog de hipóteses CRO priorizado para a sua loja online

Transforme os dados do funil e o feedback dos clientes num backlog de hipóteses CRO: diagnóstico, 10-15 hipóteses bem formuladas, pontuação ICE, viabilidade dos testes e fichas de experiência. Pensado para ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot. Inclui 4 variáveis personalizáveis e pode copiá-lo gratuitamente com um clique.

Avançado · Texto · Pendente de revisão editorial

Prompt

Atua como especialista em otimização da taxa de conversão (CRO) para e-commerce, com rigor em experimentação e estatística básica.

Contexto:
- Loja e produto principal: {{loja}}
- Dados do funil (sessões, visualizações de produto, carrinho, checkout, compra; por dispositivo se existirem): {{funil}}
- Evidência qualitativa (avaliações, pedidos de apoio, inquéritos, gravações de sessões, mapas de calor): {{evidencia}}
- Tráfego e encomendas mensais: {{trafego}}

Entregáveis:
1. Diagnóstico: em que passo do funil e em que dispositivo se perde mais gente, com percentagens calculadas a partir dos meus dados.
2. 10-15 hipóteses neste formato: «Como observámos [evidência], acreditamos que mudar [elemento] para [segmento] vai provocar [efeito]. Vamos medi-lo com [métrica].» Cada uma tem de citar a evidência concreta em que se baseia.
3. Tabela de priorização ICE (Impacto, Confiança, Facilidade, de 1 a 10) com uma breve justificação de cada pontuação.
4. Viabilidade: com um tráfego de {{trafego}}, estima de forma aproximada se um teste A/B consegue detetar um efeito razoável em 2-6 semanas. Se não, recomenda alternativas (implementar e monitorizar, teste de usabilidade com 5 utilizadores, teste numa página com mais tráfego).
5. Ficha de experiência para as 3 primeiras: descrição da variante, métrica principal, métricas de controlo (por exemplo, devoluções ou valor médio da encomenda), duração estimada, critério de paragem e riscos.
6. Um modelo de registo de aprendizagens para documentar cada teste.

Restrições:
- Não inventes benchmarks do setor nem promessas de melhoria. Se usares um pressuposto num cálculo, explicita-o.
- Não proponhas dark patterns (urgência falsa, caixas pré-assinaladas, custos escondidos até ao fim).
- Se os dados tiverem lacunas, assinala-as com [PREENCHER] e pergunta-me antes de priorizar.

Formato: diagnóstico breve, tabela de hipóteses com ICE ordenada da pontuação mais alta para a mais baixa e fichas de experiência com títulos.

Como utilizar

  1. Exporte os dados do funil dos últimos 30-90 dias a partir da sua ferramenta de analítica. 2. Cole excertos reais de avaliações ou pedidos de apoio como evidência. 3. Lance uma experiência de cada vez e registe o resultado no modelo, ganhe ou perca.

Exemplo de utilização

Loja: sapatilhas de corrida · Funil: 40 000 sessões, 2,1 % adiciona ao carrinho no telemóvel contra 4,5 % no computador · Evidência: pedidos de apoio sobre dúvidas de tamanho · Tráfego: 40 000 sessões e 520 encomendas por mês.

Exemplo de resultado

1. Diagnóstico

PassoSessõesConversão do passo
Vê produto10 800 (18 %)—
Adiciona ao carrinho1920 (3,2 %)17,8 %
Inicia checkout1140 (1,9 %)59,4 %
Compra540 (0,9 %)47,4 %

A maior fuga está entre a ficha e o carrinho: 82 % de quem vê um produto não o adiciona. No telemóvel, a compra cai para 0,6 %, um terço abaixo da média. [PREENCHER: funil por dispositivo].

2. Hipóteses (excerto)

H1. Como observámos abandonos na escolha de medidas nas gravações, acreditamos que um seletor visual de medidas com as dimensões da cama, para utilizadores de telemóvel, vai aumentar a taxa de adição ao carrinho. Vamos medir com adições ao carrinho / visualizações de produto no telemóvel.

H2. Como as avaliações pedem para comparar firmezas, acreditamos que uma tabela comparativa na ficha vai aumentar a taxa de adição ao carrinho…

3. Priorização ICE

HipóteseICEICE
H1 Seletor de medidas8767,0
H2 Comparador de firmeza7777,0
H3 Prazo de entrega na ficha6697,0

4. Viabilidade

Com 540 encomendas por mês, detetar +10 % nas compras exigiria cerca de 175 000 sessões por variante (pressuposto: potência de 80 %, significância de 5 %). Inviável em 6 semanas. Já testar a adição ao carrinho nas ~10 800 visualizações de produto mensais…

Dados-chave

Categoria
E-commerce · Otimização da conversão
Tipo de resultado
Texto
Nível
Avançado
Pensado para
ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot
Verificado em
Pendente de verificação editorial
Variáveis
Loja e produto principal, Dados do funil, Evidência qualitativa e Tráfego e encomendas mensais
Idioma
Português
Preço
Gratuito, sem registo
Atualizado
07/11/2026

Perguntas frequentes

O que é a pontuação ICE?

É um método rápido de priorização: pontua-se cada hipótese pelo Impacto potencial, pela Confiança em que resulte e pela Facilidade de implementação. Ordenar pela média ajuda a começar pelo mais promissor e barato.

Preciso de muito tráfego para fazer CRO?

Para testes A/B fiáveis é preciso volume. Com pouco tráfego, o prompt propõe alternativas como testes de usabilidade ou alterações baseadas em evidência que se implementam e monitorizam.

Para que serve este prompt?

Transforme os dados do funil e o feedback dos clientes num backlog de hipóteses CRO: diagnóstico, 10-15 hipóteses bem formuladas, pontuação ICE, viabilidade dos testes e fichas de experiência.

Com que ferramentas de IA funciona?

Foi pensado para ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot. Ainda não o verificámos nestas ferramentas, pelo que os resultados podem variar entre elas.

Como personalizo o prompt?

Clique em “Personalizar” e preencha as variáveis (Loja e produto principal, Dados do funil, Evidência qualitativa e Tráfego e encomendas mensais). O texto atualiza-se instantaneamente e pode depois copiá-lo com um clique. Os valores ficam guardados apenas no seu navegador.

Preciso de experiência para o utilizar?

É de nível avançado: destina-se a pessoas com experiência no tema, capazes de avaliar e ajustar o resultado.

Este prompt é gratuito?

Sim. Todos os prompts do HomeCasa Prompts são gratuitos, sem registo nem subscrição. Pode também utilizá-los em projetos profissionais.

Posso confiar no resultado da IA?

Trate-o como um rascunho de qualidade: verifique sempre os dados, os números e as afirmações importantes antes de publicar ou tomar decisões.

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