💻 PROJETO: 

Teste de Nivelamento

Contexto

O Teste de Nivelamento do CCAA é uma ferramenta online que avalia o nível de conhecimento em inglês ou espanhol de uma pessoa interessada em iniciar um curso. 

A partir da porcentagem de acertos no teste, o usuário é classificado entre os níveis 1 e 10, sendo então direcionado para a turma ideal. 

Ao final, o sistema recomenda o curso mais adequado ao perfil e busca capturar informações para a conversão do lead em aluno.

Importância

O Teste de Nivelamento é a principal porta de entrada de novos leads nas campanhas digitais da marca. 

Seu papel é fundamental no processo de captação de estudantes, garantindo que cada interessado seja direcionado para uma turma condizente com seu nível e que o time comercial tenha os dados necessários para efetivar a matrícula.

Objetivos do Projeto

Do ponto de vista de negócio, o objetivo do Teste de Nivelamento é aumentar a geração de leads qualificados e, com isso, impactar diretamente o número de novas matrículas – um dos principais motores de receita do CCAA.

Exploração da Situação (problemas e soluções)

Apesar de ser o ponto de conversão mais acessado nas campanhas, o Teste de Nivelamento apresentava uma taxa de conversão abaixo do esperado. 

A diferença entre o número de pessoas que iniciavam o teste e aquelas que de fato o completavam (e se tornavam leads) era significativamente baixa.

Com base em dados quantitativos e qualitativos, identificamos os seguintes gargalos:

1. Google Analytics: a maior taxa de abandono acontecia entre as questões 15 e 20;
2. Hotjar: as gravações mostraram que os usuários tinham dificuldade com a questão do tipo “Arrastar e Soltar”;
3. Navegação: muitos cliques no menu principal no meio do teste indicavam evasão por distração ou perda de foco.

Priorização dos problemas

Para organizar as ações, aplicamos uma matriz de Esforço x Impacto. A ordem de ataque foi a seguinte:

● Redução da evasão pela navegação principal;
● Melhoria na usabilidade da questão de “Arrastar e Soltar”;
● Otimização do engajamento nas questões finais do teste (15 a 20).

Justificativa e construção da solução

Navegação: bloqueamos o menu principal durante o teste para manter o foco do usuário.
Questão de Arrastar e Soltar: substituímos o componente por uma versão mais intuitiva, com maior área de clique e instruções mais claras.
Questões 15 a 20: Mudamos o momento do cadastro, trazendo-o para antes do início do teste. Com isso, aumentamos a captação de leads, já que antes o cadastro só acontecia após a conclusão de todas as perguntas do teste de nivelamento.
Questões 15 a 20: Além disso, reformulamos a forma de classificar o nível do lead. 

Antes, era obrigatório responder todas as 30 questões para receber o resultado. 

Depois, a classificação acontece de forma progressiva. Por exemplo: nas primeiras 5 questões, se a pessoa atingisse a pontuação mínima, avançava para o próximo grupo; caso contrário, o teste era encerrado e ela era classificada como Nível 1 – Iniciante.

Esse ajuste encurtou o teste para a maior parte dos leads — que se concentravam nos níveis iniciais — sem comprometer a avaliação. 

Assim, os participantes não precisavam responder questões mais complexas desnecessariamente. 

Já para chegar até o final e responder todas as 30 questões, o lead precisava obrigatoriamente se destacar como nível avançado (9 ou 10 – Expert).

Hipótese e Testes

Acreditávamos que, ao reduzir pontos de fricção no teste e manter o usuário engajado até o final, conseguiríamos aumentar significativamente a taxa de conclusão do teste e a geração de leads.

Utilizamos o Google Optimize para realizar testes A/B, com 30% da audiência recebendo a nova versão do teste. Cada modificação foi testada separadamente, ao longo de aproximadamente 3 meses, para garantir que os efeitos de cada ajuste fossem isolados.

Resultados finais

Os testes resultaram em um aumento na taxa de conversão de três dígitos em relação à versão anterior. O impacto foi tão significativo que as versões otimizadas passaram a compor a versão oficial do Teste de Nivelamento.

© Rodrigo Vargas 2025