Equipes de crescimento raramente sofrem com falta de métricas. O problema mais difícil é decidir quais números descrevem o negócio e quais apenas descrevem atividade.

O framework AARRR oferece às equipes uma forma compacta de organizar essa decisão. Introduzido pelo investidor e empreendedor Dave McClure, o modelo agrupa o ciclo de vida do cliente em cinco estágios: Aquisição, Ativação, Retenção, Indicação e Receita. Ele costuma ser chamado de “métricas pirata” porque a sigla soa como “AARRR”.

O framework é útil porque obriga a empresa a traduzir um objetivo vago, como “crescer mais rápido”, em um conjunto de comportamentos observáveis do cliente. Mas o AARRR só se torna valioso quando cada estágio é definido em torno da economia e do comportamento do negócio específico. Copiar métricas genéricas para um dashboard não cria um modelo de crescimento.

Este guia explica como construir um funil AARRR que possa de fato ser usado para diagnosticar o crescimento.

O que o funil AARRR mede

Em linhas gerais, os cinco estágios respondem a cinco perguntas diferentes:

  • Aquisição — De onde vêm novos usuários ou clientes?
  • Ativação — Eles experimentam valor significativo?
  • Retenção — Eles continuam recebendo valor ao longo do tempo?
  • Indicação — Usuários existentes ajudam a criar novos usuários?
  • Receita — A relação gera valor econômico sustentável?

A palavra importante é significativo. Uma visualização de página pode ser um evento de aquisição, mas pode dizer muito pouco sobre se a pessoa é um prospect sério. Um cadastro pode parecer ativação, mas não é ativação se os usuários rotineiramente criam contas e nunca chegam ao valor central do produto.

Um modelo AARRR forte, portanto, começa com definições de eventos, não com gráficos.

1. Aquisição: meça a entrada qualificada, não apenas o tráfego

A aquisição identifica como as pessoas entram pela primeira vez na jornada mensurável do cliente.

Fontes de aquisição típicas incluem:

  • busca orgânica;
  • busca paga;
  • social pago;
  • afiliados;
  • parcerias com criadores;
  • indicações;
  • tráfego direto;
  • e-mail;
  • comunidades;
  • distribuição liderada pelo produto.

O erro é tratar todo o tráfego de entrada como equivalente.

Para uma empresa de software B2B, “sessão no site” pode ser fraca demais para servir como o principal evento de aquisição. Um evento melhor poderia ser uma solicitação de demonstração qualificada, o início de um teste ou a criação de uma conta. Para um publicador financiado por anúncios, a economia é diferente: uma sessão de alta qualidade pode ser, por si só, economicamente importante.

A aquisição deve, portanto, ser medida tanto por volume quanto por qualidade.

Métricas úteis incluem:

  • novos visitantes ou usuários qualificados por fonte;
  • custo por usuário adquirido;
  • custo de aquisição de clientes por canal;
  • taxa de visitante para cadastro;
  • taxa de cadastro para lead qualificado;
  • contribuição de cada canal para clientes ativados ou pagantes.

Um canal que produz cadastros baratos, mas retenção fraca, pode ser pior do que um canal mais caro que produz clientes valiosos de forma consistente.

2. Ativação: defina o primeiro momento real de valor

A ativação costuma ser o estágio mais mal definido.

Um registro é fácil de rastrear, então as equipes frequentemente o chamam de ativação. Mas o registro descreve o que o usuário fez pela empresa. A ativação deve descrever se o usuário experimentou valor suficiente para justificar a continuidade.

O evento de ativação correto varia conforme o produto.

Exemplos podem incluir:

  • um cliente de analytics conectando uma primeira fonte de dados e visualizando um relatório útil;
  • um cliente de ecommerce concluindo uma primeira compra;
  • um vendedor de marketplace publicando um primeiro anúncio;
  • um usuário de produto de colaboração convidando um colega de equipe e concluindo uma tarefa compartilhada;
  • um assinante de publicador lendo vários artigos após assinar.

A melhor métrica de ativação costuma ser um comportamento que é precoce, observável e correlacionado com a retenção posterior.

Essa correlação importa. As equipes devem comparar coortes de usuários que concluíram eventos candidatos de ativação com usuários que não concluíram. Se um evento não tem relação significativa com a retenção posterior, pode ser conveniente de medir, mas estrategicamente sem importância.

Um teste simples de ativação

Faça três perguntas:

  1. Essa ação indica que o usuário recebeu um benefício significativo?
  2. Ela acontece cedo o suficiente para influenciar?
  3. Os usuários que o concluem têm probabilidade materialmente maior de permanecer ou pagar?

Se a resposta à terceira pergunta for desconhecida, a próxima tarefa é análise, não otimização.

3. Retenção: o estágio que muda a economia

A retenção mede se os clientes continuam a usar, comprar ou interagir com o produto ao longo de um período significativo.

É aqui que o AARRR se torna mais do que um funil de marketing.

A Reforge argumentou que a retenção afeta várias outras partes do modelo de crescimento. Uma retenção melhor pode aumentar o valor do tempo de vida do cliente, melhorar a economia da aquisição paga e criar mais oportunidades de indicação ou distribuição gerada pelo usuário. Em outras palavras, a retenção não apenas reduz perdas; ela pode mudar quanto uma empresa pode se permitir gastar em crescimento.

As janelas de retenção devem refletir a frequência natural do produto.

Uma ferramenta de colaboração diária pode se importar com a retenção ativa semanal. Uma plataforma de folha de pagamento pode ser usada várias vezes por mês. Um produto de viagens pode ter longos intervalos entre transações, mas ainda assim manter um relacionamento valioso.

Métricas de retenção comuns incluem:

  • retenção por dia, semana ou mês;
  • taxa de recompra;
  • taxa de renovação;
  • retenção de logos;
  • retenção de receita;
  • churn;
  • curvas de retenção por coorte;
  • frequência de ações principais.

Evite comparar métricas de retenção entre produtos não relacionados sem contexto. Uma taxa de retenção “boa” depende muito da categoria, da frequência de uso, da estrutura de contrato e do segmento de cliente.

4. Indicação: diferencie a defesa da marca de um mecanismo real de crescimento

A indicação mede o grau em que usuários existentes trazem novos usuários para o sistema.

Ela pode acontecer intencionalmente por meio de programas de indicação ou organicamente por meio do uso do produto.

Exemplos incluem:

  • convidar colegas;
  • compartilhar um documento público;
  • indicar um amigo;
  • publicar conteúdo gerado pelo usuário que atrai tráfego de busca;
  • enviar um link gerado pelo produto a um cliente;
  • recomendações boca a boca.

As métricas de indicação mais úteis não são simplesmente compartilhamentos ou convites. Elas acompanham o que acontece após a indicação:

  • convites por usuário ativo;
  • taxa de aceitação de convites;
  • taxa de cadastro de indicados;
  • taxa de ativação de indicados;
  • conversão de clientes indicados;
  • retenção de usuários indicados;
  • coeficiente viral, quando relevante.

Um loop de indicação só é valioso se cria usuários que, por sua vez, se tornam participantes valiosos.

5. Receita: meça a qualidade econômica, não apenas a conversão

A receita fecha o lado econômico do modelo.

Dependendo do negócio, as métricas de receita podem incluir:

  • taxa de conversão de clientes;
  • valor médio do pedido;
  • receita média por usuário;
  • receita recorrente mensal ou anual;
  • margem bruta;
  • receita de expansão;
  • valor do tempo de vida do cliente;
  • custo de aquisição de clientes;
  • período de payback do CAC.

A receita não deve ser analisada de forma independente da retenção. Um negócio pode gerar vendas iniciais fortes e ainda assim ter economia fraca se os clientes cancelarem antes que os custos de aquisição sejam recuperados.

Para produtos por assinatura, isso é particularmente importante. Um cliente que paga por um mês é economicamente diferente de um cliente com o mesmo preço de entrada que permanece por dois anos.

Como construir seu modelo AARRR

Comece com um documento em branco, e não com sua ferramenta de analytics.

Para cada estágio, defina:

  1. O evento — o que exatamente acontece?
  2. A entidade — usuário, conta, cliente, empresa ou transação?
  3. O denominador — a partir de qual população a taxa é calculada?
  4. A janela temporal — quando ela deve acontecer?
  5. A fonte da verdade — analytics de produto, CRM, cobrança ou outro sistema?
  6. A pergunta de negócio — qual decisão essa métrica vai apoiar?

Um modelo SaaS poderia ser assim:

  • Aquisição — Evento principal: Inícios de teste qualificados · Métrica de exemplo: Testes por canal
  • Ativação — Evento principal: Fluxo de trabalho principal concluído · Métrica de exemplo: Taxa de ativação
  • Retenção — Evento principal: Fluxo de trabalho principal repetido na semana quatro · Métrica de exemplo: Contas retidas na semana 4
  • Indicação — Evento principal: Conta convidada é ativada · Métrica de exemplo: Indicações ativadas por conta retida
  • Receita — Evento principal: Conta se torna pagante · Métrica de exemplo: Taxa de conversão de teste para pago, CAC, LTV

Os eventos exatos importam mais do que os rótulos.

Diagnostique a restrição antes de adicionar mais aquisição

Uma das aplicações mais úteis do AARRR é identificar onde aquisição adicional seria desperdiçada.

Imagine que 100.000 visitantes mensais produzam:

  • 5.000 cadastros;
  • 1.500 usuários ativados;
  • 450 usuários retidos;
  • 180 clientes pagantes.

Uma equipe focada apenas em tráfego pode gastar agressivamente para passar de 100.000 visitas para 150.000. Mas, se a ativação ou a retenção for a restrição limitante, boa parte do tráfego adicional simplesmente vazará depois.

Uma sequência operacional melhor é:

  1. localizar a maior queda economicamente importante;
  2. entender por que ela ocorre;
  3. melhorar esse estágio;
  4. verificar o efeito downstream;
  5. só então decidir se aquisição adicional merece mais orçamento.

A maior queda percentual não é automaticamente a prioridade. A prioridade é a mudança com o maior efeito esperado sobre o valor do negócio.

Segmente o funil antes de confiar nas médias

Métricas AARRR de toda a empresa podem esconder diferenças importantes.

Segmente por variáveis como:

  • canal de aquisição;
  • geografia;
  • dispositivo;
  • porte do cliente;
  • plano;
  • caso de uso;
  • primeiro produto adotado;
  • mês da coorte;
  • campanha.

Suponha que clientes de social pago tenham um CAC menor do que clientes de busca. Isso parece atraente até que a análise de coorte mostre que clientes de busca permanecem pelo dobro do tempo. O funil médio obscurece esse tradeoff.

O AARRR se torna mais útil quando a equipe consegue comparar a economia de diferentes caminhos de cliente.

O AARRR é um framework de diagnóstico, não o sistema de crescimento inteiro

Funis têm uma limitação importante: geralmente são representados como unidirecionais.

O framework de loops de crescimento da Reforge destaca o que isso deixa de fora. Em muitos negócios, clientes retidos criam conteúdo, indicações, sinais de uso ou receita que alimentam o próximo ciclo de aquisição. O crescimento pode, portanto, ser circular e composto, em vez de simplesmente uma sequência de cima para baixo.

Isso não torna o AARRR obsoleto.

Uma forma útil de combinar os dois modelos é:

  • usar AARRR para diagnosticar o desempenho do ciclo de vida;
  • usar loops de crescimento para entender como os resultados alimentam as entradas futuras;
  • usar economia unitária para decidir se o crescimento é sustentável.

O funil mostra onde a jornada é fraca. O loop explica como o sistema pode gerar efeito composto.

O checklist operacional

Antes de considerar um modelo AARRR completo, verifique se:

  • cada estágio tem uma definição precisa de evento;
  • a ativação representa valor para o cliente, não atividade administrativa;
  • a retenção usa uma janela temporal apropriada ao produto;
  • a indicação mede a qualidade posterior, não apenas o compartilhamento;
  • a receita inclui a economia da retenção e da aquisição;
  • as métricas podem ser segmentadas por canal e coorte de clientes;
  • a equipe sabe qual sistema é a fonte da verdade;
  • cada métrica se conecta a uma decisão que a equipe pode tomar.

O AARRR é mais útil quando reduz a complexidade. Se o funil de crescimento “simples” contém dezenas de métricas principais e ninguém concorda com as definições de eventos, o modelo falhou em seu propósito.

O objetivo não é fazer a jornada do cliente caber em cinco letras. É criar um modelo operacional compartilhado que mostre à equipe onde o crescimento está funcionando, onde está vazando e o que merece atenção em seguida.

Fontes e leitura adicional

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