Onde os novos cadastros travam antes de alcançar o primeiro valor?
Reconstrua a jornada do cadastro, passando pelo onboarding, até o primeiro valor, encontre a etapa que perde mais contas e priorize as correções que recuperam mais receita. Construído com Amplitude, HubSpot e Salesforce no Querri.
Abrir o QuerriO que você vai precisar
Querri (Avaliação gratuita) para unir dados entre sistemas, definir o primeiro valor e construir o funil
Exportações de Amplitude, HubSpot e Salesforce (eventos de produto, ciclo de vida e origem dos contatos, além da lista de contas convertidas)
Uma chave compartilhada que alinha os registros entre sistemas: um ID interno de conta (o melhor), com e-mail e domínio da empresa como alternativas
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Conjuntos de dados de demonstração sintéticos, não dados reais de clientes. Seguros para baixar e explorar. Acompanhe e você obterá os mesmos números que vê abaixo.
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Antes de começar
A maioria dos relatórios de onboarding para em uma contagem de cadastros. Eles dizem quantas pessoas começaram, mas não onde essas pessoas silenciosamente travam antes de obter qualquer valor. Assim, as equipes continuam despejando cadastros no topo do funil enquanto a mesma etapa quebrada vaza contas pelo meio.
Então, onde os novos cadastros realmente travam? Este playbook reconstrói toda a jornada (cadastro, ações de onboarding, primeiro valor, conversão eventual) unindo três sistemas em uma única visão em nível de conta: Amplitude para o comportamento, HubSpot para a origem de aquisição e Salesforce para as contas que finalmente se tornaram clientes. Você vai encontrar o maior ponto de travamento, ver quem ele mais prejudica e priorizar as correções pelas contas perdidas.
Como funciona:
- • Faça o upload do fluxo de eventos do Amplitude, dos dados de ciclo de vida de contatos do HubSpot e da lista de contas convertidas do Salesforce
- • Defina o primeiro valor explicitamente, depois reconstrua o funil de cadastro até o primeiro valor de cada conta
- • Encontre a etapa que perde mais contas, depois segmente esse abandono por origem de aquisição
- • Compare o tempo-até-o-primeiro-valor das contas que converteram versus as que esfriaram
- • Gere uma lista priorizada de etapas de onboarding a corrigir, ordenadas pelas contas que cada uma perde
Siga os passos
Faça o upload de Amplitude, HubSpot e Salesforce
Faça o upload das exportações dos três sistemas, ou conecte-os diretamente. O Amplitude fornece o comportamento: o fluxo de eventos de cada novo cadastro, com IDs de usuário e de conta, nome do evento e horário do evento. O HubSpot fornece o lado da aquisição, então traga os contatos com sua origem original, campanha e estágio do ciclo de vida. O Salesforce é o resultado, então traga a lista de contas convertidas com o domínio da empresa e a data de fechamento. O Querri analisa o perfil de cada arquivo e o deixa pronto para análise.
Dica: Exporte pelo menos 12 meses de eventos do Amplitude para que contas de ativação lenta não sejam cortadas, e inclua o e-mail e o domínio da empresa em cada registro. Esses campos são o que permitem ao Querri costurar a mesma conta entre os três sistemas.
Defina o primeiro valor e construa o funil
O primeiro valor é o primeiro momento em que uma conta realmente obtém o benefício pelo qual se cadastrou. Declare-o explicitamente, depois peça ao Querri para reconstruir o caminho de cada conta do cadastro até esse momento:
"Defina o primeiro valor como o evento first_analysis_completed. Para o grupo de novos cadastros, construa o funil de onboarding de account_created passando por email_verified, workspace_created, data_source_connected, import_completed, first_analysis_started, até first_analysis_completed. Conte as contas que alcançam cada estágio e o abandono entre eles."
Repare na definição. O primeiro valor é first_analysis_completed, um resultado finalizado e útil, não apenas o upload de um arquivo ou a conclusão da configuração. De 2,400 novos cadastros, 1,149 o alcançam. Isso é uma taxa de ativação de 47.9%, e agora você consegue ver exatamente onde os outros 1,251 desistem.
Encontre o abandono e segmente-o por origem
Uma etapa perde muito mais contas do que qualquer outra. Encontre-a, depois peça ao Querri para detalhar esse travamento pela origem de aquisição do HubSpot de onde cada conta veio:
"Identifique a etapa do funil com o maior abandono. Depois una os cadastros à sua origem original do HubSpot e, para cada origem, mostre os cadastros, o número que alcança o primeiro valor, a taxa de primeiro valor e a proporção de contas que conectam uma origem de dados mas nunca concluem a primeira importação."
O maior travamento fica entre conectar uma origem de dados e concluir a primeira importação. 563 contas, 30% de todos os que chegam até aí, nunca passam. Isso é mais do que as quatro etapas seguintes juntas. E não é uniforme. A Busca Paga traz mais cadastros, mas trava na importação quase metade das vezes, enquanto os cadastros de Indicação e Parceiros passam sem problemas.
Compare o tempo-até-o-primeiro-valor: convertidas vs frias
Agora traga o resultado de negócio. Peça ao Querri para fazer a correspondência dos cadastros com a lista de contas convertidas do Salesforce e comparar como os dois grupos avançam pelo primeiro valor:
"Faça a correspondência das contas com a lista de contas convertidas do Salesforce pelo domínio da empresa. Compare as contas convertidas com as contas que esfriaram em: proporção que alcança o primeiro valor, proporção que nunca o alcança, tempo mediano até o primeiro valor e proporção que alcança o primeiro valor em até uma hora."
Alcançar o primeiro valor é o sinal antecipado mais claro de um futuro cliente. 97% das contas convertidas o alcançaram, contra 41% das contas que esfriaram. Apenas 3% dos clientes nunca o alcançaram, contra 59% dos não clientes. As contas convertidas também chegam lá um pouco mais rápido. Isto é associação, não prova de causalidade, mas é um sinal em torno do qual vale a pena estruturar o onboarding.
Gere a lista priorizada de correções
Reúna tudo em uma única lista ordenada: as etapas de onboarding a corrigir, ordenadas pelas contas que cada uma perde. Depois deixe o Querri escrever a narrativa que suas equipes de crescimento e produto precisam para decidir o que corrigir primeiro.
A narrativa que o Querri escreve:
De 2,400 novos cadastros, 1,149 alcançam o primeiro valor (47.9%). Os vazamentos não são uniformes, então corrija-os na ordem das contas perdidas.
- • A importação é o gargalo: 563 contas conectam uma origem mas nunca concluem a primeira importação (30%), geralmente por um erro de importação. Corrija isso primeiro.
- • A Busca Paga traz mais cadastros mas tem a menor taxa de primeiro valor (31%); Indicação e Parceiros alcançam o valor por volta de 70%.
- • O primeiro valor prevê a receita: 97% dos clientes o alcançam, contra 41% das contas que esfriaram.
- • O onboarding v2 já elevou a taxa de conectar-para-importar de 66% para 74%.
O que você pode criar ou exportar:
- Uma apresentação executiva de 10 slides que você pode apresentar ao vivo, compartilhar por link ou baixar
- As tabelas de funil, de segmentação por origem e de correções priorizadas, exportáveis para Excel, CSV ou Google Sheets
- Gráficos de funil e de coorte (abandono por estágio, taxa de primeiro valor por origem, tempo-até-o-primeiro-valor) em PNG ou SVG
- Uma ponte de identidade reutilizável que unifica Amplitude, HubSpot e Salesforce em registros em nível de conta, com um resumo da cobertura de correspondência
- Um projeto salvo que você pode automatizar para atualizar o funil à medida que novos cadastros e eventos chegam
Dicas para um funil de primeiro valor no qual sua equipe possa agir
Defina o primeiro valor como valor recebido, não configuração concluída
"Onboarding concluído" e "fez login" não são primeiro valor. Escolha o primeiro evento em que a conta realmente obtém o benefício que buscava, aqui um resultado de análise finalizado, e declare-o explicitamente. Essa única definição determina tudo o que o funil mede.
Meça o funil em nível de conta
Vários usuários pertencem a uma empresa, e a receita cai sobre a conta. Agregue os eventos de produto ao nível da conta para que ativação, origem e conversão fiquem alinhados na mesma unidade. Use usuários individuais apenas quando estiver medindo especificamente a adoção por assento.
Priorize correções pelas contas perdidas, não pela taxa de abandono
Uma perda de 30% em uma etapa que todos alcançam supera uma perda de 50% em uma etapa que quase ninguém alcança. Priorize pelas contas perdidas, não pela taxa de abandono, e corrija nessa ordem.
Sempre segmente o travamento por origem
Um funil médio esconde a história real. Aqui a Busca Paga trava na importação quatro vezes mais do que a Indicação. Detalhe cada abandono por origem de aquisição para que você possa corrigir a etapa de onboarding e questionar o investimento que a alimenta.
Acompanhe o tempo-até-o-primeiro-valor como um KPI
O tempo até o primeiro valor é simplesmente o carimbo de data/hora do primeiro valor menos o carimbo de data/hora do cadastro, e ele abrange tanto Eficiência quanto Qualidade nas Cinco Dimensões do Querri. Acompanhe a mediana, os percentis 25 e 75, e a proporção que alcança o valor em até uma hora, um dia e uma semana.
Tem um Dicionário de Dados? Traga-o. Não tem um? Construa um primeiro rascunho no Querri.
Um Dicionário de Dados documenta o que significam os campos dos seus dados, como os termos de negócio importantes são definidos e como os diferentes sistemas se relacionam entre si. Neste playbook incluímos um Dicionário de Dados de exemplo para que o Querri tenha contexto sobre o que cada campo representa e como os dados de Amplitude, HubSpot e Salesforce devem ser interpretados. Na sua própria empresa, esse contexto pode estar em uma planilha, um wiki interno, um plano de rastreamento, a documentação do CRM ou um catálogo de dados.
Mostre-me como trazer ou construir um
Se você já tem um Dicionário de Dados
Faça o upload dele junto com os dados que você quer analisar e diga ao Querri como quer que ele seja usado. O Querri pode trabalhar com várias Origens em um projeto, investigar sua estrutura e conteúdo, identificar tipos de dados e relacionamentos, e unir Origens quando necessário.
"Use nosso Dicionário de Dados como referência para interpretar os dados de Amplitude, HubSpot e Salesforce neste projeto. Use suas definições de campos, terminologia de negócio e relacionamentos conhecidos entre as Origens. Se os dados parecerem conflitar com o dicionário, sinalize o conflito em vez de fazer uma suposição."
Se você não tem um Dicionário de Dados
Use o Querri para criar um primeiro rascunho útil. Faça o upload das Origens que você quer documentar, depois peça ao Querri para inspecioná-las e construir uma tabela com tudo o que um bom dicionário precisa:
- Nome da Origem
- Nome do campo ou coluna
- Tipo de dado inferido
- Valores de exemplo
- Provável significado de negócio
- Possíveis relacionamentos com campos em outras Origens
- Perguntas ou ambiguidades que precisam de esclarecimento humano
"Revise as Origens neste projeto e crie um Dicionário de Dados de primeira versão. Para cada campo, mostre a Origem, o nome do campo, o tipo de dado inferido, valores de exemplo, o provável significado de negócio e quaisquer campos que pareçam úteis para unir Origens. Sinalize as definições que você não consegue determinar com confiança em vez de adivinhar."
Depois adicione o contexto de negócio que só sua equipe conhece
O Querri pode inferir muita coisa dos próprios dados, mas algumas definições exigem conhecimento humano. O Querri pode reconhecer que first_analysis_completed é um evento do Amplitude, mas sua equipe ainda precisa dizer que é o evento que você usa para definir o primeiro valor. Outras regras que o Querri não pode aprender apenas dos dados:
- • company_domain é a chave preferida para corresponder empresas do HubSpot a contas do Salesforce
- • Contas de funcionários internos devem ser excluídas da análise de clientes
- • "Convertida" significa que uma oportunidade do Salesforce atingiu Closed Won
- • Um campo específico do HubSpot é a fonte da verdade para o canal de aquisição
Salve suas definições padrão uma vez
Quando uma definição é um padrão da empresa, salve-a uma vez em vez de reafirmá-la em cada chat. Adicione regras válidas para toda a organização nas Configurações de Contexto, e o Querri as aplica automaticamente a cada análise que sua equipe executa. Para o panorama geral, a Biblioteca do Querri é onde o contexto de dados da sua empresa vive: ela aprende o seu negócio e mantém suas origens, definições e regras de negócio consistentes em todos os lugares. Assim que seu dicionário estiver correto, você pode exportá-lo para CSV ou Excel para uso fora do Querri.
Um bom Dicionário de Dados melhora com a revisão humana
Pense no dicionário gerado pelo Querri como um ponto de partida, não como a autoridade final. O Querri faz a parte tediosa: perfilar os campos e propor definições. Sua equipe confirma o significado de negócio, corrige definições ambíguas e adiciona as regras que não podem ser aprendidas dos dados. Isso lhe dá algo muito mais útil do que uma lista de nomes de colunas. Dá a você uma referência compartilhada de como sua empresa realmente entende seus dados.
Perguntas frequentes
O que exatamente é o "primeiro valor"?
Por que unir Amplitude, HubSpot e Salesforce em vez de usar apenas um funil do Amplitude?
Como fazer a correspondência de registros entre três sistemas que não compartilham um único ID?
O primeiro valor deve ser um único evento ou uma sequência inteira?
Como isso é diferente de um funil de onboarding comum?
Um tempo-até-o-primeiro-valor menor não apenas se correlaciona com a conversão em vez de causá-la?
Quanto tempo leva para construir isso?
Outros recursos populares
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