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Categoria: E-commerce

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Porque usar PWA?

Porque usar PWA?

Como toda tecnologia nova que surge a cada milionésimo de segundo nos dias atuais, fiquei meio crédulo ao ouvir falar pela primeira vez do tal “PWA” ou Progressive Web Application. Já vinha trabalhando com aplicações SPAs há um bom tempo e vinha gostando muito! A organização de código, abstração e facilidade de “componentizar” as aplicações me fez gostar bastante. Na minha opinião o SPA foi para o desenvolvimento frontend o que foi SSD para computadores. Ou seja, uma tecnologia que de fato se via vantagens em relação a outras anteriores. Quem possui seus 30 e poucos anos, sabe do que falo quando toco nesse assunto de upgrade de máquina. Por vários anos víamos hypes de novas tecnologias prometendo ferraris e entregando carros populares.

Trabalhei com PWA nos meus últimos três projetos. Dois deles foram relativamente pequenos com foco em tecnologia por assim dizer. O último é que me inspirou a escrever sobre. Por ser um projeto que custou alguns meses de desenvolvimento e com uma expectativa extremamente alta a cerca da tecnologia, eu disse a mim mesmo: Agora vamos de fato saber se o PWA agrega valor…

Como não quero entrar em detalhes técnicos nesse post, vou ser sucinto e passar apenas o big picture do problema.

No projeto que aplicamos o PWA eram usadas tecnologias bastante atuais em todos níveis. Build, virtualização, tecnologia server side e client side. O que não havia de fato era uma boa orquestração das ferramentas empregadas. Sabe aquela frase “O todo maior do que a soma das partes”? Se via o inverso, a soma das partes era maior que o todo. Era como se tivessem usado várias tecnologias atuais apenas por serem atuais e/ou pertencerem ao “hype” e não empregadas com a intenção de agregar valor. Isso gerou uma série de problemas que vão de peso da aplicação, curva de aprendizado, disponibilidade a build/deploy.

Ps.: Obviamente não empregamos o PWA no projeto para que ele corrigisse todos os problemas que citei acima, afinal nem faria sentido. Ele foi empregado por dois requisitos: Velocidade e suporte a Push Messages. Não sei se você possui conhecimento técnico da tecnologia. Caso não, dá uma lida na parte técnica que você entenderá do que escrevo. Mas já dando um spoiler, o que definirá um PWA, é a existência de um Service Worker registrado na aplicação. Em suma é isso.

Service Worker

 

Como foram usadas várias bibliotecas a esmo, o bundle final se tornou um “tijolo” que o usuário tinha que baixar a cada novo acesso. Esse tijolo tinha 4MB em média. O load total com imagens, fonts e outros assets ficava em 6MB. Coisa que é inimaginável para uma aplicação que deseja ter um FCP e um Time to Interactive baixos. Estamos falando aqui apenas na visão do usuário, tem toda a questão de infra que esse load impactará de várias formas! A pior delas é aquela que o cliente arrepia os cabelos: Money!

Fizemos alguns ajustes no processo de build para separar o bundle das libraries do bundle do código fonte da aplicação, o motivo é tirar proveito do cache. Como geramos bundles com hashs, a cada atualização, se não mudar o hash do arquivo, ele não é baixado. Como as libs raramente são atualizadas ou modificadas, o navegador fica fazendo cache por muito mais tempo desse bundle.

O resultado final baixamos o load total para algo em torno de 5MB o que ainda é alto mas como dividimos módulos, libs, etc, tiramos vantagem do paralelelismo no download. Isso tudo ficou apenas para o primeiro load, pois com as regras de cache desenhadas, os próximos loads ficaram na média em incríveis 350KB. Isso mesmo! Depois do primeiro load, o usuário batia no servidor e carregava somente o que tem de novo, que são JSONs e imagens basicamente.

O resultado final baixamos em um terço o serviço de CDN (requests, bandwidth e data transfer). O load time ficou muito mais rápido! Sem falar que o usuário pode instalar a aplicação e usá-la parecendo um App nativo nos Celulares e Tablets. De quebra, agora temos Push Messages disponível para informar o cliente de novidades.

Obviamente foram várias outras melhorias como utilização do Brotli, Cache HTTP, Redis para diminuir latência de algumas requisições, Otimização de build, retirada de libs desnecessárias, etc. Mas eu devo a maior parte da melhora ao PWA. Principalmente pela sua gestão de cache do Service Worker que tirou muito peso dos servidores e da rede.

Big Data e E-commerce, uma parceria inseparável

Big Data e E-commerce, uma parceria inseparável

O Problema

Se você possui um algum contato com administração de um e-commerce já deve ter se deparado com a questão de mandar e-mail marketing para os seus clientes. Uma tarefa relativamente simples, sendo que dependendo da ferramenta, bastam alguns cliques para criar um e-mail marketing com um conteúdo razoavelmente profissional.

O que poucos se dão conta é que nem todos os clientes querem receber informação sobre tudo de sua loja. A exemplo, imaginem selecionar toda a lista de clientes e enviar um e-mail marketing sobre promoções de jogos de videogames, perfumes, ferramentas, brinquedos? Obviamente seria um desperdício de tempo do seu cliente, pois nessa lista devem haver os mais variados perfis de pessoas.

Uma solução para esse cenário seria dedicar algum tempo para estudar o perfil de cada cliente da sua loja e agrupar perfis parecidos a fim de ter uma visão mais ampla das preferências. Seria possível detectar certos padrões e criar um marketing mais personalizado e mais assertivo.
Ex.: agrupar clientes que já compraram jogos, clientes que já visitaram produtos de perfumaria, etc.

O grande empecilho dessa abordagem é que, dependendo do sua loja, podem existir centenas ou milhares de clientes a serem estudados. Imagine visualizar cliente a cliente e ir coletando informações a respeito de sua navegação, suas compras, seus dados? Simplesmente levaria muito tempo. Tempo este que não possuímos nos dias de hoje.

A Solução

Neste ponto é que entra o Big Data! O Big Data é um conjunto de soluções tecnológicas que reúnem a maior quantidade de dados possível sobre determinado campo de conhecimento e estrutura esses dados de forma inteligível. Literalmente extraindo informações úteis! Informações como perfis de compras, horários de compra, idade, região, afinidade, sexo, etc.

Hoje há ferramentas que fazem Predictions (Predições) e Machine Learning (Aprendizagem de Máquina). Essas ferramentas vasculham bases de dados de forma a extrair informações cruciais sobre seus clientes. Com elas vocês pode fazer uma “geral” na sua base e começar a tomar ações mais assertivas com relação às suas campanhas de e-mail marketing.

A empresa Ascena Retail Group, estima que empresas que utilizam Big Data como apoio às suas estratégias de e-mail marketing, obtêm retornos altíssimos.

Abaixo há uma relação dos percentuais estimados:

  • Aumento de 70% na taxa de aberturas únicas;
  • Aumento de 55% nas taxas de cliques únicos;
  • Aumento de 300% na rentabilidade por e-mail marketing enviado;
  • Aumento de 225% na taxa de conversão;

 

Se você ainda não usa alguma solução, mesmo que simples, é hora de começar a rever sua estratégia. Cada vez mais as pessoas querem conteúdo personalizado e útil. Geralmente uma compra é feita por impulso, nada melhor que você conseguir “fisgar” o cliente certo com a publicidade certa.

Nos próximos posts vou entrar mais no assunto e mostrar alguns exemplos para facilitar o entendimento.
Até a próxima!