Como o checkout ganhou 10% de conversão no mês. O case que pesou na promoção a Staff II
Pessoal, tinha campanha de influenciador no ar e a gente perdia venda no timeout. Não no Lighthouse. Checkout de infoproduto, alto volume, micro frontend. O tráfego subia e o funil quebrava na hora de pagar. A sessão morria. No dia seguinte o painel mostrava conversão caindo e o canal discutia score. Ou Nuxt. Ou as duas coisas. Aí o backoffice do cliente fechou o mês. +10% de conversão. Pico…
1. Sintoma: a campanha quebrava no pagar. Checkout de infoproduto, alto volume, micro frontend, sofria com timeouts durante a hora de pagar. O funil quebrava e a sessão morria. 2. Causa: o MFE baixava o time inteiro. Checkout era um micro frontend, com vários times e fatias, um único caminho de pagamento. Isso era bom para merge, mas o runtime duplicado e o JavaScript baixado antes do clique causavam timeouts.
3. O que mudou: SSR, JS sob demanda, CDN. Substituíram o BFF por SSR, JavaScript sob demanda e CDN. Isso ajudou a reduzir os timeouts e melhorar a experiência do usuário. 4. Como a gente mediu: quatro lentes. Usaram Sentry, Datadog, Lighthouse e observabilidade para medir o problema e a solução. 5. Resultado: +10% de conversão no mês.
A mudança na campanha ajudou a aumentar a taxa de conversão. 6. O que copiar no próximo PR: o limite é que o backoffice deve seguir a métrica de venda, alinhada com observabilidade e OKR de produto.
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