Sua Black Friday flopou? Entenda os impactos da edição 2022 nos Apps

Confira o nosso estudo exclusivo sobre a Black Friday 2022 e veja insights para otimizar suas estratégias em 2023!

Pesquisas de consumo de e-commerce da Neotrust e da NielsesIQ, em parceria com a Bexs Pay, no período de Black Friday mostram uma queda de 28% e 23% respectivamente no faturamento do setor em 2022 em relação a 2021.

Especialistas avaliam que fatores como a Copa do Mundo, o aumento da inflação e da inadimplência no País e a escassez de ofertas foram fatores que influenciaram o resultado. Mas e os impactos nos aplicativos do setor de e-commerce durante o período?

É com esse objetivo que realizamos este estudo, que analisa os números e o comportamento dos usuários de apps da categoria na Google Play Store durante a Black Friday de 2022 em comparação às últimas edições!

Assim como nos últimos anos, RankMyApp realiza este estudo através da coleta e análise de métricas em uma amostragem de apps previamente selecionados.

Período de análise dos dados

Para conseguirmos captar efeitos de antecipações das promoções, foram analisados dados do período de 01/11 a 30/11 dos anos de 2019, 2020, 2021 e 2022.

Dependendo da métrica, realizamos abordagens comparativas entre os anos, as semanas do mês de novembro e também entre a Black Friday propriamente dita e a Cyber Monday, que é a segunda-feira posterior à BF, data na qual temos ofertas no varejo de eletrônicos.

Confira a seguir as principais análises e comparativos do estudo!

Médias Semanais de Crescimento de Novos Reviews

Para as análises que seguem, estamos considerando as Semanas como sendo os seguintes períodos:

  • Semana 1: 01/11 a 07/11;
  • Semana 2: 08/11 a 14/11;
  • Semana 3: 15/11 a 21/11;
  • Semana 4 (mais que 1 semana): 22/11 a 30/11;
Figura 1: Média de reviews por semana

Temos algumas situações importantes a analisar nesse gráfico de reviews:

A primeira é que em 2019 tínhamos um volume muito inferior a 2020 e percebemos que o efeito da BF estava muito concentrado na própria data de sexta-feira. Logo, podemos ver a maior diferença entre a semana da Black Friday e o restante do mês.

2020 foi o ano mais restritivo da pandemia, ainda não havia vacinação no Brasil e, por isso, as compras ficaram muito restritas ao e-commerce. Isso ajuda a explicar o aumento massivo da curva durante todo o período.

Em 2021, já com vacinas porém ainda com efeitos consideráveis da pandemia, os números caem quase pela metade, porém permanece consideravelmente acima de 2019. Na semana da BF a diferença é bem menor, pois em 2019 o aumento foi concentrado.

Porém, em 2022 podemos verificar que os números caem muito em comparação aos últimos dois anos no mês inteiro e o que chama a atenção é a ascendência da segunda semana, e a pouca ascendência na semana do evento.

Variação: Comparação de Nov/2022 em relação aos outros anos

Para calcular a variação semanal dos reviews de Nov/2022 com a variação semanal do período em anos anteriores, utilizamos a seguinte fórmula:

Na qual:

∆S(i)2022 é a variação semanal de 2022, ou seja, Semanai+1 – Semanai

e ∆S(i)Ano de Comparação é a variação semanal do Ano de Comparação em questão, ou seja, Semanai+1 – Semanai, para i de 1 a 3.

Assim, obtemos os seguintes resultados:

Tabela 1 – Comparação da variação semanal dos reviews de Nov/2022 com a variação semanal dos anos anteriores
Ano de ComparaçãoGanho/Perda
Nov/2019– 65.3 %
Nov/2020– 73.8 %
Nov/2021– 48.9 %

A amplitude é mais evidente com o ano de 2020, período que contém alguns pontos de destaque:

  • Auxílio – houve um forte incentivo econômico governamental vigente que era o auxílio emergencial. Dessa forma, temos uma ampla diferença do poder de compra do brasileiro com queda de R$ 200 nos últimos dois anos, o que influencia diretamente no potencial de compras na Black Friday.
  • Restrições – restrições de circulação de pessoas com momentos de quarentena e fechamento das lojas físicas, fizeram com que o canal online fosse a melhor, ou até a única opção em 2020, disparando assim seus números. 

Análise de Sentimento dos Reviews

Taxa de Positivos/Negativos

Figura 2: Taxa Semanal Média de Reviews Negativos/Positivos.

Tabela 2 – Percentual de aumento/diminuição da Taxa Semanal Média de Reviews Negativos/Positivos
Ano de ComparaçãoPercentual de aumento/diminuição
Nov/2019– 27,86%
Nov/2020– 31,36%
Nov/2021+ 5,05%
Nov/2022+ 18,37%
  • De 2019 para 2020, o número de reviews negativos em relação aos positivos vinha decrescendo. Entretanto, de 2020 para 2021 e de 2021 para 2022 a tendência foi de crescimento do número de reviews negativos/positivos, com destaque para o aumento de 18,37% mostrando que os números caíram e a insatisfação aumentou.

Números Absolutos de Ratings (avaliações sem reviews)

Figura 3: Média de Ratings Absolutos por Semana.
  • Os números de ratings absolutos não apresentaram muitas variações ao longo das semanas nos quatro anos analisados. Observa-se que o ano de 2022 deteve o maior número médio de ratings durante as semanas, seguido de 2021, 2020 e, por fim, 2019;
  • Destacamos a ampla diferença de mais de 2x entre o número de ratings de 2019 e 2022;
  • É possível constatar que o número absoluto de ratings não acompanha a evolução da Black Friday, diferentemente dos reviews.

Daily Active Users (DAU) e Monthly Active Users (MAU)

DAU

A sigla DAU é originária do termo em inglês Daily Active Users, que em português significa Atividade Diária Dos Usuários. Essa métrica é responsável por medir o envolvimento dos usuários nos aplicativos por dia, e é indicada para apps que dependem de interações diárias, como aplicativos de notícias, corridas e mídias sociais.

É através dela que você consegue mensurar a quantidade de pessoas que interagem com o app diariamente. 

Figura 4: Média de DAU

Tabela 3 – Taxa de crescimento semanal do número de DAU
Mês/AnoSemana 1 → Semana 2Semana 2 → Semana 3 Semana 3 → Semana 4
Nov/20202,94%2,14%25,80%
Nov/20214,00%3,20%13,66%
Nov/202223,97%16,53%27,52%

MAU

Silga de Monthly Active Users, que em português significa Atividade Mensais dos Usuários. Assim como a DAU, essa métrica mensura o envolvimento dos usuários em seu aplicativo, porém observando um recorte temporal de 30 dias ou do mês. 

Representa a quantidade de usuários que se apresentam ativos no aplicativo durante um mês, no mínimo uma vez. Está totalmente conectada a taxa de retenção de usuários e engajamento.

Figura 5: Média de MAU.

Tabela 4 – Taxa de crescimento semanal do número de MAU
Mês/AnoSemana 1 → Semana 2Semana 2 → Semana 3 Semana 3 → Semana 4
Nov/20201,05%1,74%7,19%
Nov/20211,16%1,79%4,53%
Nov/202216,16%13,06%21,48%
  • Em todos os anos analisados, os números de usuários ativos diários e mensais são maiores da Semana 3 para a Semana 4. Entretanto, no ano de 2022, podemos observar uma consistência volumétrica percentual de DAU e MAU muito maior quando comparada aos demais anos, diminuindo a diferença percentual das Semanas 3 e 4 em relação às semanas anteriores.

Stickiness

Os Stickiness são métricas fundamentais para ajudar o DAU e o MAU a fazer essa medição do número de usuários que interagiram com o seu app.

Esse auxílio funciona da seguinte forma: se o número da  métrica for baixo, quer dizer que os usuários não estão engajados com o aplicativo. Se o valor do Stickiness for alto, é sinal de que o público está engajado com o seu conteúdo.

Figura 6: Média de Stickiness
Tabela 5 – Taxa de crescimento semanal do número de Stickiness
Mês/AnoSemana 1 → Semana 2Semana 2 → Semana 3 Semana 3 → Semana 4
Nov/20202,25%-0,04%17,53%
Nov/20213,18%1,14%8,96%
Nov/20229,77%3,13%4,92%
  • O engajamento medido pelo stickiness é claramente maior no ano de 2020 quando comparado aos demais anos. Devemos ressaltar que, por ser um ano em que as pessoas estiveram mais em casa, tiveram mais tempo e em alguns casos maior necessidade para o uso de apps;
  • O aumento percentual do stickiness é maior da Semana 3 para a Semana 4 nos anos de 2020 e 2021. Já no ano de 2022,  é maior na Semana 1 para a Semana 2 o que pode apontar uma diluição da BF no mês com destaque para esse período.

Instalações, Desinstalações e Reinstalações

Existem muitos motivos para que um app seja desinstalado e reinstalado, entre eles estão falta de espaço no dispositivo (memória), possíveis bugs e erros (tentativa de melhora), casualidade do app (uso pontual).

Abaixo os gráficos trazem os números de 2021 e 2022.

Figura 7: Média de Instalações Semanal.
Figura 8: Média de Desinstalações Semanal.

Figura 9: Média de Reinstalações Semanal.

  • Podemos observar que novembro do ano de 2021 teve números consistentemente maiores do que o mesmo mês de 2022. A diferença cai na semana da BF em um movimento que inicia na segunda semana para a terceira, porém mesmo na semana do evento a diferença é considerável. 
  • Ambas as curvas (2021 e 2022), nos três gráficos, apresentam comportamentos bem similares. O que notamos é que o número de Desinstalações fica acima dos números de Instalações e de Reinstalações, porém quando somados temos a predominância de instalações e reinstalações.
  • A curva de 2022 da segunda para a terceira semana corrobora, com outras métricas, a hipótese da antecipação das promoções.

Keywords

Para a análise de keywords, coletamos dados do dia 23/11/2022 ao dia 27/11/2022 para analisar quais as palavras-chave que mais se destacaram dentre os apps no período. O resultado obtido foi:

Figura 10: Nuvem de palavras das top keywords do dia 23/11/2022 a 27/11/2022.

  • Como é possível notar, o termo “black friday” foi o maior destaque dentre as keywords analisadas, seguido de outros termos como “comprar” e “online”. Destacamos uma considerável presença de termos como “promoção”, “preço” e “oferta”, que tendem a chamar a atenção dos leitores como principal atrativo para conversão de instalações e, possivelmente, de compras no app
  • Essa análise atém-se somente a termos que se destacam, não vinculamos marcas ou nomes (Brands) de apps, porém entre os termos podemos verificar a presença de Magazine Luiza, Casas Bahia e Mercado Livre.
  • Em relação a segmentos, destacaram-se roupas, sapatos, artigos esportivos, perfume e eletrônicos. Podemos ver em tamanho menor porém é marcante a pouca presença de celulares e notebooks. Apesar de fazerem parte do grupo “eletrônicos”, os termos específicos não tiveram destaque.

Radar de Satisfação

O Radar de Satisfação é o mapeamento da satisfação média dos usuários para cada subcategoria, nos reviews pré-classificados como Reclamação, Dúvida, Sugestão e Avaliação Indefinida. Valores maiores indicam que os usuários estão mais satisfeitos na subcategoria. Valores menores indicam que os usuários estão menos satisfeitos.

Na primeira análise fizemos o comparativo com a Cyber Monday, que acontece na segunda-feira após a BF, tem o foco em eletrônicos, porém, conforme análises abaixo, ainda não demonstra força no mercado brasileiro.

Datas Selecionadas:

Black Friday: 24/11 ~ 26/11

Cyber Monday: 27/11 ~ 29/11

Figura 11: Radar de Satisfação: Black Friday x Cyber Monday.

Tabela 6 – Média das notas para cada subcategoria em ambas datas.
SubcategoriaBlack FridayCyber Monday
Atendimento ao Cliente2.963.53
Delivery1.491.82
Pagamentos1.952.04
Performance2.071.91
Compras2.072.03
Descontos2.422.42
Acesso1.722.25
Produtos2.304.49
Média2.122.56

Na média geral, os apps de e-commerce obtiveram reviews com notas não muito diferentes para as subcategorias selecionadas em Black Friday (2,12) e Cyber Monday (2,67).

A segunda abordagem foi o radar entre as semanas de novembro:

Figura 12: Radar de Satisfação Semanal.

O comparativo entre semanas do mês de novembro nos traz uma outra perspectiva. Na primeira semana, obtivemos valores mais baixos na maioria das subcategorias coletadas. Nas semanas seguintes, os scores altos se distribuíram em mais de uma subcategoria.

  • Performance obteve maiores notas nas semanas 2 e 3;
  • Serviços obteve maiores notas nas semanas 3 e 4;
  • Login obteve as maiores notas na semana 2.
Tabela 7 – Média semanal das notas para cada subcategoria.
SubcategoriaSemana 1Semana 2Semana 3Semana 4
Atendimento ao Cliente3,573,582,232,30
Funcionalidades1.831.843.153.04
Acesso1.994.842.522.49
Serviços2.391.914.854.87
Compras2.322.251.601.73
Performance1.964.524.752.21
Média2.343.163.182.77

As Semanas 2 e 3 possuíram maiores médias nos scores para as subcategorias selecionadas, indicando menos problemas nos aplicativos de e-commerce.

A quarta semana, que compreende o dia exato do serviço mostra índices pouco satisfatórios em itens importantes como performance, compras, acesso e atendimento ao cliente.

GeoLocation 

Utilizando os principais motores de buscas, podemos mapear o interesse dos usuários por estado no país, trazendo uma visão espacial para a análise.

Mapas do Brasil

Aqui temos as informações visuais do volume de pesquisas distribuídos em cada Estado brasileiro:

Figura 13: Distribuição estadual da intensidade das buscas por “Black Friday” no Brasil em Novembro.

A distribuição para ambos os termos se concentra na região Sudeste, com exceção do Distrito Federal.

Tabela 8 – Top 5 estados com maior intensidade de buscas por “Black Friday”.
EstadoRegiãoBlack Friday
Distrito FederalCentro-Oeste100
São PauloSudeste91
Minas GeraisSudeste84
Rio de JaneiroSudeste81
Espírito SantoSudeste74

Evolução semanal (curva anual com agregação semanal)

Figura 14: Evolução semanal das buscas por “Black Friday” e “Cyber Monday” no Brasil em 2022.

Selecionando o ano de 2022, podemos observar um pequeno crescimento se iniciando em agosto e um elevado crescimento em outubro. Isso indica que o interesse no termo “Black Friday” se inicia de 2 a 3 meses antes do evento ocorrer e tem seu pico na data..

Já Cyber Monday possui pouquíssimo interesse, se comparado com a Black Friday. É um evento pouco conhecido e buscado no Brasil.

Figura 15: Evolução semanal das buscas por “Black Friday” no Brasil desde 2020.

Podemos observar uma tendência decrescente na busca pelo termo “Black Friday”. Com picos cada vez menores, o evento em 2022 atraiu menos usuários que os anos anteriores.

Notícias recentes[1] e [2] confirmam a queda da Black Friday no e-commerce em 2022, comparado com anos anteriores.

CrossApp

No CrossApp são coletados reviews dos usuários em um aplicativo base e que também fizeram reviews em outros apps no mesmo período. Com esses reviews, conseguimos encontrar o gênero do usuário, e o score médio desses reviews.

Tabela 9 – Distribuição de gênero dos reviews analisados.
GêneroBlack FridayCyber Monday
% Masculino73%92%
% Feminino27%8%

A proporção de Black Friday é mais igualitária do que a da Cyber Monday entre apps de e-commerce.  Ambas datas possuíram mais comentários masculinos no CrossApp, porém na Black Friday foi menos concentrado. O público feminino apesar de menor que o masculino foi três vezes maior na BF em relação à Cyber Monday, mais focada em tecnologia.

Tabela 10 – Score dos reviews analisados.
ScoreBlack FridayCyber Monday
Score3,282,83

A Black Friday obteve um score de reviews maior que Cyber Monday em 15,90% entre apps de e-commerce.

Conclusão

Os números apresentados neste estudo estão alinhados com as pesquisas de consumo mostrando uma queda considerável dos marcadores da Black Friday em 2022 em relação aos anos anteriores.

Segundo especialistas, alguns fatores são importantes para essa queda, 2022 é um ano com muitos eventos no campo político, econômico e até mesmo de entretenimento.

Na parte política as eleições extremamente polarizadas e divididas há um mês antes da BF e as incertezas que uma mudança de governo traz ao mercado, no espectro econômico as altas da inflação (preços maiores), da taxa de juros (selic) e do endividamento das famílias, desestimularam as compras.

Em relação a entretenimento, o Reclame Aqui afirmou em seu balanço sobre a Black Friday que a Copa “desacelerou a maior promoção do varejo brasileiro, provocando o desinteresse do consumidor”. “O resultado foi uma Black Friday morna, cheia das mesmas promoções”.

“Sem grandes descontos em produtos que o público já sinalizava interesse desde agosto em eletrodomésticos, linha branca, eletroeletrônicos e eletroportáteis. Os brasileiros que resolveram consumir, adquiriram itens como calças, blusas, calçados, camisetas e até perfumaria”, disse a empresa (como apontou a nuvem de palavras de keywords).

A escassez de ofertas também foi apontada como um dos motivos para o cenário de querda. Ulysses Reis, da Strong Business School (SBS), acredita que a baixa disponibilidade delas pode ter levado o brasileiro a consumir menos. “Este ano, as promoções foram muito tímidas”, afirmou o especialista da SBS.

As ofertas mais escassas no mercado também influenciaram diretamente o perfil de consumo dos brasileiros, o que, por sua vez, reduziu o tíquete médio gasto na data no varejo virtual. Segundo o levantamento da Neotrust, na sexta-feira, o tíquete médio das compras feitas pelo brasileiro em 2022 foi de R$ 733,07, o que representa uma queda de 5,9% em relação ao ano anterior.

Por outro lado, Marcelo Osanai, responsável pela área de e-commerce da NielsenIQ tem uma visão diferente: “Ao considerarmos que a economia brasileira vive um momento desafiador e que, em 2022, as lojas físicas estão de volta, em peso, para competir com o e-commerce, é interessante perceber que a queda demonstra, na verdade, estabilidade”, afirma. “É como se o e-commerce, por ter uma força extra, se mantivesse vivo e forte na data especial.”

Seja como for e independentemente do resultado da Black Friday para cada negócio, o fato é que o planejamento e as estratégias mobile para empresas e apps do setor em 2023 já começou!

E RankMyApp pode ser um grande aliado para o seu negócio, unindo inteligência mobile com um atendimento consultivo, robusto e especializado no crescimento de apps.

Além da visualização de dados, KPIs e comparativos com concorrentes em uma plataforma exclusiva, oferecemos soluções e planos de otimização que auxiliam desde a aquisição até a retenção de usuários no app.

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