Exemplo de brief de auditoria

Cenário fictício sobre dados de exemplo de e-commerce: a taxa de conversão semanal cai de 3,42% para 3,14% (−8,2% semana a semana). A auditoria isola onde está a queda e quantifica a contribuição de cada fator.

Decomposição de variação (excerto)

O movimento da métrica North Star é dividido em contribuições aditivas; cada nó tem a sua parte da queda de −0,28pp.

Taxa de conversão −0,28pp semana a semana (−8,2%)

Checkout mobile web: −0,20pp (72% da queda)
A latência p95 da chamada de pagamento no passo 3 subiu de 2,1s para 8,4s na release 41.2; o checkout desktop ficou estável no mesmo período.
Mix de tráfego paid-search: −0,05pp (18%)
O mix brand/non-brand deslocou-se 4 pontos para non-brand, que converte 38% menos; dentro do intervalo planeado da campanha.
Todos os outros segmentos: −0,03pp (10%)
Dentro da variação semanal normal (z-score robusto < 1,5 em todos os segmentos restantes).

Brief WBR (excerto)

Conclusão: A queda de conversão é uma regressão de engenharia no checkout mobile, não um problema de procura.
Evidência: A latência e a conversão quebram no mesmo momento do deploy; o desktop está estável; a decomposição atribui 72% da queda ao passo 3 do mobile.
Ação recomendada: Reverter ou corrigir a chamada de pagamento do passo 3; recuperação esperada de ~0,20pp dos 0,28pp de queda dentro de um ciclo de release.

Este é um exemplo com dados fictícios, claramente identificado como tal — sem nomes de clientes, tabelas ou valores reais. Numa auditoria real, cada número acima liga à query e às linhas de resultado que o produziram.

Reservar uma chamada de scoping