Modelo de Fogg: um modelo de comportamento que é realmente útil

No gráfico acima, a Linha de Ação marca a fronteira entre o comportamento que se concretiza e o que não se concretiza. Alguns comportamentos ocorrem mesmo quando a habilidade é baixa, devido à alta motivação do usuário.

Da mesma forma, indivíduos com níveis reduzidos de motivação ainda podem realizar comportamentos que são bastante simples de executar. No entanto, é importante notar que os usuários (ou potenciais clientes) geralmente se encontram em diferentes posições neste gráfico para comportamentos específicos. Alguns estão próximos da Linha de Ação no momento do estímulo, enquanto outros estão bem distantes, e alguns ainda não estão perto de realizar o comportamento.

É fundamental compreender que a habilidade possui duas dimensões. Quando se trata da capacidade relacionada à experiência do usuário, é necessário considerar tanto o conhecimento do domínio quanto as habilidades individuais dos usuários. Além disso, a dificuldade associada à execução do comportamento também desempenha um papel crucial. Você pode ajustar as diferenças nas capacidades dos diferentes tipos de usuários, mas também pode melhorar a habilidade tornando o comportamento mais acessível.

Aqui estão alguns exemplos que ilustram como apliquei o Modelo de Fogg e como ele me auxiliou a explicar conceitos aos meus clientes:

1. Redução do atrito para aumentar as conversões: Reduzir o atrito em um processo online aumenta a capacidade do usuário, tornando o comportamento mais acessível. Se muitas pessoas estão próximas da Linha de Ação, reduzir o atrito pode movê-las através dela, aumentando a taxa de conversão. No entanto, é importante focar nas barreiras que impedem as pessoas de converterem, pois reduzir o atrito nem sempre resolve o problema.
   
   

2. Startups e usuários inovadores: Startups e produtos inovadores são inicialmente adotados por pessoas altamente motivadas e/ou capazes de adotá-los. Compreender esses usuários e suas necessidades é crucial para tornar o produto mais acessível às massas.
   
   

3. Flutuações na taxa de conversão com o aumento do tráfego: A taxa de conversão não é constante e depende da motivação e capacidade do tráfego que o site ou produto recebe. Aumentar o tráfego nem sempre leva a um aumento proporcional nas conversões, pois o novo tráfego pode ter níveis diferentes de motivação.
   
   

4. Tipos de inovação: Existem dois tipos de inovação, um exigindo menos motivação para adoção do que o outro. Compreender essas diferenças é essencial para o sucesso da inovação, pois a adoção é influenciada pela facilidade de integração no fluxo de trabalho existente dos usuários.

É importante observar que o Modelo de Fogg não considera explicitamente os estímulos, mas nos ajuda a entender como a motivação e a capacidade variam entre as pessoas. A simplificação desse modelo o torna uma ferramenta valiosa, pois elimina a complexidade desnecessária e o torna mais utilizável na prática.