---
name: analise-de-funil-no-ga4
description: >-
  Monta e interpreta uma exploração de funil no GA4 para achar onde o site perde gente: define as
  etapas a partir dos eventos existentes, escolhe funil aberto ou fechado, compara segmentos
  (dispositivo, origem, novo ou recorrente, página de entrada), quantifica a queda de cada etapa
  em usuários e em receita ou leads perdidos, confere a qualidade do dado antes de concluir e
  transforma as maiores quedas em hipóteses para CRO. Use quando pedirem análise de funil, onde o
  checkout perde, abandono por etapa, exploração de funil no GA4, jornada de conversão ou por que
  o tráfego sobe e a conversão não.
license: MIT
metadata:
  conecto-area: analytics
  conecto-tools: ga4
  conecto-version: "1.0.0"
  conecto-author: Ecto
---

# Análise de funil no GA4

## Quando usar

Use quando a conversão caiu ou não acompanha o tráfego e a pergunta é **"em que etapa"**. Exige
que os eventos de cada etapa já existam na propriedade; se faltam, a skill
`plano-de-mensuracao-ga4` vem antes. Não use para atribuir resultado a canal (isso é análise de
aquisição) nem para explicar por que uma etapa perde (a skill `analise-de-comportamento-com-clarity`
e a `auditoria-cro-landing-page` entram depois, com a etapa já escolhida).

## O que você precisa

1. **Acesso à propriedade GA4** com permissão para criar explorações.
2. **A lista de eventos** que representam cada etapa e os parâmetros que os distinguem (por
   exemplo `form_submit` com `form_id`).
3. **A definição de conversão** do negócio e o valor médio de uma conversão (pedido médio ou
   valor de um lead), para traduzir queda em dinheiro.
4. **Período** de pelo menos 28 dias e pelo menos 1.000 usuários entrando no funil. Com menos,
   alargue o período antes de concluir qualquer coisa.
5. **O que mudou no período**: publicações no site, campanhas, alterações em tags. Sem isso,
   toda queda parece misteriosa.

## Passo a passo

1. **Desenhe o funil no papel** antes de abrir a ferramenta: 4 a 7 etapas, da primeira ação com
   intenção até a conversão, cada etapa igual a um evento do GA4. Comércio: `view_item`,
   `add_to_cart`, `begin_checkout`, `add_shipping_info`, `add_payment_info`, `purchase`. Leads:
   `page_view` da página de captura, `form_start`, `form_submit` ou `generate_lead`. Confirme no
   DebugView ou no Tempo real que cada evento dispara uma vez por ação.
2. **Monte a exploração de funil**: técnica "Exploração de funil", etapas na ordem, funil
   fechado quando a sequência é obrigatória (checkout) e aberto quando a pessoa pode entrar por
   qualquer etapa (conteúdo, catálogo). Marque "seguido indiretamente" entre etapas, a menos que
   exija a próxima ação imediata. Período de 28 a 90 dias. Detalhamento por categoria de
   dispositivo. Ative a visão de tendência para ver se a queda é nova.
3. **Leia a tabela por etapa**: usuários, taxa de conclusão, taxa de abandono e abandonos em
   número absoluto. A maior queda é a que perde **mais usuários**, não a de maior porcentagem:
   40% de queda em 100 usuários importa menos que 15% em 10.000.
4. **Segmente**: dispositivo, origem e mídia da primeira sessão, novo ou recorrente,
   região, página de entrada. Só vale registrar diferença de pelo menos 5 pontos percentuais na
   taxa de conclusão da mesma etapa, em segmento que represente pelo menos 20% dos usuários.
5. **Traduza em dinheiro**: usuários perdidos na etapa vezes a taxa de conversão das etapas
   seguintes vezes o valor médio da conversão. Ordene as etapas por esse valor; é o que decide
   onde trabalhar primeiro.
6. **Confira a qualidade do dado** antes de concluir: etapa posterior com mais usuários que a
   anterior é evento disparando fora de ordem ou etapa mal definida; aviso de amostragem no topo
   da exploração (peça "resultados mais detalhados" ou reduza o período); limiar de dados por
   sinais do Google escondendo linhas; queda coincidindo com mudança de tag ou de consentimento.
   Anote o tempo médio entre etapas: salto de tempo é fricção.
7. **Transforme as 2 ou 3 maiores quedas em hipóteses** no formato "Porque observamos [queda de
   X% na etapa Y, no celular], acreditamos que [mudança] vai [resultado], medido por [métrica]".
   Cada hipótese aponta a próxima skill: gravações e mapas de calor, auditoria da página ou plano
   de teste A/B.
8. **Salve e compartilhe a exploração** com nome, período e dono. Agende a releitura mensal com
   o mesmo desenho, para comparar sem refazer.

## Formato da entrega

1. **O funil**: etapas com evento, usuários, taxa de conclusão e abandono, em tabela e em uma
   frase por etapa.
2. **Ranking de perda**: etapa, usuários perdidos, dinheiro ou leads perdidos por mês.
3. **Segmentos com diferença**: etapa, segmento, taxa do segmento contra a média, tamanho do
   segmento.
4. **Alertas de qualidade do dado**: o que foi checado e o que ficou em dúvida.
5. **Hipóteses priorizadas** (até 3) com a próxima ação e a skill que continua.
6. **Link da exploração salva** e o período usado.

## Critérios de qualidade

- Cada etapa aponta um evento com nome, não uma descrição vaga.
- Número absoluto e porcentagem aparecem juntos em toda etapa.
- A etapa prioritária foi escolhida por usuários ou dinheiro perdido, não por porcentagem.
- Diferença de segmento só entra com 5 pontos ou mais e segmento de 20% ou mais.
- A seção de qualidade do dado vem antes das conclusões, não depois.
- Período e amostragem declarados no topo da entrega.

## Armadilhas

- Funil fechado num site onde a pessoa pula etapas: o funil "perde" quem chegou direto.
- Comparar porcentagens sem volume e priorizar a etapa pequena.
- Misturar sessões e usuários na mesma leitura.
- Concluir sobre etapa com menos de 100 usuários.
- `purchase` contado duas vezes (tag do Ads e GA4) inflando a última etapa.
- Culpar a página quando a queda veio da qualidade do tráfego: segmente por origem antes.
- Ignorar o aviso de amostragem e apresentar o número como exato.
- Esquecer a mudança de tag ou de consentimento que aconteceu no meio do período.