Raio-X do funil: onde ele ganha e perde vendas.
Ver produto → carrinho → checkout → compra, e as 10 regiões que mais compram no período selecionado.
Funil ao longo do período
Volume de eventos por etapa e a evolução da conversão. As barras mostram compras; a tabela traz as taxas de passagem entre cada etapa.
Compras
—Funil acumulado
—Detalhamento
taxa de conversão por etapa| Período | Ver produto | Carrinho | Checkout | Compras | View→Cart | Cart→Check | Check→Compra | Receita | Ticket méd. |
|---|
Top 10 regiões em volume de vendas
Ranqueadas por número de compras. Para cada região, o funil completo revela onde o gargalo é diferente do padrão geral.
Ranking por compras & conversão de funil
—| Região | Ver produto | Carrinho | Checkout | Compras | View→Cart | Cart→Check | Check→Compra | Conv. sessão | Receita |
|---|
O que os dados estão dizendo
Onde investir mídia: tráfego × conversão por produto.
Cruzando demanda (itens vistos) com eficiência (taxa view→compra) e receita (tamanho da bolha) no período selecionado, cada produto cai numa zona de decisão de mídia.
Matriz tráfego × conversão
Linhas tracejadas marcam a mediana de tráfego e a conversão média do período. Passe o mouse nas bolhas para ver os detalhes.
Produtos por zona de decisão
Ordenado por tráfego. Foque verba nos "Escalar", diagnostique os "Corrigir" antes de escalar.
| Produto | Itens vistos | Compras | View→Compra | Receita | Zona |
|---|
O que priorizar agora
Cada estado pede um produto diferente — veja qual.
Cruzando categoria de produto, tráfego e conversão nos 5 estados que mais compram no período selecionado, para apontar onde escalar mídia com segurança e onde o tráfego só está "passeando" pelo catálogo.
Categoria de entrada × categoria que fecha venda
A categoria mais vista em cada estado quase nunca é a que mais converte — a tabela põe as duas lado a lado.
| Estado | Share do tráfego | Índice vs média | Conversão | Categoria que realmente converte |
|---|
O que promover em cada estado em destaque
Perfil de categoria (índice = participação da categoria no estado ÷ participação média nos 5 estados × 100 — acima de 100 é over-index) e produtos concretos para escalar ou corrigir.
O que isso muda no plano de mídia
Onde o negócio realmente performa — por semana, mês e região.
Quatro recortes, todas as métricas ordenáveis: clique no cabeçalho de qualquer coluna para reordenar. As três primeiras seções usam janelas fixas (não dependem do filtro de período); a de região acompanha o período selecionado.
Por semana — últimas 6 semanas
Semanas de segunda a domingo. A semana atual entra sempre, mesmo em andamento (parcial).
| Semana | Views | Carrinho | Compras | Receita | Conversão | Ticket médio |
|---|
Por mês — este ano
A linha "projeção" do mês corrente estima o fechamento a partir do ritmo de vendas por dia da semana (últimos ~70 dias, incluindo os dias já passados deste mês — só hoje fica de fora por estar parcial) — não é meta, é leitura de tendência com faixa de incerteza. Detalhe do padrão semanal na seção 04.
| Mês | Views | Carrinho | Compras | Receita | Conversão | Ticket médio |
|---|
Por dia da semana — média dos últimos ~70 dias
Views, carrinho e compras são a média por dia; Conversão e Ticket médio são calculados sobre o total agregado do período (mais estável que média das taxas diárias). É a base usada na projeção do mês corrente.
| Dia | Views (méd./dia) | Carrinho (méd./dia) | Compras (méd./dia) | Receita (méd./dia) | Conversão | Ticket médio |
|---|
Por região — todos os estados
Cada UF com tráfego registrado no período selecionado. Ordene por qualquer métrica para achar padrões regionais.
| Estado | Views | Carrinho | Compras | Receita | Conversão | Ticket médio |
|---|
De onde vem a sessão — e qual origem paga a conta.
Agrupamento de canais padrão do GA4, no período selecionado. A conversão é de COMPRA sobre sessão, a mesma base que gera a receita e o ticket médio da linha ao lado — não é a taxa de evento-chave do relatório de aquisição do GA4, que conta também eventos que não são venda.
Performance do Funil
Do primeiro acesso à compra, contando pessoas, com a taxa de passagem de cada etapa em relação à anterior. As barras usam escala logarítmica: a última etapa é uma fração de 1% da primeira e, em escala linear, a queda deixaria de ser legível justamente onde ela mais importa.
O funil conta pessoas, não eventos. Cada etapa é quantos usuários distintos dispararam aquele evento
do GA4 — quem vê três produtos é uma pessoa, não três. Contar eventos distorcia de forma desigual entre as
etapas: em 20/08/2026, view_item teve 791 usuários, 838 sessões e 1.160 eventos.
Usuário não é aditivo entre dias. O banco guarda o grão diário — é ele que permite responder qualquer
período — e quem volta em dois dias conta duas vezes na soma. Medido em agosto/2026, a soma diária fica entre
−3% e +18% dos usuários distintos reais, conforme a etapa; as taxas sobrevivem bem (view→carrinho:
2,24% na soma contra 2,43% real).
As etapas não são uma coorte. Cada uma é “quem disparou o evento X”, não o mesmo grupo seguido até o
fim: dá para comprar sem ter passado pelo carrinho (“comprar agora”). Por isso uma passagem pode ultrapassar
100%, e a taxa não é limitada aqui — limitar seria esconder o que o GA4 registrou.
“Ver produto” não é etapa aqui. A régua de 3–6% para adição ao carrinho é medida, por convenção de
mercado, sobre quem visitou — aplicá-la a “ver produto → carrinho” compararia contra uma base menor e
faria a taxa parecer melhor do que é. O dado de view_item continua no banco e aparece nas abas
Funil e Matriz de Produto.
Canais de Aquisição
Ordenado por receita. Clique em qualquer cabeçalho para reordenar, e em qualquer linha para abrir as campanhas, origens e mídias daquele canal. A comparação é com os mesmos N dias imediatamente anteriores ao período escolhido.
| Canal | Campanhas | Sessões | Taxa conv. | Receita | Ticket médio | vs. período anterior |
|---|
Campanhas conta campanhas nomeadas — os rótulos que o GA4 usa quando não há campanha
((direct), (organic), (referral), (not set)) ficam de fora, por isso
canais orgânicos aparecem com “—”. A contagem é distinta dentro de cada canal: no total, uma campanha
que roda em dois canais aparece duas vezes.
Sessões não fecha exatamente com o total da aba Funil — o GA4 desduplica sessão dentro de cada
recorte, e este é aberto por canal e campanha. A diferença medida fica em torno de 0,1% (0,63% no pior mês).
Receita e compras batem valor a valor entre as duas abas.
vs. período anterior compara com os mesmos N dias imediatamente antes do recorte — não com o mês
calendário anterior. Variação abaixo de 1% aparece como “estável”: nessa faixa é arredondamento do GA4, não
movimento.
Canal × Dia
Qual dia da semana é o mais quente para cada canal de aquisição. Os valores de volume são a média por ocorrência do dia dentro do período — um mês com cinco sábados e quatro quintas inflaria o sábado em 25% se fosse soma crua.
A cor é normalizada por linha: ela compara os dias dentro de cada canal, e não os
canais entre si — é o que responde “qual o dia forte deste canal”. Um canal pequeno pode ter a
célula mais escura da própria linha com muito menos volume que um canal grande.
A célula com contorno é o pico do canal.