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Métricas Boss - Agência de Web Analytics! 

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Fala analyticos e analyticas!

Uma das melhorias no [Google Analytics 4](https://metricasboss.com.br/artigos/comparando-o-universal-analytics-com-o-google-analytics-4-principais-diferencas-a-serem-conhecidas) (comparada à versão anterior) é a exploração do funil. No passado, a visualização de funil era inflexível e se você bagunçava alguma coisa em sua configuração os dados permaneciam corrompidos.

 

Isto mudou com o GA4, quando a configuração para esta finalidade foi finalmente desenvolvida. Isto significa que você pode construir funis de várias maneiras e usar o histórico de dados neles.

 

Entre várias opções deste tipo de análises, há uma que eu gostaria de me aprofundar, funil aberto vs funil fechado.

 

## 1. Onde eu posso encontrar esta configuração?
 
Neste post, eu presumo que você já sabe como começar uma análise de funil (quero dizer que você precisa ir para Explorar > Exploração de Funil).

 

Por predefinição, funis no Google Analytics 4 são fechados. Isto significa que se um visitante entra na segunda (ou mais) etapa, ela não será contada no funil.

 

Mas se pra você tudo bem que o usuário/visitante entre no funil em “qualquer etapa”, então você pode fazer uma alternância para funil aberto para permitir.

 

![Imagem 1 (1).png](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_1_1_5a29c04394.png)

 

## 2. “Funil aberto vs Funil fechado” afeta como os dados são calculados

 
 
Um funil fechado significa que um visitante pode entrar apenas pela primeira etapa. Ele não pode entrar no funil em nenhuma outra etapa.

 

Por outro lado, funis abertos permitem que visitantes/usuários entrem no funil em qualquer etapa. (não apenas pela primeira)
 
As quedas na exploração do funil relatam que são contadas quando o visitante não continua para outras etapas. Se o visitante/usuário entra no funil na primeira etapa e vai para a segunda etapa, e então completa a terceira, a última etapa não será contada e a saída será vista depois da primeira etapa.

 

Visitantes/usuários não podem pular etapas no Google Analytics 4. Para as coisas ficarem um pouco mais fáceis de entender, eu preparei um exemplo visual. Estas situações foram retiradas das documentações do Google e eu visualizei. (Portanto, espero ter deixado claro). Propriedades do Google Analytics 4 foram capturados por quatro usuários, e configurei o funil que consiste em três etapas.

 

![imagem 2.png](https://imagens.metricasboss.com.br/imagem_2_04e74d1813.png)

 

- Usuário 1 completa todas 3 etapas
- Usuário 2 entra no funil na etapa B e também completa a etapa C
- Usuário 3 entra no funil na etapa A, pula para etapa B, completa a etapa C
- Usuário 4 entra no funil na etapa C

 

Agora vamos olhar como o Google Analytics 4 irá tratar estas ações quando essas informações chegarem na exploração de funil, que etapas serão contadas?

 

## 3. Funil aberto

 

Primeiro, vamos começar com o funil aberto. A seleção verde mostra qual etapa será contada no relatório de exploração de funil, O vermelho “X” mostra qual não será.

 

![Imagem 3 (1).png](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_3_1_9b71ad3d6c.png)

 

A razão que temos é que muitas seleções verdes é que isto é um funil aberto. Visitantes/usuários podem entrar no funil em qualquer etapa.

O motivo pelo qual os usuários da terceira etapa não são contados, é que eles pularam para a etapa B. Na exploração de funil no GA4, etapas do funil não podem ser puladas.

Se visualizarmos este funil com minhas poucas habilidades de design, eu olharia como este (também rotulei qual usuário será contado aqui).

 

![imagem 4 (1).png](https://imagens.metricasboss.com.br/imagem_4_1_8b6351f033.png)

 

Aqueles que entraram no funil uma etapa depois são exibidos em um retângulo separado, adicionado no topo da barra no gráfico.

 

## 4. Funil fechado

 

Agora vamos olhar para o funil fechado, os usuários e como eles completam as etapas são os mesmo do funil aberto, que diferencia é como o relatório será exibido

 

![Imagem 5 (1).png](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_5_1_cd03bf6537.png)

 

- Usuário 2 não foi incluído no relatório de funil porque ele pulou a etapa A
- Usuário da terceira C não foi contado porque a etapa B foi pulada 
- Usuário 4 não foi incluído porque a etapa A e B foram puladas.

 

Visualmente, poderia ser assim:

 

![imagem 6.png](https://imagens.metricasboss.com.br/imagem_6_a9e5c86658.png)

 
 
Espero que este pequeno guia tenha te ajudado a entender como os dados são calculados quando você seleciona tanto funil aberto ou fechado em suas análises. 

Quer aprender TUDO sobre [GA4](https://metricasboss.com.br/search?s=ga4#)? Então conheça a [Métricas Boss Prime](https://landing.metricasboss.com.br/metricas-boss-prime/?utm_source=metricasboss&utm_medium=inside_post).

No GA4 você pode construir funis de várias maneiras e usar o histórico de dados neles.
Quer saber a diferença de funil aberto e funil fechado no GA4?
Confira agora nesse artigo!

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Funil Aberto x Funil fechado no GA4

Fala Analyticos e Analyticas,

Quando instalado em um site (sem qualquer configurações adicionais), o Universal Analytics (também conhecido como GA3) rastreava apenas informações básicas referente às páginas que o usuário carregou. Isso por si só já gerava uma série de métricas e dimensões como, taxa de rejeição, tempo médio da sessão, quantidade de visualizações de página únicas e etc.

Se você quisesse ver qualquer tipo de comportamento ligado diretamente a uma interação do usuário, (por exemplo: O usuário deu scroll na página) você tinha que implementar um evento adicional para essa informação chegar dentro do Google Analytics.

Para melhorar isto, o Google Analytics 4 (vulgo GA4, rs) oferece algumas interações automaticamente que são rastreadas apenas com a configuração mais básica de instalada em seu site. Sem a necessidade de configurar nenhum evento adicional no seu Google Tag Manager, este grupo de interações que se auto-rastreiam são chamados de métricas otimizadas.

## Eventos capturados no GA4

Métricas otimizadas são apenas uma pequena parte de eventos capturados no GA4. Há outros como eventos recomendados e eventos personalizados. 

Dentro do GA4 os eventos são divididos das seguinte maneira:
* Eventos coletados automáticamente;
* Métricas Otimizadas;
* Eventos pre-definidos;
* Eventos personalizados
 
Você pode ver mais sobre isso nesse guia completo de [eventos e parâmetros ] (https://metricasboss.com.br/artigos/guia-completo-sobre-eventos-no-ga4).

## O que são métricas otimizadas no Google Analytics 4?

Métricas otimizadas é um grupo de eventos capturados de forma automática que permite marqueteiros e analistas de dados. Coletar alguns eventos mais genéricos. Na versão anterior do Google Analytics, nós tínhamos na configuração básica apenas a coleta de dados de carregamento de paginas, para acompanhar qualquer eventos era necessário personalização e configuração.

Agora com métricas otimizadas, você pode ter mais eventos sem precisar fazer configurações adicionais no Google Tag Manager ou adicionar mais códigos no seu site. 

Quando você faz a configuração básica do Google Analytics 4, [caso você não saiba implementar toma o link:](/como-e-por-que-instalar-o-ga-4-funcoes-iradas) você tem a opção de usar métricas otimizas. Por padrão essa opção já vem habilitada desde a [criação da propriedade] (/como-e-por-que-instalar-o-ga-4-funcoes-iradas) mas você pode encontrar essas opções seguindo o caminho a seguir:
 
Administrador > fluxo de dados > Selecione a detalhes de fluxo da web, a próxima janela que irá abrir você irá ver uma sessão chamada métrica otimizada.

![imagem 1.png](https://imagens.metricasboss.com.br/imagem_1_1556aa5ddc.png)

### Quais tipos de eventos são capturados pela métrica otimizada ?

Como vocês já viram em alguns posts aqui na Métricas Boss, todos os comportamentos do usuários são mensurados através de eventos e as métricas otimizadas não são diferentes. Por predefinição, com a metricas otimizada habilitadas o google analytics 4 irá coletar automaticamente os seguintes eventos:

- Visualização da página (através do nome do evento "page_view")
- Rolagens (nome do evento: scroll)
- Cliques de saída através do nome do evento "click" com o parâmetro de saída "outbound" marcado como "verdadeiro"
- Pesquisa interna (nome do evento: view_search_results)
- Engajamento de Vídeo (eventos: video_start, video_progress, video_complete)
- Download de arquivos (nome do evento: file_download)

Se você quiser, pode desabilitar ou habilitar eventos: individualmente e você pode fazer isso clicando na ícone de engrenagem na sessão métrica otimizada e depois alternar os botões

![Imagem 2.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_2_0131f7e90d.png)

Vamos olhar mais detalhadamente para cada um desses eventos. Em alguns exemplos, eu mostrarei como adicionar algumas personalização com Google Analytics. 

### Pageview

Quando a página é carregada é enviado automaticamente um evento para o GA4, o evento é chamado de page_view. Falando de visualização de páginas regulares (quando na verdade a página carrega e o navegador faz o downloads de todos os recursos), eles não podem estar desativados em métrica otimizada.

Todo evento coletado no GA4 (lado cliente) também contém vários parâmetros (eles também se aplicam a eventos personalizados)

- Idioma
- Localização da página
- Referência da página
- Título da página
- Resolução da tela
- 
Se você quiser ver a[lista completa](https://metricasboss.com.br/artigos/guia-completo-sobre-eventos-no-ga4);
 
Falando de implementação do GA4 via GTM, páginas de visualização regulares são controladas através da caixa de seleção na configuração de tag no GA4

![Imagem 3.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_3_62ea3c1a4f.png)

ou manualmente enviar a visualização de página como um evento

![Imagem 4.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_4_cf8d91adef.png)

Para eventos de visualizações de página, o GA4 agora é capaz de coletar a mudança de histórico de eventos (em outras palavras, quando a URL muda sem que a página atualize).

Se a URL mudar (sem atualizar a página) como este: exemplo.com > exemplo.com/xxxx, então o evento será automaticamente coletado por métrica otimizada.

Mas se a URL mudou de exemplo.com para exemplo.com/#XXXX (contém #), então o evento não será enviado ( mesmo que você talvez veja o histórico do evento no datalayer). Também, isto parece sempre nas versões mais recentes, GA4 ainda não é capaz de exibir fragmentos de URL nos relatórios. Se a URL contém #, tudo que vem antes não será exibido no relatório (você pode ver no DebugView)

Então se sua URL contém #, você terá que usar o histórico de mudança de gatilho no GTM. Tomara que isso mude no futuro.

### Rolagens

Quando um visitante navega 90% da página, um evento de scroll é enviado para o Google Analytics. Se você quiser adicionar algum limite adicional (como 25%, 50%,etc) você não pode fazer isto em métrica otimizada.

Então, antes de você olhar para isto, pense sobre como (e se) você irá usar os dados de rolagens. Sim, esta é a forma mais popular de implementar (por ser simples), mas para mim é muito difícil de relembrar uma caso onde eu encontrei a coleta de rolagem no GA util.

Bom, se você está feliz com os 90% de eventos de rolagens, então o mantenha habilitado no métrica otimizada..Mas se você quer coletar limites adicionais, você pode desabilitar a exibição no GA4 e então enviar os eventos de rolagens configurados no GTM. Aqui está um exemplo do acionamento que você poderia usar:

![Imagem 5.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_5_9513083517.png)


E depois criar uma tag de evento no GA4 com as seguintes configurações:


![Imagem 6.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_6_326de207ca.png)

Eu especificamente usei o evento de scroll com o nome e o parâmetro percent_scrolled porque isto é o que padrão métrica otimizada evento de scroll contém. Então nós estamos usando a mesma convenção de nomenclatura.

Se você quiser ver o parâmetro de percent_scrolled nos relatórios do GA4, você precisará registrar isto com uma dimensão personalizada.


### Cliques de saída

Quando um visitante clica em um link no seu site e o link redireciona o visitante para outro domínio, isto é considerado como um link de saída. Então, sempre que acontece, você verá um evento de clique na sua propriedade do GA4 junto com este evento, um parâmetro adicional de saída (com valor “verdadeiro”) é enviado. O evento com este parâmetro significa que houve um clique no link de saída. Junto com este evento, muitos outros parâmetros são enviados

- link_classes
- link_domain
- link_id
- link_url

Se o seu negócio trabalha com vários domínios, você pode ir para configuração de marcação (muito parecido com o evento de transmissão) > Configurar seu domínio e depois vá para domínio do seu negócio. Todos os domínio que estão listados não serão acionados no evento de clique de saída.

![Imagem 7.jpg](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_7_d722d1ff77.jpg)

Se você quiser ver ou usar o link_classes, link_domain, link_id, link_ur, no seu relatório do GA4, você precisará registrá-las como dimensões personalizadas.

### Pesquisa de site

Outro evento é o view_search_results. Este evento será enviado para o Google Analytics 4 se a página de loads e a URL da página contém parâmetro query, como q,s,searche, query, keyword. Mas se você quiser, pode incluir mais deles, (aumentar para 10)

![Imagem 8.jpg](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_8_413e8bb404.jpg)

Se a URL dos resultados da página procurada é https://www.yourwebsite.com/search?key=my+search+term, então entre com a palavra “chave” (sem marca de cotação nas configurações de evento de procura)

Falando de parâmetros que são enviados com eventos de procura, há pelo menos um mas você pode configurar mais.
- search_term. Esta é onde a palavra chave procurada será armazenada
- q_[additional-query-parameter]. Se na sua procura a URL da página contém mais parâmetros úteis, você pode configurar a métrica otimizada para trazê-los também. Leia mais sobre isso abaixo.

Se a URL dos resultados de procura conter mais parâmetros úteis,você pode incluí-las também. Por exemplo, Se a URL do seu resultado de pesquisa parecer com este: https://metricasboss.com.br/search?key=search+term&page=3, você poderia incluir a “página” (sem marcar cotação) no segundo campo de configuração.

 Então o parâmetro será automaticamente monitorados pelo GA4: 

![Imagem 9.jpg](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_9_d12c3d1a80.jpg)

Algo mais a saber. Aqueles query parameters será capturados como este

- Start with q_
- e então o nome do parâmetro adicional será configurado como métrica otimizada.

No meu caso a “página” parâmetro adicional, foi capturado com q_page.

![Imagem 10.jpg](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_10_fe5bad2559.jpg)

Se você quiser ver ou usar o search_term e parâmetro adicional query (como q_page, no meu exemplo) nos relatórios do GA4, você tem que registrar eles como dimensões personalizadas.

Também, notei que às vezes o termo view_search_results contém um parâmetro unique_search_term. No entanto, eu não encontrei (ainda) quando isto ocorre e o que exatamente isto significa.

### Engajamento de vídeo

Métrica otimizada é capaz de acompanhar as interações dos vídeos incorporados do Youtube no seu site e então envia “video_…” evento para o GA4. Mas esses players de vídeo do Youtube incorporados devem conter o parâmetro ?enablejsapi=1 em sua URL. E isto nem sempre é avaliado em seu site. Também há outras razões porque o acompanhamento do seu vídeo do youtube não funciona fora da caixa, consequentemente você precisará fazer alguns ajustes.

Por causa destas variações, eu diria que este acompanhamento automático de vídeo não funcionará em muitos casos como você deve imaginar, consequentemente eu optaria fazer isto com GTM.

Falando em acompanhamento de vídeo com métrica otimizada,, aqui temos os eventos que são automaticamente capturados:

- Início_vídeo, Enviado quando o visitante começa a assistir o vídeo
- Progresso_vídeo,Quando o usuário assiste a um limite do vídeo (10%, 25%, 50%, 75%).
- Completo_vídeo, Quando o usuário assiste até o final do vídeo 
- Parâmetros que são automaticamente com esta características:
- Atual_tempo_vídeo, o atual tempo do vídeo que o usuário está (em segundos)
- Duração_vídeo, duração do vídeo em segundos
- Percentual_vídeo, o limite do vídeos (sem o sinal de porcentagem)
- Provedor_vídeo, o valor deste parâmetro sempre será “youtube”
- Título_vídeo, o título do vídeo
- URL_vídeo, a URL do vídeo 
- Visivel, retorna “1” de o usuário se o play é visível na tela enquanto o engajamento do vídeo foi acompanhado

![Imagem 11.jpg](https://imagens.metricasboss.com.br/Imagem_11_2fd499b90f.jpg)

Se você quiser usar ou ver algum desses nos relatórios do GA4, precisará definir como definições personalizadas.

### Downloads de arquivos

Esse evento (file_download) é enviado ao GA4 quando um link é clicado e esse link contém uma das seguintes extensões de arquivo: .pdf, .xls, .xlsx, .doc, .docx, .txt, .rtf, .csv, . exe, .key, .pps, .ppt, .pptx, .7z, .pkg, .rar, .gz, .zip, .avi, .mov, .mp4, .mpe, .mpeg, .wmv, .mid, .midi, .mp3, .wav, .wma . Em outras palavras, se o link abrir/baixar um arquivo. Atualmente, não é possível atualizar a lista com outras extensões na interface GA4.

Portanto, se você quiser estender a lista, precisará implementá-la via Google Tag Manager. Aqui está um exemplo de como configurar o gatilho. Mas para saber como configurar a tag do evento GA4, leia este tutorial.

A lista de parâmetros adicionais que são rastreados automaticamente junto com o evento file_download são:

- extensão de arquivo, a extensão do arquivo, por exemplo, “pdf”, “docx”, etc.
- nome_do_arquivo, o nome do arquivo. Se o URL clicado for example.com/filename.pdf , o valor do parâmetro será “filename”).
- link_texto, o texto do link (que foi clicado) para abrir/baixar o arquivo.
- link_url, a URL do link do arquivo que foi clicado, por exemplo, https://www.example.com/filename.pdf

Se você quiser usar ou ver algum desses nos relatórios do GA4, precisará definir como definições personalizadas


### Palavras finais sobre a medição aprimorada no GA4

A métrica otimizada é uma boa economia de tempo quando se trata de configurar eventos no Google Analytics 4. No entanto é imprescindível ter um plano de mensuração quando falamos de coletar comportamentos dos usuários, tem link disso aqui na métricas boss.
 
Normalmente os mais utilizados são:

- Acompanhamento de download de arquivos
- Cliques em links de saída
- Pesquisa de sites

O que eu raramente uso (ou não uso):

- Engajamento de vídeo (porque não funciona em muitos sites). Eu prefiro fazer isso com GTM.
- Rolagem (sempre tenho sentimentos mistos aqui. No momento em que escrevo esta postagem no blog, na verdade tenho o rastreamento de rolagem implementado no meu blog + aprimorar com eventos adicionais no GTM, mas isso é apenas para brincar com o GA4. Mas em projetos reais , é sempre um tópico para discussão.)

Também ainda não decidi o que fazer com os eventos de alteração do histórico rastreados automaticamente pelo métrica otimizada.

Se o seu URL contiver #, você ainda precisará configurar manualmente a coleta de visualizações de página virtual no GTM. 

*Traduzido de Analytics Mania*

**Dê o play no nosso podcast de dicas**
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Quer saber mais sobre métricas no GA4?  Sem a necessidade de configurar nenhum evento adicional no seu Google Tag Manager, este grupo de interações que se auto rastreiam são chamados de métricas otimizadas. Separamos um guia completo de métricas no GA4

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O guia de métricas otimizadas no Google Analytics 4

Oi Analíticos e analíticas de plantão, tudo beleza?

O Brasil é um dos países que mais utilizam aplicativos. Isso está ligado ao fato de que os computadores sempre tiveram um alto custo, então quando os usuários passaram a ter acesso a internet, esse acesso era realizado através de aplicativos, pelo mobile. Por este motivo o Brasil tem um grande abertura para uso de apps. 

Apesar da [Appsflyer](https://www.appsflyer.com/pt/) ter em média 13 anos de mercado, quando falamos de atribuição mobile, estamos lidando com um assunto novo e que está evoluindo, isso porque estamos acostumados a falar sobre a atribuição web. 

## Porque devemos mensurar a atribuição?

Como já citado, o Brasil tem grande inclinação quanto ao uso do mobile, como estamos em constante transformação digital, as empresas precisam acompanhar as mudanças de comportamento da jornada do usuário. Trouxemos alguns dados de mercado:

53% dos negócios planejam gastar mais em transformação digital
75% dos investimentos no digital está no mobile
70% dos adultos aumentaram o uso do celular após a pandemia.

Há uma complexidade para unirmos toda a jornada do usuário, isso porque há uma grande variedade de dispositivos presentes no mercado. 

O nosso foco é falar a atribuição, e vamos iniciar pela definição:

Atribuição: é o ato de determinar o que levou o usuário a instalar ou engajar com um aplicativo,  o que deveria receber o crédito.

O cenário que temos de mercado é: as empresas estão focadas em aumentar os resultados através de usuários que já converteram. Este cenário acontece devido algumas circunstâncias, como: 

1. Crise mundial
2. Adquirir recursos através de startups
3. Os usuários estão receosos para investimento
4. aumento do custo de vida.

Considerando este contexto, as empresas começaram a mudar a estratégias e ao invés de adquirir usuários, focaram no engajamento, ou seja, investir para que este usuário volte a comprar. Mesmo com esta mudança, ainda é preciso fazer a mensuração desses dados e atribuição, por exemplo:

- Qual a motivação que este usuário teve para comprar novamente?
- Qual foi o gatilho que motivou a decisão de compra?

Um dos aspectos do mobile é a instalação, que pode ser:

Não orgânica: quando o usuário vem através de uma mídia própria, google, facebook, email, etc.

Orgânica: quando o usuário baixa direto da loja de aplicativos.

Exemplo de uma jornada básica do mobile:

O usuário visualiza o anúncio em uma mídia > clica no anúncio em uma outra mídia > instala o app > abre o app > realiza a compra > desinstala o app

A quem devo atribuir o crédito da conversão dessa jornada? A quem devo atribuir a desinstalação do app?

Vários fatores podem influenciar na jornada de compra, por isso é importante conhecer o comportamento do usuário.

Quando falamos de janela de atribuição, temos algumas métricas:

1 - view-through, quando o usuário é impactado por um anúncio, mas não necessariamente faz o download do aplicativo no mesmo momento, e para dar o crédito proporcional para esta mídia, consideramos uma janela de lookback de 7 dias.

2 - clique, consideramos uma janela de lookback de 30 dias - temos por padrão 7 dias.

3- download do app
4- abertura do app
5- eventos do app
6- desinstalação do app 

Importante considerarmos que: caso o usuário faça a reinstalação do app, a última mídia só recebe o crédito se o período da janela de lookback for superior ao configurado.


No geral, estas são as métricas de atribuição que utilizamos. Agora vamos entender como a atribuição funciona, visto que não mensuramos através de cookies ou pixels como temos para a web.


Quando falamos de atribuição mobile, temos dois métodos: 

Atribuição determinística: cada device tem um identificador, então fazemos um match do clique através desse id, dentro do sdk da appsflyer.


Atribuição probabilística: fazemos atribuição de usuários que utilizam o conect tv, ou seja se o usuário visualiza o anúncio dentro desse dispositivo e baixa o app, atribuímos a instalação do app, para o match utilizamos o ip e a hora da instalação. Não é certo, mas a probabilidade de acerto é alta.


Pode haver diferença entre o total de downloads que temos dentro da loja e a nossa plataforma, isso porque só identificamos o download quando há a abertura do aplicativo. 


Temos uma hierarquia em relação ao valor da atribuição, para a appsflyer o clique no anúncio tem um valor superior em relação a impressão, com isso consideramos as seguintes prioridades de atribuição:

Clique determinístico > Clique probabilístico > View-through determinístico > View-through probabilístico > atribuição de tv

A [Appsflyer](https://www.appsflyer.com/pt/) tem integração com +10.000 parceiros, quando o usuário clica no anúncio, trocamos informações através de API para entender por onde o usuário chegou:

Principais vantagens da ferramenta: 

- Crescer a base de usuários
- Mensurar e analisar dados
- Gerenciamento de risco - conseguimos fazer análise de fraudes.
- Engajar com base existente.

Como dito no início, este é um mercado que está evoluindo bastante, mas há muito a ser explorado.

Esse foi o tema da palestra do [Otávio Tranchesi ](https://www.linkedin.com/in/otaviot/) no [Analytics Summit 2023](https://analyticssummit.com.br/?utm_source=Metricasboss&utm_medium=blog), o maior evento de Digital Analytics da América Latina realizado pela Métricas Boss.

Se você quer ser o primeiro a ser avisado para a edição 2024, [faça sua inscrição aqui](https://analyticssummit.com.br/?utm_source=Metricasboss&utm_medium=blog) e receba em primeira mão! 



No artigo de hoje vamos falar sobre como medir a atribuição através do mobile.

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Como medir a atribuição através do mobile?

Fala aí analítica e analítico de plantão, belezinha?
 
Você que nos acompanha já sabe que uma das habilidades fundamentais de um profissional da área de dados é saber contar histórias, essa técnica é conhecida como storytelling. 

Com essa técnica é possível transmitir sua mensagem de forma clara e objetiva e assim envolver quem nos ouve, e neste artigo separamos algumas dicas de como aplicar o storytelling na visualização dos dados.

[![Banner inside_post Métricas Boss Prime genérico v2.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Banner_inside_post_Metricas_Boss_Prime_generico_v2_16c1e15a7f.png)](https://landing.metricasboss.com.br/metricas-boss-prime?utm_source=metricasboss&utm_medium=inside_post&utm_campaign=prime&utm_content=tipos-de-graficos-para-dashboards)
 

Estão preparados? Bora lá:

## O que é Dashboard?

Um dashboard é uma interface gráfica que apresenta informações de maneira visual e compreensível.

Pode envolver gráficos, tabelas, indicadores e outros elementos visuais que fornecem a visualização de dados de uma maneira mais clara.

Seja em um software, site, aplicativo ou até mesmo em painéis físicos, os dashboards servem como ferramentas para a interpretação rápida de informações.

**Leia também:** [Gerador de Dashboard gratuito](4-dashboard-com-versoes-gratis-para-voce-visualizar-seus-resultados-de-forma-pratica-e-rapida)


## **Gráfico de barras ou colunas para relatórios**
 

**Dica 1: Comparação entre categorias ou produtos, rankeamento de informações:**

Um case prático que tivemos com um de nossos clientes de consultoria, foi trazer a visualização das categorias de produtos eram mais vendidas e quais produtos traziam o maior faturamento da empresa, para mostrar as informações, optamos por utilizar o gráfico de colunas.

Eu sei que você pode estar pensando “um gráfico de pizza cairia bem”, mas aqui vai uma dica de OURO: Em último caso, utilize o gráfico de pizza para comparação de no máximo 2 categorias! (traremos um exemplo de quando usá-lo). Lembra que no início deste post, comentei que o storytelling simplifica a transmissão da nossa ideia? Pois bem, essa eu vou deixar para você responder: 

Qual desses dois gráficos transmite de forma clara a informação que o nosso cliente precisa?

De um lado você tem um gráfico de barras que ranqueia as informações do maior para o menor, tendo uma rápida visualização de qual produto e categoria trouxe os maiores resultados:

![Leroy-Merlin-Dashboard-Organico--Organico-Desempenho-de-Produtos.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Leroy_Merlin_Dashboard_Organico_Organico_Desempenho_de_Produtos_68f24db763.png)
 

Do outro lado, você tem um gráfico de pizza, qual o usuário que vai consumir essa informação precisa fazer um PROCV (isso mesmo), ele escolhe uma cor dentre inúmeras possibilidades, depois procura na legenda o que ela significa:

![Leroy-Merlin-Dashboard-Organico--Organico-Desempenho-de-Produtos_1.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Leroy_Merlin_Dashboard_Organico_Organico_Desempenho_de_Produtos_1_4417edac68.png)
 

Sacou essa ideia? 

 

## **Gráfico de barras X colunas para relatórios**
 
A maior parte das vezes, os dois tipos de gráficos vão funcionar bem, mas separei dois casos onde podemos optar pelo gráfico de barras ao invés de colunas:

Quando o nome da dimensão é muito grande: O gráfico de colunas terá uma visualização melhor dessa informação, enquanto o de barras colocam essas informações verticalmente.
Você já ouviu falar sobre o padrão “z” de leitura das informações? Pois bem, o gráfico de colunas é um exemplo prático dessa visualização. 

Através desse tipo de gráfico, também conseguimos fazer a comparação entre duas informações utilizando o gráfico de colunas empilhadas: Segue o exemplo de como utilizamos o gráfico de colunas para a comparação entre a quantidade de acessos x total de usuários por mês que tivemos no site de nosso cliente.

![Screenshot_44.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Screenshot_44_6a66c53eaa.png)
 

## **Gráfico de pizza ou rosca para relatórios**
 

**Dica 02: Representação de duas categorias em relação ao total:**

Caso prático: Separamos mais um exemplo prático para aplicação dos conceitos apresentados. Um de nossos clientes de consultoria gostaria de trazer a representatividade de conversão de leads separado por categoria de dispositivo, e neste caso optamos por trazer essa visualização através do gráfico de rosca:

![Screenshot_46.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Screenshot_46_9ff285d9e5.png)
 

Percebe que quando temos apenas duas categorias, entendemos de maneira rápida o que o gráfico nos diz? diferente de quando temos mais categorias.
 

## **Gráfico de linhas para relatórios**

**Dica 3: Evolução de resultados ao longo do tempo:**

Caso prático, nosso cliente gostaria de ver tráfego do site em todos os meses do ano, e além disso a comparação com o ano anterior, com isso utilizamos o gráfico de linhas. Você consegue perceber que essa visualização trouxe essa sensação de linha do tempo, cumprindo o objetivo final que o nosso cliente precisava?

![Screenshot_45.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Screenshot_45_4dcebbaab7.png)
 

## **Tabelas para relatórios**

**Dica 4: mostrar duas ou mais métricas para uma mesma dimensão:**

É comum para todas as empresas que tem um site, a análise das origens que trazem mais acessos, vendas e também as que têm a maior taxa de conversão. Para a exibição desse tipo de informações, utilizamos o gráfico de tabela: 

![Copia-de-Involves-Dashboard-Site--Resultados-Gerais-vs-semana-anterior.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Copia_de_Involves_Dashboard_Site_Resultados_Gerais_vs_semana_anterior_c58a2806f2.png)
 

## **Mapa de árvore para relatórios**

**Dica 5: Identificação de padrões**

Um de nossos clientes queria entender quais as áreas da home os usuários mais interagiam, com isso escolhemos o gráfico treemap para trazer a visualização dessa informação: 

![Copia-de-Involves-Dashboard-Site--Interacoes-com-a-Home-vs-semana-anterior.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Copia_de_Involves_Dashboard_Site_Interacoes_com_a_Home_vs_semana_anterior_870a753556.png)
 



Essa visualização nos permite entender de forma rápida quais áreas os usuários mais interagiram. 

Neste artigo, podemos ver a importância de se aplicar o storytelling na visualização dos dados apresentados. A escolha correta dos gráficos também influenciará na história que você está contando. 

Quer evoluir os seus dashboards com a Métricas Boss? Tenha dashboards incríveis com templates prontos para blog, e-commerce e redes sociais! 


[![Modelos Prontos de Looker Studio by Métricas Boss.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Banner_sky_image_tenha_dashboards_incriveis_dbd177ee20.png)](https://landing.metricasboss.com.br/modelos-de-dashboard-para-looker-studio/?utm_source=metricasboss&utm_medium=inside_post&utm_campaign=prime&utm_content=tipos-de-graficos-para-dashboards)

Confira como escolher o gráfico ideal para o seu dashboard e relatórios. 

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Tipos de gráficos para Dashboards

Fala aí analítica e analítico de plantão, belezinha?
 
Neste artigo, vamos abordar algumas dicas de como fazer a escolha das métricas e KPI (Key Performance Indicator) a serem utilizadas no seu dashboard.

Antes de tudo, é preciso estarmos alinhados com os conceitos que vão ser trabalhados mais adiante.

Um dashboard é uma ferramenta de comunicação no qual há a exposição das métricas e KPI que vão facilitar a tomada de decisão de quem vai consumir aquela informação.

Há uma diferença entre métricas e KPI: a métrica é tudo aquilo que se pode mensurar. Já o KPI é uma métrica principal que indica se o nosso objetivo está sendo alcançado. Ou seja, todo KPI é uma métrica, mas nem toda métrica é um KPI, sacou?

De antemão já te adianto que: as escolhas das métricas e KPI para a criação de um dashboard está diretamente ligado aos objetivos de negócio, seja de uma área específica ou da empresa como um todo.
 

## **A primeira dica é: entender quem é o seu público**
 
O ponto de partida para a escolha das métricas e KPIs é entender o público que irá consumir as informações no dashboard. Aqui vai alguns questionamentos que você pode se fazer: 

Quais são as áreas da empresa que vão ler esses dados?
Qual o nível de maturidade em Analytics de quem vai ler? 
Qual o cargo das pessoas que vão consumir as informações (analistas, heads, CEO etc)?

Pensando nesse contexto, você já será capaz de entender qual tipo de dashboard criar: operacional, tático ou estratégico. Você pode ler mais sobre esses conceitos [clicando aqui](artigos/6-dashboards-incriveis-do-looker-studio-para-voce-usar-hoje). 
 

## **A segunda dica é: Entender o propósito do dashboard**
 
De nada adianta a criação de um dashboard sem que ele facilite a leitura dos dados e tomada de decisão do lado de quem está consumindo as informações, e que auxilie no acompanhamento do processo que leva a cumprir o objetivo final.

Com isso, é necessário entender quais os principais objetivos e dúvidas da área. Aqui vão alguns exemplos de questionamentos que podem ser feitos: 

Qual o objetivo do dashboard?
Quais são as metas de negócio?
O que precisa ser analisado?
Quais as principais dúvidas da área?
Quais dados são analisados atualmente?

Esse briefing precisa ser feito juntamente com quem vai consumir as informações. Dessa maneira, você conseguirá ser mais assertivo com a sua entrega.
 

## **A terceira dica é: Organizar todas as informações coletadas.**
 
Os dois passos anteriores são muito importantes, pois, após organizar todas as informações, você será capaz de identificar quais KPIs e métricas são relevantes para trazer no dashboard. 

Através desses questionamentos, você terá um norte de como trabalhar a comunicação desses dados dentro do dashboard, como uma espécie de tradução, ou seja, coletar todas essas informações e depois traduzi-las em forma de dados.

Após a coleta de todas as informações, é necessário entender se é possível responder todas as perguntas com os dados que estamos coletando e se essas informações estão disponíveis nas fontes de dados que vão ser utilizadas.

O passo a passo para integrar seu dashboard às suas fontes de dados (Google Analytics, campanhas de Ads, planilhas, bancos de dados, entre outros) depende da ferramenta que você usa.

Aqui na Métricas Boss, somos adeptos do Looker Studio (antigo Data Studio), ferramenta do Google com versão gratuita que é bastante flexível.

Se você quiser aprender na prática sobre como montar seus dashboards no Looker Studio, sugerimos que você conheça a Métricas Boss Prime, nossa plataforma de cursos online, que além de outros 20 temas, ensina a criação de dashboards do zero até recursos avançados.
 

[![Métricas Boss Prime 25OFF - Sky_image.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Metricas_Boss_Prime_25_OFF_Sky_image_297d28893b.png)](https://landing.metricasboss.com.br/metricas-boss-prime/?utm_source=metricasboss&utm_medium=inside_post&utm_campaign=prime&utm_content=quais-metricas-e-kp-is-utilizar-na-criacao-de-um-dashboard)
 


## **Iniciar a criação do dashboard:**
 

Após ter todas as fontes de dados organizadas, a parte prática do dashboard se inicia, e nesse processo precisamos de mais questionamentos para conseguir trazer todos os dados necessários.

Um ponto chave nesta etapa é: A escolha das métricas e KPI está diretamente ligada a todas as informações que foram coletadas anteriormente? Como falamos no início deste post, elas precisam estar alinhadas com o contexto e dúvidas de negócio. 

“A qualidade da entrega depende da qualidade do briefing” - Maria Fernanda Neurauter 
 

## **Conclusão:**
 

Como vimos aqui, a escolha das métricas e KPI na criação do dashboard está diretamente ligada ao objetivo e contexto do negócio, fazendo com que a etapa de briefing seja extremamente importante antes de iniciar a criação do dashboard.

Assim conseguimos filtrar todas as informações necessárias para a tomada de decisão baseada em dados!

[![Métricas Boss Prime 25OFF - Sky_image.png](https://imagens.metricasboss.com.br/Metricas_Boss_Prime_25_OFF_Sky_image_297d28893b.png)](https://landing.metricasboss.com.br/metricas-boss-prime/?utm_source=metricasboss&utm_medium=inside_post&utm_campaign=prime&utm_content=quais-metricas-e-kp-is-utilizar-na-criacao-de-um-dashboard)

Um dashboard é uma ferramenta de comunicação no qual há a exposição das métricas e KPI que vão facilitar a tomada de decisão de quem vai consumir aquela informação.

Há uma diferença entre métricas e KPI: a métrica é tudo aquilo que se pode mensurar. Já o KPI é uma métrica principal que indica se o nosso objetivo está sendo alcançado. 

Camila Santos

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Tipos de gráficos para Dashboards

Quais métricas e KPIs utilizar na criação de um dashboard?