Digital Marketing Academy · Aula

Relatórios de exploração

Funis e caminhos

Relatórios de exploração é uma aula grátis de Digital Marketing Academy no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Digital Marketing Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Digital Marketing Academy inclui 4 aulas no total.

O que é a seção Explorar

A seção Explorar é o espaço de trabalho do GA4 para análises pontuais e aprofundadas. Os Relatórios padrão respondem a perguntas comuns; as Explorações respondem às suas perguntas específicas.

Você combina dimensões, métricas e segmentos livremente usando arrastar e soltar e depois os visualiza como tabelas, funis ou caminhos.

Explore building blocks:
  Variables panel: dimensions, metrics, segments
  Tab settings:    rows, columns, values, filters
  Canvas:          the chosen technique/visualization

Sete técnicas

Cada Exploração usa uma técnica. Saber qual escolher economiza tempo.

O formato livre é a tabela flexível. O funil e o caminho analisam jornadas. A sobreposição de segmentos, a coorte, o ciclo de vida do usuário e o explorador de usuários abrangem retenção e comportamento individual.

Techniques:
  1. Free form     (custom tables/charts)
  2. Funnel        (step conversion)
  3. Path          (sequence of events)
  4. Segment overlap
  5. Cohort        (retention over time)
  6. User lifetime (LTV, predicted)
  7. User explorer (individual users)

Tabelas de formato livre

O formato livre é a técnica mais usada. Coloque dimensões em Linhas, métricas em Valores e adicione uma coluna de detalhamento.

Você pode mudar a visualização para um gráfico de barras, gráfico de linhas, gráfico de dispersão ou mapa geográfico sem reconstruir os dados.

Free form setup:
  Rows:    Session source / medium
  Columns: Device category
  Values:  Sessions, Conversions, Engagement rate
  Filter:  Country = United States
  Viz:     Table

Exploração de funil

A exploração de funil mostra como os usuários percorrem uma sequência de etapas e onde abandonam o processo.

Defina cada etapa como um evento ou condição. Alterne entre funis abertos e fechados e use Tornar aberto para permitir a entrada de usuários no meio do funil.

Funnel steps:
  1. session_start
  2. view_item
  3. add_to_cart
  4. begin_checkout
  5. purchase

Option: closed funnel (strict order)
Metric: completion + abandonment rate per step

Exploração de caminhos

A exploração de caminhos visualiza a sequência de páginas ou eventos percorrida pelos usuários, ramificando-se para frente ou para trás.

Comece por um evento, como session_start, ou retroceda a partir de um ponto de abandono para descobrir rotas inesperadas pelo seu site.

Path setup:
  Starting point: event_name = session_start
  Node type:      Event name (or Page title)
  Step +1:        view shares of next events

Use backward path from "purchase"
to find common pre-conversion pages.

Segmentos

Os segmentos são subconjuntos dos seus dados usados nas Explorações. Há três escopos: usuário, sessão e evento.

Arraste um segmento para a área Comparações de segmentos para comparar comportamentos, por exemplo, compradores em dispositivos móveis e compradores em computadores.

Segment scopes:
  User-scope:    users who ever purchased
  Session-scope: sessions from paid search
  Event-scope:   events on the pricing page

Example: User segment
  condition: event purchase count >= 1

Exploração de coortes

A exploração de coortes agrupa usuários por um início compartilhado, como a data de aquisição, e acompanha um comportamento de retorno ao longo do tempo.

Use-a para medir a retenção: entre os usuários adquiridos na semana 0, quantos retornaram nas semanas 1, 2 e 3. Escolha uma granularidade adequada ao seu ciclo.

Cohort setup:
  Inclusion:  first_visit (cohort entry)
  Return:     any transaction
  Granularity: Weekly
  Metric:     Active users per week offset
  Reads as retention matrix (week 0..n)

Detalhamentos e filtros

Um detalhamento adiciona uma dimensão secundária como colunas para dividir ainda mais suas linhas. Os filtros restringem as linhas incluídas na Exploração.

Combine-os com cuidado: detalhamentos demais criam tabelas esparsas e difíceis de ler. Comece de forma simples e depois aprofunde a análise.

Tab settings:
  Breakdown: add "Device category" column
  Filter:    Event name exactly matches purchase
  Filter:    Country one of [US, CA, UK]
  Row limit: 25 (keep tables readable)

Amostragem e cardinalidade

Explorações grandes podem aplicar amostragem, indicada por um ícone de escudo verde ou amarelo. Os dados amostrados são uma estimativa, não valores exatos.

Dimensões de alta cardinalidade, com muitos valores exclusivos, podem ser agrupadas em uma linha (other). Restrinja os intervalos de datas ou use filtros para reduzir os dois problemas.

Shield icon:
  green  = 100% (no sampling)
  yellow = sampled, estimated

Reduce sampling:
  - shorten date range
  - apply filters
  - reduce dimensions

(other) row = cardinality limit hit

Compartilhamento e exportação

Por padrão, as Explorações são privadas para quem as criou. Você pode compartilhá-las com todas as pessoas que têm acesso à propriedade, mas somente o proprietário pode editá-las.

Exporte um instantâneo para o Google Sheets, CSV ou PDF para as partes interessadas que não fazem login no GA4.

Sharing:
  default: private to creator
  toggle:  "Share" -> read-only for property users

Export options (top right):
  - Google Sheets
  - CSV
  - PDF
  - copy to clipboard

Criando uma análise de abandono

Uma tarefa comum é descobrir onde os cadastros falham. Crie um funil fechado, da página de destino à confirmação, e depois adicione um detalhamento por dispositivo.

Identifique a etapa com o maior abandono, segmente por dispositivo e confirme se o problema é causado por um formulário ou pelo layout para dispositivos móveis.

Signup drop-off Exploration:
  Technique: Funnel (closed)
  Steps: page_view(/signup) -> form_start
         -> form_submit -> sign_up
  Breakdown: Device category
  Insight: large mobile drop at form_start

Verificação rápida

Escolha a técnica adequada para a tarefa.

Recapitulação

Explorar é o espaço de trabalho do GA4 para análises aprofundadas, com sete técnicas. O formato livre cria tabelas personalizadas, os funis mostram abandonos, os caminhos revelam jornadas e as coortes medem a retenção.

Use segmentos, detalhamentos e filtros com atenção, fique atento à amostragem e à cardinalidade e depois compartilhe ou exporte suas descobertas.

Perguntas Frequentes

A aula “Relatórios de exploração” é grátis?

Sim — o texto completo de “Relatórios de exploração” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Digital Marketing Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Digital Marketing Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Relatórios de exploração”?

Funis e caminhos Você pratica Digital Marketing Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar Digital Marketing Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. Digital Marketing Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Relatórios de exploração”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de Digital Marketing Academy?

Sim. Cada aula de Digital Marketing Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

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