Calculadora de funil de conversão

Esta calculadora responde uma pergunta diferente das irmãs. A calculadora de taxa de conversão mede um número só, a taxa do site inteiro, e compara com o setor. A calculadora de impacto na receita traduz um ganho de taxa em dinheiro. Aqui o assunto é o caminho: onde as pessoas somem entre a primeira visita e a conversão, e qual dessas fugas vale mais a pena estancar.

Como usar

1. Escreva o nome de cada etapa do seu funil, do topo para o fim, na ordem em que a pessoa passa por elas.
2. Coloque quantas pessoas chegaram em cada etapa no mesmo período (mesma base: ou usuários únicos, ou sessões, nunca misturado).
3. Se o seu funil tem menos de cinco etapas, deixe as linhas extras em branco: elas são ignoradas.
4. Ajuste quanto da queda você acha que consegue recuperar. Dez por cento é um ponto de partida conservador para uma melhoria bem feita.
5. Leia a tabela: a linha destacada é o gargalo que devolve mais conversões finais, e a frase acima dela mostra também qual etapa perde mais gente em números absolutos.

Como funciona: a fórmula

A parte fácil é a queda de cada passagem. A parte que quase nenhuma calculadora faz é dizer qual queda vale mais dinheiro, porque ganho no topo chega diluído no fim:

A diluição é o coração da ferramenta. Recuperar mil pessoas na última passagem vira mil conversões, porque não sobra nenhuma etapa para atravessar. Recuperar as mesmas mil pessoas no topo de um funil que ainda tem três etapas pela frente vira só o que sobreviver a essas três taxas de passagem. Por isso o vazamento maior em número de pessoas raramente é a prioridade certa.

Exemplo trabalhado (reproduz o resultado padrão)

Com o funil de e-commerce que já vem preenchido: 100.000 visitantes, 40.000 viram produto, 12.000 adicionaram ao carrinho, 6.000 iniciaram checkout e 3.000 compraram, com recuperação de 10%.

• Taxas de passagem: 40% (visita para produto), 30% (produto para carrinho), 50% (carrinho para checkout) e 50% (checkout para compra).
• Taxa do funil: 3.000 ÷ 100.000 = 3,00%. Pessoas perdidas no caminho: 97.000.
• Passagem 1: saem 60.000, diluição 0,30 × 0,50 × 0,50 = 0,075, ganho = 60.000 × 0,10 × 0,075 = 450 compras.
• Passagem 2: saem 28.000, diluição 0,50 × 0,50 = 0,25, ganho = 28.000 × 0,10 × 0,25 = 700 compras.
• Passagem 3: saem 6.000, diluição 0,50, ganho = 300 compras. Passagem 4: saem 3.000, diluição 1, ganho = 300 compras.

É exatamente o que a ferramenta mostra ao abrir a página: taxa de 3,00%, 97.000 pessoas perdidas e o gargalo em "viram produto para adicionaram ao carrinho", com 700 compras extras. Repare no contra-senso útil: a primeira passagem perde mais que o dobro de gente, mas devolve menos da metade das conversões.

Como interpretar e onde ela engana

O funil é um modelo, não a realidade. Ele assume um caminho sequencial e único, quando na prática as pessoas pulam etapas, voltam dias depois por outro canal e convertem no telefone. Se o seu analytics conta cada visita como pessoa nova, as taxas de passagem saem menores do que a experiência real de quem compra. Trate os números como comparação entre etapas, que é onde eles são confiáveis, e não como verdade absoluta sobre o comportamento individual.

O ganho estimado é otimista por natureza: quem abandona tem, em média, intenção menor que quem passou, e o modelo supõe que os recuperados se comportam como a média dos que já avançam. Some a isso a sazonalidade e a mudança de mix de canal, e o número vira um limite superior. Ele serve para ordenar prioridades, não para prometer receita. Para transformar o ganho em dinheiro, leve o resultado para a calculadora de impacto na receita.

Um detalhe de medição derruba análise inteira: etapas medidas em períodos diferentes, ou uma em usuários e outra em sessões. Se alguma etapa aparecer com mais gente que a anterior, a ferramenta avisa. Antes de qualquer conclusão, conserte a medição.

Do gargalo para o teste

Achar o gargalo é metade do trabalho; a outra metade é provar que a sua ideia melhora aquela passagem. Escreva a hipótese, rode um teste A/B só naquela etapa e olhe a taxa de passagem dela como métrica primária, com a conversão final como métrica de acompanhamento.

• Dimensione o teste antes de subir com a calculadora de tamanho de amostra: a etapa gargalo costuma ter menos tráfego que a home.
• Confirme o resultado com a calculadora de significância estatística antes de comemorar qualquer melhora.
• Refaça a análise do funil depois do teste. Consertar um gargalo empurra o problema para a próxima etapa, e a prioridade muda.
• Se o volume for pequeno, ataque etapas de baixo primeiro: elas convertem quase um para um e precisam de menos amostra para provar o ganho.

O contexto completo de como priorizar melhorias está no guia de otimização de conversão (CRO). Se a sua taxa geral parece baixa mas você não sabe contra o que comparar, veja os benchmarks de taxa de conversão.

Perguntas frequentes

Como calcular a taxa de conversão de cada etapa do funil?

Divida as pessoas da etapa seguinte pelas pessoas da etapa atual. Se 40.000 viram o produto e 12.000 colocaram no carrinho, a taxa de passagem dessa etapa é 12.000 / 40.000 = 30%, e a queda é 70%. A taxa do funil inteiro é a última etapa dividida pela primeira, que também é o produto de todas as taxas de passagem.

A etapa que mais perde gente é sempre a que devo consertar primeiro?

Não, e é aí que a maioria das análises erra. Quem você recupera no topo ainda precisa atravessar todas as etapas seguintes e chega diluído no final. No exemplo padrão desta página, a primeira passagem perde 60.000 pessoas e a segunda perde 28.000, mas recuperar 10% da segunda gera 700 compras extras contra 450 da primeira. Priorize pelo ganho de conversões finais, não pela perda bruta.

Quantas etapas devo colocar no funil?

Use entre três e cinco etapas que representem passos reais e sequenciais, com definição estável no seu analytics. Etapa demais fragmenta o volume e deixa cada passagem com pouca gente para analisar; etapa de menos esconde onde o vazamento acontece. Deixe em branco as linhas que não usar.

Posso usar sessões em vez de usuários únicos?

Pode, desde que use a mesma base em todas as etapas. Misturar usuários únicos no topo com sessões no meio infla artificialmente as etapas de baixo e distorce as taxas de passagem. Escolha uma base e mantenha do começo ao fim.

A calculadora garante que vou ganhar essas conversões extras?

Não. Ela mostra o tamanho do prêmio de cada etapa, supondo que quem você recuperar se comporte como a média de quem já passa, o que costuma ser otimista, porque quem abandona tem intenção menor. Use o número para escolher onde testar primeiro e confirme o ganho real com um teste A/B.

Por que uma etapa aparece com mais gente que a anterior?

Num funil sequencial isso não deveria acontecer, então quase sempre é definição de evento errada, filtro de período diferente entre etapas ou contagem em bases diferentes. A ferramenta avisa quando detecta esse caso. Corrija a medição antes de tirar conclusões.

Continue

Com o gargalo na mão, o próximo passo é testar. Comece pelo guia de CRO, dimensione o experimento na calculadora de tamanho de amostra e valide o resultado na calculadora de significância. Se você ainda não roda testes, comece por o que é teste A/B.