GA4 Funnel Exploration: Como Identificar Exatamente Onde os Usuários Abandonam

Por Emily Redmond, Analista de Dados na Emilytics · Abril de 2026

TL;DR: Funis mostram cada etapa de um processo de conversão e as taxas de abandono entre etapas. Use explorações de funil para identificar gargalos (ex: "50% dos usuários abandonam no checkout").

Um funil mostra o caminho para uma meta. A maioria dos usuários nunca chega ao final. Uma exploração de funil mostra exatamente onde eles saem. É ali que a otimização acontece.

O que é um Funil?

Um funil é uma série de etapas que levam a uma conversão. Exemplo de funil de ecommerce:

1. Chegar no site (1.000 usuários)
   ↓ 80% avançam
2. Visualizar um produto (800 usuários)
   ↓ 70% avançam
3. Adicionar ao carrinho (560 usuários)
   ↓ 60% avançam
4. Iniciar checkout (336 usuários)
   ↓ 75% avançam
5. Completar compra (252 usuários)

Taxa de conversão final: 252 / 1.000 = 25,2%

Mas o funil mostra onde os maiores abandonos acontecem:

• Chegada → visualização de produto: 20% de abandono (80% de conversão)
• Visualização de produto → adicionar ao carrinho: 30% de abandono (70% de conversão)
• Adicionar ao carrinho → checkout: 40% de abandono (60% de conversão) ← Maior abandono

O maior abandono (checkout) é onde focar os esforços de otimização.

Criando uma Exploração de Funil

Passo 1: Defina Suas Etapas

Antes de construir, decida sobre as etapas do seu funil. Exemplos:

Funil de ecommerce:

1. Chegar na página de produto
2. Visualizar detalhes do produto
3. Adicionar ao carrinho
4. Iniciar checkout
5. Adicionar informações de pagamento
6. Completar compra

Funil de SaaS:

1. Chegar na página de preços
2. Clicar em "Começar"
3. Entrar com email
4. Verificar email
5. Completar onboarding
6. Ativar primeiro recurso

Funil de geração de leads:

1. Chegar na landing page
2. Rolar até o formulário
3. Começar a preencher o formulário
4. Enviar formulário
5. Receber email de confirmação

Cada etapa deve ser um evento ou página distinta.

Passo 2: Criar a Exploração

1. Vá para GA4 → Explore
2. Clique em Criar nova exploração
3. Selecione Exploração de funil
4. Nomeie (ex: "Funil de Checkout")

Passo 3: Adicionar Etapas

1. Em "Etapas do funil," clique em Adicionar etapa
2. Escolha sua primeira etapa:
   • Evento: Usuário disparou um evento específico (ex: view_item)
   • Página: Usuário visualizou uma página específica (ex: /cart)
3. Adicione condições se necessário (ex: "Evento = view_item AND item_category = 'sapatos'")
4. Salve a etapa

Repita para cada etapa (geralmente 3-7 etapas).

Passo 4: Execute o Funil

Clique em Executar e GA4 mostra:

• Nome da etapa: Cada etapa no funil
• Usuários: Quantos chegaram naquela etapa
• Taxa de conversão: % que chegou naquela etapa (da primeira etapa)
• Abandono: % que não avançou para a próxima etapa

Interpretando um Relatório de Funil

Exemplo de saída:

Insights:

• Etapa 1 → 2: 30% de abandono (30% dos usuários que visualizaram produtos não adicionam ao carrinho). Verifique: O botão "Adicionar ao carrinho" está visível? O produto é atrativo?
• Etapa 2 → 3: 30% de abandono (30% dos usuários do carrinho não prosseguem para checkout). Verifique: UX da página do carrinho. Há taxas ou custos de envio surpreendendo usuários?
• Etapa 3 → 4: 20% de abandono (a maioria dos usuários que iniciaram checkout adicionam pagamento). Isso é bom.
• Etapa 4 → 5: 10% de abandono (a maioria dos usuários que adicionam pagamento completam). Bom.

A maior oportunidade de otimização é etapa 1 → 2 (30% de taxa de abandono).

Técnicas Avançadas de Funil

Segmentar o Funil

Compare taxas de abandono entre grupos (desktop vs. mobile, orgânico vs. pago).

1. Crie um funil
2. Na aba Configurações, ative Comparação de segmentos
3. Adicione um segmento (ex: "Categoria de dispositivo = mobile")
4. Adicione outro segmento (ex: "Categoria de dispositivo = desktop")
5. Execute

Agora você vê:

• Funil mobile: 1.000 → 600 → 360 → 180 (18% conversão final)
• Funil desktop: 1.000 → 800 → 640 → 512 (51% conversão final)

A conversão mobile é MUITO menor. Isso direciona esforços de otimização (correções de UX mobile).

Comparar Fontes de Tráfego

1. Crie um funil
2. Segmente por: Fonte/meio
3. Compare orgânico vs. pago vs. direto

O tráfego pago pode abandonar mais rápido no checkout (sensibilidade de preço). O orgânico pode abandonar na visualização de produto (falta de relevância). Problemas diferentes, soluções diferentes.

Adicionar Filtros

Restrinja o funil a um público específico.

Exemplo: "Mostrar o funil de checkout apenas para clientes recorrentes."

1. Crie funil
2. Adicione filtro: "É visitante recorrente = Verdadeiro"
3. Execute

Compare funis de clientes novos vs. recorrentes. Clientes recorrentes podem converter melhor (já conhecem o produto).

Funis Comuns para Rastrear

Ecommerce

Descoberta → Conversão:

• Visualizar produto
• Adicionar ao carrinho
• Visualizar carrinho
• Iniciar checkout
• Adicionar pagamento
• Compra

Métrica-chave: Onde é o maior abandono? Geralmente carrinho → checkout (custos de envio) ou visualização de produto → adicionar ao carrinho (produto precisa de melhores fotos/descrição).

SaaS

Aquisição → Ativação:

• Visualização de página de inscrição
• Email inserido
• Email verificado
• Conta criada
• Primeiro login
• Primeiro recurso usado

Métrica-chave: Onde usuários novos abandonam? Geralmente na verificação de email (pessoas não checam email) ou primeiro login (produto é confuso).

B2B

Conscientização → Pronto para Vendas:

• Ler estudo de caso
• Baixar whitepaper
• Visualizar preços
• Solicitar demo
• Participar de demo
• Tornar-se SQL (sales-qualified lead)

Métrica-chave: Geralmente na participação de demo. Demos são caras; ausências desperdiçam dinheiro.

Usando Insights de Funil para Melhorar Conversão

Exemplo: 40% dos usuários abandonam em "Adicionar ao carrinho"

Hipótese: O botão de adicionar ao carrinho é difícil de encontrar.

Teste: Faça o botão maior, mude sua cor, mova-o para cima na página.

Medir: Compare abandono de funil antes e depois.

Exemplo: 60% dos usuários mobile abandonam em "Iniciar checkout"

Hipótese: O fluxo de checkout mobile é lento ou confuso.

Teste: Simplifique checkout mobile para 3 etapas em vez de 5. Use checkout de convidado.

Medir: Compare abandono mobile vs. desktop antes e depois.

Exemplo: Tráfego pago abandona mais que orgânico

Hipótese: O copy do anúncio não corresponde ao produto. Usuários esperam algo diferente.

Teste: Atualize o copy do anúncio para corresponder ao produto/landing page real.

Medir: Compare funil de tráfego pago antes e depois.

Relatório de Insights de Funil

GA4 também tem um recurso Funnel Insights integrado (em alguns relatórios). Ele marca automaticamente:

• Abandonos inesperados
• Mudanças em períodos passados
• Segmentos com taxas de abandono notavelmente diferentes

Verifique esses insights gerados automaticamente.

Perguntas Frequentes

P: Qual é a diferença entre uma exploração de funil e o relatório Shopping Behavior? R: Shopping Behavior é específico de ecommerce e auto-configurado. Explorações de funil são personalizáveis para qualquer sequência de eventos/páginas.

P: Posso ver os usuários reais em uma etapa de funil? R: Não diretamente no relatório de funil. Mas você pode criar um público para cada etapa e então analisar as propriedades desse público.

P: Por que meu funil tem apenas 2 pessoas na etapa 1? R: Ou seu funil está definido errado (eventos/páginas não estão disparando), ou você genuinamente tem tráfego baixo. Verifique disparo de eventos em Tempo Real.

P: Posso reordenar etapas de funil depois de criá-las? R: Sim. Nas configurações do funil, arraste as etapas para reordená-las.

P: Até que ponto posso voltar em um funil? R: Tão longe quanto sua retenção de dados vai (padrão de 2 meses, 14 meses com extensão, ilimitado no BigQuery).

O Resumo

Funis mostram onde os usuários saem. Taxas de abandono mostram onde focar. Um abandono de 40% em uma etapa vs. 10% em outra é um sinal massivo.

Construa um funil para seu processo de conversão principal. Verifique semanalmente. Quando você vir um grande abandono, investigue e otimize. Mesmo uma melhoria de 5% em taxas de abandono pode aumentar dramaticamente sua conversão geral.

Emily Redmond é uma analista de dados na Emilytics — o agente de análise de IA que observa seus dados de GA4, Search Console e Bing 24 horas por dia para você nunca perder o que importa. 8 anos de experiência ajudando fundadores e equipes de crescimento transformar ruído de dados em decisões claras. Diga olá →