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CAPÍTULO 3
Relatórios e Detalhamentos: 
Comportamento e Conversões
A partir da perspectiva do saber fazer, neste capítulo você terá os seguintes 
objetivos de aprendizagem:
� Conhecer os relatórios e detalhamentos da análise de comportamento e 
conversões do Google Analytics.
� Entender a análise de relatórios por meio do Google Merchandise Store.
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 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
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Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
1 Contextualização
Conseguir visualizar resultados da melhor forma é um grande desafio para 
qualquer profissional. Isso porque, todos os dias, mais e mais dados são gerados 
automaticamente e conseguir verificar todos é humanamente impossível.
Neste capítulo, vamos explorar relatórios que nos permitem tomar decisões 
ou apresentar resultados relacionados ao comportamento e à tão sonhada 
conversão. Cada tipo de relatório lhe servirá para apresentar o mesmo cenário 
com um foco diferente.
Mesmo que você domine relatórios mais simples, é importante ter à disposição 
aqueles insights precisos que ditarão os próximos passos de sua campanha. Ao realizar 
seus estudos, tente visualizar em que casos práticos seria interessante 
possuir um relatório com as informações que serão apresentadas a você.
2 Comportamento
O relatório de comportamento permite que você entenda o 
consumo e o nível de envolvimento dos usuários com os conteúdos do 
seu site. É possível identificar o número de visualizações da página 
como um todo, de forma única, quanto tempo o usuário ficou em média 
em alguma página e a porcentagem de saída deste usuário do site. 
É possível identificar 
o número de 
visualizações da 
página como um 
todo, de forma 
única, quanto 
tempo o usuário 
ficou em média em 
alguma página e 
a porcentagem de 
saída deste usuário 
do site.
GLOSSÁRIO DE MÉTRICAS DO GOOGLE ANALYTICS
Visualizações de página: o número total de páginas 
visualizadas. Inclui visualizações repetidas de uma única página.
Visualizações de página únicas: o número de sessões durante 
as quais a página especificada foi visualizada pelo menos uma vez. 
Uma visualização de página única é contada para cada combinação 
de URL da página + título da página.
Tempo médio na página: o tempo médio que os usuários 
passaram visualizando uma página ou tela específica ou um conjunto 
de páginas ou telas.
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 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
Taxa de rejeição: a porcentagem de visitas únicas à página (ou 
seja, visitas em que a pessoa saiu do seu site, a partir da página de 
entrada, sem interagir com a página).
Porcentagem de saídas: número de saídas/número de 
visualizações de página em uma página ou conjunto de páginas. 
Indica com que frequência os usuários saem dessa página, ou 
conjunto de páginas, quando a visualizam.
Entradas: o número de vezes que os visitantes entraram no seu 
site por meio de uma página específica ou de um conjunto de páginas.
Valor da página: o valor médio desta página ou conjunto de 
páginas. O valor da página é (receita da transação + valor total da 
meta) dividido pelas visualizações de página únicas em uma página 
ou conjunto de páginas.
FIGURA 1 – RELATÓRIOS – COMPORTAMENTO
FONTE: Google Analytics (2018)
Tomamos como exemplo a Google Merchandise Store. É possível identificar 
que o site recebeu 319.348 visualizações de páginas do site todo, porém 224.387 
páginas foram unicamente visualizadas por usuários. A média de tempo que um 
usuário fica dentro da página é de 45 segundos, com uma taxa de rejeição de 
44,35% e 33.61% de taxa de saída. As métricas de tempo e taxa de rejeição e 
saída é que comprovam o real engajamento do consumidor com o site. Neste 
caso, é necessário analisar a fundo quais as páginas visitadas pelos usuários 
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Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
para saber se esta taxa de rejeição é conveniente à marca ou não. Por exemplo, 
em páginas de check-out, ter um tempo de permanência curto é muito positivo, 
porém, em páginas de produtos de um e-commerce, é interessante que o tempo 
de permanência seja maior. Analisaremos essas informações mais a fundo 
quando falarmos de análise de páginas. 
2.1 Conteúdo do Site
Uma informação muito importante para ser analisada no 
comportamento é o conteúdo que está sendo consumido pelo usuário 
no site. Por exemplo, na loja da Google, é possível identificar de forma 
geral as páginas mais acessadas, os títulos de páginas mais acessados 
e por categoria de produtos. Também é possível identificar o termo de 
pesquisa mais procurado pelos usuários no seu site e as categorias 
de eventos, que podem ser os downloads ou vídeos assistidos pela 
sua audiência no site, porém os eventos precisam ser registrados no site com um 
código extra, para captação das informações exatas sobre aquele determinado 
vídeo ou botão, cujo engajamento dos usuários você tem interesse em rastrear. 
Para uma marca, é muito importante analisar o engajamento passado e 
presente dos usuários com o conteúdo do seu site, para tomar as devidas ações 
estratégicas para o futuro. Por exemplo, identificar o conteúdo que levou mais 
usuários ao site ou as páginas em que os usuários permaneceram mais tempo 
são importantes a serem notadas para que se possa identificar um padrão de 
comportamento e assim reproduzir as informações para que levem a sua 
audiência ao site. 
Uma informação 
muito importante 
para ser analisada 
no comportamento é 
o conteúdo que está 
sendo consumido 
pelo usuário no site.
FIGURA 2 – RELATÓRIOS – COMPORTAMENTO – CONTEÚDO DO SITE
FONTE: Google Analytics (2018)
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 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
Por exemplo, na loja Google nota-se que a página preferida é a home, seguida 
da página de produtos do YouTube e a do carrinho de compras. Isso significa que 
os usuários tendem a entrar na página de produtos do YouTube e colocá-los no 
carrinho de compra para posterior finalização de compra. É possível identificar pelo 
número de páginas únicas a popularidade deste conteúdo. Vemos também que o 
número de entradas é bem grande para o segundo link que mostra os produtos do 
YouTube, e isso significa que este link é provavelmente divulgado em outro site, ou 
seja, vindo de canais de aquisição, e os usuários acessam a Google Merchandise 
Store por este link, que leva direto a esta página de produtos específica. 
Após analisar a popularidade do conteúdo pelo número de visualizações de 
páginas únicas, é importante analisar o engajamento do usuário com o conteúdo 
pelo tempo médio na página. Em sites e-commerce é um pouco mais complicado 
estipular uma média de tempo em que um usuário deve ficar em uma página, 
pois, por exemplo, no carrinho de compras, a média de tempo deve ser curta, 
porém, em sites de blogs com conteúdo que exigem uma permanência maior 
do usuário dentro da página, o maior tempo será determinante para saber se o 
usuário realmente está se engajando com a página. 
 Outra métrica de análise interessante para o engajamento é a taxa de 
saída. Esta métrica se torna muito importante quando analisado, por exemplo, o 
check-out de um e-commerce. Se a taxa de saída nesta página se encontra alta, 
significa que os usuários não estão finalizando a compra e isto é um problema. 
Assim, deve ser feita uma análise sobre o que pode estar acontecendo e tomar as 
devidas providências para melhoria. 
Já a métrica de valor da página se torna muito importante para analisar o 
quanto a página gera valor para a sua marca. Esta métrica, no e-commerce, tem a 
finalidade de identificar qual página do seu site contribuiu mais para a receita dele.
Saiba mais sobre como calcular o valor da página em: <https://
support.google.com/analytics/answer/2695658?hl=pt-BR>.
A taxa de rejeição refere-se à porcentagem de rejeição que 
um usuário tem com o seu site. Isso significa que rejeição é quando 
o usuário acessa o site e sai imediatamente, sem interagir com o 
conteúdo, ou seja, clicarem algum link do seu site que leva a outras 
A taxa de rejeição 
refere-se à 
porcentagem de 
rejeição que um 
usuário tem com o 
seu site.
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Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
Saiba mais sobre taxa de rejeição acessando a este link: 
<https://support.google.com/analytics/answer/1009409?hl=pt-BR>.
páginas. A rejeição ocorre quando o usuário não se identificou com o conteúdo do 
site ou não encontrou o que gostaria. Existem duas razões básicas para rejeição: 
uma é a de que o site não cumpre com as expectativas do usuário; outra é de 
que o design da página não permite envolvimento do usuário com o conteúdo. 
Rejeição é um ponto ruim, em que deve ser prestada atenção, pois o usuário 
achou o conteúdo irrelevante. 
Quando existem links para downloads ou vídeos no site, é importante fazer o 
cadastro de eventos, conforme mencionado, pois muitas vezes você pode achar 
que o seu site tem rejeição, porém você não está captando as informações dos 
eventos que poderiam ser valiosas para determinar a taxa de rejeição positiva ou 
negativa. Uma taxa de rejeição pode ser considerada alta quando atinge mais 
de 50%. Taxas de rejeição abaixo deste valor são positivas e acima devem ser 
analisadas para verificar o que pode estar acontecendo. Porém, existem alguns 
casos em que a taxa de rejeição alta pode ser positiva, por exemplo, em sites de 
conteúdo em que os usuários são levados a uma página única de acesso.
Na loja da Google, a página de produtos do YouTube apresenta uma alta 
taxa de rejeição, de 62,73%, e um tempo médio de um minuto e três segundos. 
Neste caso seria interessante sugerir uma análise mais aprofundada da página 
para identificar os motivos da baixa taxa de retenção de usuários. 
A página de destino do seu site pode ser tanto a home, como qualquer outra 
que o usuário tenha buscado e clicado para chegar a alguma página do site. A 
audiência pode ter achado qualquer página do seu site pelo Google ou por um 
link disponibilizado em alguma mídia social, por exemplo, o Facebook. Portanto, 
identificar a página de destino pela qual os usuários chegam ao seu site irá 
determinar quais os links mais acessados no período de busca.
Ao analisarmos a loja do Google, notamos que a página de destino pela qual 
os usuários chegaram até a loja é a home e a página de produtos YouTube. Neste 
caso é possível identificar quantas páginas foram acessadas, a porcentagem de 
novas páginas e novos usuários que ainda não haviam visitado o link. Também é 
possível analisar o engajamento pela taxa de rejeição e duração média da sessão, 
conforme visto anteriormente. 
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 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
FIGURA 3 – RELATÓRIOS – COMPORTAMENTO – CONTEÚDO DO SITE
FONTE: Google Analytics (2018)
Na página de destino é possível filtrar por marcas, categorias de produtos ou 
gêneros de compra. Na Google Merchandise Store é possível notar que as páginas 
de destino, quando filtradas por marcas, apresentam uma alta taxa de rejeição, 
especialmente a página de produtos do YouTube. Como vimos anteriormente, 
a taxa de rejeição alta acontece quando o site não atende às expectativas dos 
usuários. Assim, uma sugestão é categorizar a sessão de forma diferente ou dispor 
os produtos que realmente interessam ao consumidor e segmentá-los na busca. 
É também possível filtrar as páginas iniciais por canais de aquisição, 
identificando quais levam o link do site por meio do qual o usuário acessou a 
página final. Nota-se, na Google Merchandise Store, que um dos principais canais 
que levam à página de destino é o YouTube, porém ele apresenta uma alta 
taxa de rejeição. Possivelmente o link deve estar caindo em páginas de destino 
aleatórias, por exemplo, a home do site, sendo que, quando o usuário clica neste 
link, ele busca a página direta de produtos YouTube, o que gera frustração e alta 
taxa de rejeição pelo usuário ao site. Portanto, cruzar análises de relatórios dentro 
do Analytics pode ser interessante para identificar problemas, como a falta de 
retenção de usuários, possibilitando assim modificar e melhorar o site. 
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Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
FONTE: Google Analytics (2018)
FIGURA 4 – RELATÓRIOS – COMPORTAMENTO – CONTEÚDO DO SITE
Atividade de Estudos:
1) Imagine que você trabalha na equipe de marketing da loja de 
produtos da Google. O grupo de design pede que você os ajude 
a entender os tipos de itens mais populares da loja. Eles querem 
saber quais itens são mais explorados pelos visitantes do site, 
porque querem criar alguns produtos novos para chamar a 
atenção dos usuários. Você decide fornecer aos designers um 
ranking das categorias de produtos com base na popularidade 
durante o mês de abril de 2018. Qual destes dois rankings de 
categorias de produtos Google você fornecerá a eles?
a) ( ) Produtos YouTube, roupas para homens, acessórios, bolsas. 
b) ( ) Eletrônicos, materiais para escritório, bolsas, roupas para 
homens.
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 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
Note que taxa de saída e taxa de rejeição são itens diferentes para 
serem analisados. A taxa de rejeição é quando o usuário entra e sai 
da mesma página imediatamente. É a porcentagem de visitas em que 
essa página é a única da sessão. Já a saída é o número de usuários 
que saem da página, independentemente de quantas páginas visitou 
naquela sessão, ou seja, uma rejeição é uma saída, mas nem toda 
saída é uma rejeição. 
Note que taxa de 
saída e taxa de 
rejeição são itens 
diferentes para 
serem analisados.
2.2 Outros Relatórios de 
Comportamento
Na velocidade do site é possível identificar informações, como o 
tempo de carregamento da página e tempo de carregamento de links 
em suas páginas. O tempo de carregamento impacta diretamente na 
visualização do usuário pelo conteúdo da página. Os usuários não 
costumam esperar a página carregar mais que dez segundos, portanto, 
muitas vezes, se o seu site estiver demorando para carregar, o usuário 
irá sair sem ao menos ter visto o conteúdo. Assim, este relatório ajuda 
a identificar quais páginas estão demorando mais para carregar para 
que possa consertá-las. Carregamento de página também é importante 
para o SEO, portanto, fique atento a este relatório. 
O relatório de pesquisa interna relata as informações referentes a 
pesquisas que acontecem dentro do seu site e pode lhe ajudar a decidir 
qual o tipo de informação deve ir para a sua homepage, por exemplo, 
já que são as informações mais procuradas pelos usuários, e assim 
facilitar a sua busca no site. 
Já os relatórios de eventos se referem aos eventos que 
comentamos anteriormente. O evento não é uma página do seu site, 
mas pode ser um objeto de interação que o usuário terá no seu site, 
como assistir a um vídeo, clicar em um botão de promoção ou fazer 
download de algum material etc. Para ter relatório de eventos, você deve 
adicionar um código extra no material para acessar as informações de 
análise. Neste relatório você poderá identificar quantas vezes o evento 
foi acionado, quais são mais populares e quantas sessões ele tem. 
Há também o relatório de editor. Este relatório foi feito para editores 
apoiados por anunciantes. A loja e-commerce da Google não apresenta 
anúncios de publicidade, portanto, não será possível visualizar este 
exemplo aqui, mas você verá frequentemente esta informação se 
estiver analisando sites como Terra, UOL, Meio e Mensagem e outros. 
Na velocidade do 
site é possível 
identificar 
informações, 
como o tempo de 
carregamento da 
página e tempo 
de carregamento 
de links em suas 
páginas.
O relatório 
de pesquisa 
interna relata 
as informações 
referentes a 
pesquisas que 
acontecem dentro 
do seu site
Já os relatórios de 
eventos se referem 
aos eventos que 
comentamos 
anteriormente.
Há também o 
relatório de editor. 
Este relatório foi 
feito para editores 
apoiados por 
anunciantes.
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Relatórios e Detalhamentos:Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
2.3 Conversões
Até agora vimos de onde os usuários vêm até o seu site e como se 
comportam, porém, um item a ser analisado são os objetivos ou metas que você 
estipula em sua estratégia de marketing, que podem também ser medidos pelo 
Google Analytics. Os objetivos nas ferramentas são formas de registrar as ações 
valiosas que os usuários realizam no seu site. Esta ação de realizar algo dentro 
do site é chamada de conversão. A conversão pode ser caracterizada como uma 
compra, um download, uma assinatura de e-mail ou qualquer outra ação que você 
estipular que sua audiência deva fazer dentro do seu site ou aplicativo. Objetivos 
e conversões andam de mãos dadas no Analytics e podem ser divididos em 
diferentes estratégias de campanhas de marketing. 
Por exemplo, na loja Google Merchandise Store, o principal 
objetivo das suas ações de marketing é a venda de produtos, portanto, 
a ação desejada dentro do site é o comportamento do usuário que 
leve a uma transação, ou seja, uma ação de conversão. Mas vamos 
supor que a sua empresa venda para o mercado B2B e o seu site não 
seja um e-commerce, e sim um institucional com página de destino 
para captação de leads. Um dos objetivos da estratégia de marketing 
poderia ser o cadastro de usuários no site para receber algum tipo de 
demonstração ou e-book explicativo. Logo, a ação de conversão no 
site seriam os cadastros na landing page, página de destino. Perceba 
que a natureza dos objetivos pode mudar dependendo do que seu site 
propõe aos usuários. 
Note ainda que uma marca pode apresentar diferentes objetivos de marketing 
no seu site, por exemplo, vários micro-objetivos que levarão ao alcance de um 
macro-objetivo. Por exemplo, na loja Google, o grande objetivo é a conversão de 
compras. Para que sua audiência compre de fato produtos no site, a empresa pode 
trabalhar com pequenas ações de conversões, como o envio de newsletters aos 
seus usuários. Assim, conquistar usuários para que se cadastrem no newsletter 
pode ser um micro-objetivo para chegar ao grande objetivo de venda. 
Por exemplo, na loja 
Google Merchandise 
Store, o principal 
objetivo das suas 
ações de marketing 
é a venda de 
produtos, portanto, 
a ação desejada 
dentro do site é o 
comportamento do 
usuário que leve a 
uma transação, ou 
seja, uma ação de 
conversão.
O Google Analytics apresenta algumas definições iniciais para o 
entendimento de objetivos e conversões.
Conversão: uma atividade concluída (on-line ou off-line) que é 
importante para o sucesso de sua empresa. Exemplos: conclusão do 
cadastro em seu newsletter, uma compra, um download etc. Uma 
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 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
conversão pode ser macro ou micro. Em geral, uma conversão macro 
é uma transação de compra concluída. Uma conversão micro é uma 
atividade concluída que indica que o usuário está se aproximando de 
uma conversão macro.
Meta: uma definição de configuração que permite acompanhar 
as ações de valor (ou conversões) que acontecem em seu site ou 
aplicativo móvel. Sempre que um usuário atinge uma meta, uma 
conversão é registrada em sua conta.
Metas atingidas: número total de conversões ou o número total 
de visitantes que concluíram todas as etapas definidas como parte 
dessa meta.
Valor da meta: o valor produzido por conversões de metas 
em seu site. Para calcular esse valor, multiplica-se o número de 
conversões de metas pelo valor atribuído a cada meta.
Taxa de conversão de metas: a soma de todas as taxas de 
metas atingidas individuais. Trata-se da porcentagem de sessões 
que resultaram em uma meta atingida.
Taxa total de abandono: a taxa de abandono das metas. 
Definida como o total de funis abandonados dividido pelo total de 
inícios de metas.
2.4 Metas 
Existem quatro tipos de objetivos, também chamados de metas. A meta de 
destino tem como objetivo registrar um local específico carregado, por exemplo, 
uma página de site ou tela de aplicativo que traz a mensagem “Obrigado por se 
inscrever”. A meta de duração tem como objetivo registrar sessões que duram um 
tempo específico ou mais, por exemplo, dez minutos ou mais passados em um 
site de suporte. A meta de páginas/telas por sessão tem como objetivo o registro 
de que um usuário veja um número específico de páginas ou telas, por exemplo, 
cinco páginas ou telas que foram carregadas enquanto estava no site. E, por fim, 
a meta de evento, conforme vimos, que registra uma ação definida como evento 
quando acionada, por exemplo, recomendação social, reprodução de vídeo ou 
clique em anúncio. 
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Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
Além dos tipos de meta descritos, o Google Analytics fornece 
um método alternativo de acompanhamento da conversão, chamado 
de "metas inteligentes". As metas inteligentes são arquitetadas 
especificamente para ajudar anunciantes do AdWords que talvez não 
tenham conversões suficientes para usar as ferramentas de otimização 
do AdWords, como a licitação automatizada. Quando as metas 
inteligentes são habilitadas, o Google Analytics avalia automaticamente 
as visitas a seu site ou aplicativo e atribui uma nota a cada uma delas; 
as "melhores" visitas são convertidas em metas inteligentes. 
As metas inteligentes se baseiam naquilo que o algoritmo de 
conversão acha que são seus objetivos. Às vezes, as metas inteligentes 
encontradas pelo Google Analytics não são exatamente intuitivas; 
exceto se seu site tiver muitas transações, as metas inteligentes não 
estarão completamente de acordo com seus objetivos de negócios.
As metas inteligentes 
se baseiam naquilo 
que o algoritmo de 
conversão acha que 
são seus objetivos. 
Às vezes, as 
metas inteligentes 
encontradas pelo 
Google Analytics 
não são exatamente 
intuitivas; exceto se 
seu site tiver muitas 
transações, as 
metas inteligentes 
não estarão 
completamente de 
acordo com seus 
objetivos de negócios.
Saiba mais sobre metas inteligentes acessando a este link: 
<https://support.google.com/analytics/answer/6153083?hl=pt-BR>.
Por exemplo, a Google Merchandise Store pode apresentar em sua página 
uma meta de destino, apresentando uma página que traga a seguinte mensagem 
“Obrigada por comprar conosco”. Assim é possível mensurar o número de 
conversões de vendas que o site trouxe para a marca. Para avaliar metas em 
sites de comércio eletrônico, existe uma sessão exclusiva no Analytics chamada 
de relatórios de comércio eletrônico, da qual falaremos mais adiante. Caso você 
não tenha um site de e-commerce, existem outros tipos de meta que podem ser 
muito úteis. Por exemplo, se você tiver um site com suporte a anúncios, a meta de 
duração ou a meta de páginas/sessão são, no mínimo, igualmente importantes. 
Quanto mais tempo um usuário permanece em seu site, mais anúncios podem ser 
mostrados a ele, gerando mais retorno financeiro à marca.
Para que você possa acompanhar uma conversão, é necessário criar 
uma meta na ferramenta do Analytics para que as informações comecem a ser 
registradas. Para registrar uma meta, você precisa acessar o “Admin” na sua 
conta e clicar em “Metas” na sessão de visita do usuário. 
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 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
FIGURA 5 – RELATÓRIOS – METAS
FONTE: Google Analytics (2018)
FONTE: Google Analytics (2018)
Como existem diferentes tipos de objetivos, as configurações de metas irão 
variar de acordo com o objetivo da sua campanha. Vamos analisar a Google 
Merchandise Store. A loja apresenta cinco diferentes tipos de metas: usuários 
engajados, entradas na página de check-out, compra realizada, registros e uma 
meta inteligente. 
FIGURA 6 – RELATÓRIOS – METAS
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Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
Aprenda mais sobre como cadastrar metas acessando este 
link: <https://support.google.com/analytics/answer/1032415?hl=pt-
BR#create_or_edit_goals>.
A meta de usuários engajados tem como objetivoidentificar o nível de 
engajamento dos usuários com o site, ou seja, usuários que acessam mais de 
uma tela do site são contabilizados nesta meta. Já as metas de entradas na 
página de check-out, compra realizada e registros têm como objetivo identificar 
quantas pessoas chegaram até essas páginas. E, por fim, a meta inteligente tem 
como objetivo identificar metas particulares do Google AdWords. 
Atividades de Estudos:
1) Já sabemos como as metas são estabelecidas. Conforme vimos, 
a conta da Google Merchandise Store apresenta diferentes 
metas, uma delas é a de “compra concluída”. Que tipo de meta é 
a de “compra concluída”?
a) ( ) Meta de destino.
b) ( ) Meta de duração.
c) ( ) Meta de páginas/telas por sessão.
d) ( ) Mapa de evento.
2) Conforme vimos na meta de “compra concluída” na Google 
Merchandise Store, indique qual das páginas a seguir não 
está listada como parte do funil que conduz à meta de “compra 
concluída”. 
a) ( ) Carrinho.
b) ( ) Cobrança e envio.
c) ( ) Cupons e promoções.
d) ( ) Pagamento.
e) ( ) Revisão.
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 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
O relatório geral de conversões associado a metas e objetivos no Google 
Analytics fornece métricas básicas, como o total de objetivos concluídos no 
período selecionado, ou seja, o número total de convergências ou de quantos 
visitantes concluíram todos os passos desse objetivo. É possível também 
identificar o valor dele. Na Google Merchandise Store, o valor não foi definido, 
por ser um site e-commerce, os valores podem variar de acordo com os itens 
comprados em cada sessão. 
A taxa de conversão de objetivos também pode ser definida e classificada 
como a porcentagem de sessões durante o período definido que resultaram em 
um objetivo concluído, e a taxa de abandono se refere ao número total de funis 
abandonados dividido pelos objetivos iniciados. Isso se aplica a objetivos aos quais 
você definiu um funil, por exemplo, o funil de “compra concluída” que vimos na 
Google Merchandise Store. Porém, note que 18,52% dos usuários começaram os 
passos de um objetivo, mas não cumpriram todos eles para completar o objetivo. 
FIGURA 7 – RELATÓRIOS – METAS – VISÃO GERAL
FONTE: Google Analytics (2018)
A próxima métrica geral é o número total de objetivos concluídos para os 
objetivos. No caso da Merchandise Store, cinco objetivos foram definidos e essas 
são as taxas de conclusão. Parece que o objetivo de engajamento de usuário é 
o mais alcançado. Você pode analisar todas os URLs que são cadastradas nos 
destinos de objetivos nos URLs de conclusão de objetivos com suas respectivas 
conclusões. Os URLs representam todos aqueles em que convergências ocorrem 
baseadas nos objetivos que você definiu. Além das metas inteligentes que o 
Google pode ter adicionado se está usando AdWords.
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Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
FONTE: Google Analytics (2018)
Já no relatório de caminho reverso das metas, é possível identificar o que o usuário 
fez antes de chegar ao destino de conclusão do objetivo. Por exemplo, na Google 
Merchandise Store, antes de o usuário chegar à finalização de compra, ele passou pela 
revisão de pedido, pelas informações do usuário e pelo carrinho de compras. 
FIGURA 8 – RELATÓRIOS – CAMINHO REVERSO
Na visualização de funil é possível identificar os passos que o usuário faz 
para chegar à conversão de um dos seus objetivos. Os funis são muito utilizados 
quando existe um caminho claro para conversão em seu site, são ainda mais 
comuns em e-commerce. Todos os sites de e-commerce têm um objetivo de 
conversão de vendas e qualquer processo de venda on-line envolve um sistema 
de check-out relativamente semelhante. Como dono de um site de e-commerce, 
você precisa se certificar de que o processo de check-out ocorra da melhor forma, 
sem problemas no processo de compra, que poderão fazer com que o usuário 
abandone o carrinho. O relatório de visualização de objetivo funil pode ajudá-lo a 
entender se há partes do seu funil de check-out que poderiam melhorar. 
Vimos anteriormente o funil na Google Merchandise Store associado com 
o objetivo de compras concluídas. Ele estava definido na seção "Admin" e 
agora podemos verificar os dados de conversão dos passos do funil no relatório 
de visualização. Esse relatório nos ajudar a entender onde os usuários do site 
desistem até finalizar a compra, por exemplo. O funil criado para o objetivo de 
check-out começa no carrinho. A ideia é que olhemos os usuários com itens em 
seus carrinhos e verifiquemos se atravessam todo o funil até o check-out.
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 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
FIGURA 9 – RELATÓRIOS – VISUALIZAÇÃO DO FUNIL
FONTE: Google Analytics (2018)
FONTE: Google Analytics (2018)
Note que o relatório à esquerda da figura apresenta a etapa anterior à 
chegada do usuário no carrinho. Posteriormente os usuários entram no funil, que 
neste caso são 2.962 usuários na página do carrinho. Destes usuários, 1.300 
saíram conforme representação em vermelho. Essas pessoas saíram do funil e 
foram para outras páginas, como para página de log in, o carrinho, a home do 
site etc. E é possível que alguns voltem e passem pelo funil novamente, mas não 
sigam a linha reta que havíamos esperado, assim concluímos que a jornada do 
consumidor não é linear.
FIGURA 10 – RELATÓRIOS – VISUALIZAÇÃO DO FUNIL
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Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
Note que dos 2.962 usuários que entraram no funil, 1.439 chegaram a página 
de pagamentos, ou seja, representando 48,58% dos usuários. E por fim, somente 
1.220 chegaram ao final do funil e concluíram a compra. Você deve estar se 
perguntando o que isso significa, se essa taxa de conversão é boa ou ruim. De 
acordo com o Baymard Institute (2017), a porcentagem média de abandono de 
carrinhos passa dos 69%.
Existem várias razões para o abandono de compras do carrinho, por exemplo, 
o fato de o usuário somente estar pesquisando os produtos, não ter planejado a 
compra ou identificado o frete muito caro, porém, sempre vale a pena analisar o 
funil e ver se pode fazer algo para melhorar. 
No exemplo da Google Merchandise, parece que a maioria dos usuários foi 
perdida depois do carrinho. E podemos ver para onde eles foram. Parece que 
muitos saíram do site e estes usuários poderiam ser aqueles que só estavam 
olhando/pesquisando produtos.
FIGURA 11 – RELATÓRIOS – FLUXO DE META
FONTE: Google Analytics (2018)
O relatório de fluxo de metas auxilia profissionais de marketing na 
compreensão das metas de acordo com o segmento ou comportamentos distintos 
dos seus usuários. Para tal análise, é utilizado o relatório de fluxo de meta. 
Neste relatório é possível atualizar a meta de análise conforme indicação em 
vermelho. Os quadrados em verde representam o passo a passo do funil de meta. 
102
 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
FIGURA 12 – RELATÓRIOS – FLUXO DE META 
FONTE: Google Analytics (2018)
No relatório do funil de meta é possível identificar as sessões que possuem 
diferentes passos definidos; já no fluxo de metas analisamos a frequência com que 
usuários veem as páginas que representam os diferentes passos do funil. Assim, é 
possível identificar o usuário que visualiza a página mais de uma vez por sessão. 
Por exemplo, o que volta à página do carrinho para verificar o que tinha nele, 
depois de visualizar a página do preço. Assim quando se passa o mouse sobre 
os quadrados verdes, é possível identificar as informações de saída dos usuários. 
Já nas linhas vermelhas, é possível identificar para onde os usuários foram e esta 
funcionalidade se torna ainda mais precisa quando você cruza informações. 
No caso da figura, o cruzamento de informações se dá pela análise de 
agrupamento padrão das informações de aquisição, porém há outros dados possíveis 
de analisar, relacionados a comportamento, publicidade, mídias sociais etc. 
Clicando em cima dos quadradosverdes é possível destacar mais detalhes 
do grupo, identificando, por exemplo, as sessões que começaram com busca 
orgânica e resultaram em compra, ou as que vieram via e-mail, mídias sociais 
ou Google. Assim, este relatório permite identificar como diferentes grupos de 
usuários com diferentes características convergem em suas metas. 
103
Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
FONTE: Google Analytics (2018)
2.5 Comércio Eletrônico 
FIGURA 13 – RELATÓRIOS – COMÉRCIO ELETRÔNICO 
O relatório de comércio eletrônico fornece na ferramenta Analytics 
informações sobre o comportamento de compra dos usuários, o comportamento 
de check-out, o desempenho do produto, de vendas e da lista de produtos, e 
informações sobre o marketing utilizado para divulgar o e-commerce. 
Portanto, com a visão geral do relatório, é possível identificar a 
situação geral dos seus negócios, a receita, a taxa de conversão de 
comércio eletrônico, as transações, o valor médio do pedido, o marketing 
(campanhas, promoções internas, código do cupom do pedido, afiliação) 
e os itens mais vendidos (por produto, categoria e marca).
No relatório de análise do comportamento de compra, você 
identificará o número de sessões que incluíram cada fase do seu 
funil de compra, quantas sessões continuaram de uma etapa a outra 
e quantas pessoas abandonaram o funil em cada fase. Nos casos 
em que o funil indica abandono (uma seta vermelha na parte inferior 
de uma etapa), os usuários não concluíram as etapas adicionais do 
funil durante a mesma sessão e podem entrar novamente no funil em 
qualquer fase (o que é indicado pela barra azul separada na parte 
superior de uma etapa); por exemplo, se um usuário adicionou algo ao 
carrinho durante uma sessão e voltou para concluir a compra em uma 
sessão posterior, a visualização do funil consideraria que ele retornou à 
etapa de pagamento.
Portanto, com 
a visão geral 
do relatório, é 
possível identificar 
a situação geral 
dos seus negócios, 
a receita, a taxa 
de conversão de 
comércio eletrônico, 
as transações, o 
valor médio do 
pedido, o marketing 
(campanhas, 
promoções internas, 
código do cupom 
do pedido, afiliação) 
e os itens mais 
vendidos (por 
produto, categoria e 
marca).
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 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
FIGURA 14 – RELATÓRIOS – COMPORTAMENTO DE COMPRA
FONTE: Google Analytics (2018)
É possível também avaliar a experiência de compra dos seus usuários, 
desde a impressão do produto até a transação. É possível examinar somente um 
subconjunto das sessões e criar um segmento associado para isso. Por exemplo, 
se você estiver interessado em estudar as sessões que tiveram visualizações de 
produto e não analisar as outras sessões. Essas sessões podem ser isoladas 
ao criar um segmento diretamente no relatório e clicar na barra azul que as 
representa. Trata-se de um atalho para a criação de um segmento. Depois de 
criado, o segmento poderá ser utilizado em todos os outros relatórios.
No relatório de análise do comportamento de check-out, você pode ver como 
seus usuários passaram pelo processo de check-out. A visualização desse funil 
ilustra como muitos usuários avançaram de uma etapa para a próxima e quantos 
iniciaram ou abandonaram o processo em cada uma delas. Use a visualização do 
funil para identificar pontos positivos e negativos no seu funil de check-out. 
Por exemplo, se perceber que o maior número de usuários sai na primeira 
etapa, quando você solicita que façam log in em uma conta, convém pensar em 
adicionar uma opção para fazer check-out como convidado, ou permitir que façam 
log in usando uma conta do Google ou do Facebook já existente. Assim, você cria 
uma experiência mais convidativa para compradores que não queiram usar outra 
conta e senha.
105
Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
FONTE: Google Analytics (2018)
FIGURA 15 – RELATÓRIOS – COMPORTAMENTO NO CHECK-OUT
Além de conseguir visualizar o número de sessões avançadas no funil, você 
pode usar a visualização para criar segmentos delas. Por exemplo, o número de 
sessões que incluíram a etapa 1, que incluíram transições do usuário da etapa 
1 para a 2, que abandonaram o funil na última etapa ou aquelas que entraram 
no funil na última etapa. Basta clicar em uma etapa do funil, transição, seta de 
abandono ou entrada em uma etapa (a barra superior em uma etapa) para criar 
um segmento. Além do funil, com a tabela, você pode avaliar várias dimensões e 
métricas no contexto das sessões em geral ou das sessões durante as quais os 
usuários abandonaram o funil de check-out.
No relatório de desempenho do produto, você pode ver o desempenho dos 
seus produtos a partir de dois pontos de vista diferentes:
• Resumo: o desempenho do produto em termos de receita, preço e 
quantidade. Ele inclui duas das métricas do comportamento de compras.
• Comportamento de compras: desempenho do produto em termos de 
engajamento do usuário com seus produtos (por exemplo, visualização 
de produtos e detalhes, adição e remoção de produtos em carrinhos, 
conclusão de check-outs).
106
 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
FIGURA 16 – RELATÓRIOS – DESEMPENHO DO PRODUTO
FONTE: Google Analytics (2018)
A visualização de resumo inclui as métricas: desempenho de vendas, 
receita do produto (receita de vendas de produtos individuais), compras únicas, 
quantidade (número de unidades vendidas), preço médio (receita média por 
produto), quantidade média, valor de reembolso do produto (valor devolvido 
a usuários como reembolso), comportamento de compras, taxa de produtos 
adicionados em relação às visualizações dos detalhes dos produtos (número de 
produtos adicionados por número de visualizações de detalhes do produto) e taxa 
de compras em relação às visualizações dos detalhes dos produtos (número de 
produtos comprados por número de visualizações de detalhes do produto).
Já a visualização do comportamento de compras inclui as métricas: 
desempenho de vendas, visualizações da lista de produtos, visualizações de 
detalhes do produto, adições de produtos (ao carrinho), remoções de produtos 
(dos carrinhos), check-outs do produto, compras únicas, comportamento de 
compras, taxa de produtos adicionados em relação às visualizações dos detalhes 
dos produtos (número de produtos adicionados por número de visualizações de 
detalhes do produto), taxa de compras em relação às visualizações dos detalhes 
dos produtos (número de produtos comprados por número de visualizações de 
detalhes do produto).
Obviamente, você quer saber que tipo de receita um produto está gerando 
e as quantidades nas quais ele está sendo comprado, mas as informações 
adicionais nesse relatório apresentam uma visão mais holística de como o design 
de seu site está levando os usuários a comprarem. Por exemplo, na visualização 
comportamento de compras de seus dados, você pode saber como os produtos 
se saíram em relação à lista de produtos: com que frequência a lista de canais 
estimulou os usuários a visualizarem produtos individuais e como o design de seu 
site incentivou e facilitou visualizações de detalhes do produto.
107
Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
FONTE: Google Analytics (2018)
Com o relatório de desempenho das vendas, você pode avaliá-las segundo 
as dimensões: transação (data, hora, código da transação) e data (dados da 
transação acumulados por data). 
FIGURA 17 – RELATÓRIOS – DESEMPENHO DE VENDAS
 Após selecionar a dimensão, as métricas de análise são a receita (receita 
total das transações de comércio eletrônico; dependendo da implementação, 
ela pode incluir impostos e envio), o imposto (total de encargos tributários das 
transações de comércio eletrônico), o envio (encargos de envio no total para 
transações de comércio eletrônico), o valor do reembolso (valor em moeda 
reembolsado para uma transação) e a quantidade (número de unidadesvendidas 
em transações de comércio eletrônico).
O relatório de desempenho da lista de produtos representa um agrupamento 
lógico de produtos no seu site. Você pode usá-lo para representar: páginas de 
catálogo, blocos de venda cruzada, blocos de venda vertical, blocos de produtos 
relacionados e páginas de resultados de pesquisa. 
108
 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
FIGURA 18 – RELATÓRIOS – DESEMPENHO DA LISTA DE PRODUTOS
FONTE: Google Analytics (2018)
As métricas relacionadas a este relatório são as visualizações da lista de 
produtos (número de vezes que os usuários visualizaram produtos quando eles 
apareceram na lista de produtos), os cliques na lista de produtos (número de 
vezes que os usuários clicaram em produtos quando eles apareceram na lista de 
produtos), o CTR da lista de produtos (a taxa em que os usuários clicaram na lista 
de produtos para visualizar produtos, ou seja, o número de cliques dividido pelo 
número de vezes que a lista foi exibida).
Para analisar os dados de um ponto de vista de lista, use Nome da lista de 
produtos como a dimensão principal. Para cada lista, você pode ver o número 
de produtos que os usuários visualizaram na lista, o número de vezes que eles 
clicaram nos produtos da lista e a taxa de cliques da lista. Essa combinação de 
métricas permite ver o desempenho de uma lista em termos de produtos diante de 
usuários e se o layout, o texto e os gráficos estão levando os usuários a clicarem 
para saber informações mais detalhadas sobre seus produtos.
O relatório de marketing no comércio eletrônico analisa as promoções 
internas que incluem itens, como banners exibidos em uma seção do seu site 
para anunciar outra seção, os cupons de pedidos, o cupom do produto e código 
de afiliado. Esses dados apresentam os números brutos da atividade associada 
à ação. Para compreender a eficácia dessas iniciativas no contexto mais amplo 
de seu negócio, você pode usar o relatório de visão geral para saber como seus 
números foram afetados durante as vezes em que ofereceu e aplicou os cupons, 
por exemplo: se tiver oferecido cupons na semana anterior ao Dia das Mães, 
109
Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
você poderá usar períodos similares para comparar essa semana à semana 
anterior e à semana posterior para saber que tipo de aumento e queda houve. 
E se tiver oferecido cupons em uma região geográfica, mas não em outra, você 
poderá segmentar esse período por região para avaliar a diferença de receita e 
transações entre as regiões, além de decidir se os cupons foram efetivos.
Para saber mais sobre o relatório de comércio eletrônico, 
acesse: <https://support.google.com/analytics/topic/6014839?hl=pt-
BR&ref_topic=1631741>.
2.6 Funis Multicanal
No Google Analytics, as conversões e transações de comércio eletrônico 
são atribuídas à última campanha, pesquisa ou anúncio que direcionou o usuário 
quando ele realizou uma conversão. Que papel as referências de websites, 
pesquisas e anúncios anteriores tiveram nessa conversão? Quanto tempo se 
passou desde o interesse inicial do usuário até a compra?
Os relatórios de funis multicanais respondem a essas e outras 
perguntas mostrando como seus canais de marketing (por exemplo, 
origens de tráfego para seu website) trabalham juntos para criar vendas 
e conversões. Por exemplo, muitas pessoas podem comprar em seu 
site depois de pesquisar sua marca no Google. Entretanto, elas podem 
ter descoberto a marca em um blog ou enquanto pesquisavam produtos 
e serviços específicos. Os relatórios de funis multicanais mostram como 
referências e pesquisas anteriores contribuíram com suas vendas.
Os relatórios de fu-
nis multicanais res-
pondem a essas e 
outras perguntas 
mostrando como 
seus canais de 
marketing (por 
exemplo, origens 
de tráfego para seu 
website) trabalham 
juntos para criar 
vendas e conver-
sões.
110
 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
FIGURA 19 – RELATÓRIOS – FUNIS MULTICANAL
FONTE: Google Analytics (2018)
Assista aos dois vídeos a seguir para entender a forma como 
o Google Analytics disponibiliza os dados de conversão assistida, 
carrinhos de conversão mais tempo até a conversão e tamanho do 
carrinho. Links de acesso:
<https://www.youtube.com/watch?v=PW_9TMZKJp0>.
<https://www.youtube.com/watch?v=Cz4yHOKE5j8&fea
ture=youtu.be>.
2.7 Atribuição
Um modelo de atribuição é a regra ou conjunto de regras que 
determina como o crédito de vendas e conversões é atribuído a pontos 
de contato em caminhos de conversão. Por exemplo, o modelo Última 
interação no Analytics atribui 100% de crédito aos pontos de contato 
finais (ou seja, cliques) que precedem imediatamente vendas ou 
conversões. Por outro lado, o modelo Primeira interação atribui 100% 
de crédito aos pontos de contato que iniciam caminhos de conversão.
Você pode usar a ferramenta de comparação de modelos para 
comparar como diferentes modelos de atribuição afetam a valorização dos 
seus canais de marketing. Na ferramenta, o valor de conversão calculado 
Um modelo de 
atribuição é a 
regra ou conjunto 
de regras que 
determina como o 
crédito de vendas 
e conversões 
é atribuído a 
pontos de contato 
em caminhos de 
conversão. 
111
Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
(e o número de conversões) para cada um dos seus canais de marketing varia 
de acordo com o modelo de atribuição utilizado. Um canal que principalmente 
inicia caminhos de conversão terá um valor de conversão maior de acordo com o 
modelo de atribuição Primeira interação do que teria de acordo com o modelo de 
atribuição Última interação.
FIGURA 20 – RELATÓRIOS – ATRIBUIÇÃO
FONTE: Google Analytics (2018)
Por exemplo, uma cliente encontra seu site clicando em um dos seus 
anúncios do Google AdWords. Ela volta uma semana depois clicando em uma 
rede social. Nesse mesmo dia, ela volta pela terceira vez por meio de uma 
das suas campanhas de e-mail e, algumas horas mais tarde, retorna de novo 
diretamente e faz uma compra.
No modelo de atribuição de Última interação, o último ponto de contato (nesse 
caso, o canal Direto) receberia 100% do crédito da venda (GOOGLE, 2018). 
No modelo de atribuição Último clique não direto, todo o tráfego direto é 
ignorado, e 100% do crédito da venda vai para o último canal por meio do qual o 
cliente chegou ao site antes de concluir a conversão (neste caso, o canal e-mail) 
(GOOGLE, 2018).
No modelo de atribuição Último clique do Google AdWords, o último clique do 
Google AdWords (nesse caso, o primeiro e único clique no canal Pesquisa paga) 
receberia 100% do crédito da venda (GOOGLE, 2018).
112
 ANÁLISES WEB E GOOGLE ANALYTICS
No modelo de atribuição Primeira interação, o primeiro ponto de contato 
(nesse caso, o canal Pesquisa paga) receberia 100% do crédito da venda 
(GOOGLE, 2018).
No modelo de atribuição Linear, cada ponto de contato no caminho de conversão 
(nesse caso, os canais Pesquisa paga, Rede social, e-mail e direto) dividiu a mesma 
porcentagem de crédito (25% cada) para a venda (GOOGLE, 2018). 
No modelo de atribuição Redução de tempo, os pontos de contato mais 
próximos em termos de tempo da venda ou conversão recebem a maior parte 
do crédito. Nessa venda específica, os canais Direto e E-mail receberiam a 
maior parte do crédito porque o cliente interagiu com eles dentro de algumas 
horas da conversão. O canal Rede social receberia menos crédito do que os 
canais direto ou e-mail. Como a interação da pesquisa paga ocorreu uma semana 
antes, esse canal receberia um crédito significativamente menor (GOOGLE, 2018). 
No modelo de atribuição com base na posição, 40% do crédito é atribuído a 
cada primeira e última interação, e os 20% de crédito restantes são distribuídos 
uniformemente para as interações intermediárias. Nesse exemplo, os canais 
Pesquisa paga e direto receberiam 40% do crédito, enquanto os canais rede 
social e e-mail receberiam 10% do crédito (GOOGLE,2018).
3 Algumas Considerações
Diferentes caminhos levam até o mesmo resultado, alguns com mais 
eficiência, alguns com menos. Como analista, o papel do operador do Google 
Analytics é saber, com muita agilidade, onde encontrar as informações que 
ajudam na solução de problemas.
Agora você sabe como estudar o comportamento dos usuários do seu site 
e como usar as informações que encontra nos relatórios de comportamento 
para melhorar o seu site. Esse conhecimento pode ser a saída para a crise no 
e-commerce promissor ou o sucesso de um e-commerce com muito potencial. 
Ajudar o usuário na navegabilidade do seu website e facilitar o consumo 
de seu conteúdo e produtos são fundamentais para cativar seu cliente. Com 
os caminhos que seus clientes preferem visualmente claros e com dados que 
suportem tomadas de decisão, sua empresa ou cliente poderá contar com 
você para construir soluções eficientes. Lembre-se de testar os conhecimentos 
adquiridos na prática, para garantir que não restem dúvidas quando você enfrentar 
desafios de verdade!
113
Relatórios e Detalhamentos: Comportamento 
e Conversões
 Capítulo 3 
Referências
GOOGLE. Configurar acompanhamento de eventos. Google Analytics. 2018. 
Disponível em: <https://support.google.com/analytics/answer/1136960?hl=pt-
BR>. Acesso em: 21 jun. 2018.
______. Comportamento. Google Analytics. 2018. Disponível em: <https://
support.google.com/analytics/topic/1120718?hl=pt-BR&ref_topic=3544907>. 
______. Taxa de rejeição. Google Analytics. 2018. Disponível em: <https://
support.google.com/analytics/answer/1009409?hl=pt-BR>. Acesso em: 21 jun. 
2018.
______. Como o valor da página é calculado. Google Analytics. 2018. 
Disponível em: <https://support.google.com/analytics/answer/2695658?hl=pt-
BR>. Acesso em: 21 jun. 2018.
______. Sobre o comércio eletrônico avançado. Google Analytics. 2018. 
Disponível em: <https://support.google.com/analytics/answer/6014841?hl=pt-
BR>. Acesso em: 21 jun. 2018.
______. Relatórios de comércio eletrônico avançado. Google Analytics. 2018. 
Disponível em: <https://support.google.com/analytics/answer/6014872?hl=pt-
BR&ref_topic=6014839>. Acesso em: 21 jun. 2018.
______. Visão geral do modelo de atribuição. Google Analytics. 2018. 
Disponível em: <https://support.google.com/analytics/answer/1662518?hl=pt-
BR>. Acesso em: 21 jun. 2018.
BAYMARD. E-Commerce checkout usability. 2017. Disponível em: <https://
baymard.com/checkout-usability>. Acesso em: 21 jun. 2018.