Ao longo dos meus anos trabalhando com estratégias digitais, percebi que muita gente acredita que “os dados não mentem”. Só que, na prática, já vi inúmeros casos em que a leitura dos números estava completamente distorcida. Isso acontece porque, no universo do web analytics, pequenos deslizes ou equívocos, mesmo que pareçam simples, acabam gerando interpretações equivocadas e levando a decisões ruins.
Neste artigo, quero mostrar como alguns erros frequentes em web analytics podem comprometer toda a sua análise e apresentar formas para garantir que os seus dados realmente reflitam a realidade. Quero também compartilhar experiências e pontos de atenção que observo diariamente quando atendo empresas por meio da Nação Digital.
O que é web analytics e por que a confiança nos dados importa?
Eu sempre começo explicando para clientes e parceiros: web analytics consiste em coletar, medir e analisar o comportamento dos visitantes em canais digitais, como sites e lojas virtuais. Sem dados confiáveis, qualquer estratégia pode ir por água abaixo, pois não existe clareza sobre o que está ou não funcionando.
Dados distorcidos comprometem a tomada de decisão.
Na Nação Digital, trato essa confiança na base das análises como prioridade. Afinal, se o gestor vai direcionar investimentos e tomar decisões, precisa confiar totalmente nos relatórios.
Erros de configuração que desalinham toda a análise
A primeira armadilha em web analytics começa já na implantação das ferramentas. Está mais comum do que se imagina:
- Sessões não sendo registradas corretamente nos relatórios
- Páginas sem tags de acompanhamento
- Duplicidade nos eventos de conversão
- Parâmetros de URL bagunçados
Na minha experiência, é comum encontrar e-commerces sem um padrão claro na aplicação de parâmetros UTM, resultado de equipes diferentes atuando no mesmo projeto sem alinhamento. O problema aparece principalmente em campanhas de mídia paga e fluxos de e-mail.
Além disso, o uso incorreto de ferramentas como o Google Tag Manager pode gerar exceções na coleta ou, até pior, registrar ações que nem ao menos aconteceram. Escrevi sobre erros e cuidados ao configurar o gerenciador de tags em um artigo específico: Boas práticas no uso do Google Tag Manager.
Filtros e exclusões mal aplicadas
Outro erro recorrente é a aplicação de filtros sem a devida atenção. Por exemplo, excluir o tráfego interno (de colaboradores da empresa) pode ser negligenciado, o que faz com que os dados reflitam uma audiência maior (e fictícia). Já vi projetos em que o crescimento nas visitas era pura ilusão: a equipe acessava a loja diariamente, participava de testes ou de treinamentos, mas isso não era filtrado.
Ao não filtrar acessos internos, os dados perdem valor para análise de performance real de campanhas.
Além disso, esquecem de revisar regras antigas de filtros, o que pode mascarar ou excluir informações valiosas dos relatórios. Até exclusões automáticas de spam, se mal configuradas, eliminam visitas legítimas.
Erros de tagueamento em campanhas e páginas
Toda vez que converso com gestores sobre campanhas de marketing, percebo que a origem do tráfego é muitas vezes um mistério para quem não cuida bem do tagueamento.
Sem um padrão consistente nos UTMs, o impacto das campanhas fica impossível de avaliar. Já acompanhei projetos nos quais mais de 30% das vendas de origem paga eram classificadas como “tráfego direto” pelo analytics. Ou seja: o resultado verdadeiro era mascarado por falta de rigor na criação das tags.
Por isso, sempre oriento que os responsáveis sigam referenciais como os que compartilho no conteúdo sobre configuração do Google Analytics. Ao documentar padrões e revisar rotinas, as chances de erro caem muito.
Eventos e conversões: definições incorretas comprometem resultados
Outro ponto crítico: as configurações de eventos e conversões. Em inúmeras reuniões, vejo gestores considerando “uma venda” cada vez que alguém clica em “comprar”, quando na verdade nem todos finalizam o pagamento. Sem separar eventos intermediários de conversões reais, a análise do funil de vendas fica comprometida.
O erro de registrar conversões genéricas pode inflar os dados e criar expectativas falsas sobre o desempenho.
Revejo rotineiramente detalhes como a diferença entre “adicionar ao carrinho”, “iniciar checkout” e “pagamento aprovado”. Somente assim os dados terão valor. Recomendo também estudar o conteúdo sobre modelos de atribuição, pois nem toda conversão se deve a uma única campanha: é preciso considerar múltiplos pontos de contato até o fechamento.
Inconsistências no tratamento de páginas, categorias e produtos
Em lojas virtuais, a classificação de produtos, páginas e categorias pode variar tanto que os relatórios acabam incompreensíveis. Imagino que você já deva ter visto situações em que o mesmo produto aparece com nomes, URLs ou categorias diferentes. Isso distorce as métricas de vendas por produto e dificulta comparações históricas.
Esse erro geralmente nasce da falta de integração entre plataformas ou de processos desalinhados entre times de marketing e TI. Recomendo constantemente padronizar nomenclaturas e validar tabelas de referência. Um bom passo a passo de métricas relevantes para e-commerces, como compartilhei em indicadores essenciais de loja virtual, ajuda bastante.
Ignorar dados contextuais: sazonalidade, bugs e mudanças no site
Costumo alertar clientes sobre como eventos especiais, períodos promocionais ou até bugs recentes podem causar picos ou vales nos dados. Certa vez, um erro no banner de uma campanha fez despencar os acessos a uma página, e ninguém percebeu até consultarmos as ocorrências do site.
Sempre cheque se houve mudanças no ambiente digital antes de assumir que um número representa um comportamento genuíno do público.
Manter um histórico de deploys, datas de promoções e ocorrências ajuda (e muito) a interpretar corretamente os relatórios. E olha que já vi decisões equivocadas baseadas apenas em análises frias, sem contexto algum. A experiência mostra que cruzar informações é tão importante quanto ler o relatório técnico.
Qualidade dos dados: rotina de auditoria e revisão
Não é raro notar empresas confiando cegamente nas primeiras análises que aparecem no dashboard. Só que, assim como qualquer processo, os dados exigem revisão constante. Na Nação Digital, uma das práticas é revisar mensalmente as configurações, comparar amostras e aplicar testes “fantasmas” para checar eventos e conversões.
- Avaliar periodicamente se todas as páginas e ações estão sendo monitoradas
- Corrigir tags expiradas ou duplicadas
- Conferir filtros ativos
- Testar o funil de conversão periodicamente
Esse tipo de cuidado reduz muito o risco de relatórios distorcidos. Se quiser se aprofundar em indicadores para gestão, um bom texto de apoio é o conteúdo sobre KPIs para e-commerce, focado em como medir o que realmente importa.
Conclusão
Aprendi que confiar nos dados é mais do que acreditar nas planilhas: exige cuidado, revisão constante e conhecimento técnico. Pequenos deslizes em web analytics podem comprometer totalmente uma estratégia, seja em vendas, marketing ou relacionamento. Se você ainda tem dúvidas ou quer garantir dados fortes para o seu negócio, converse comigo ou conheça os serviços da Nação Digital. Estou sempre pronto para ajudar sua marca a conquistar melhores resultados no ambiente digital com inteligência e transparência.
Perguntas frequentes sobre erros em web analytics
Quais os erros comuns em web analytics?
Os erros mais comuns envolvem a configuração errada de tags, ausência de filtros de tráfego interno, eventos duplicados, UTMs mal estruturados, e falta de revisão dos relatórios. A definição incorreta de metas e a não atualização das ferramentas com mudanças no site também são frequentes.
Como identificar dados distorcidos em analytics?
Para identificar dados distorcidos, avalie picos de acessos sem razão aparente, quedas bruscas incomuns e aumentos inesperados em conversões. Compare sempre o comportamento do site com eventos contextuais e valide configurações no analytics.
O que causa erros em web analytics?
As principais causas são falhas na configuração de ferramentas, ausência de auditorias, erros de parametrização de campanhas e mudanças não comunicadas no site ou nas integrações. Equipes desalinhadas e falta de padronização nas rotinas também contribuem para distorções.
Como corrigir dados errados no analytics?
Primeiro, identifique onde está a falha. Depois, corrija tags, filtros e eventos. Refaça os parâmetros de campanhas e, sempre que possível, exclua dados não confiáveis para evitar análises futuras equivocadas. Revisões regulares ajudam a evitar que problemas se repitam.
Como evitar erros frequentes em web analytics?
Fique atento à documentação dos processos e faça revisões periódicas nas ferramentas. Atualize sempre as configurações quando houver mudanças no site. Invista na padronização e na capacitação das equipes. Se tiver dúvidas ou quiser garantir análises consistentes, busque suporte especializado como o da equipe da Nação Digital.
