Taxa de abandono de carrinho subiu? Como encontrar a alteração que a causou

O que significa, na prática, uma subida no abandono de carrinho?

Significa que uma parte maior de quem pôs algo no carrinho, ou iniciou o checkout, saiu sem pagar. Antes de procurar a causa, convém definir que taxa mudou, porque cada ferramenta a mede de forma diferente.

• Taxa de abandono de carrinho: carrinhos criados sem compra, a dividir por todos os carrinhos criados. A maioria das lojas calcula-a a partir de add_to_cart ou view_cart e purchase.
• Taxa de abandono do checkout: checkouts iniciados sem compra. No GA4, o relatório da jornada de finalização de compra mostra-a passo a passo, a partir de begin_checkout.
• Checkouts abandonados na Shopify: a Shopify considera um checkout abandonado quando fica incompleto durante mais de dez minutos depois de o cliente indicar o e-mail. Os checkouts sem e-mail não entram nessa lista.

O valor absoluto, por si só, diz pouco. O Baymard Institute aponta uma taxa média documentada de abandono de carrinho de 70,22%, com base em 50 estudos, pelo que 70% é normal para muitas lojas. O que conta é o salto face à base da própria loja: os mesmos dias da semana, a mesma mistura de tráfego, a mesma época. Passar de 68% para 79% numa semana é um sinal. Passar de 70% para 72% pode ser ruído.

Se o problema começa antes, com menos produtos a chegar ao carrinho, leia como encontrar a alteração por trás de uma queda na taxa de adição ao carrinho.

A subida do abandono é real ou o tracking mudou?

Verifique primeiro o tracking. Uma taxa que dispara de um dia para o outro é muitas vezes um evento de compra que deixou de ser enviado, e não clientes que deixaram de comprar.

1. Compare encomendas com compras. Ponha o número de encomendas da plataforma da loja ou do prestador de pagamentos ao lado dos eventos purchase do GA4 nos mesmos dias. Se as encomendas estão estáveis e as compras no GA4 caíram, o abandono subiu apenas nos relatórios.
2. Verifique a página de agradecimento. Um tema novo, uma app de checkout ou um meio de pagamento que redireciona para uma página externa podem impedir a tag de compra de carregar.
3. Procure eventos begin_checkout duplicados. Se uma alteração no site envia o evento duas vezes, o denominador cresce e o abandono parece pior do que é.
4. Verifique o banner de consentimento. Uma alteração no banner ou no modo de consentimento pode cortar mais eventos num passo do que noutro. Veja como provar que o banner de consentimento causou a queda de conversões.
5. Faça uma encomenda de teste real e acompanhe cada evento do checkout a chegar, pela ordem certa, no DebugView ou no Tag Assistant.

Na Shopify, o GA4 recolhe begin_checkout, add_payment_info e purchase automaticamente depois de configurado o Google Analytics, mas o add_shipping_info tem de ser configurado à parte. Sem esse evento, o passo de envio do funil parece uma parede. Para uma revisão completa, use a checklist de auditoria de tracking.

Em que passo do checkout estão os clientes a sair?

Abra o relatório da jornada de finalização de compra no GA4 e encontre o passo em que a taxa de abandono mudou. O passo indica que tipo de alteração procurar.

No GA4, aceda a Relatórios > Ciclo de vida > Monetização > Jornada de finalização de compra. O funil tem quatro passos, "Iniciar finalização de compra", "Adicionar frete", "Adicionar pagamento" e "Compra", alimentados por begin_checkout, add_shipping_info, add_payment_info e purchase. Por baixo de cada barra, o GA4 mostra a taxa de abandono até ao passo seguinte: 200 utilizadores que passam a 140 correspondem a uma taxa de abandono de 30%. O funil é fechado, por isso só conta quem começou em "Iniciar finalização de compra".

Compare os dias depois do salto com o mesmo número de dias antes e divida o funil por categoria de dispositivo (a predefinição) e por navegador. Uma subida num único navegador costuma indicar um erro de script ou do formulário de pagamento. O relatório não pode ser personalizado; para incluir o passo do carrinho, abra-o como exploração e crie um funil próprio.

Que alterações costumam fazer subir o abandono de carrinho?

Alterações que aumentam o custo, atrasam a entrega ou criam atrito no checkout. O cliente raramente diz porque saiu, mas os inquéritos mostram o que o afasta.

No estudo de checkout do Baymard Institute, pondo de parte quem estava só a ver, os motivos mais citados foram custos extra demasiado altos (40%), entrega demasiado lenta (20%), falta de confiança para indicar os dados do cartão (19%), obrigação de criar conta (18%), checkout longo ou complicado (17%) e erros ou falhas no site (17%). Cada motivo corresponde a uma alteração que alguém fez, ou que aconteceu à volta da loja:

• Preço e portes: valor mínimo mais alto para portes grátis, nova tabela de portes, uma taxa que só aparece no último passo ou uma alteração na configuração do IVA.
• Checkout: nova app de checkout, um campo a mais no formulário, registo obrigatório, fim da compra como convidado, nova pesquisa de código postal.
• Pagamento: um meio de pagamento retirado, um novo prestador, regras antifraude mais rígidas. No mesmo estudo, 10% referiram um cartão recusado e 9% poucos meios de pagamento.
• Lançamentos e scripts: atualização do tema, novo widget de chat ou uma tag que torna o checkout lento ou o avaria num dispositivo.
• Políticas e promoções: prazo de devolução mais curto (13% referiram a política de devoluções), uma promoção que terminou, um código de desconto que deixou de funcionar.
• Tráfego: uma campanha nova que traz visitantes mais frios, que juntam produtos ao carrinho só para ver o preço final. O abandono sobe sem qualquer alteração no site.

Este último ponto escapa com facilidade. Se lançou ou alargou uma campanha, compare o abandono por origem e meio antes de culpar o checkout. Para a visão de conjunto, veja porque caem as vendas do e-commerce.

Como isolar que alteração causou a subida do abandono de carrinho?

Ponha todas as alterações dos 7 a 14 dias anteriores ao salto numa única cronologia e teste os candidatos um de cada vez, a começar pelos que mexem no passo em que o abandono subiu.

1. Excluir falhas de tracking
2. Encontrar o passo que perdeu clientes
3. Alinhar as alterações
4. Testar uma hipótese

A cronologia precisa de todas as fontes, não só dos anúncios: definições da loja (portes, IVA, pagamentos), lançamentos e apps do site, tracking e consentimento, promoções e e-mails, e edições nas contas de anúncios. O Google Ads guarda o seu histórico de alterações durante dois anos, mas não mostra que alguém mudou a tabela de portes na loja, e a Shopify apaga os checkouts abandonados ao fim de três meses. Por isso, convém registar data, responsável e motivo de cada alteração no momento em que acontece. Com todas as alterações numa cronologia, veria que o valor mínimo dos portes grátis mudou na noite anterior ao salto do abandono no passo de envio. É isso que um registo de alterações de marketing oferece: no Changeline, as edições do Google Ads são importadas automaticamente e a equipa regista as alterações de site, portes e pagamentos no mesmo projeto.

Depois, ordene os candidatos. Uma alteração que mexe no passo onde os clientes saem, que aconteceu mesmo antes do salto e que afeta todos os dispositivos e canais ao mesmo tempo é a principal suspeita. Uma alteração que afeta só uma campanha só deveria mexer no tráfego dessa campanha.

Exemplo: Na quinta-feira, a dona de uma loja de artigos para a casa pergunta à agência: «Porque é que o abandono de carrinho passou de 68% para 79% esta semana?» A gestora de conta abre o relatório da jornada de finalização de compra: a perda extra está no passo de envio, em todos os dispositivos e canais. Depois alinha as alterações. O orçamento da Rede de Pesquisa no Google Ads subiu 20% na segunda-feira, mas as sessões pagas quase não cresceram. A newsletter de terça seguiu para a lista habitual. Na terça à noite, o programador subiu os portes grátis de 50 € para 80 €, e na quarta o abandono no passo de envio duplicou. Repor os 50 € durante uma semana trouxe a taxa de volta aos 69%.

Como confirmar a causa e comunicá-la ao cliente?

Confirme com um teste e não com um palpite: reverta ou divida a alteração suspeita e veja se o abandono no mesmo passo volta à base.

• Reverta durante um curto período quando a alteração é fácil de desfazer, como o valor mínimo dos portes grátis ou um meio de pagamento.
• Compare segmentos quando não é possível reverter: se a alteração afetou só um dispositivo, país ou meio de pagamento, compare-o com o resto.
• Observe o passo certo: a correção tem de mexer na taxa de abandono do passo identificado, e não apenas no total de encomendas.
• Tenha em conta a sazonalidade: compare os mesmos dias da semana, e as mesmas semanas do ano passado, antes de dar o caso por resolvido.

No relatório ao cliente, indique o passo, a data, a alteração e a evidência em poucas linhas. O guia para explicar uma queda de conversões ao cliente tem uma estrutura reutilizável, e as anotações do GA4 ajudam a marcar a data no gráfico.