Configuramos GA4, Google Tag Manager e eventos com uma lógica clara: medir o que ajuda o negócio a decidir — não tudo o que é possível contar.
Definir eventos, conversões e parâmetros antes da implementação.
Validar se o que chega às plataformas representa o comportamento real.
Transformar dados em prioridades, decisões e próximos passos.
Quando eventos, conversões e plataformas não seguem a mesma definição, os relatórios mostram números diferentes para a mesma realidade.
A mesma ação é enviada várias vezes ou contabilizada em locais diferentes.
Há muitos dados, mas poucos ajudam a tomar uma decisão.
Google Ads, Meta, GA4 e o negócio não falam a mesma linguagem.
Não começamos pelas tags. Começamos pelas perguntas que o negócio precisa de responder e construímos a implementação à volta dessas decisões.
GA4, GTM, eventos, conversões, ecommerce, consentimento e qualidade dos dados.
Objetivos, KPIs, eventos, parâmetros, fontes e responsáveis.
Configuração técnica, dataLayer e eventos alinhados com o negócio.
Produto, checkout, compra, receita e comportamento ao longo da jornada.
Google Ads, Meta e outras plataformas com definições consistentes.
Testes, validação, nomenclatura e registo do que foi implementado.
Uma boa implementação não é a que recolhe mais. É a que define melhor o que observar, como interpretar e onde utilizar.
Cliques, visualizações e ações que ajudam a compreender comportamento.
Pedidos de contacto, subscrições, inícios de checkout ou ações equivalentes.
Venda, lead qualificada, marcação ou outro resultado de negócio.
Receita, margem, qualidade ou prioridade atribuída a cada resultado.
Uma tag pode disparar e, ainda assim, enviar o evento errado, no momento errado ou com parâmetros incompletos. A validação faz parte da implementação.
O mesmo evento mantém nome, definição e parâmetros entre plataformas.
Cada ação é registada uma vez e apenas quando realmente acontece.
Os dados recolhidos têm um destino: análise, otimização ou decisão.
Nem todos os projetos precisam da arquitetura mais complexa. A solução deve responder ao risco, ao volume de dados e à capacidade de manutenção.
Configurar recolha e ativação de dados de acordo com as escolhas do utilizador.
Adicionar uma camada de controlo e processamento quando fizer sentido.
Separar a lógica do negócio da configuração das ferramentas.
Ligar plataformas, CRM ou fontes internas quando existe valor operacional.
A implementação técnica só começa depois de existir uma definição comum sobre eventos, conversões, valor e utilização dos dados.
Mapear ferramentas, objetivos, falhas e decisões que dependem dos dados.
Criar o plano de medição, a nomenclatura e a arquitetura técnica.
Configurar tags, eventos, parâmetros, consentimento e integrações.
Testar cenários, documentar e confirmar a qualidade do resultado final.
Numa operação com três lojas online, organizámos fontes e métricas para permitir uma leitura comparável entre marcas, sem apagar as diferenças de cada negócio.
As mesmas métricas passaram a responder às mesmas perguntas.
Cada negócio manteve os seus objetivos, campanhas e leitura própria.
A gestão passou a identificar diferenças, desvios e prioridades com mais clareza.
O trabalho faz sentido para negócios que investem em marketing, dependem de dados para otimizar e precisam de uma base técnica que possa ser mantida.
As plataformas apresentam resultados diferentes para a mesma ação.
Queres melhorar conversões, ecommerce, consentimento ou qualidade dos dados.
O objetivo é recolher tudo sem definir como os dados serão utilizados.
Analisamos a implementação atual, identificamos riscos e mostramos-te o que deve ser corrigido, simplificado ou documentado.
