Um bug sutil no checkout estava custando R$ 50.000 por mês a um e-commerce. Este é o estudo de caso de como o Dombei Track revelou o erro que o Google Analytics não via, salvando as vendas e aumentando a taxa de conversão.
O Cenário: Vendas Estagnadas e o ‘Fantasma’ de R$ 50.000 no Funil
A história começa com um problema familiar para muitos gestores de e-commerce. O tráfego era bom, as campanhas no Meta Ads traziam cliques qualificados e o custo por aquisição (CPA) parecia sob controle. Só que a conta não fechava. As vendas, que deveriam seguir a mesma curva de crescimento do tráfego, estavam estagnadas. Havia uma lacuna entre o número de pessoas que chegavam ao site e as que de fato compravam. A suspeita inicial, como sempre, caiu sobre os suspeitos usuais: ‘será o preço?’, ‘a campanha perdeu qualidade?’, ‘o mercado esfriou?’.
Na prática, a sensação era de pilotar um avião com instrumentos que mostravam ‘tudo normal’, enquanto a altitude caía perigosamente. A diretoria questionava o ROI do marketing e a equipe de tráfego se frustrava por não conseguir provar o valor do seu trabalho. O Google Analytics 4 mostrava as sessões, as visualizações de página e uma taxa de abandono de carrinho que, embora não ideal, não justificava o buraco no faturamento. Estimamos que esse ‘fantasma’ estava custando cerca de R$ 50.000 em vendas perdidas por mês — um valor que tornava a situação insustentável.
A Caçada Começa: Configurando o Dombei Track para uma Análise Forense
Quando as ferramentas tradicionais falham em dar respostas, é hora de aprofundar a investigação. Descartamos a hipótese de que o problema era genérico. Precisávamos de olhos — literalmente — dentro da jornada do usuário. Foi aqui que o Dombei Track entrou em cena, não como uma simples ferramenta de analytics, mas como um kit de análise forense digital.
Nossa primeira ação foi configurar o rastreamento avançado para ir além dos números e capturar o comportamento. Isso incluiu:
- Gravação de Sessões (Session Recording): Ativamos a gravação anônima de sessões de usuários reais. O objetivo era assistir, como se fosse um filme, a cada clique, movimento do mouse e rolagem de página, especialmente no funil de checkout. Queríamos ver o que eles viam e sentir o que eles sentiam.
- Mapas de Calor (Heatmaps): Implementamos heatmaps nas páginas de produto e no checkout para entender onde a atenção se concentrava, onde os cliques aconteciam e, mais importante, onde eles não aconteciam, mas deveriam.
- Rastreamento de Erros de JavaScript: Configuramos o Dombei Track para capturar silenciosamente os erros de console que acontecem no navegador do usuário. Muitas vezes, um elemento quebrado ou uma funcionalidade que falha não exibe uma mensagem de erro óbvia para o cliente, mas deixa um rastro técnico. Era esse rastro que queríamos encontrar.
O ‘A-ha!’ Moment: A Descoberta do Bug que Custava Caro
Depois de alguns dias coletando dados, começamos a análise. E foi em uma terça-feira à tarde que o ‘a-ha moment’ aconteceu. Enquanto assistíamos a uma gravação de sessão, vimos um padrão se repetir. Um usuário, acessando de um modelo específico de celular Android com uma versão um pouco mais antiga do Chrome, chegava ao checkout, preenchia seus dados, mas travava em um campo específico: o de ‘complemento’ do endereço.
Na gravação, era possível ver a frustração. O usuário tentava digitar, o campo não respondia. Ele apagava, tentava de novo. Clicava em outros campos, que funcionavam normalmente, e voltava ao campo problemático. Após três ou quatro tentativas, a hesitação. O cursor do mouse (ou o dedo, no caso mobile) parava. E então, o inevitável: o usuário abandonava a página.
A gente vê muito isso acontecer. O erro não era um ‘site fora do ar’. Era uma micro-frustração, um atrito quase invisível que, para aquele segmento de usuários, quebrava toda a experiência de compra. Cruzando os dados de gravação com os relatórios de erro do Dombei Track, encontramos a confirmação: um erro de JavaScript era disparado toda vez que aquele campo era ativado em uma combinação específica de navegador e sistema operacional. O GA4 jamais mostraria isso. Ele apenas diria que o usuário ‘saiu’. O Dombei Track nos disse por quê.
Quantificamos o impacto. Analisando a representatividade daquele ambiente técnico (versão do Android + Chrome) em nossa base de visitantes, conseguimos estimar com alta precisão o volume de vendas que estava sendo bloqueado por aquele bug. Os R$ 50.000 não eram mais um ‘chute’, mas uma projeção baseada em dados comportamentais.
A Solução: Da Correção de UX à Recuperação da Taxa de Conversão
Com o diagnóstico em mãos, a solução foi cirúrgica. Nossa equipe de desenvolvimento foi acionada com uma tarefa clara: ‘Corrijam este script que quebra o campo X no Chrome versão Y em Androids Z’. Não havia espaço para achismos. O problema foi identificado, isolado e sua causa-raiz, exposta pelo Dombei Track.
A correção em si levou menos de duas horas. Uma pequena alteração no código do formulário para garantir a compatibilidade. O resultado, no entanto, foi imediato e massivo.
Na semana seguinte à implementação da correção, a taxa de conversão do e-commerce deu um salto. Monitorando os funis de conversão dentro do próprio Dombei Track, vimos que a taxa de abandono no estágio de preenchimento de endereço caiu drasticamente. As vendas que estavam ‘vazando’ por aquele pequeno buraco começaram a ser contabilizadas. Em menos de um mês, a receita recuperada já havia superado o valor que estimamos estar perdendo. A paz voltou a reinar no marketing.
Lições de um Erro Caro: O que a Maioria dos E-commerces Não Vê
Este caso real ilustra um ponto crítico que muitos negócios online ignoram: o verdadeiro ouro não está nos dados demográficos, mas nos dados comportamentais. Ferramentas como o Google Analytics são essenciais, mas elas contam o que aconteceu. Não contam a história completa. Acontece que, para de fato aumentar a taxa de conversão do e-commerce, você precisa entender o porquê.
O que costuma dar errado é a confiança cega em dashboards que mostram uma realidade pasteurizada. Um erro de experiência do usuário (UX) como o que encontramos é mais comum do que se imagina. Segundo dados de mercado, estima-se que mais de 70% dos abandonos de carrinho poderiam ser evitados, e muitos deles se devem a processos de checkout complicados ou com falhas. O problema é que esses erros são silenciosos.
O Dombei Track não é uma bala de prata, mas uma lupa. Ele força você a encarar a realidade da experiência do usuário sem filtros. E essa realidade pode ser dura, mas é nela que as maiores oportunidades de crescimento se escondem. Não em uma nova campanha de tráfego mirabolante, mas em simplesmente consertar o que está quebrado.
Perguntas frequentes
O que o Dombei Track faz que o Google Analytics não consegue fazer?
O Google Analytics informa ‘o que’ aconteceu (ex: quantos usuários abandonaram o checkout), enquanto o Dombei Track mostra ‘por quê’ eles abandonaram. Com recursos como gravações de sessão e rastreamento de erros de script, ele revela as frustrações e bugs exatos que os usuários enfrentam e que o GA4 não consegue ver.
Como sei se estou perdendo vendas por causa de um erro de UX?
Se o seu tráfego é qualificado, mas a taxa de conversão está abaixo do esperado (a média do e-commerce no Brasil gira em torno de 1.5% a 2%), é um forte indicativo. O sintoma clássico é ter um alto volume de abandonos em uma etapa específica do funil (além do carrinho), o que sugere um problema técnico ou de usabilidade.
Quanto custa um erro de UX para um e-commerce?
O custo varia, mas como mostrado neste estudo de caso, pode ser significativo — de milhares a milhões de reais, dependendo da escala do negócio e da gravidade do bug. Pequenas frustrações que afetam uma parcela dos usuários podem somar um prejuízo enorme ao longo do tempo, sem que você perceba.
O rastreamento avançado do Dombei Track afeta a velocidade do meu site?
Não. O script do Dombei Track é projetado para ser assíncrono e leve, o que significa que ele opera em segundo plano sem impactar a performance ou o tempo de carregamento do seu e-commerce. A prioridade é coletar dados valiosos sem comprometer a experiência do usuário.
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- mais de 70% dos abandonos de carrinho poderiam ser evitados
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