# Kpi Framework > Kpi Framework — Skill especializada para kpi framework - Skill: `kursku/kpi-framework` (Agent Skill) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add kursku/kpi-framework` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/kursku/kpi-framework/raw - Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS) - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Data & Analytics - License: MIT - Author: kursku (https://skillmd.com/u/kursku) - Updated: 2026-09-08 - Page: https://skillmd.com/skills/kursku/kpi-framework --- # Kpi Framework Esta skill capacita o Claude a desenvolver, implementar e otimizar frameworks de KPIs robustos e acionáveis, focando em análise de dados com Google Analytics 4 (GA4), dashboards e atribuição de marketing. --- ## Keywords Framework KPI, Google Analytics 4, Métricas de Desempenho, Dashboards GA4, Atribuição de Marketing, Eventos GA4, Conversões GA4, Modelagem de Dados, Otimização de Funil, Análise Preditiva, Dimensões Personalizadas, Métricas Personalizadas. --- ## Quick Start 1. **Defina Objetivos de Negócio SMART**: Estabeleça metas específicas, mensuráveis, atingíveis, relevantes e com prazo definido, como "Aumentar a Taxa de Conversão de Compra em 15% nos próximos 6 meses para o público de novos usuários". 2. **Mapeie Micro-conversões e Eventos GA4**: Identifique as ações intermediárias que levam ao objetivo principal (ex: `view_item_list`, `add_to_cart`, `begin_checkout`) e configure-as como eventos recomendados ou personalizados no GA4. 3. **Configure Conversões Chave no GA4**: Marque os eventos mais críticos para o negócio (ex: `purchase`, `generate_lead`) como conversões dentro da interface do GA4 (Administrador > Eventos > Marcar como conversão). 4. **Crie Dimensões e Métricas Personalizadas Essenciais**: Para capturar dados específicos do seu negócio (ex: `product_brand` como dimensão personalizada, `margin_value` como métrica personalizada) e enriquecer a análise de KPIs. 5. **Construa um Dashboard de Monitoramento no Looker Studio**: Conecte o GA4 e visualize os KPIs primários e secundários em um painel interativo, como "Taxa de Conversão de Compra", "Receita por Usuário" e "CPA por Canal". --- ## Core Workflows ### Workflow 1: Construção de Framework KPI para E-commerce com GA4 Este workflow detalha a criação de um framework KPI para um e-commerce, desde a definição dos objetivos até a configuração e visualização no GA4 e Looker Studio. **Passos Detalhados:** 1. **Definição do Objetivo Estratégico do E-commerce**: * **Exemplo**: Aumentar o Volume Bruto de Mercadorias (GMV) em 20% no próximo trimestre, focando em clientes recorrentes. 2. **Identificação de KPIs Primários e Secundários**: * **KPI Primário (GMV)**: `SUM(price * quantity)` de todas as transações de compra. No GA4, corresponde à métrica "Receita Total". * **KPI Secundários (Fatores do GMV)**: * `Taxa de Conversão de Compra`: `(Total de Compras / Total de Sessões)` * `Valor Médio do Pedido (AOV)`: `Receita Total / Total de Compras` * `Receita por Usuário (RPU)`: `Receita Total / Total de Usuários` * `Frequência de Compra`: `Total de Compras / Total de Compradores Únicos` 3. **Mapeamento de Eventos e Parâmetros Relevantes no GA4**: * **`view_item_list`**: Evento para visualização de lista de produtos. Parâmetros: `item_list_name`, `item_id`, `item_name`. * **`view_item`**: Evento para visualização de um produto específico. Parâmetros: `item_id`, `item_name`, `price`, `currency`. * **`add_to_cart`**: Evento para adição ao carrinho. Parâmetros: `item_id`, `item_name`, `price`, `quantity`. * **`begin_checkout`**: Evento para início do checkout. Parâmetros: `value`, `currency`. * **`purchase`**: Evento de compra finalizada. Parâmetros: `transaction_id`, `value`, `currency`, `shipping`, `tax`, `items` (array de produtos). * **Configuração GA4**: Certifique-se de que a camada de dados (dataLayer) do seu site está enviando esses eventos com os parâmetros corretos via GTM (Google Tag Manager) para o GA4. Valide no DebugView do GA4. 4. **Configuração de Conversões no GA4**: * Marque o evento `purchase` como uma conversão em "Administrador > Eventos". * Crie uma audiência personalizada de "Compradores Recorrentes" (Usuários que realizaram `purchase` > 1 vez) para segmentação e análise. 5. **Criação de Relatórios Personalizados e Dashboards**: * **Relatórios Exploratórios GA4**: Use a ferramenta "Explorações" para criar relatórios de "Funil de Vendas" (visualizando `view_item_list` -> `view_item` -> `add_to_cart` -> `begin_checkout` -> `purchase`) e "Caminhos do Usuário" para entender fluxos. * **Dashboard no Looker Studio**: * Conecte o GA4 como fonte de dados. * Adicione gráficos de evolução para `Receita Total`, `Taxa de Conversão de Compra`, `AOV`. * Crie tabelas detalhando `Receita por Canal de Aquisição` (com modelo de atribuição "baseado em dados"). * Inclua um scorecard para o GMV atual versus meta. ### Workflow 2: Otimização de KPIs de Atribuição e Engajamento em Conteúdo B2B Este workflow foca em como usar o GA4 para entender a contribuição de diferentes canais e o engajamento com conteúdo, otimizando o funil de aquisição de leads B2B. **Passos Detalhados:** 1. **Definição de Objetivo de Negócio B2B**: * **Exemplo**: Aumentar a Taxa de Conversão de MQL (Marketing Qualified Lead) para SQL (Sales Qualified Lead) em 10% no próximo semestre, otimizando o conteúdo e os pontos de contato iniciais. 2. **Identificação de KPIs de Atribuição e Engajamento**: * **KPI de Atribuição**: `Leads Qualificados por Origem` (ex: Organic Search, Paid Search, Social, Direct). Acompanhar o `valor` do evento `generate_lead` atribuído a cada canal. * **KPI de Engajamento**: * `Tempo Médio de Engajamento por Página de Conteúdo` (ex: blog posts, whitepapers). * `Profundidade de Rolagem (Scroll Depth)` em páginas críticas (ex: landing pages). * `Taxa de Conversão de Conteúdo para Lead` (ex: downloads de e-books, preenchimento de formulário). 3. **Configuração de Eventos de Engajamento e Conversão no GA4**: * **Eventos de Engajamento Aprimorado**: Certifique-se de que "Rolagem" e "Engajamento com vídeo" estão ativos em "Administrador > Fluxos de dados > Configurações de tag > Coleta de eventos". * **Evento `generate_lead`**: Disparado no envio de formulários de contato, download de materiais ricos. Incluir `lead_type` (ex: `ebook_download`, `contact_form`) e `lead_value` (estimativa). Marque como conversão. * **Dimensões Personalizadas**: Crie uma dimensão personalizada baseada no parâmetro `page_category` para agrupar tipos de conteúdo (ex: `blog_post`, `whitepaper`, `case_study`). 4. **Análise de Caminhos de Conversão e Atribuição**: * **Relatório "Caminhos de Conversão" (Publicidade > Atribuição)**: Analise as sequências de canais que levam a um `generate_lead`. Identifique os canais que iniciam, assistem e fecham a conversão. Compare modelos de atribuição (linear, baseada em dados) para entender a contribuição real. * **Relatório "Visão Geral de Aquisição"**: Segmente por `lead_type` para ver quais canais trazem quais tipos de leads. 5. **Otimização Baseada em Insights**: * **Exemplo 1 (Atribuição)**: Se o relatório "Caminhos de Conversão" mostra que "Pesquisa Orgânica" frequentemente inicia o caminho para leads de "Whitepaper", mas "Email Marketing" fecha a conversão, foque em otimizar o SEO para termos de topo de funil e a nutrição por e-mail para engajamento. * **Exemplo 2 (Engajamento)**: Se o `Tempo Médio de Engajamento` em "Artigos de Blog" é baixo, mas `Profundidade de Rolagem` é alta para "Case Studies", otimize o conteúdo do blog para ser mais direto e adicione CTAs mais visíveis para downloads de case studies. * **Segmentação de Audiências**: Crie audiências no GA4 de "Usuários Engajados com Conteúdo B2B" (tempo de engajamento > 60s em páginas de blog e > 50% de rolagem) para retargeting em campanhas pagas. --- ## Templates ### Template de Ficha de KPI ```markdown **Nome do KPI:** Taxa de Conversão de Compra **Descrição:** A porcentagem de sessões que resultaram em uma compra no e-commerce. **Objetivo Estratégico Relacionado:** Aumento do GMV e otimização do funil de vendas. **Fórmula:** (Total de eventos `purchase` / Total de eventos `session_start`) * 100 **Fonte de Dados:** Google Analytics 4 (Relatório "Monetização > Visão geral de e-commerce", ou "Eventos"). **Frequência de Monitoramento:** Diária, Semanal, Mensal. **Meta:** 2.5% (Benchmark do setor para e-commerce em moda). **Responsável:** Analista de Marketing Digital / Gerente de E-commerce. **Observações:** Excluir sessões de bots ou tráfego interno. ``` ### Template de Dashboard de Acompanhamento GA4 (Visão Geral E-commerce) ```markdown # Dashboard de Performance E-commerce - GA4 **Período:** Últimos 30 dias --- ## Scorecards Principais | Métrica | Valor Atual | Variação (vs. período anterior) | Meta | |-------------------------|-------------|---------------------------------|---------| | Receita Total | R$ 150.000 | +12% | R$ 160.000 | | Taxa de Conversão de Compra | 2.3% | +0.3 p.p. | 2.5% | | Valor Médio do Pedido (AOV) | R$ 250 | -5% | R$ 260 | | Usuários Ativos | 65.000 | +8% | 70.000 | --- ## Tendência de Receita e Conversão (Gráfico de Linha) **Eixo Y1:** Receita Total (R$) **Eixo Y2:** Taxa de Conversão de Compra (%) **Eixo X:** Data --- ## Desempenho por Canal de Aquisição (Tabela) | Canal de Aquisição | Receita Total | Taxa de Conversão | AOV | Custo (GA4/Ads) | ROAS (Receita/Custo) | |--------------------|---------------|-------------------|---------|-----------------|----------------------| | Organic Search | R$ 60.000 | 2.8% | R$ 280 | - | - | | Paid Search | R$ 45.000 | 2.1% | R$ 240 | R$ 10.000 | 4.5x | | Email | R$ 25.000 | 3.5% | R$ 300 | - | - | | Direct | R$ 10.000 | 1.8% | R$ 220 | - | - | --- ## Funil de Compras (Gráfico de Funil GA4) 1. **Visualizações de Produto (`view_item`)**: 100.000 2. **Adições ao Carrinho (`add_to_cart`)**: 25.000 (25% taxa de abandono) 3. **Início de Checkout (`begin_checkout`)**: 10.000 (60% taxa de abandono) 4. **Compras (`purchase`)**: 6.000 (40% taxa de abandono) --- ## Produtos Mais Vendidos (Tabela) | Produto ID | Nome do Produto | Receita Total | Quantidade Vendida | |------------|-------------------|---------------|--------------------| | P001 | Tênis Esportivo | R$ 20.000 | 100 | | P002 | Camiseta Dry-Fit | R$ 15.000 | 150 | | P003 | Mochila Urbana | R$ 12.000 | 60 | ``` --- ## Checklist - [x] O objetivo de negócio do KPI está claramente definido e alinhado com a estratégia geral. - [x] O KPI é mensurável e possui uma fonte de dados confiável (GA4 configurado corretamente). - [x] Os eventos e parâmetros necessários para o KPI estão configurados e validados no GA4 (via DebugView). - [x] Dimensões e métricas personalizadas essenciais para o KPI foram criadas no GA4. - [x] O KPI é acionável, permitindo a tomada de decisões claras e estratégicas. - [x] Existe um benchmark ou meta realista para o KPI, baseado em dados históricos ou de mercado. - [x] A frequência de monitoramento do KPI está definida e é adequada à sua natureza. - [x] Um responsável claro foi atribuído para o monitoramento e otimização do KPI. - [x] O KPI está integrado a um dashboard visual e acessível (ex: Looker Studio). - [x] O modelo de atribuição no GA4 (Preferencialmente "baseado em dados") foi revisado e compreendido para análise do KPI. --- ## Métricas de Referência | Métrica | Benchmark (E-commerce Geral) | Meta (Exemplo) | |------------------------------|------------------------------|----------------| | Taxa de Conversão de Compra | 1.5% - 3.5% | 2.8% | | Valor Médio do Pedido (AOV) | R$ 150 - R$ 400 | R$ 280 | | Custo por Aquisição (CPA) | R$ 30 - R$ 150 | R$ 60 | | Taxa de Rejeição (Bounce Rate) | 30% - 50% | < 40% | | Tempo Médio de Engajamento | 60s - 180s | > 120s | | ROAS (Retorno sobre Investimento em Anúncios) | 2.5x - 4x | > 3x | --- ## Erros Comuns 1. **Escolha de Métricas de Vaidade**: Focar em KPIs como "visualizações de página" ou "usuários" sem conectá-los a um objetivo de negócio real. * **Como evitar**: Sempre pergunte: "Este KPI me ajuda a tomar uma decisão para o objetivo de negócio X?". Ex: Em vez de "Total de Visualizações de Página", use "Taxa de Conversão de Páginas de Produto para Adição ao Carrinho". 2. **Configuração Incorreta ou Incompleta do GA4**: Eventos e conversões mal implementados levam a dados errados, inviabilizando a análise de KPIs. * **Como evitar**: Use o DebugView do GA4 e o Google Tag Assistant para validar *todos* os eventos, parâmetros e conversões em tempo real durante a implementação e após qualquer alteração no site. 3. **Ignorar o Contexto do Negócio e do Setor**: Adotar KPIs genéricos ou benchmarks sem considerar as especificidades da sua indústria, público-alvo ou modelo de negócio. * **Como evitar**: Pesquise benchmarks específicos para seu nicho de mercado e ajuste as metas e expectativas. Um e-commerce de luxo terá um AOV diferente de um de produtos de consumo rápido. 4. **Falta de Acionabilidade dos KPIs**: Definir KPIs que, mesmo medidos, não fornecem insights claros sobre o que precisa ser feito para melhorar. * **Como evitar**: Cada KPI deve ter uma clara relação de causa e efeito com ações que podem ser tomadas. Se o KPI "Taxa de Abandono de Carrinho" aumenta, a ação pode ser "Otimizar o fluxo de checkout" ou "Revisar custos de frete". 5. **Confundir Atribuição (GA4) com Último Clique**: Utilizar o modelo de atribuição "Último Clique" por padrão no GA4 para todos os relatórios, ignorando a contribuição de outros canais ao longo da jornada do cliente. * **Como evitar**: Prefira o modelo de atribuição "Baseado em Dados" no GA4 (relatórios de Publicidade > Atribuição) para ter uma visão mais holística da contribuição de cada canal, especialmente em jornadas de compra complexas. --- ## Dicas Avançadas 1. **Utilização de Dimensões e Métricas Personalizadas para Segmentação Profunda**: Para um e-commerce, crie dimensões personalizadas para `product_category`, `product_brand` e `user_segment` (ex: `VIP`, `Novo Cliente`). Combine com métricas personalizadas como `product_margin` (se enviada via dataLayer) para analisar a rentabilidade de KPIs por segmentos específicos. Ex: "Margem de Lucro por Categoria de Produto e Segmento VIP". 2. **Análise de Cohort para Retenção e LTV (Lifetime Value)**: No GA4, use a "Exploração de Cohort" para analisar a retenção de usuários ao longo do tempo. Crie cohorts baseados na data da primeira compra e acompanhe KPIs como `Receita por Usuário` ou `Frequência de Compra` para entender o LTV. Isso permite identificar quais cohorts performam melhor e otimizar estratégias de aquisição. 3. **Integração GA4 com BigQuery para Modelagem de Atribuição Preditiva**: Exporte os dados brutos do GA4 para o BigQuery. Com SQL e modelos de machine learning (ex: Markov Chains, Shapley Values), desenvolva modelos de atribuição mais sofisticados que vão além dos padrões do GA4, permitindo prever a contribuição futura de canais e otimizar o investimento em marketing com base no LTV real. 4. **Criação de Audiências Preditivas no GA4**: Utilize os recursos de audiências preditivas do GA4 (ex: "Potenciais Compradores", "Potenciais Abandono de Compra") para segmentar usuários que provavelmente farão uma compra nos próximos 7 dias ou que tendem a abandonar. Integre essas audiências com Google Ads para campanhas de retargeting ou prospecção altamente direcionadas, otimizando o CPA. 5. **Análise de Desempenho de Campanha com Parâmetros UTM Avançados**: Implemente uma taxonomia de UTMs rigorosa e consistente (ex: `utm_source=facebook_ads`, `utm_medium=cpc`, `utm_campaign=black_friday_2024`, `utm_content=banner_promocional_2x1`, `utm_term=tenis_esportivo_azul`). Use essas dimensões no GA4 para analisar o desempenho de KPIs como `Taxa de Conversão` e `ROAS` em um nível granular, identificando quais criativos ou segmentos de campanha geram os melhores resultados.