A gestão de um e-commerce exige muito mais do que acompanhar vendas e campanhas. Os dados passaram a ocupar um papel central nas decisões do varejo digital, revelando com precisão o que está funcionando, o que precisa de ajustes e onde estão as oportunidades de crescimento.
Ainda assim, para muitos lojistas, trabalhar com dados parece algo técnico, restrito a quem domina planilhas ou ferramentas complexas. Na prática, o desafio não está em coletar informações — mas em entendê-las e agir com base nelas.
Este artigo explica o impacto dos dados na operação de uma loja virtual, detalha os principais tipos de análise e mostra como conectar esses conceitos aos indicadores mais importantes do e-commerce. Boa leitura!
Tipos de análise de dados e como aplicá-los na rotina da loja virtual
Antes de decidir o que medir, é importante compreender como as informações podem ser analisadas. Nem todos os dados contam a mesma história: alguns mostram o que aconteceu, outros revelam as causas, e há também aqueles que ajudam a prever o que pode acontecer a seguir.
Essas diferenças formam as quatro categorias básicas de análise, amplamente utilizado em frameworks de Business Intelligence e Data Analytics — cada uma com um objetivo distinto, mas todas essenciais para a boa gestão de um e-commerce. Veja:
| Tipo de análise | Pergunta que responde | Exemplo de aplicação |
| Descritiva | O que aconteceu? | Quantas vendas foram feitas e quais produtos mais venderam. |
| Diagnóstica | Por que aconteceu? | Entender por que um produto teve queda de desempenho. |
| Preditiva | O que tende a acontecer? | Identificar padrões que indicam aumento na demanda. |
| Prescritiva | O que fazer a seguir? | Sugerir ações práticas para melhorar os resultados. |
Essa estrutura ajuda o lojista a entender que analisar não é apenas olhar para números, mas progredir em etapas: primeiro compreender o que aconteceu, depois descobrir por que aconteceu, antecipar o que pode vir e, por fim, agir com base nessas conclusões.
A seguir, confira mais detalhes dos conceitos dos das análises descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.
Análise descritiva: o que aconteceu?
A primeira etapa é observar os fatos. A análise descritiva organiza os dados e mostra o panorama geral da loja — vendas, visitas, avaliações, entregas, categorias mais vendidas e outros indicadores.
Ferramentas de visualização de dados para o e-commerce, como o Dash Analytics, permitem consolidar todas essas informações em gráficos claros e interativos, reunindo dados da loja, dos aplicativos integrados e das plataformas de tráfego. Confira as funcionalidades do app da Empreender:
Portanto, perceba que o Dash permite que o lojista visualize a performance completa do negócio em um só lugar, com informações sempre atualizadas.
Com essa base, já é possível identificar padrões e entender o comportamento da loja em diferentes períodos — o primeiro passo para qualquer análise mais profunda.
Análise diagnóstica: por que aconteceu?
Depois de saber o que aconteceu, o desafio é entender por que aconteceu. Essa etapa busca conexões entre os dados, identificando o que levou aos resultados observados.
Por exemplo: uma queda nas vendas de um produto pode estar ligada à falta de estoque, à redução de anúncios ou à concorrência com novos itens semelhantes.
O Dash Analytics ajuda nesse processo ao gerar explicações automáticas para cada gráfico, em formato de texto e áudio usando inteligência artificial. Veja como:
Essas explicações interpretam as variações e levantam hipóteses sobre possíveis causas, permitindo que o lojista compreenda os números com mais clareza e rapidez.
Afinal, a compreensão é fundamental para que a análise seguinte — a preditiva — tenha contexto e relevância.
Análise preditiva: o que pode acontecer?
Quando o histórico é bem compreendido, ele se torna base para antecipar tendências. A análise preditiva utiliza dados anteriores e padrões de comportamento para indicar o que tende a acontecer a seguir.
Exemplo: se a loja observa aumento nas buscas por um produto em meses específicos, pode preparar campanhas e estoque com antecedência para aproveitar o pico de interesse.
O Dash Analytics da Empreender ainda não realiza análises preditivas completas com modelos estatísticos, mas oferece insights de tendência. No vídeo abaixo, é possível entender como organizar melhor os seus gráficos no Dash e analisar as métricas da sua loja:
Essas análises mostram variações e comportamentos recorrentes que permitem agir de forma preventiva, preparando a operação antes que os resultados mudem.
A antecipação é um dos pilares da gestão inteligente — e abre caminho para a última etapa: agir com base nas informações obtidas.
Análise prescritiva: o que fazer a seguir
Depois de entender o que aconteceu, as causas e as tendências, é hora de decidir o que deve ser feito. A análise prescritiva transforma os insights em recomendações práticas, conectando diretamente o diagnóstico às ações.
O Dash Analytics se aproxima dessa etapa ao apresentar dicas estratégicas personalizadas.
Essas sugestões podem indicar ajustes de preço, reforço em campanhas ou incentivo a avaliações de produtos com bom desempenho para transformar dados em decisão:
Essa capacidade de converter informação em ação é o que torna a análise de dados realmente útil no dia a dia de uma loja virtual.
Aproveite e leia também: 7 tendências que vão transformar o futuro dos dados no e-commerce até 2030
Os principais indicadores do e-commerce
Entendidos os tipos de análise, o próximo passo é saber quais dados acompanhar. Os indicadores certos revelam o que está por trás dos resultados e ajudam a direcionar o foco da gestão.
Eles podem ser divididos em cinco grandes grupos: vendas, marketing, experiência, operação e reputação.
Indicadores de vendas
Essas métricas mostram o desempenho comercial e a evolução do faturamento.
- Taxa de conversão (CVR): indica o percentual de visitantes que realizam uma compra. Uma conversão baixa pode apontar falhas no layout, lentidão no site ou falta de opções de pagamento.
- Ticket médio (AOV): mostra o valor médio por pedido. Pode ser elevado com estratégias simples, como descontos progressivos, kits e campanhas de frete grátis.
- Receita por categoria: ajuda a identificar quais produtos sustentam o crescimento e onde é preciso diversificar.
Todos esses dados podem ser acompanhados diretamente no Dash Analytics, que exibe gráficos de evolução diária, semanal e mensal.
Indicadores de marketing
Monitoram a eficiência das campanhas e o custo de aquisição de clientes.
- CAC (Custo de Aquisição de Cliente): mede quanto custa conquistar um novo comprador. Deve ser equilibrado em relação ao LTV (valor total gerado por cliente ao longo do tempo).
- Origem do tráfego: mostra quais canais trazem visitantes qualificados.
- ROAS (Retorno sobre investimento em anúncios): compara o valor investido em mídia com o faturamento obtido.
Com integrações ao GA4, Meta Ads, TikTok Shop e Bling!, o Dash Analytics permite visualizar esses dados no mesmo painel, facilitando a comparação de desempenho entre canais.
Dessa maneira, se você utiliza algum dos outros apps da Empreender na sua loja virtual na Shopify, Nuvemshop, Yampi, Tray ou Loja Integrada, conta com a mesma vantagem:
- Dropi
- Sak
- Rastreio
- Lily Reviews
- Landing Page
- Cheguei
- Campo Personalizado
- Drop.Digital
- Automagico
- Frete Hero
- Whatsly
- Dijital
- Promoção Agendada
- Ovni Influenciadores
- Replay
Indicadores de experiência e fidelização
Avaliam o grau de satisfação do cliente e o potencial de recompra na sua loja virtual.
- Avaliações e reviews: refletem a percepção do cliente sobre produto e serviço.
- Taxa de recompra: indica o sucesso da estratégia de fidelização.
- NPS (Net Promoter Score): mede a disposição do cliente em recomendar sua loja.
Aplicativos como Lily Reviews e Sak, integrados ao Dash Analytics, permitem cruzar essas informações com as de vendas, revelando como a satisfação afeta a performance comercial.
Aproveite e leia também: Como solicitar avaliações pelo WhatsApp e transformar clientes em promotores da sua loja?
Indicadores operacionais e logísticos
Relacionam-se à eficiência da entrega e ao custo operacional.
- Tempo médio de envio
- Taxa de atraso ou devolução
- Pedidos não rastreados
Com dados do Rastreio.net e do Cheguei, por exemplo, o app Dash fornece uma visão completa da jornada pós-venda, ajudando o lojista a detectar gargalos logísticos e reduzir insatisfação.
Indicadores de reputação e relacionamento
A reputação digital é parte essencial da decisão de compra. Acompanhar perguntas, mensagens e interações mostra o nível de engajamento e confiança do público.
O Dash Analytics unifica informações de vendas, atendimento e reputação, criando uma visão integrada da operação — do primeiro clique à entrega.
Como transformar dados em decisões no e-commerce?
Analisar é importante, mas agir com base no que foi aprendido é o que realmente gera resultados. O processo pode ser resumido em três etapas:
- Analisar: defina metas claras e acompanhe indicadores relevantes.
- Interpretar: busque correlações entre diferentes dados para entender o cenário.
- Agir: implemente as mudanças e avalie o impacto de cada decisão.
O Dash Analytics apoia essa rotina ao reunir dados de vendas, marketing e operação em um único painel. As explicações automáticas e o chat com IA reduzem a distância entre a análise e a ação, tornando a gestão mais ágil e fundamentada.
Com o tempo, a análise de dados deixa de ser um esforço pontual e se torna parte da rotina — um hábito de melhoria contínua.
Os dados no e-commerce são a principal fonte de entendimento sobre o negócio. Eles mostram não apenas resultados, mas comportamentos, padrões e oportunidades de crescimento. Usados corretamente, ajudam a criar uma operação mais previsível, eficiente e rentável.
Por isso, ferramentas como o Dash Analytics simplificam essa jornada, permitindo que o lojista interprete os dados com clareza e aja com confiança.
Assim, as decisões deixam de ser baseadas em suposições e passam a refletir o que realmente acontece dentro da loja. Experimente o Dash agora mesmo!
