Nos últimos dias, surgiu um grande desafio ao analisar a métrica “Tempo Decorrido” (Elapsed Time) dentro do relatório de Funil (Funnel) na seção Exploration do Google Analytics (GA). Desde o início, os valores apresentados pareceram inconsistentes, exigindo uma investigação aprofundada e a colaboração de especialistas para compreender seu real funcionamento. Neste artigo iremos desvendar essa métrica.

O que é a métrica “Tempo Decorrido”?

De acordo com a definição do Google, essa métrica representa o tempo médio entre as etapas do funil. Mais especificamente: “Para cada etapa do funil, é a soma do tempo decorrido, em microssegundos, entre a etapa anterior e a atual, dividida pelo número de usuários que chegaram até a etapa atual. Observação: se houver várias contagens do mesmo evento em que o usuário conclui as mesmas etapas, somente a primeira será contabilizada.”

Essa métrica nos mostra de uma maneira geral, quanto tempo o usuário demora para percorrer de um step a outro de um funil, isso é importante para que possamos compreender cada vez mais o nosso usuário e assim ser possível criar estratégias cada vez mais customizadas.

O que chama atenção?

Quando olhamos para essa métrica em períodos maiores, os valores apresentados são extremamente altos, o que inicialmente nos faz pensar que se trata de uma soma, e não de uma média. No entanto, o ponto-chave está na observação da definição do Google: o tempo decorrido é calculado considerando apenas a primeira ocorrência da etapa anterior.

Isso significa que, se um usuário entra na primeira etapa do funil hoje e só retorna ao site para completar a próxima etapa depois de seis meses, esse tempo de seis meses será considerado no cálculo. Como resultado, a média geral acaba sendo muito impactada.

Importante: escopo de usuário

Outro ponto que pode confundir é que o funil é analisado a nível de usuário e não de sessão. Isso significa que a métrica considera sempre a primeira vez que o usuário realizou a ação, independentemente do tempo decorrido até a próxima interação.

O Impacto da Configuração “Seguido Indiretamente Por”

Quando um funil é criado no GA, a configuração padrão é “Seguido Indiretamente Por”. Isso significa que o usuário pode navegar livremente no site antes de completar a próxima etapa do funil. Por exemplo:

1. O usuário entra na home.
2. Navega para outras páginas do site sem ir diretamente para a próxima etapa do funil.
3. Volta para a lista de produtos depois de alguns dias.
4. Acessa uma página de produto e, só então, conclui a compra.

O GA considerará a primeira vez que o usuário entrou na home, independentemente do tempo e da navegação intermediária. Isso impacta diretamente a média do tempo decorrido.

Se a configuração fosse “Seguido Diretamente Por”, somente as jornadas que seguiram o caminho direto seriam contabilizadas. Assim, o impacto no tempo decorrido seria menor, mas ainda assim poderia ser influenciado pelo tempo que o usuário passa fora do site.

O processo de investigação

Antes de obter respostas definitivas dos especialistas, foram exploradas diversas abordagens para compreender a métrica.

Diante da ausência de artigos detalhando o tema, a conta Demo do Google foi utilizada para realização de testes.

A análise consistiu em extrair relatórios diários e compará-los com um relatório acumulado de um período mais amplo.

Foram analisados dados de dias específicos separadamente e, em seguida, consolidados em um relatório abrangendo todo o período. No entanto, os resultados não corresponderam à soma dos dias individuais.

Isso porque, como relatórios a nível de usuário contabilizam um mesmo usuário apenas uma vez no período total, mas podem registrá-lo múltiplas vezes em análises diárias, a soma dos dias separadamente pode distorcer os resultados, impactando a interpretação da métrica.

Conclusão

Compreender a métrica “Tempo Decorrido” no GA foi um processo que demandou investigações aprofundadas e a colaboração de especialistas.

Cada análise e insight contribuíram para esclarecer os aspectos dessa métrica, permitindo uma visão mais clara sobre seu real funcionamento.

Para profissionais que enfrentam desafios ao interpretar essa métrica, este artigo busca fornecer um direcionamento para facilitar a compreensão e a aplicação correta dentro das análises no GA.

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