Use este plano de rastreamento de eventos para SaaS para nomear eventos e propriedades de forma consistente e configurar 10 dashboards iniciais de ativação e retenção.

A análise inicial em um primeiro app SaaS costuma parecer confusa porque você lida com dois problemas ao mesmo tempo: poucos usuários e pouco contexto. Um punhado de usuários avançados pode distorcer seus gráficos, enquanto alguns “turistas” (pessoas que se cadastram e saem) fazem tudo parecer quebrado.
A parte mais difícil é separar o ruído de uso dos sinais reais. Ruído é atividade que parece intensa mas não indica progresso, como clicar em configurações, atualizar páginas ou criar várias contas de teste. Sinais são ações que predizem valor, como terminar o onboarding, convidar um colega ou completar o primeiro fluxo bem-sucedido.
Um bom plano de rastreamento de eventos para SaaS deve ajudar você a responder algumas perguntas básicas nos primeiros 30 dias, sem precisar de um time de dados.
Se seu tracking responde a estas, você está em um bom lugar:
Em termos simples: ativação é o momento em que o usuário tem sua primeira vitória real. Retenção é se ele continua voltando para ter essa vitória novamente. Você não precisa de definições perfeitas no primeiro dia, mas precisa de um palpite claro e uma forma de medir.
Se você está construindo rápido (por exemplo, entregando novos fluxos diariamente em uma plataforma como Koder.ai), o risco é instrumentar tudo. Mais eventos podem significar mais confusão. Comece com um pequeno conjunto de ações que mapeiem “primeira vitória” e “vitória repetida”, e expanda só quando uma decisão depender disso.
Ativação é o momento em que um novo usuário obtém valor real pela primeira vez. Retenção é se ele volta e continua obtendo valor ao longo do tempo. Se você não consegue dizer os dois em palavras simples, seu tracking se tornará uma pilha de eventos que não respondem nada.
Comece nomeando duas “pessoas” no seu produto:
Muitos apps SaaS têm times, então uma conta pode ter muitos usuários. Por isso seu plano de rastreamento deve deixar claro se você mede comportamento de usuário, saúde da conta ou ambos.
Escreva a ativação como uma única frase que inclua uma ação clara e um resultado claro. Bons momentos de ativação soam como: “Fiz X e obtive Y.”
Exemplo: “Um usuário cria seu primeiro projeto e o publica com sucesso.” (Se você estivesse construindo com uma ferramenta como Koder.ai, isso poderia ser “primeiro deploy bem-sucedido” ou “primeira exportação de código”, dependendo da promessa do seu produto.)
Para tornar essa frase mensurável, liste os poucos passos que normalmente acontecem logo antes do primeiro valor. Mantenha curto e foque no que você pode observar:
Retenção é “voltaram” em uma cadência que faz sentido para seu produto.
Se seu produto é usado diariamente, olhe retenção diária. Se é uma ferramenta de trabalho usada algumas vezes por semana, use semanal. Se é um fluxo mensal (faturamento, relatório), use mensal. A melhor escolha é aquela em que “voltar” realisticamente sinaliza valor contínuo, não logins motivados por culpa.
Um plano de rastreamento funciona melhor quando segue uma história simples: como uma pessoa nova vai do cadastro até sua primeira vitória real.
Escreva o caminho de onboarding mais curto que cria valor. Exemplo: Signup -> verificar e-mail -> criar workspace -> convidar colega (opcional) -> conectar dados (ou configurar projeto) -> completar a primeira ação chave -> ver o resultado.
Agora marque os momentos em que alguém pode abandonar ou travar. Esses momentos viram os primeiros eventos que você rastreia.
Mantenha a primeira versão pequena. Normalmente você precisa de 8–15 eventos, não 80. Mire em eventos que respondam: Eles começaram? Alcançaram o primeiro valor? Voltaram?
Uma ordem prática de implementação:
Para a especificação de eventos, uma pequena tabela em um doc é suficiente. Inclua: nome do evento, gatilho (o que deve acontecer no produto), quem pode acionar e propriedades que sempre serão enviadas.
Dois IDs evitam a maior parte da confusão inicial: um user_id único (pessoa) e um account/workspace_id (o lugar onde trabalham). É assim que você separa uso pessoal de adoção por times e upgrades depois.
Antes de liberar, faça um teste de “usuário novo”: crie uma conta nova, complete o onboarding e depois verifique se cada evento disparou uma vez (não zero, não cinco vezes), com os IDs e timestamps corretos. Se você constrói em uma plataforma como Koder.ai, incorpore esse teste no seu checklist pré-release para que o tracking permaneça correto conforme o app muda.
Uma convenção de nomes não é sobre estar “correto”. É sobre ser consistente para que seus gráficos não quebrem quando o produto mudar.
Uma regra simples que funciona para a maioria dos apps SaaS é verb_noun em snake_case. Mantenha o verbo claro e o substantivo específico.
Exemplos que você pode copiar:
created_project, invited_teammate, uploaded_file, scheduled_demosubmitted_form (passado deixa claro que a ação foi completada)connected_integration, enabled_feature, exported_reportPrefira pretérito para eventos que significam “isso aconteceu”. Isso remove ambiguidade. Por exemplo, started_checkout pode ser útil, mas completed_checkout é o que você quer para receita e trabalho de retenção.
Evite nomes específicos de UI como clicked_blue_button ou pressed_save_icon. Botões mudam, layouts mudam e seu tracking vira um histórico de telas antigas. Nomeie a intenção subjacente: saved_settings ou updated_profile.
Mantenha nomes estáveis mesmo se a UI mudar. Se você renomear created_workspace para created_team depois, seu gráfico de ativação pode se dividir em duas linhas e você perde continuidade. Se precisar mudar um nome, trate como migração: mapeie antigo para novo e documente a decisão.
Um conjunto curto de prefixos ajuda a manter a lista de eventos organizada e fácil de vasculhar. Escolha alguns e mantenha.
Por exemplo:
auth_ (signup, login, logout)onboarding_ (passos que levam ao primeiro valor)billing_ (trial, checkout, invoices)admin_ (funções, permissões, configurações de org)Se você está construindo seu SaaS em um construtor orientado por chat como Koder.ai, essa convenção ainda vale. Uma feature construída hoje pode ser redesenhada amanhã, mas created_project permanece significativa através das iterações de UI.
Bons nomes de evento dizem o que aconteceu. Propriedades dizem quem fez, onde aconteceu e qual foi o resultado. Se você mantiver um conjunto pequeno e previsível, seu plano de rastreamento permanece legível conforme você adiciona mais recursos.
Escolha um punhado de propriedades que aparecem em quase todo evento. Elas permitem fatiar gráficos por tipo de cliente sem reconstruir dashboards depois.
Um conjunto prático de núcleo:
user_id e account_id (quem fez e a qual workspace pertence)plan_tier (free, pro, business, enterprise)timestamp (quando aconteceu, de preferência do servidor)app_version (para identificar mudanças após releases)signup_source (de onde veio o usuário: ads, referral, organic)Depois adicione contexto só quando ele muda o significado do evento. Por exemplo, “Project Created” fica muito mais útil com project_type ou template_id, e “Invite Sent” vira acionável com seats_count.
Sempre que uma ação pode falhar, inclua um resultado explícito. Um simples success: true/false muitas vezes basta. Se falhar, adicione um error_code curto (como "billing_declined" ou "invalid_domain") para agrupar problemas sem ler logs brutos.
Um exemplo realista: em Koder.ai, “Deploy Started” sem dados de resultado é confuso. Adicione success mais error_code e você verá rapidamente se novos usuários falham por falta de setup de domínio, limite de crédito ou configurações de região.
Decida nome, tipo e significado uma vez e mantenha. Se plan_tier for string em um evento, não envie como número em outro. Evite sinônimos (account_id vs workspace_id) e nunca mude o que uma propriedade significa ao longo do tempo.
Se precisar de uma versão melhor, crie um novo nome de propriedade e mantenha o antigo até migrar os dashboards.
Dados de tracking limpos dependem de dois hábitos: enviar apenas o que precisa e facilitar correções.
Comece tratando analytics como um log de ações, não um lugar para guardar detalhes pessoais. Evite enviar e-mails brutos, nomes completos, telefones ou qualquer coisa que um usuário possa digitar em um campo de texto livre (notas de suporte, caixas de feedback, mensagens de chat). Texto livre costuma conter informações sensíveis não planejadas.
Use IDs internos em vez disso. Rastreie user_id, account_id e workspace_id e mantenha o mapeamento para dados pessoais no seu banco ou CRM. Se alguém precisar ligar um evento a uma pessoa, faça isso por ferramentas internas, não copiando PII para analytics.
IPs e dados de localização exigem uma decisão antecipada. Muitas ferramentas capturam IP por padrão, e “cidade/país” pode parecer inofensivo, mas ainda assim é dado pessoal. Escolha e documente: não armazenar nada, armazenar apenas localização grosseira (país/região), ou armazenar IP temporariamente para segurança e depois apagar.
Aqui vai uma checklist de higiene simples para acompanhar seus primeiros dashboards:
user_id e account_id)Se você constrói seu SaaS em uma plataforma como Koder.ai, aplique as mesmas regras a logs de sistema e snapshots: mantenha identificadores consistentes, PII fora dos payloads de evento e registre quem pode ver o quê e por quê.
Um bom plano de rastreamento transforma cliques em respostas acionáveis. Esses dashboards focam em duas coisas: como as pessoas chegam ao primeiro valor e se elas voltam.
Mesmo que você tenha construído a primeira versão em uma plataforma como Koder.ai, esses dashboards continuam válidos — o que importa é eventos consistentes.
error_shown, payment_failed ou integration_failed. Picos aqui matam ativação e retenção silenciosamente.Imagine um B2B SaaS simples com trial de 14 dias. Uma pessoa se cadastra, cria um workspace para o time, testa o produto e (idealmente) convida um colega. Seu objetivo é aprender rápido onde as pessoas travam.
Defina “primeiro valor” como: o usuário cria um workspace e completa uma tarefa core que prova que o produto funciona para ele (por exemplo, “importar um CSV e gerar o primeiro relatório”). Tudo no seu tracking inicial deve apontar para esse momento.
Aqui está um conjunto leve de eventos que você pode lançar no dia 1 (nomes são verbos no passado simples, com objetos claros):
created_workspacecompleted_core_taskinvited_teammatePara cada evento, adicione só propriedades suficientes para explicar por que aquilo aconteceu (ou não). Boas propriedades iniciais são:
signup_source (google_ads, referral, founder_linkedin, etc.)template_id (qual setup inicial eles escolheram)seats_count (especialmente para convites de time)success (true/false) mais um error_code curto quando success for falseAgora imagine seus dashboards. Seu funil de ativação mostra: signed_up -> created_workspace -> completed_core_task. Se houver grande queda entre criação de workspace e a tarefa core, segmente por template_id e success. Você pode descobrir que um template leva a muitos runs com success=false, ou que usuários de uma origem escolhem o template errado e nunca alcançam valor.
Depois, sua visão de “expansão por time” (completed_core_task -> invited_teammate) mostra se as pessoas convidam outros só depois de terem sucesso, ou se convites ocorrem cedo mas os convidados nunca completam a tarefa core.
Esse é o ponto do plano de rastreamento: não coletar tudo, e sim encontrar o maior gargalo que você pode corrigir na próxima semana.
A maioria das falhas de tracking não estão nas ferramentas. Acontecem quando seu tracking diz o que as pessoas clicaram, mas não o que alcançaram. Se seus dados não respondem “o usuário alcançou valor?”, seu plano de rastreamento vai parecer cheio e ainda deixar você adivinhando.
Cliques são fáceis de rastrear e fáceis de interpretar errado. Um usuário pode clicar “Criar projeto” três vezes e ainda falhar. Prefira eventos que descrevam progresso: created a workspace, invited a teammate, connected data, published, sent first invoice, completed first run.
Se você muda nomes para combinar com o texto da UI mais recente, suas tendências quebram e você perde contexto semana a semana. Escolha um nome estável e evolua significado via propriedades (por exemplo, mantenha project_created, adicione creation_source se surgir um novo ponto de entrada).
Se você só envia user_id, não consegue responder perguntas de conta: quais times ativaram, quais contas churnaram, quem são os power users dentro de cada conta. Sempre inclua account_id (e idealmente role ou seat_type) para ver retenção por usuário e por conta.
Mais não é melhor. Um conjunto gigante e inconsistente cria valores vazios, variações de grafia estranhas e dashboards que ninguém confia. Mantenha um pequeno conjunto “sempre presente” e adicione propriedades extras só quando suportarem uma pergunta específica.
Antes do release, verifique:
user_id, account_id quando preciso)Se você constrói em Koder.ai, trate tracking como qualquer outra feature: defina eventos esperados, rode uma jornada completa e só então libere.
Antes de adicionar mais eventos, garanta que o tracking responde às perguntas que você realmente terá na semana 1: as pessoas alcançam o primeiro valor e elas voltam?
Comece pelos fluxos chave (signup, onboarding, primeiro valor, uso recorrente). Para cada fluxo, escolha 1–3 eventos de resultado que provem progresso. Se você rastrear todo clique, vai se afogar em ruído e ainda perder o momento que importa.
Use uma convenção de nomes única e documente. O objetivo é que duas pessoas nomeiem o mesmo evento de forma independente e cheguem ao mesmo resultado.
Aqui vai um check pré-release que pega a maioria dos erros iniciais:
plan é sempre string e seat_count é sempre número).Um truque de QA simples: faça uma jornada completa duas vezes. A primeira execução checa ativação. A segunda (depois de logout/login ou retornando no dia seguinte) checa sinais de retenção e evita bugs de double-fire.
Se você constrói com Koder.ai, repita o QA após snapshot/rollback ou exportação de código, assim o tracking continua correto conforme o app evolui.
Sua primeira configuração de tracking deve ser enxuta. Se levar semanas para implementar, você evitará mudar depois e os dados ficarão defasados em relação ao produto.
Adote uma rotina semanal simples: veja os mesmos dashboards, anote o que surpreendeu e mude o tracking só quando houver motivo claro. O objetivo não é “mais eventos”. É respostas mais claras.
Uma boa regra é adicionar 1–2 eventos por vez, cada um ligado a uma pergunta que você não consegue responder hoje. Por exemplo: “Usuários que convidam um colega ativam mais?” Se você já rastreia invite_sent mas não invite_accepted, adicione só o evento faltante e uma propriedade para segmentar (como plan_tier). Libere, observe o dashboard por uma semana e então decida a próxima mudança.
Uma cadência simples que funciona para times iniciais:
Mantenha um pequeno changelog de atualizações de tracking para que todos confiem nos números depois. Pode ficar num doc ou nota no repo. Inclua:
Se você está construindo seu primeiro app, planeje o fluxo antes de implementar qualquer coisa. No Koder.ai, o Planning Mode é uma forma prática de esboçar os passos de onboarding e listar os eventos necessários em cada etapa, antes de existir código.
Ao iterar no onboarding, proteja a consistência do tracking. Se você usa snapshots e rollback em Koder.ai, ajuste telas e passos mantendo um registro claro de quando o fluxo mudou, assim quedas súbitas na ativação ficam mais fáceis de explicar.