Plano de rastreamento de eventos para SaaS: nomes, propriedades, 10 dashboards

O que você precisa entender cedo (e por que é difícil)

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.

O que você deve conseguir responder rapidamente

Se seu tracking responde a estas, você está em um bom lugar:

• Onde novos cadastros abandonam antes de chegar ao primeiro valor?
• Quantos usuários alcançam o “primeiro valor” em 24 horas e em 7 dias?
• Quais recursos são usados por quem volta na semana seguinte?
• Qual é o caminho mais comum para o sucesso (e o beco sem saída mais comum)?
• Usuários retornantes voltam para fazer a mesma tarefa ou só estão explorando?

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.

Defina ativação e retenção em termos simples

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:

• Usuário principal: a pessoa que faz o trabalho (a que clica, faz upload, envia, constrói).
• Conta: o cliente que paga e possui o faturamento (uma pessoa ou uma empresa).

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.

Uma frase para ativação

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:

• Sign up
• Criar o primeiro workspace/projeto
• Adicionar a entrada chave (dados, conteúdo, integração ou configurações)
• Executar a ação principal (enviar, publicar, gerar, convidar)
• Alcançar um estado de sucesso (completado, entregue, deploy concluído)

O que retenção significa para você

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.

Passo a passo: monte seu primeiro plano de rastreamento

Comece pelo caminho até o primeiro valor

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.

Defina e teste o conjunto mínimo

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:

• Mapeie o onboarding e o caminho até o primeiro valor (uma página, sem debate)
• Escolha uma lista curta de eventos que cubra cada passo desse caminho
• Defina cada evento em uma pequena especificação (nome, quando dispara, propriedades-chave)
• Adicione um ID de usuário estável e um ID de conta/workspace em todo evento
• Teste os eventos executando os fluxos reais antes do release

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 simples de nomes para eventos

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_demo
• submitted_form (passado deixa claro que a ação foi completada)
• connected_integration, enabled_feature, exported_report

Prefira 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.

Prefixos reservados (pequenos, sem frescura)

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.

Propriedades para incluir (e como mantê-las consistentes)

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.

Comece com um núcleo “sempre presente” pequeno

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.

Rastreie resultados, não só ações

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.

Regras de consistência que salvam seus dashboards

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.

Higiene de dados e noções básicas de privacidade

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:

• Defina uma allow-list de propriedades de evento que você enviará (todo o resto é bloqueado)
• Tenha um jeito de apagar dados de um usuário a pedido (por user_id e account_id)
• Limite acessos: quem vê eventos brutos, quem pode exportar e quem pode alterar tracking
• Mantenha um documento curto com exemplos do que é “seguro” vs “não seguro” enviar

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.

10 dashboards essenciais para ativação e retenção iniciais

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.

Dashboards que explicam ativação

• 1) Tendência de novos usuários (diário/semanal) + signup_source: Conte novas contas e quebre por origem (ads, organic, referral, invite). Observe picos que depois não ativam.
• 2) Funil de ativação com quedas: Um funil simples como Signup -> Email verified -> Project created -> First value action. Destaque o maior ponto de queda e examine sessões.
• 3) Tempo até o primeiro valor (mediana, p75): Meça quanto tempo leva para usuários atingirem seu evento de primeiro valor. A mediana mostra o caminho típico; o p75 mostra quem está com dificuldade.
• 4) Adoção de recursos (top 5 ações de valor): Rastreie poucas ações que significam uso real (não cliques em configurações). Mantenha as top 5 para legibilidade.
• 5) Taxa de ativação por signup_source: Mesma definição de ativação, dividida por origem. Um canal traz curiosos; outro traz compradores.

Mesmo que você tenha construído a primeira versão em uma plataforma como Koder.ai, esses dashboards continuam válidos — o que importa é eventos consistentes.

Dashboards que explicam retenção

• 6) Coortes de retenção (semana 1, semana 4): Coortes por semana de signup, retenção medida por executar uma ação chave. Mostra se o produto está ficando mais “pegajoso”.
• 7) Tendência de usuários retornantes (WAU): Weekly active users (baseado em uma ação chave) para separar “logins” de uso real.
• 8) Frequência de valor repetido: Quantos dias por semana os usuários realizam a ação principal. Revela se você tem um workflow que cria hábito.
• 9) Funil de reativação: Inativo -> Retornou -> Fez ação chave. Ajuda a ver se lembretes e novas features realmente trazem pessoas de volta.
• 10) Dashboard de fricção (erros e ações falhas): Rastreie error_shown, payment_failed ou integration_failed. Picos aqui matam ativação e retenção silenciosamente.

Cenário exemplo: rastreando um novo SaaS do signup ao primeiro valor

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_workspace
• completed_core_task
• invited_teammate

Para 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 false

Agora 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.

Erros comuns que arruinam insights iniciais

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.

Erro 1: Medir cliques em vez de resultados

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.

Erro 2: Renomear eventos a cada sprint

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).

Erro 3: Esquecer identificadores B2B

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.

Erro 4: Enviar propriedades demais

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.

Erro 5: Não testar end to end

Antes do release, verifique:

• Eventos disparam uma vez (não duas) e no momento certo
• IDs requeridos estão presentes (user_id, account_id quando preciso)
• Valores de propriedades batem com a lista acordada (sem strings surpresa)
• Dashboards atualizam a partir de fluxos reais, não apenas dados de teste
• Você consegue reproduzir a jornada do usuário em ordem

Se você constrói em Koder.ai, trate tracking como qualquer outra feature: defina eventos esperados, rode uma jornada completa e só então libere.

Checklist rápido antes de lançar o tracking

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:

• Resultado primeiro: cada fluxo chave tem um pequeno conjunto de eventos de resultado, não dezenas de eventos de clique de UI.
• Nomes são consistentes: eventos seguem o estilo verbo+substantivo e o significado de cada evento está documentado em um lugar só.
• Propriedades têm tipo: propriedades críticas mantêm o mesmo tipo em todos os eventos (por exemplo, plan é sempre string e seat_count é sempre número).
• Dashboards condizem com definições: seu dashboard de ativação usa seu evento de ativação, e seu dashboard de retenção usa seu evento de retenção (não um proxy qualquer).
• QA como usuário: percorra o app e confirme que eventos disparam uma vez, no momento certo, com as propriedades corretas.

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.

Próximos passos: mantenha leve e itere

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:

• Reveja dashboards de ativação e retenção uma vez por semana, no mesmo dia e horário
• Escreva 3 aprendizados e 1 pergunta de seguimento
• Adicione/ajuste tracking só se destravar essa pergunta
• Mantenha nomes de evento estáveis; adicione propriedades antes de criar novos eventos
• Não remova nada até ter certeza de que não é usado (deletar quebra tendências)

Mantenha um pequeno changelog de atualizações de tracking para que todos confiem nos números depois. Pode ficar num doc ou nota no repo. Inclua:

• Data e responsável
• O que mudou (nome de evento/propriedade)
• Por que mudou (a pergunta)
• Impacto esperado (dashboards afetados)

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.