Em 24 dias a conta fechou em R$ 11,48 por conversa iniciada. O problema não é a média — é a distribuição: o anúncio mais eficiente recebeu 9% da verba e o mais caro recebeu 14%. Antes de escalar, corrija a alocação.
Faixa que afina da esquerda para a direita = o anúncio consome mais verba do que devolve em conversas. Faixa que engorda = devolve mais do que consome. O 03 afina; o 04 engorda.
Tudo abaixo saiu do seu print. As três últimas colunas são recalculadas: CTR no link, taxa de conversão do clique em conversa e gasto médio por dia. Clique em qualquer cabeçalho para reordenar.
Como ler: o alcance total não é somável (as pessoas se repetem entre anúncios), por isso não há soma nessa coluna. O gasto por dia assume entrega contínua nos 24 dias — confirme em Discriminação → Por dia, porque um anúncio que rodou 8 dias muda a leitura de escala.
Um anúncio de Click to WhatsApp tem três etapas independentes: o leilão entrega (CPM), a peça convence a clicar (CTR) e a promessa sustenta a conversa (clique → conversa). Anúncio ruim e anúncio caro raramente quebram na mesma etapa — e o conserto é diferente em cada caso.
Distribua o orçamento diário entre os anúncios e veja a projeção. O cálculo usa o custo por resultado real de cada anúncio, com uma penalidade de escala aplicada por cima — porque um anúncio que gastou R$ 5,95/dia não mantém o mesmo custo rodando a R$ 25/dia. A penalidade é premissa, não dado: ajuste ou zere e compare os dois cenários.
O que o simulador não faz: realocar verba entre criativos existentes é ajuste fino — costuma render de 5% a 12% a mais de conversas pelo mesmo dinheiro. Salto de patamar vem de criativo novo com CTR maior, não de slider. Use isto para parar de perder, e a produção de vídeo para começar a ganhar.
Em ordem de execução. Nada aqui depende de aumentar o orçamento — depende de parar o desperdício, concentrar sinal e produzir variação a partir do que já funciona.
Revisado. A versão anterior desta seção abria pela frequência e dava a entender que frequência 3 seria motivo de pausa. Está errado: em prospecção, repetição é justamente o que traz gente nova para o topo, e cortar por frequência descarta entrega que ainda performa. O gatilho é a queda de eficiência — a frequência entrou para o lugar dela, que é explicar a causa.
Construído sobre a planilha de leads (134 registros, 17/08 16h51 a 24/08 10h45 — cerca de 7,7 dias). Atenção à janela: ela cobre só a última semana, não os 24 dias da campanha. E não há coluna de origem, o que limita o que é possível concluir. O que dá para afirmar está separado do que é cenário.
Com custo por conversa de R$ 11,48 e ticket de R$ 1.232,15, cada 107 conversas precisam gerar 1 venda só para o tráfego se pagar em receita bruta. Você fez 1 em 134. Isso coloca a operação ligeiramente abaixo do empate — e ainda por cima antes de descontar imposto, comissão e custo do produto, que empurram o ponto de empate para cima.
Só que a leitura é injusta com os dados: 100% desses leads têm 7 dias ou menos e um quarto deles tem 3 dias ou menos. Ninguém decide um curso de R$ 1.232 em 48 horas, salvo exceção — e a exceção aqui existe: a única venda entrou às 9h14 e fechou no mesmo dia. A conversão real desta safra só aparece daqui a 30 dias. Reexporte a mesma planilha no fim de setembro, com os mesmos leads, antes de julgar a campanha.
Este é o achado mais importante do arquivo, e ele é aritmético, não interpretativo.
O Gerenciador contabilizou 133 conversas em 24 dias. A planilha traz 134 leads em 7,7 dias. No ritmo médio da campanha (5,54 conversas/dia), a janela da planilha deveria conter cerca de 43 conversas pagas. Sobram aproximadamente 91 leads — 68% do arquivo — que não vieram do tráfego pago. Provavelmente bio, stories, posts orgânicos ou outras campanhas usando a mesma mensagem padrão. Sem coluna de origem não dá para saber quais são quais, e é exatamente por isso que a venda não pode ser atribuída a nenhum anúncio.
Gasto estimado na janela: ~R$ 509 (R$ 63,64/dia × 8 dias, assumindo ritmo uniforme — confirme em Discriminação → Por dia). A receita é a mesma nos dois cenários; o que muda é se ela pertence ao tráfego.
R$ 509 investidos, R$ 1.232,15 de receita. A semana se pagou em receita bruta e sobrou margem. Justifica manter e escalar com cuidado.
R$ 509 investidos, nenhuma receita rastreada no período. Não significa que a campanha é ruim — significa que ela ainda não provou nada, porque os leads pagos estão todos verdes.
Não há como escolher entre A e B com este arquivo. É uma diferença de R$ 1.232 de resultado apoiada em zero informação. Resolver isso é a tarefa de maior retorno da lista inteira, e custa uma edição de texto — veja abaixo.
Distribuição dos 134 leads por hora de chegada. A faixa clara é horário comercial.
54,5% dos leads chegam entre 18h e 5h e apenas 40% em horário comercial. O pico é às 21h. Some a isso três registros do mesmo número às 15h43, 15h44 e 17h00 do dia 23 — alguém mandando mensagem três vezes em pouco mais de uma hora é alguém que não foi respondido. Outro contato repetiu às 20h25 e 20h33. Todos marcados como "não comprou".
A única venda do arquivo entrou às 9h14 e fechou no mesmo dia, com atendente registrado. É um dado, não uma prova — mas é coerente com o que se observa em qualquer operação de WhatsApp: velocidade de resposta pesa mais na conversão do que qualquer ajuste de criativo. Se metade do volume chega à noite e a equipe atende em horário comercial, o funil perde essas pessoas antes de qualquer argumento de venda ser usado.
Sete lacunas que mudam ou confirmam as conclusões acima. Nenhuma delas eu poderia inventar a partir do print — todas você resolve com um relatório ou uma planilha.
Fala Moreno(a),
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