Data Studio (antigo Looker Studio): o relatório mensal que junta fontes

O painel dentro do Analytics responde à pergunta fixa, com os dados do Analytics. O fechamento do mês da Verde Vivo pede mais: custo da mídia fora do Google, contratos do CRM (o sistema de gestão de clientes, no caso o HubSpot), receita da loja com o pagamento confirmado e um texto que diga o que fazer. O Analytics recebe parte disso, como o custo importado, os contratos enviados pelo servidor e as compras confirmadas, mas os totais completos e oficiais estão na loja, no CRM e no financeiro. Montar tudo à mão numa apresentação produz quatro telas copiadas e uma fórmula diferente em cada aba.

O Data Studio é a ferramenta gratuita de relatórios do Google que lê várias fontes ao mesmo tempo. Ela se chamava Looker Studio até 16 de abril de 2026, quando as notas de versão do Google Cloud registraram a volta ao nome antigo. A escolha entre ele e o painel nativo é simples: quando a pergunta cabe só nos dados do Analytics e a lista de leitores é a mesma da propriedade, o painel nativo resolve; quando a pergunta junta fontes ou o leitor não tem acesso ao Analytics, o relatório externo entra.

Cada fonte entra por um conector, e cada conector tem um custo

O conector do Analytics lê a propriedade pela Data API (a porta pela qual programas pedem relatórios ao Analytics) e traz métricas já processadas. A própria ajuda do Google tem uma tabela que compara interface, Data API e exportação para o BigQuery e lista onde cada uma difere, então o número do relatório deve ser conferido contra a interface no primeiro uso. O conector do BigQuery (o armazém de dados do Google, explicado em Exportação para o BigQuery: analisar os eventos brutos fora do GA4) lê o evento bruto. A planilha traz o que não está em nenhum dos dois.

A cota do conector do Analytics merece atenção na manhã do fechamento. Cada gráfico do relatório é uma consulta à Data API, e a propriedade padrão tem 200.000 tokens por dia, 40.000 por hora e dez consultas simultâneas. Um relatório com 40 gráficos aberto por dez pessoas ao mesmo tempo aumenta o risco de esgotar a cota da hora, e o gráfico que estoura mostra erro no lugar do número. O consumo varia com cada consulta, e a Verde Vivo mediu o próprio pico na primeira manhã de fechamento antes de mexer no relatório. Menos gráficos por página e extração agendada dos dados que não mudam de hora em hora resolvem a maior parte dos casos.

A combinação de fontes multiplica a receita quando a chave se repete

Combinar fontes (blend, a junção de duas tabelas por um campo comum) é onde os relatórios quebram. Imagine duas listas: a do Analytics, com uma linha por dia e a receita daquele dia; a do custo, com três linhas por dia, uma para Google Ads, uma para Meta e uma para e-mail. Juntadas só pela data, cada dia do Analytics encontra três linhas de custo, e a receita daquele dia aparece três vezes.

A prova de que a junção não multiplicou cabe numa conta: o total da métrica depois da combinação precisa ser igual ao total antes. Marina fez essa conferência no primeiro relatório e encontrou R$ 896.550 de receita em agosto, três vezes os R$ 298.850 das 1.390 compras que o Analytics registrou no mês, com o ticket ilustrativo de R$ 215. A correção foi somar o custo por dia na planilha antes da junção. Quando o relatório precisa do custo por plataforma, a receita vem de outra página, que não passa por essa junção.

O e-mail do cliente não serve de chave entre Analytics e CRM, porque as regras do Analytics proíbem enviar dado que identifique a pessoa. A chave que existe dos dois lados é um código do lead gravado no evento de formulário e no CRM, como descreve Leads B2B, CRM e negócios locais: ligar contratos ao marketing.

O que mudou no Data Studio em 2026 e afeta o relatório

Cada página termina numa decisão com dono e prazo

O relatório é organizado na ordem em que o leitor decide: resultado contra a meta, depois de onde veio o resultado, depois onde se perdeu e, na última página, o que fazer. Cada página tem uma fonte principal, e o controle de período fica no topo, igual em todas, para ninguém comparar julho de uma página com agosto de outra.

O fecho de cada página é um bloco de texto escrito por uma pessoa, porque a ferramenta não decide. Ele traz o número e de onde veio, o que ele significa para o negócio, a hipótese sobre a causa dita como hipótese, a recomendação e o responsável com prazo. Sem as duas últimas, o relatório informa e não muda nada.

O relatório de setembro da Verde Vivo ficou com quatro páginas (números do cenário composto do curso). A primeira mostra 62.000 sessões, conversão de 1,9% contra 2,3% em agosto e 2.900 assinantes com cancelamento de 4,1% ao mês, ao lado da meta. A segunda traz a origem: o tráfego direto em 17%, 870 sessões vindas de assistentes de IA e o custo por compra de cada plataforma, vindo da tabela de custo por plataforma, que não passa pela junção diária. A terceira mostra a perda no checkout, e a quarta reúne três decisões com dono.

Antes de publicar, a receita da primeira página é comparada com a interface do Analytics no mesmo período. Como as duas leem a mesma fonte, a diferença esperada é perto de zero, e qualquer desvio maior que 1% segura a publicação até alguém explicar. A diferença para a loja é outra conversa e fica escrita no rodapé da página, com os motivos levantados na conciliação depois que a compra passou a ser enviada pelo servidor: recusa de cookies, pedidos feitos fora do site e falhas pontuais identificadas pela equipe.

Para começar, conecte a sua propriedade a um relatório novo com um único número de receita e compare com a interface no mesmo período. Só depois combine a primeira planilha, e repita a conferência do total. Quando parte dessa investigação passar a ser feita por um assistente de IA, a mesma conferência vale para ele, como mostra IA aplicada à análise: Ask Advisor e conclusões conferidas.