Quando o funil trava, o tráfego cai ou o CPL dispara, é sinal de que algo parou de funcionar. E nesses momentos críticos, um diagnóstico de marketing ágil evita decisões erradas que só pioram os resultados.
Confira o checklist para identificar rapidamente o que está impedindo seu marketing de performar:
1. CPL alto: o que fazer?
Quando o custo por lead dispara, o primeiro passo é analisar se as campanhas estão realmente alinhadas com a jornada de compra.
→ O público está bem segmentado?
→ A proposta de valor é clara?
→ O criativo está gerando cliques, mas não conversão?
CPL alto pode indicar desperdício com campanhas que não convertem — seja por desalinhamento entre tráfego e landing page, ou por uma abordagem genérica demais.
2. Queda no tráfego orgânico
Se suas visitas caíram de forma abrupta, verifique:
→ Houve mudança no algoritmo ou erro técnico no site?
→ Alguma página-chave perdeu ranqueamento?
→ Seu conteúdo ainda responde às dúvidas do público?
Queda no tráfego orgânico não é motivo para pânico, mas exige ação rápida. Ferramentas como Google Search Console ajudam a identificar o que foi perdido e por quê.
3. Campanhas que não convertem
Campanhas pagas que geram cliques, mas não leads, geralmente falham por dois motivos:
→ Mensagem desalinhada com o momento do lead
→ Falta de conexão entre anúncio e a página de destino
Revise o funil, o tom da mensagem e os elementos de prova (como cases ou garantias).
4. Como destravar o funil de vendas
Se os leads chegam, mas não avançam, o problema está na transição entre marketing e vendas.
→ O time comercial está preparado para seguir com os leads?
→ Há nutrição adequada com conteúdo útil e segmentado?
→ O lead recebe follow-up no tempo certo?
Destravar o funil de vendas exige alinhamento real entre os times, com metas conjuntas e trocas constantes de feedback.
Conclusão
Marketing eficaz começa com o básico bem feito: metas SMART, presença digital sólida, conteúdo de valor e visibilidade sobre os dados.
Se seu funil está travado, não espere o problema escalar. Diagnostique rápido e aja com estratégia.
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Ainda com dúvidas? Confira abaixo as principais perguntas:
Como saber se o problema de marketing está no tráfego ou na conversão?
O primeiro passo é analisar métricas separadamente: volume de visitas (tráfego) e taxa de conversão (ações realizadas, como preenchimento de formulário ou compra). Se o tráfego é alto e a conversão baixa, o problema pode estar na oferta ou na landing page. Já se o tráfego é baixo, é preciso revisar canais de aquisição e campanhas.
O que fazer quando o CPL está alto demais?
Um CPL elevado pode indicar público mal segmentado, criativos pouco atrativos ou funil desajustado. Revise a qualidade dos leads gerados, teste novas abordagens criativas e ajuste a segmentação para focar em personas mais propensas à conversão. Pequenas melhorias podem reduzir custos significativamente.
Como identificar se minha agência de marketing está entregando resultados reais?
Desconfie de relatórios que mostram apenas números de leads, sem contextualizar a qualidade ou o impacto nas vendas. Uma boa agência propõe ações com base em dados, apresenta testes, ajusta estratégias constantemente e trabalha integrada com o time comercial.
Quais sinais indicam que meu funil de vendas está travado?
Baixa taxa de conversão entre etapas, acúmulo de leads em uma fase específica ou perda de oportunidades por falta de follow-up são sinais comuns. Use ferramentas de CRM e dashboards para identificar gargalos e ajustar ações por etapa.
Como fazer um bom diagnóstico de marketing na prática?
Comece mapeando todo o funil — da atração à venda. Avalie KPIs como CAC, ROAS, CTR, CPL e conversão por etapa. Depois, valide hipóteses com dados reais (analytics, CRM, plataformas de mídia) e proponha testes com objetivos claros. Um bom diagnóstico é aquele que vira plano de ação.
Quando é hora de repensar toda a estratégia de marketing?
Se você nota queda constante nos resultados, ações repetidas sem aprendizado, desalinhamento com o comercial e ausência de planos táticos, é hora de reavaliar. Recomeçar com base em dados é mais eficaz do que insistir em um modelo que já não funciona.
