Alexander Serradilha
75% das lojas têm UX mobile medíocre — e a publicidade paga paga a conta
O Baymard avaliou mais de 150 lojas no mobile em 2026: 75% ficaram em medíocre e nenhuma teve nota máxima. Os 10 pontos que mais derrubam a conversão.
O que vai aprender aqui
- O mobile é cerca de três quartos do tráfego de retalho — e é onde a média do mercado falha.
- Os 10 pontos medidos pelo Baymard são ajuste de interface, não redesenho.
- Antes de aumentar o orçamento, faça a verificação de dez perguntas na própria loja.
O Baymard Institute publicou em julho o benchmark de UX mobile de 2026. A amostra: mais de 150 lojas avaliadas manualmente, mais de 71 mil elementos de interface pontuados um a um. O resultado é o tipo de número que muda a ordem das prioridades de um e-commerce.
75% das lojas ficaram na faixa "medíocre". Somando com a faixa seguinte, 95% das lojas estão entre "medíocre" e "razoável". Uma única loja de toda a amostra teve "boa". Nenhuma teve nota máxima.
Isto importa porque o mobile é, segundo o mesmo estudo, cerca de três quartos do tráfego de retalho. A conta é direta: a maior parte do investimento em media de um e-commerce brasileiro entra por uma interface que, na média do mercado, está mal resolvida.
O erro de leitura mais comum
Quando a conversão cai, a primeira reação é mexer no anúncio. Trocar o criativo, mexer no público, aumentar o orçamento. É a mudança mais barata de fazer e a mais fácil de medir.
Mas o anúncio entrega a sessão. Quem converte a sessão é a loja. Se o problema está na navegação, no filtro ou no checkout, mais orçamento só compra mais sessões para o mesmo funil furado — e o CAC sobe sem que nada no anúncio tenha piorado.
Os 10 pontos que o Baymard mediu
O estudo lista as boas práticas e a percentagem de lojas que não as aplica:
| Prática | Lojas que não aplicam |
|---|---|
| Mensagens de erro adaptativas (que dizem o que corrigir) | 93% |
| Destacar em que ponto do catálogo o utilizador está | 94% |
| Mostrar todas as variações de cor no item da listagem | 73% |
| Exibir os filtros aplicados numa vista geral | 66% |
| Navegar entre as avaliações pelas fotos dos clientes | 57% |
| Validador ou pesquisa automática de endereço | 54% |
| Agrupar variações do mesmo produto num item de lista | 42% |
| Opção "ver tudo" em cada nível do catálogo | 42% |
| Preenchimento automático que corrige o termo escrito errado | 28% |
| Botão de enviar ao lado do campo de pesquisa | 27% |
Repare no padrão: quase nada disto é redesenho. São ajustes de comportamento de interface — a maioria resolvida no tema, sem tocar no backend.
Por onde começar
Três dos itens acima concentram o impacto e são os mais rápidos de implementar:
- Mensagem de erro adaptativa no checkout. 93% das lojas erram aqui. Um "dados inválidos" genérico num campo de cartão ou de código postal é abandono garantido no telemóvel, onde o utilizador não consegue comparar campos no ecrã.
- Validador de endereço. 54% não têm. No Brasil, com pesquisa por CEP, é ainda mais barato de resolver — e corta o erro de entrega, que se torna custo de atendimento e de reenvio.
- Filtros aplicados visíveis. 66% não os mostram. Num catálogo grande, o utilizador que não sabe o que está a filtrar volta ao início ou sai.
O que fazer com isto
Antes da próxima ronda de aumento de orçamento, abra a própria loja no telemóvel e percorra os dez itens da tabela. Cada um é uma pergunta de sim ou não. O resultado dessa verificação costuma explicar mais da conversão do que o relatório de campanha.
É exatamente este cruzamento — o que a media entrega contra o que a loja converte — que a WIG faz no diagnóstico. Quando o problema é a própria loja, a correção vive em desenvolvimento de sites — ou na construção da loja na Shopify, quando vale a pena refazer em vez de remendar.
“O anúncio entrega a sessão. Quem converte a sessão é a loja.”
