Analytics & Data Science

Transforme dados em decisões — e decisões em receita. Nesta frente, eu conecto suas fontes (site/GA4, CRM, WhatsApp, e-mail, Ads, ERP) para construir métricas confiáveis, modelos preditivos e rotinas de análise que orientam o funil de ponta a ponta, sempre LGPD-first.

Para quem é

  • Empresas que já coletam dados, mas não confiam neles ou não conseguem agir.

  • Times comerciais/marketing que precisam de priorização de leads, previsão de vendas e dashboards executivos.

  • Operações com alto volume (inbound/outbound) que querem reduzir CAC e aumentar LTV.

O que você recebe (entregáveis)

  • Mapa de Dados & Tracking Plan (eventos, parâmetros, UTM, consentimento).

  • Data Pipeline & Modelagem (extração → tratamento → warehouse → camadas analíticas).

  • Dashboards executivos (Aquisição, Funil, Receita, Cohorts, LTV, CAC, Payback).

  • Modelos Preditivos (propensão de compra, churn, lead scoring, RFM avançado).

  • Experimentos & Uplift (A/B, holdouts, teste de mensagens/cadências).

  • Playbook de Decisão (como interpretar métricas e quais ações disparar).

  • Governança & Qualidade (camadas de validação, catálogo de métricas, versionamento).

Principais análises e modelos

  • RFM & Cohorts: segmentação por recência, frequência e valor; evolução por coorte.

  • LTV & Payback: estimativas por canal, campanha, ICP e vendedor.

  • Lead Scoring: priorização combinando comportamento (site/WhatsApp/e-mail), firmográficos e histórico.

  • Propensão & Uplift: probabilidade de conversão e ganho incremental por ação.

  • Churn & Retenção: detecção precoce de risco e playbooks de reativação.

  • Attribution & Mix: visão prática de contribuição por canal para decisões de orçamento.

Metodologia (4 sprints)

  1. Diagnóstico & Métricas-chave (Sem. 1–2)
    Auditoria de fontes, definição de KPIs, hipóteses de valor e quick wins de tracking.

  2. Pipelines & Camadas Analíticas (Sem. 3–4)
    ETL/ELT, modelagem em camadas (raw → core → marts), conformidade LGPD.

  3. Dashboards & Modelos (Sem. 5–6)
    Painéis executivos, scoring inicial, pilotos de coorte/LTV, validação com dados reais.

  4. Rotina de Decisão & Experimentos (Sem. 7–8)
    Rituais semanais, backlog de testes, governança de qualidade e handoff para o time.

Stack e integrações (exemplos)

  • Coleta: GA4, formulários, webhooks, WhatsApp/CRM/e-mail, Ads.

  • Armazenamento/Modelagem: warehouse SQL, camadas versionadas, catálogos.

  • Análise/Visualização: notebooks (exploração), BI (painéis), alertas.

  • Orquestração & Qualidade: tarefas agendadas, testes de dados, logs/auditoria.

Importante: a seleção de ferramentas é feita com base no seu contexto atual, custo/benefício e facilidade de manutenção pela sua equipe.

LGPD e segurança

  • Minimização: só o necessário para a finalidade.

  • Pseudonimização/Anonimização quando possível.

  • Registros de consentimento e preferência de cookies.

  • Controle de acesso e trilhas de auditoria.

Rotina de decisão (o que muda no dia a dia)

  • Reunião semanal de métricas com pauta objetiva (hipóteses, resultados, próximos testes).

  • Alertas automáticos (anomalias de conversão, spikes de CAC, variação de lead time).

  • Playbooks acionáveis: “se X cair Y%, então ajustar Z”.

Resultados típicos em 60–90 dias

  • +15–30% na eficiência do funil (tempo de resposta ↓, conversão ↑).

  • CAC otimizado com corte de desperdício em canais/campanhas.

  • Prioridade clara para SDR/Closer (menos atrito, mais vendas).

  • Previsibilidade: projeções de receita e capacidade com base em dados.

FAQ rápido

Isso funciona sem um grande time de dados?
Sim. O projeto prioriza simplicidade operacional e transferência de conhecimento.

E se meus dados estiverem “bagunçados”?
Faz parte. A primeira fase trata qualidade e padrões de coleta/modelagem.

Preciso mudar toda a minha pilha?
Não. Integro ao que já existe e recomendo ajustes pontuais com alto ROI.

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