Operações reais. Em ordem cronológica.
Mostro o que foi feito, não o que prometi. Nomes anonimizados quando o cliente não autorizou exposição pública.
4 fontes de dados. 1 verdade. Atualizada todo dia.
A agência gerencia R$2 milhões por mês em mídia para clientes e gera 10 mil leads/mês. Mas Meta Ads, Google Ads e o CRM nunca estavam no mesmo lugar. Decisão era feita olhando 3 telas. Cliente final questionava número, ninguém defendia.
Centralização em BigQuery com pipelines de extração via API (Meta, Google, GoHighLevel) escritos em Python. Modelagem unificada de CAC e ROAS pós-venda. Dashboards individuais por cliente no Looker Studio. Relatórios automatizados via n8n.
Do analista de mídia ao CEO, todo mundo passou a ver a mesma versão do dado. Reunião com cliente final virou conversa sobre estratégia, não sobre "de onde veio esse número". Tempo de fechamento de relatório mensal caiu de 3 dias para automático.
A célula de dados que a agência nunca tinha tido.
Agência americana de performance escalou clientes mais rápido do que sua infraestrutura de dados. Cada cliente tinha tracking configurado de um jeito. CAC e LTV eram calculados manualmente. Diretoria não confiava em nenhum dashboard.
Estruturação completa da célula de dados e automação. Arquitetura de Data Warehouse no BigQuery. Scripts customizados em Python para extração via APIs (Google, Meta, GoHighLevel). Tracking server-side via GTM. Marketing Operating System em Notion integrado por n8n. Dashboards estratégicos no Looker para CAC, LTV e performance cross-channel.
Infraestrutura de dados foi do zero ao operacional servindo diretoria e clientes finais. Decisão de mídia passou a ser baseada em dado modelado, não em export de plataforma. Operação ficou replicável: novo cliente entra no setup já estruturado.
6.400 pagamentos. 5 países. Zero planilha.
Time jurídico do Mercado Livre consolidava manualmente pagamentos de 5 países hispânicos em formatos, moedas e calendários diferentes. Cada virada de mês consumia horas de trabalho manual de analista. Erro era frequente. Decisão atrasava.
Pipeline ETL completo em Airflow extraindo, limpando, padronizando e carregando os 6.400 pagamentos no BigQuery. Dashboards no Tableau para acompanhamento operacional e gerencial. Interface técnica direta com o time do Mercado Livre Argentina.
Consolidação manual virou processo automatizado. Analistas voltaram a fazer análise, não consolidação. Decisão de fechamento passou de dias para minutos.
Antes disso: 2 anos na Kuehne+Nagel construindo BI para operações logísticas de e-commerce (Mercado Livre, Amazon, Shein, Unilever). 2 anos na Compugraf no início da carreira, suportando análises de Marketing, Comercial, Atendimento e TI.
Diagnóstico técnico gratuito. 30 minutos.
Sem venda.
Você sai sabendo onde seu tracking está quebrado e quanto está custando, com ou sem contratação.
ATENDIMENTO DIRETO COMIGO. RESPOSTA EM HORÁRIO COMERCIAL.