Análise de Dados
Decisão guiada por número, não por achismo.
Reunimos os dados de site, anúncio, CRM e venda em um painel único. Você enxerga o que funciona e onde investir.
O que é Análise de Dados?
Análise de dados de marketing é o conjunto de práticas de coleta, tratamento, atribuição, visualização e interpretação de dados de site, campanhas, CRM e vendas para transformar planilhas isoladas em decisões acionáveis. Envolve implementação de tracking (GA4, GTM, pixels, CAPI), unificação de fontes (data warehouse ou modelo semântico), modelagem de atribuição (first-touch, last-touch, data-driven, MMM) e construção de dashboards executivos e operacionais.
Empresa que não mede, chuta. Empresa que mede errado, chuta pior. É comum encontrar PME rodando R$ 30 mil/mês em mídia sem saber com precisão qual canal traz venda - decidindo por 'sensação' e reagindo a resultado do mês passado. Segundo a Gartner, 61% dos gestores de marketing não confiam nos dados que recebem - e 87% dizem que decisões críticas são atrasadas por falta de visão consolidada.
Na WRG, análise de dados é o serviço que amarra tudo: pixels, eventos, CRM, planilha de comissão, faturamento - em um único dashboard que responde três perguntas por semana: quanto entrou, de onde veio e o que fazer diferente. É o que separa marketing que escala de marketing que só gasta.
😬 O problema
Você tem dados em 5 lugares e nenhum lugar mostra a verdade. Sem painel, sem decisão.
Como funciona
Um processo simples, do começo ao resultado.
Conexão de fontes
Google Analytics, Ads, Meta, CRM, planilhas. Tudo junto.
Limpeza
Dado bagunçado é pior que dado nenhum. A gente arruma.
Dashboard
Painel ao vivo com as métricas que importam para o seu negócio.
Insights
Reunião mensal com leitura: o que aconteceu e o que fazer.
📦 O que está incluso
- Setup de tracking
- Dashboard em Looker Studio
- Atribuição de canal
- Relatório executivo mensal
👤 Para quem é
- Empresas com várias frentes de marketing
- Negócios escalando
- Quem quer parar de adivinhar
📈 Resultados que você pode esperar
Por que Análise de Dados importa para o seu negócio
Sem atribuição, não há escala segura
Não dá para subir verba em canal que você não sabe se está trazendo venda. Atribuição correta libera capital para os canais que realmente performam.
Corta desperdício de verba
Em média, 30–50% do orçamento de mídia de PME é gasto em canal, campanha ou público que não converte. Dashboard revela isso na primeira semana.
Alinha marketing e comercial
Quando MQL, SQL, oportunidade e venda estão no mesmo painel, para de existir 'lead ruim' vs 'vendedor devagar'. Todo mundo olha o mesmo número.
Prepara a empresa para IA e automação
Sem dado limpo, IA não ajuda - modelos ruins entram, resultados ruins saem. Análise de dados é pré-requisito para qualquer automação séria.
Números que sustentam a estratégia
61% dos CMOs não confiam nos dados de marketing que recebem
Fonte: Gartner CMO Survey
Empresas data-driven têm 23× mais chance de adquirir clientes
Fonte: McKinsey Global Institute
30–50% do orçamento médio de mídia é gasto em canais sem retorno
Fonte: Nielsen ROI Report
GA4 sozinho perde ~40% das conversões por bloqueio de cookies; com CAPI recupera-se ~70% delas
Fonte: Meta Business Insights
Empresas com dashboard executivo tomam decisão 5× mais rápido
Fonte: Forrester Analytics Report
Como a WRG entrega Análise de Dados passo a passo
Um método replicável, mensurável e revisado a cada ciclo - sem improviso.
- Etapa 1
1. Auditoria de tracking
Rodamos check-list em GA4 (eventos configurados, GA4 vs UA), GTM (containers, disparadores, variáveis), Meta Pixel + CAPI, Google Ads tag, LinkedIn Insight Tag. Mapeamos o que está faltando ou disparando errado.
- Etapa 2
2. Implementação de eventos e conversões
Padronizamos eventos-chave: view_item, add_to_cart, generate_lead, purchase, schedule. Cada um com parâmetros (valor, moeda, categoria) para permitir análise por segmento.
- Etapa 3
3. Modelo de atribuição
Configuramos atribuição data-driven em GA4 e Google Ads, comparamos com last-click e mapeamos multi-touch. Para empresas com ciclo longo (B2B), incluímos MMM (marketing mix modeling) simplificado.
- Etapa 4
4. Unificação de fontes
Conectamos GA4, Ads, Meta, LinkedIn, CRM, ferramenta de email e planilha de vendas em uma camada única - normalmente Looker Studio conectado a BigQuery, ou Fivetran/Airbyte para casos mais complexos.
- Etapa 5
5. Construção de dashboards
Três dashboards padrão: (a) executivo - receita, CAC, LTV, ROAS consolidado; (b) mídia - canal a canal, campanha a campanha; (c) funil - do visitante ao cliente. Todos ao vivo, atualizados a cada 24h no máximo.
- Etapa 6
6. Rituais e insights
Reunião mensal de 60 min: leitura dos números, hipóteses do mês anterior confirmadas ou refutadas, plano de ação para próximos 30 dias. Nada de PDF passivo - reunião ativa com decisões.
🚫 Erros comuns em análise de dados
- Confiar cegamente no dashboard da plataforma
Meta atribui vitórias a si mesma. Google idem. Sem dado próprio, você compra o marketing que a plataforma quer te vender.
- Métricas de vaidade no topo do dashboard
Impressão, alcance e curtida não pagam boleto. Dashboard executivo começa por receita, CAC e ROAS - o resto é diagnóstico, não painel.
- Ignorar CAPI
iOS 14, cookies bloqueados e navegadores privados fazem o pixel perder ~40% dos eventos. CAPI é obrigatório em 2026, não opcional.
- Dashboard sem dono
Painel bonito sem ninguém responsável por olhar toda semana vira decoração. Definimos dono, cadência e critério de alerta.
- Dados sujos por meses
UTM inconsistente, evento com nome duplicado, moeda misturada, valores negativos - bagunça derruba qualquer análise. Limpeza é passo 1, não passo 5.
✅ Boas práticas
- GA4 + GTM + CAPI implementados em 100% das páginas
- UTM padronizado em toda campanha (source, medium, campaign, content, term)
- Nomenclatura de campanha em documento único, seguido por toda equipe
- Eventos-chave com valor monetário (não só nome)
- Backup dos dados em BigQuery ou similar (GA4 apaga após 14 meses no free)
- Alertas automáticos quando métrica cai abaixo do baseline
- Documentação viva do que cada métrica significa e como é calculada
Quando faz sentido contratar Análise de Dados
Contrate análise de dados quando você tem mais de um canal de aquisição rodando ao mesmo tempo, quando o time comercial e marketing brigam por atribuição, quando a verba de mídia passou de R$ 10 mil/mês, ou quando você planeja escalar e sabe que 'chutar' vai custar muito caro. Também é o primeiro passo antes de qualquer estratégia de growth ou automação séria.
Glossário rápido de Análise de Dados
- GA4
- Google Analytics 4 - versão atual do Google Analytics, baseada em eventos.
- GTM
- Google Tag Manager - ferramenta para gerenciar tags e eventos sem mexer no código do site.
- CAPI
- Conversion API - envio de eventos direto do servidor, contornando bloqueios do navegador.
- Atribuição data-driven
- Modelo que distribui crédito entre canais com base em contribuição real, calculada por machine learning.
- MMM
- Marketing Mix Modeling - modelagem estatística que estima contribuição de cada canal, útil quando cookies falham.
- Data warehouse
- Banco de dados analítico (BigQuery, Snowflake) que armazena e consulta grandes volumes rapidamente.
Perguntas frequentes
Funciona com qual CRM?+
RD Station, HubSpot, Pipedrive, Active Campaign e outros via API ou planilha.
Substitui a equipe interna de BI?+
Para a maioria das PMEs, sim. Para empresas grandes, complementa.
Vocês fazem só o dashboard ou também analisam?+
Ambos. Setup técnico + reunião mensal de leitura e recomendação. Cliente que só quer ferramenta contrata setup pontual; cliente que quer inteligência contínua contrata plano mensal.
Precisa de BigQuery?+
Para PME menor, Looker Studio conectado direto às fontes resolve. Para empresas com mais de 3 canais + CRM complexo, sim - BigQuery vira necessidade.
Funciona para e-commerce?+
Muito bem. Rastreamos funil completo (view → cart → purchase), LTV por canal, cohort de recompra, atribuição multi-touch.
E para B2B com ciclo longo?+
Ainda mais crítico. Amarramos MQL → SQL → oportunidade → venda, tempo de conversão por canal e ROI por campanha considerando ticket real.
Vocês trocam o BI interno?+
Complementamos ou substituímos, dependendo do porte. PMEs normalmente eliminam a necessidade de BI interno. Empresas grandes usam nossa camada operacional junto do BI corporativo.
Quanto tempo até o dashboard ficar de pé?+
Setup completo: 3–6 semanas dependendo da complexidade. Primeira versão funcional: 2 semanas.
Vamos conversar sobre análise de dados?
Diagnóstico gratuito. A gente entende seu cenário antes de propor qualquer coisa.