Análise de dados · IA e painéis
Os dados da empresa já existem: vendas, anúncios, atendimentos, chamados. O que falta é alguém olhar todo dia. Juntamos os dados de vários sistemas num lugar só e colocamos a IA para apontar o que mudou, o que está fora do normal e o que fazer.
Fontes
Anúncios, vendas, atendimento
coletados todo dia pela API
Análise com IA
Compara, detecta e explica
contra o histórico da própria empresa
Decisão
Painel e recomendação
quem decide continua sendo você
O problema
Toda ferramenta tem um relatório. O problema é que são dez relatórios em dez lugares, e ninguém tem tempo de abrir todos, todo dia, e comparar.
Toda semana alguém exporta de cada sistema e cola numa planilha. Quando fica pronta, a informação já é velha.
O anúncio que parou de converter continua rodando até alguém abrir o painel, às vezes dias depois.
Queda de venda, pico de chamados, cliente que sumiu. Estava no dado, mas ninguém viu a tempo.
O que fazemos
Cada análise começa por uma pergunta do negócio. Depois buscamos onde está o dado para responder e automatizamos a resposta.
Vendas, atendimento, financeiro e marketing num painel só, atualizado sem ninguém montar planilha.
Meta e Google comparados todo dia: qual anúncio ganha, qual gasta sem retorno e o que pausar.
Conversas do WhatsApp e chamados classificados por assunto, para saber o que mais se pergunta e onde trava.
Aviso no WhatsApp quando um número foge do normal: gasto, queda de venda, fila de chamados.
Resumo diário ou semanal em texto, dizendo o que mudou e por quê, em vez de só mostrar gráfico.
Consultas em português sobre os dados da empresa, respondidas com base no banco, não em achismo.
Como funciona
A IA só é tão boa quanto o dado que recebe. Por isso a maior parte do trabalho é garantir que o dado chegue completo e confiável.
01
Definimos o que a gestão quer saber e com que frequência.
02
Ligamos as fontes por API e guardamos o histórico num banco da empresa.
03
Regras e IA comparam com o histórico e escrevem o que encontraram.
04
Painel, relatório ou alerta no canal que a equipe já usa.
Exemplo real
Todo dia de manhã, um processo coleta as métricas da Meta e do Google, compara os anúncios entre si e contra o histórico e escreve o que fazer: qual anúncio está ganhando, qual gasta sem trazer conversa e o que vale pausar.
Ele não pausa nada sozinho. As recomendações entram numa fila de propostas e quem aprova é uma pessoa. E ele só opina sobre anúncio com volume suficiente: comparar peças com poucas impressões seria palpite com cara de dado.
05h
Métricas coletadas
Meta e Google, pela API
Análise
Anúncios comparados
só os que têm volume mínimo
Fila
Proposta para aprovar
nada muda sem uma pessoa decidir
Para quem
Quando há dado suficiente e decisão que depende dele, mas falta tempo para olhar todo dia.
Perguntas frequentes
O que mais perguntam antes de começar.
Não muitos, mas consistentes. Algumas semanas de histórico de anúncios, vendas ou atendimentos já permitem comparar. Parte do trabalho inicial é justamente começar a guardar o que hoje se perde.
Os dados ficam num banco da empresa. Para a análise, só o necessário é enviado ao modelo de IA, sem dados pessoais quando não precisa. Explicamos o que sai, para onde e por quê, e a empresa decide.
Não, por padrão. Ela aponta e recomenda; quem aprova é uma pessoa. Automatizar a ação é possível em casos simples e combinados antes, como um alerta ou um relatório, nunca gasto de dinheiro sem aprovação.
APIs das próprias plataformas para coletar, PostgreSQL para guardar o histórico, n8n ou scripts no servidor para processar, modelos da OpenAI ou do Google para escrever a análise, e painéis para visualizar.
Vamos conversar
Conte pelo WhatsApp quais sistemas a empresa usa e o que gostaria de saber todo dia. Respondemos com o que dá para montar.
Deixe seu nome e WhatsApp. Assim a equipe já sabe quem é você e consegue retomar se a conversa se perder.
Usamos seu contato só para responder. Nunca pedimos senha nem pagamento por WhatsApp.
