Data Analytics & Measurement
High-precision data-driven attribution and econometrics. Our audited cases demonstrate up to +190% improvement in media attribution accuracy for hybrid revenue models.
Approved Cases in this Service Line (5)
Cielo
A Cielo desejava avaliar o impacto de suas campanhas de mídia — especialmente os investimentos offline em TV e rádio — sobre o comportamento digital dos usuários. A empresa buscava compreender se os estímulos offline geravam de fato tráfego qualificado no site institucional e se havia relação temporal entre os disparos de mídia e os picos de navegação.
Peugeot Brasil
A Peugeot buscava entender com mais profundidade o papel dos diferentes canais de mídia na jornada de compra dos modelos 3008 Pack e 5008. A abordagem tradicional baseada em último clique não refletia o impacto real das interações assistidas, comprometendo a alocação eficiente da verba de mídia.
CVC Brasil
A CVC precisava obter uma visão unificada do Retorno sobre Investimento em Publicidade (ROAS), mas sua estrutura de dados era inconsistente e dificultava análises confiáveis. O projeto exigia a captura de um grande volume de dimensões personalizadas por produto — ultrapassando limites técnicos de requisição — e o tratamento de fontes de mídia heterogêneas (Google Ads, Meta Ads e outras) sem conectores automáticos, tornando o cálculo do ROAS um desafio complexo de engenharia de dados.
Smiles
A Smiles operava em um ecossistema complexo, com múltiplos fluxos de produtos (Aéreo, Hotéis, Carros), um programa de assinatura que permeava toda a jornada (Clube Smiles) e um modelo de pagamento híbrido (dinheiro + milhas). Essa estrutura gerava três problemas centrais: fragmentação da visão do usuário, incapacidade de atribuir corretamente a contratação do Clube dentro dos fluxos de compra e mensuração imprecisa em transações híbridas — com dados silenciados e ineficiência de mídia.
Smiles
A Smiles precisava migrar para o GA4 e qualificar seus dados, mas já possuía uma implementação paralela em uso, fragmentada e com inconsistências: áreas críticas com medição incompleta, dados duplicados ou incorretos, e outras sequer monitoradas. Somava-se a complexidade do modelo de negócio — transações em dinheiro, milhas ou formato híbrido, além da presença variável do clube de assinaturas — exigindo uma solução de medição personalizada e confiável.