Um data warehouse para anúncios, pedidos e CRM,
e um analista de IA que responde em números
A maioria dos negócios tem os dados e não tem a visão: anúncios em um dashboard, pedidos em outro, CRM em um terceiro, cada um contando uma história diferente. Colocamos tudo em um único banco de dados, fazemos os números concordarem, e te damos um analista, humano e de IA, que responde perguntas com SQL em vez de opiniões.
O que conectamos
Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads e TikTok Shop, LINE OA, Shopify, WooCommerce e lojas personalizadas, amoCRM, KeyCRM, HubSpot e Google Sheets, GA4 e PostHog, canais de pedidos no Telegram, marketplaces, e o seu ERP para o custo real das mercadorias. Cada fonte recebe uma camada raw e uma sincronização diária com backfill, para que o histórico nunca se perca.
O que você recebe
Um único livro de pedidos que concorda com o seu banco, não com a atribuição de uma plataforma. Em um projeto, reconstruímos todo o histórico de um canal de vendas a partir de um chat no Telegram: 571 pedidos, 571 de 571 recuperados, e descobrimos que a plataforma de analytics estava vendo cerca de 15% das compras reais.
Dashboards em dinheiro. Gasto, receita, ROAS, CAC, LTV, retenção, ciclo de recompra, economia de produto e bundle. Uma análise de cesta de mercado de 568 pedidos mostrou uma vez que carrinhos tamanho família eram 36% dos pedidos e 48% da receita, o que mudou toda a estratégia de bundles.
Um analista de IA no Telegram. “As três principais cidades por receita no mês passado”, “qual campanha trouxe compradores recorrentes”, “margem por linha de produto com custo real das mercadorias”. Respostas com números da mart, com o SQL exibido.
Monitoramento. Anúncios e preços de concorrentes, listagens de marketplace, preços de distribuidores abaixo do combinado (184 de 218 eventos pegos com zero falsos alarmes em uma implantação), avaliações, tendências de busca. Os alertas chegam no Telegram.
Unit economics e pesquisa. Modelos de CAC, LTV, churn e payback com os seus dados reais; dimensionamento de mercado e análises de concorrentes conduzidas por agentes de pesquisa e verificadas por uma pessoa. Já construímos isso para um app de trading, uma marca de suplementos e um plano de negócios de servidores de jogos com 113 fontes.
Como funciona
- Auditoria. O que existe, o que é rastreado, o que está errado. Uma semana.
- Modelagem. Quais perguntas o negócio precisa responder; as marts são desenhadas a partir das perguntas, não das fontes.
- Conectores e sincronização. Camada raw, jobs diários, backfill, checagens de reconciliação.
- Dashboards e alertas. Construídos com as pessoas que vão usá-los.
- Analista de IA e monitoramento. Papel somente leitura, SQL protegido, testado em perguntas gravadas antes de ir ao ar.
Stack
PostgreSQL 16, Python, FastAPI, APScheduler, APIs das plataformas, marts de SQL em estilo dbt, Metabase ou painéis Next.js personalizados, PostHog, GA4, Claude, Telegram Bot API, Docker, backups diários.
Pacotes e preços
Descubra o que o seu analytics realmente vê e o que ele não vê, com uma lista de correções.
- Auditoria de pixel, GA4, CAPI, UTM
- Pedidos reconciliados com os números das plataformas
- Lista de correções para o seu desenvolvedor ou para nós
- Dashboard das lacunas
Um único banco de dados para anúncios, pedidos, CRM e eventos do site, com dashboards que concordam entre si.
- Conectores: Meta, Google, TikTok, Shopify, WooCommerce, CRM, GA4, PostHog
- Sincronização diária com backfill
- Marts: pedidos, gasto, cohorts, produtos
- Dashboards: ROAS, CAC, LTV, retenção
- Alertas no Telegram
- Documentação e repasse
Faça perguntas no Telegram, receba respostas com números. Além de monitoramento de concorrentes, preços e distribuidores.
- Tudo do Data warehouse
- Analista de IA com SQL de leitura protegido
- Coletores de anúncios, preços e avaliações de concorrentes
- Alertas de preço abaixo do distribuidor e anomalias
- Análise de cesta de mercado e segmentos
- Revisão mensal com um analista humano
Os preços são pontos de partida para um escopo típico. O número exato vem com um plano por escrito depois de uma ligação de 30 minutos e não muda depois de acordado.
Estrutura, documentação e testes acompanham cada entrega, então qualquer desenvolvedor, ou uma pessoa com um assistente de IA, consegue continuar sem nós. Se quiser que a gente siga fazendo as mudanças: suporte e desenvolvimento pela nossa equipe a partir de US$ 500 por mês.
FAQ
O analista de IA pode alucinar números?
Ele só pode rodar SQL de leitura em uma mart de dados preparada, uma query por vez, com limites e timeouts forçados, e mostra a query que executou. Auditamos a nossa própria trava de SQL e fechamos oito formas de contorná-la antes de confiar nela com dados ao vivo. A resposta é tão boa quanto a mart, por isso construímos a mart primeiro.
Quais ferramentas vocês usam?
PostgreSQL como data warehouse, conectores em Python para as APIs das plataformas, marts em estilo dbt, dashboards na ferramenta de sua escolha (Metabase, Looker Studio, um painel Next.js personalizado), PostHog ou GA4 para eventos do site, Claude para o analista.
Somos pequenos. Isso é demais para nós?
Comece com a auditoria de rastreamento. Para uma loja com algumas centenas de pedidos por mês, a auditoria por si só geralmente se paga ao encontrar os pedidos que a plataforma não vê.