Telemetria que decide.
Engenharia de telemetria, modelos de atribuição multi-touch e dashboards executivos. GA4, Snowflake, dbt, Looker. Pipelines auditáveis que C-suite usa antes de tomar decisões.
Da instrumentação ao modelo que move decisões de C-suite.
O problema mais comum em empresas enterprise não é falta de dados — é excesso de dados ruins. Trackings implementados ao longo de anos por diferentes times, sem data dictionary, sem linhagem, sem governança. O resultado são dashboards que ninguém confia e modelos de atribuição que contradizem a realidade financeira. A Caporal refaz o tracking plan do zero: nomenclatura padronizada, eventos instrumentados com precisão, pipelines com linhagem completa e documentação de auditoria. Construímos dashboards que C-suite abre antes de decidir budget — não depois. E modelos de atribuição que sobrevivem ao escrutínio do CFO.
O que entregamos
Tracking plan & instrumentação
Data dictionary completo, nomenclatura de eventos padronizada, implementação via GTM ou SDK. Documentação com owner por evento, data de criação e critério de depreciação.
Pipeline de dados auditável
Ingestão via Segment ou direta, transformação em dbt com testes automatizados de qualidade, warehouse em Snowflake ou BigQuery. Linhagem completa rastreável.
Modelos de atribuição multi-touch
Modelos data-driven, last-click, linear e MMM (Marketing Mix Modeling) para budget allocation. Comparação de modelos com reconciliação versus receita real reportada pelo financeiro.
Dashboards executivos live
Dashboards em Looker ou Hex atualizados a cada 4h. Camada C-suite com KPIs de negócio (receita, CPA, LTV/CAC). Camada operacional com métricas de canal e anomalias.
Alertas de anomalia & SLA
Sistema de alertas automáticos para quedas de conversão, picos de custo por canal e desvios de forecast. SLA de resposta de 4h em dias úteis para anomalias críticas.
Como operamos
Auditoria de telemetria existente (semana 1–2)
Mapeamento completo de eventos implementados, identificação de gaps e dados corrompidos, avaliação de qualidade por canal. Entregável: diagnóstico com priorização de refatoração.
Data dictionary & tracking plan (semanas 3–4)
Definição de nomenclatura, eventos obrigatórios por tipo de página, propriedades e valores permitidos. Aprovação com time de produto, marketing e financeiro.
Implementação & testes (semanas 5–8)
Instrumentação via GTM ou SDK, testes de QA por ambiente, validação de paridade entre plataformas (GA4, CDP, CRM). Documentação de cada evento em produção.
Pipeline & warehouse (semanas 7–10)
Setup de ingestão, transformação dbt com testes de qualidade, carga em warehouse. Linhagem documentada, alertas de qualidade configurados.
Dashboards & modelos (semanas 9–12)
Construção de dashboards por audiência (executivo, operacional, canal), modelo de atribuição calibrado versus receita histórica, treinamento do time interno.
Operação & evolução (ongoing)
Monitoring contínuo de qualidade de dados, evolução de modelos com novos canais ou produtos, reporting quinzenal e auditoria trimestral de linhagem.
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre analytics de agência e engenharia de dados de verdade?
A maioria das agências entrega relatórios de GA4. Nós entregamos pipelines. A diferença prática é que nossos dados sobrevivem a due-diligence: linhagem completa, testes de qualidade automatizados, documentação de cada transformação. Quando o CFO questiona um número, conseguimos rastrear de onde veio e por quê. Isso é raro em projetos de marketing.
Vocês fazem integração com ERPs e CRMs?
Sim. A maioria dos nossos modelos de atribuição requer reconciliação com dados de receita reais — o que exige integração com Salesforce, HubSpot, SAP ou sistema financeiro do cliente. Mapeamos essa integração na fase de scoping e trabalhamos com o time de TI do cliente para acesso aos dados.
Como funciona a governance de dados com LGPD/GDPR?
Todo tracking plan é revisado por nossa equipe com foco em LGPD/GDPR: eventos com PII são identificados e tratados com mascaramento ou hashing, consentimento é mapeado por canal, retention policies são documentadas. Para clientes em setores regulados (bancos, saúde), fazemos a revisão em conjunto com o DPO do cliente.
Quanto tempo para ter dashboards funcionando?
Para um programa completo (instrumentação + pipeline + dashboards), o tempo típico é 10 a 14 semanas. Para clientes que já têm instrumentação funcional e querem apenas camada de warehouse e dashboards, conseguimos entregar em 6 a 8 semanas. Dashboards provisórios com dados existentes ficam prontos na semana 3.
O cliente mantém acesso a tudo após o contrato?
Sim. Todo código dbt, queries, documentação e dashboards são propriedade do cliente. Provisionamos acesso admin a todas as ferramentas usadas. Na entrega final, fazemos handover com treinamento do time interno ou parceiro técnico do cliente.