03 — BI & Analytics
Analytics Preditivo com Python
Sistema de análise preditiva para otimização de budget em campanhas de Google Ads e Meta Ads.
CHALLENGE
A agência gerenciava mais de R$ 500.000/mês em mídia para seus clientes sem um sistema estruturado de previsão de ROI. Cerca de 30% do orçamento era desperdiçado em campanhas com desempenho abaixo do esperado, descoberto apenas no fim do mês. A equipe de mídia tomava decisões baseadas em intuição e experiência.
SOLUTION
Desenvolvemos um sistema de machine learning em Python que analisa histórico de campanhas, sazonalidade, variáveis externas (feriados, eventos) e padrões de audiência para prever o ROI de cada grupo de anúncios. Integração via API com Google Ads e Meta Ads para coleta automática de dados e aplicação das recomendações.
RESULT
O modelo atingiu 87% de acurácia nas previsões de ROI. A agência reduziu em 25% o desperdício de budget e aumentou o ROI médio de campanhas em 45%. Com os resultados, conquistou dois novos contratos de gestão de mídia usando o sistema como diferencial competitivo.
PROCESSO
Coleta e análise exploratória
Extração de 18 meses de histórico de campanhas e análise estatística dos dados.
Feature engineering
Criação de variáveis preditivas: sazonalidade, competição, qualidade de criativo, CTR histórico.
Treinamento do modelo
Experimentação com Random Forest, XGBoost e redes neurais. Seleção por validação cruzada.
Integração com APIs de mídia
Conexão automática com Google Ads e Meta Ads para coleta de dados e aplicação de recomendações.
Dashboard de recomendações
Interface em Power BI com as previsões e sugestões de realocação de budget por campanha.
STACK
DEPOIMENTO
“Paramos de adivinhar onde colocar o dinheiro dos clientes. O sistema nos diz, com base em dados, qual campanha vai performar. Isso mudou completamente como a gência trabalha.”
// PRÓXIMO PASSO
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