Métricas Boss

Continuar tomando decisões no e-commerce com base em relatórios tradicionais de tráfego e conversão sem entender a real saúde da operação é um risco gigantesco. Com a invasão de bots, scrapers de IA e falhas operacionais invisíveis, confiar em dados poluídos faz a empresa tomar decisões erradas que queimam a margem de lucro e escondem vazamentos silenciosos de faturamento.
Neste episódio do Analytics Talks, Gustavo Esteves e Lucian Fialho recebem Alexandre Costa (Electrolux) e Lucas Godoy (Sinatra / Advisor Métricas Boss) para discutir a maturação do e-commerce brasileiro e a urgência da Proteção de Receita (Revenue Protection). Eles explicam como identificar atritos invisíveis na jornada do cliente antes que virem reclamações no SAC, por que acumular dashboards não garante controle da operação e como a observabilidade em tempo real transforma a gestão de dados na prática.
O que você vai aprender neste vídeo:
- O conceito de "Dado Podre": Como métricas poluídas por bots e erros de processos distorcem os relatórios da diretoria.- Revenue Protection vs. Aquisição: Por que focar apenas no crescimento de tráfego sem proteger a receita existente destrói a margem do negócio.- Observabilidade em tempo real: Como sair da gestão reativa e identificar falhas de estoque e atritos no checkout de forma instantânea.- A armadilha do excesso de alertas: Por que ter dados demais paralisa a equipe e como direcionar alertas acionáveis para as pessoas certas.
Sua empresa quer parar de tomar decisões baseadas em "dados podres" e estruturar uma governança que protege a receita da sua operação?
Deixe que o time de especialistas da Métricas Boss audite a saúde dos seus dados e ajude seu e-commerce a faturar mais com menos achismo e mais dados!
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Rodar testes A/B em um ambiente de alto risco e com milhões de usuários exige muito mais do que apenas trocar a cor de um botão, o que frequentemente se torna apenas um "CRO cosmético". Nesses cenários, a perda de um teste não significa apenas uma queda momentânea na taxa de conversão, mas a quebra da relação de confiança com o cliente e prejuízos financeiros massivos.Neste episódio do CRO Talks, Taciana Serafim e Gustavo Esteves recebem Caio Dimas (especialista em experimentação com passagem por e-commerce e atuação em um dos maiores bancos do país) para discutir o que realmente significa rodar experimentação em escala. Caio detalha como construiu um Centro de Eficiência (COI) de CRO, os desafios culturais para engajar PMs e lideranças, a gestão de testes em jornadas de baixa amostra e por que parar um teste que falhou é, na verdade, um grande motivo para comemorar o dinheiro que deixou de ser rasgado em produção.O que você vai aprender neste vídeo:- Do E-commerce para os Bancos: As diferenças gritantes entre errar no varejo digital e errar em uma instituição financeira de grande porte.- Governança e COI de Experimentação: Como aculturar diferentes áreas de produto para adotarem o auto serviço de testes sem imposições.- Mitos da Estatística: Como lidar com testes de baixa amostra e por que esperar 95% de significância pode paralisar a inovação do seu negócio.- Métricas de Guardrail: A importância de definir limites de parada automática para proteger o faturamento e a experiência do cliente durante os testes.Junte-se aos maiores especialistas do mercado na Comunidade CRO Brasil e tenha acesso a debates, metodologias e networking de alto nível!👉 Acesse Gratuitamente a Comunidade CRO Brasil pelo link: ⁠⁠⁠⁠⁠bit.ly/4ej2OVe

O mercado de tecnologia viu uma enxurrada de ferramentas adicionarem "IA" aos seus nomes para valorizar seus produtos, gerando dúvidas sobre o que é inovação real e o que é pura estratégia comercial. Ao mesmo tempo, o avanço da inteligência artificial generativa trouxe promessas de democratização total dos dados. Neste episódio do Analytics Talks, Gustavo Esteves e Lucian Fialho recebem Mariana Leandro (com mais de 14 anos de trajetória em dados e hoje atuando na Serasa Experian) para analisar onde a IA transforma a rotina analítica e onde ela ainda falha. Mariana aborda o impacto da IA no Self-Service Analytics, os riscos de interpretações equivocadas sem uma governança forte, a necessidade da validação humana diante de "alucinações" dos modelos e por que o pensamento crítico e a visão de negócio continuam sendo as habilidades mais valiosas para o profissional de dados. O que você vai aprender neste vídeo:• Rebranding vs. Valor Real:Como diferenciar ferramentas que só colocaram rótulos de IA daquelas que realmente aceleram a análise. • Self-Service Analytics e Governança: Os limites da democratização de dados e os riscos de liberar consultas sem rédeas (*guardrails*) e sem contexto de negócio. • Validação de Queries e Automação: Como usar a IA para ganhar produtividade em tarefas repetitivas e na validação de código SQL. • O Futuro do Profissional de Dados: Por que a IA altera a natureza do trabalho, mas não substitui a capacidade de questionamento do ser humano. Sua empresa quer parar de cair em modismos de mercado e implementar uma governança de dados e IA madura e voltada para resultados reais? Deixe que os consultores da Métricas Boss ajudem a estruturar os processos e métricas da sua operação!
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Acelerar a esteira de testes e descobrir gargalos de conversão são desafios constantes em operações de e-commerce e indústria. Com a febre da inteligência artificial generativa, surgiram promessas de que a IA iria criar hipóteses, desenhar telas e escrever códigos de testes A/B sozinha, dispensando a necessidade de profissionais experientes. Neste episódio do *Analytics Talks*, Gustavo Esteves e Lucian Fialho recebem Tarcio Machado para discutir onde a IA entrega valor real no CRO e onde ela ainda é pura encenação. Tarcio revela os bastidores da operação na Electrolux, mostrando como a IA é utilizada para extrair insights de grandes volumes de dados (conectando BigQuery, VTEX e pesquisas), validar e refinar a escrita de hipóteses de testes e acelerar análises qualitativas de comportamento. Ele também alerta para os riscos do uso ingênuo da ferramenta, lembrando que a IA não substitui o contexto de negócio, a validação de um profissional sênior e a empatia de entender a jornada real do consumidor.O que você vai aprender neste vídeo:• Aplicações reais de IA no CRO:Como cruzar bases de dados e acelerar a criação de hipóteses fundamentadas em pesquisas. • A armadilha da substituição: Por que tentar substituir a equipe por IA gera análises rasas, alucinações e testes que não movem a receita. • Aceleração da análise qualitativa: Como identificar padrões de comportamento do usuário e gargalos de tela em segundos. • A jornada do cliente no e-commerce: Por que a tecnologia precisa servir para aproximar o ambiente digital da experiência de compra física. Sua empresa quer parar de usar a inteligência artificial como muleta e implementar uma cultura de CRO e testes A/B focada em receita real? Deixe que o time de consultores da **Métricas Boss** audite seus processos de dados e ajude sua equipe a escalar conversões com menos achismo e mais dados!
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Acumular centenas de dashboards espalhados por telas da empresa gera apenas uma falsa sensação de controle. O relatório estático conta apenas o que aconteceu no passado, mas falha em explicar os motivos, os impactos no caixa e as ações necessárias para prevenir falhas ou acelerar o crescimento da operação. Neste episódio do Analytics Talks, Gustavo Esteves e Lucian Fialho recebem Gabriele Lavreca para debater a diferença prática entre reportar números e gerar valor com dados. Com passagens pelo setor de e-commerce de saúde e atualmente liderando times de Analytics no Bradesco, Gabriele compartilha como a unificação de bases de dados, o alinhamento de regras de negócio entre diferentes áreas e a mudança de foco do "painel bonito" para a resposta do "E daí?" transformam completamente a maturidade analítica de uma empresa. O que você vai aprender neste vídeo:- A diferença entre Relatório e Análise: Por que o relatório é apenas uma fotografia do passado e a análise é o mapa de ação para o futuro. - A armadilha do dashboard overload: Por que ter dezenas de painéis não garante decisões corretas e pode paralisar a equipe. - Visão de Negócio vs. Conhecimento Técnico: O motivo pelo qual dominar ferramentas de Analytics não basta se o analista não entender as metas e KPIs do negócio. - Relacionamento e Regras de Negócio: Como alinhar visões conflitantes entre times (como Growth e Vendas) para que todos olhem para a mesma verdade de dados.
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