Estratégia de Dados

Tornando o LTV finalmente mensurável através da rastreabilidade de dados

A empresa possuía diferentes sistemas responsáveis por aquisição, CRM, monetização e analytics, mas não existia um padrão capaz de conectar essas informações ao longo da jornada do usuário. Estruturei uma estratégia de rastreabilidade ponta a ponta para transformar eventos isolados em indicadores confiáveis de negócio, permitindo calcular LTV, receita operacional e rentabilidade por diferentes dimensões.

Meu papel

Product Strategy • Product Design • Discovery • Modelagem de Dados • Facilitação • RFC • Alinhamento entre Squads • Roadmap

Produto

Estratégia de Rastreabilidade e Inteligência Operacional

Escopo

Data Strategy • Tracking • Data Lake • LTV • Receita Operacional • Jornada do Usuário

Tecnologias

Miro • Figma • Confluence • Jira • Google Ads • Google Ad Manager

Contexto

Quando os dados existem, mas não conversam entre si

Cada área da empresa possuía sua própria forma de identificar operações e campanhas. As integrações dependiam de UTMs criadas manualmente, planilhas compartilhadas e scripts constantemente ajustados para cruzar informações entre Google Ads, Google Ad Manager, CRM e outras ferramentas.

Qualquer alteração em uma campanha exigia comunicação entre diferentes equipes para atualizar identificadores, integrações e consultas, tornando a operação lenta, suscetível a erros e praticamente impossível de escalar.

Mesmo com grande volume de dados, perguntas simples continuavam sem resposta:

  • Qual operação realmente gerou receita?

  • Qual campanha possui melhor LTV?

  • Quanto cada ferramenta ou etapa do funil contribui para o resultado final?

O desafio

Como conectar toda a jornada do usuário sem depender de planilhas e processos manuais?

O objetivo era criar uma estratégia única de identificação capaz de acompanhar cada lead desde sua origem até a monetização, permitindo relacionar custos, receita e comportamento utilizando um mesmo identificador ao longo de toda a jornada.

A solução precisava funcionar entre sistemas independentes sem exigir mudanças estruturais em cada ferramenta integrada.

Discovery

Mapeando a jornada completa dos dados

Antes de discutir qualquer solução técnica, conduzi uma dinâmica colaborativa de user journey map com a jornada do lead e representantes de diferentes squads.

Utilizando um workshop visual, reconstruímos toda a jornada do dado desde a criação da campanha até a geração de receita. Cada equipe mapeou quais informações produzia, quais consumia, onde os dados eram perdidos e quais dependências existiam entre áreas.

Esse exercício evidenciou que o maior problema não era a falta de dados, mas a ausência de uma estratégia comum de identificação.

A partir desse mapeamento foi possível definir quais informações realmente precisavam acompanhar o usuário durante todo o funil.

Estratégia

Criando um identificador único para conectar toda a jornada

Em vez de depender de integrações específicas entre sistemas, defini uma estratégia baseada na propagação de um identificador único ao longo da jornada do usuário. Esse identificador era enviado como parâmetro entre as ferramentas e carregava informações operacionais relevantes, permitindo preservar o contexto da conversão até sua consolidação no Data Lake.

Além da identificação da operação, também passamos a propagar informações como:

  • campanha;

  • data da conversão;

  • etapa do funil;

  • origem;

  • lead;

  • demais atributos operacionais necessários para análise.

Ao final da jornada, o Data Lake utilizava esses parâmetros para relacionar custos, receita e comportamento do usuário, tornando indicadores como LTV, receita por campanha e rentabilidade operacional finalmente mensuráveis.

Arquitetura

Padronizando a comunicação entre sistemas independentes

A estratégia foi desenhada para que diferentes plataformas compartilhassem um mesmo padrão de identificação sem perder autonomia.

Cada ferramenta continuava responsável por sua função dentro da jornada, enquanto os identificadores eram propagados automaticamente entre aquisição, CRM, monetização e analytics através de um parâmetro na URL.

Essa abordagem reduziu dependências entre equipes e permitiu evoluir integrações futuras utilizando uma estrutura padronizada.

Resultados

Dados confiáveis para decisões de negócio

A estratégia tornou possível reconstruir toda a jornada operacional utilizando uma única fonte de identificação.

Principais ganhos:

  • cálculo confiável de LTV;

  • receita por operação;

  • receita por campanha;

  • receita por ferramenta;

  • rastreabilidade ponta a ponta da jornada;

  • redução da dependência de planilhas e cruzamentos manuais;

  • padronização da estratégia de identificação entre diferentes squads.

Principais aprendizados

Antes de medir resultados, é preciso projetar como os dados circulam

Esse projeto reforçou que boas decisões de produto dependem menos da quantidade de dados disponíveis e mais da forma como essas informações são estruturadas ao longo da jornada.

A maior parte do trabalho não foi construir dashboards, mas criar uma linguagem comum capaz de conectar áreas, sistemas e processos em torno da mesma estratégia de dados.