Times de marketing costumam lidar com dados espalhados em meia dúzia de plataformas diferentes — Meta Ads, Google Ads, e-mail marketing, redes sociais — e acabam gastando mais tempo exportando planilhas do que analisando resultado.
O problema da fragmentação
Cada plataforma de anúncio tem sua própria definição de métrica, seu próprio formato de exportação e sua própria forma de contar conversão. Sem consolidar isso num modelo de dados único, comparar o desempenho entre canais vira um exercício manual propenso a erro.
Como o Power BI ajuda
Conectando os dados via Power Query (seja por exportação, API ou conectores prontos), é possível padronizar nomes de campanha, unificar métricas de custo e conversão, e criar um modelo único que responde à pergunta real: qual canal está trazendo retorno de verdade.
Métricas que importam mais que curtidas
- Custo por aquisição (CAC) por canal e por campanha.
- Taxa de conversão do clique até a venda, não só até o clique.
- Retorno sobre o investimento em anúncios (ROAS) comparado entre plataformas.
Um dashboard de marketing bem construído tira a decisão de onde investir verba do campo do "achismo" e coloca no campo do dado comparável — algo que só é possível quando os dados de todas as plataformas falam a mesma língua dentro do modelo.
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