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Big Data
ExperimentEvidence Desenho, Exposição e Decisão Experimental
Plataforma de experimentação governada para hipóteses, unidades, randomização, exposição, métricas, guardrails, análise sequencial, heterogeneidade e decisão humana documentada.
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Uma conversa rápida sobre como a solução pode se encaixar na sua realidade.
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Investimento inicialR$ 585.000
Prazo estimado269 dias
Visao geral e escopo
O MarketPulse Analytics organiza a complexidade das operações de marketing interno em uma jornada digital clara e orientada por dados. Ele permite que as equipes de marketing monitorem o desempenho de campanhas, identifiquem tendências e otimizem estratégias com base em informações concretas. A plataforma consolida dados de diversas fontes internas, como CRMs, sistemas de automação de marketing e plataformas de anúncios, processando-os para gerar relatórios detalhados e dashboards interativos. A experiência do usuário é focada em cadastro rápido de campanhas, acompanhamento em tempo real do status de execução, visualização de indicadores objetivos e páginas de detalhe que fornecem o contexto necessário para a tomada de decisão. As decisões humanas são apoiadas por análises e alertas configuráveis, que destacam desvios em KPIs. A plataforma gerencia estados críticos de campanhas, desde o planejamento inicial até a conclusão e análise pós-campanha, garantindo que cada etapa seja transparente e auditável. Limites de performance e alocação de recursos são monitorados para evitar gargalos e organizar o investimento em marketing.
Plano de execucao e entrega
Etapas sequenciais para a ativacao do seu ambiente exclusivo
Fase 1: Descoberta e Planejamento
Dias 1 a 41. Levantamento detalhado de requisitos, mapeamento de fontes de dados, definição de KPIs e design da arquitetura inicial.
Fase 2: Implementação da Ingestão e Processamento
Dias 42 a 136. Desenvolvimento dos conectores de dados, configuração dos pipelines de ETL e estruturação do Data Lake/Warehouse.
Fase 3: Desenvolvimento de Dashboards e Relatórios
Dias 137 a 217. Construção dos dashboards personalizados, templates de relatórios e funcionalidades de visualização de dados.
Fase 4: Testes, Treinamento e Go-Live
Dias 218 a 258. Realização de testes de integração e performance, treinamento da equipe do cliente e implantação em ambiente de produção.
Fase 5: Otimização e Suporte Inicial
Dias 259 a 270. Monitoramento pós-lançamento, ajustes finos, otimizações de performance e suporte técnico nos primeiros 30 dias.
Escopo da entrega
Baseline comercial explícito. A descoberta confirma detalhes e mudanças antes da contratação definitiva.
O que está incluído
- Experiment, owner, domain e decision question
- Hypothesis primary, secondary e null
- Population, inclusion, exclusion e recruitment source
- Unit of randomization and analysis
- Cluster, switchback or individual design as approved
- Treatment/control variants and immutable payload version
- Factorial/multivariate only when explicitly designed
- Assignment deterministic by experiment/unit/salt
- Allocation weights and ramp schedule
- Mutual exclusion layer and holdout
- Exposure only after actual treatment opportunity
- Assignment and exposure timestamps separated
- Cross-device identity policy supplied; unknown preserved
- Sample ratio mismatch monitor
- Contamination/spillover assumptions
- Primary metric frozen before launch
- Secondary, diagnostic and guardrail metrics
- Metric version, numerator, denominator, window and direction
- No metric change without amendment/version
- Minimum detectable effect and practical threshold supplied
- Power/sample-size calculation with assumptions
- Fixed-horizon or sequential design selected
- Alpha, beta, sidedness and multiplicity policy
- Interim looks scheduled; no continuous peeking outside plan
- Stopping boundary and guardrail halt policy
- Automated technical halt only where preapproved; final disposition human
- Pre-launch A/A or instrumentation check optional
- Experiment draft, review, approved, ramping, running, paused, stopped, analyzing, decided or archived
- Data-quality gates for exposure and outcome
- Analysis dataset snapshot and code/version
- Intent-to-treat baseline
- Per-protocol analysis clearly secondary
- Effect estimate, confidence/credible interval and sample counts
- Sequential-adjusted inference when selected
- Multiple-comparison correction
- Variance reduction/CUPED only with pre-period covariate
- Segment/heterogeneity analyses declared exploratory unless prespecified
- Novelty/seasonality/carryover caveats
- No unsupported causal claim beyond design/population
- Decision memo: ship, no-ship, iterate, extend or inconclusive
- Decision owner, evidence, tradeoffs, guardrails and date
- Rollout plan and post-launch monitoring separate
- Experiment registry prevents duplicate/conflicting tests
- Dashboard of active tests, SRM, guardrails, decision aging and learnings
Critérios de aceite
- Hypothesis and primary metric freeze before launch
- Assignment is deterministic
- Exposure is not inferred from assignment
- SRM is monitored
- Metric result points to version
- Interim analysis follows plan
- Multiplicity is explicit
- Inconclusive remains valid outcome
- Segment analysis label is correct
- Decision memo is human-signed
- Rollout does not overwrite experiment evidence
- No automatic commercial/clinical decision
O que não está incluído
- Feature flag platform completa
- Definição autônoma de hipótese/KPI
- Experimentos médicos sem sistema regulatório apropriado
- Decisão automática de produto/preço
- Garantia de uplift/significância
- Observational causal inference by default
- Manipulação obscura/dark patterns
Resumo da solucao
ExperimentEvidence
Escopo baseR$ 585.000
Prazo base com modulos269 dias úteis
Investimento estimado
R$ 585.000Condicoes finais dependem da proposta aprovada
Hospedagem e canais definidos em contrato
Tecnologias e integrações previstas
React
TypeScript
Tailwind CSS
Python (FastAPI)
Node.js (Express.js)
PostgreSQL (para dados relacionais)
Apache Kafka (para streams de eventos)
MongoDB (para dados não estruturados de logs)
ClickHouse (para analytics de alta performance)
Resultados previstos no escopo
- Aumento na taxa de ativação de usuários da plataforma (login semanal).
- Redução do tempo gasto na consolidação manual de dados de marketing.
- Aumento no número de relatórios e dashboards gerados e compartilhados.
- Identificação de novas oportunidades de otimização de campanhas através dos insights da plataforma.
- Melhora na acurácia das previsões de desempenho de campanhas.
- Feedback positivo dos usuários sobre a usabilidade e relevância das análises.
Diagnostico de rentabilidade
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Definir unidades, métricas e política de decisão
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