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EXECUTIVE DATA REPORT · GA4 + BIGQUERY
Quem criou a demanda
nem sempre fechou a venda.
Uma análise multi-touch de 5.372 jornadas para medir como a escolha do modelo altera o valor percebido de cada canal.
Período analisado—
Janela de atribuição—
Modelos comparados5 modelos
Data Engineering CaseAlexandre Santos Rodrigues
RESUMO EXECUTIVO
O que os dados mostram
INSIGHT 01
46,63% das compras exigiram mais de um contato. Avaliar marketing apenas pelo último clique apaga parte relevante da jornada.
PERFORMANCE POR CANAL
O ranking muda com a regra de crédito
Último contato recebe 100% do crédito.
SENSIBILIDADE DO MODELO
Mesmo dado, decisões diferentes
Google / CPC
81 conversões contra 50 no Last-Click. O canal aparece como iniciador da demanda.
Não atribuído
Concentra mais crédito no fechamento, expondo a limitação de origem no fim da jornada.
Google / CPC
Preserva o valor da descoberta e do fechamento, sem igualar todos os contatos.
Comparação completa32 canais · conversões atribuídas
| Canal | First | Last | Linear | Decay | Position | Δ First × Last |
|---|
COMPORTAMENTO DA JORNADA
Complexidade antes da conversão
Touchpoints por compra— em média
Conversão por dispositivoparticipação nas jornadas
90% das jornadas convertem dentro desse intervalo.
ENGENHARIA DE DADOS
Do evento bruto ao dado confiável
4,3 mi de eventos
Esquema GA4 aninhado, parâmetros esparsos e origens inconsistentes.
Tipagem e achatamento
Campos extraídos de arrays, datas normalizadas e granularidade preservada.
Sessões e compras
Autorreferências removidas, transações deduplicadas e chaves canônicas.
5 modelos reconciliados
Crédito de conversão e receita validado antes da camada de apresentação.
Eventos processados4.295.584
Duplicatas removidas320
Autorreferências tratadas112.878
Crédito inválido0
CONCLUSÃO
O modelo é uma lente, não a verdade.
“Decisões de mídia não deveriam depender de uma única regra de atribuição.”
01
Use Last-Clickpara leitura operacional do fechamento.
02
Compare modelosantes de redistribuir orçamento entre canais.
03
Avance para causalidadecom experimentos quando a decisão exigir incrementalidade.