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A Strix é uma empresa tecnológica de segurança e rastreamento com operações na Argentina, Chile e Uruguai. Sua proposta abrange a proteção veicular, alarmes residenciais, segurança pessoal e gestão de frotas corporativas, tudo centralizado em um aplicativo móvel.
Com 93% de eficácia em recuperação veicular, a empresa compete em um segmento no qual a urgência do produto determina a velocidade de decisão do consumidor.
O contexto
Quando iniciamos o trabalho com a Strix, a operação de mídia paga já convivia com um problema que havia se tornado parte da rotina: a lentidão dos processos analíticos. O tempo gasto consolidando dados era tão alto que a equipe passou a tratá-lo como um custo inevitável para operar em escala.
- Os relatórios semanais consumiam entre um e dois dias de trabalho.
- As análises de desempenho de criativos levavam duas horas cada.
- As auditorias de conta exigiam seis horas para serem concluídas.
O tempo disponível para tomar decisões de negócios era apenas o que sobrava após a consolidação dos dados.
Além disso, o cenário era complexo porque a Strix opera em múltiplos mercados com diferentes fontes de dados: plataformas de mídia, ferramentas de rastreamento e dados comerciais. Antes de interpretar qualquer resultado, a equipe precisava descobrir onde cada informação estava. Só então começava a análise. A consequência direta era que as análises mais profundas (desempenho por canal, criativos, gargalos de evasão) eram realizadas apenas quando o tempo permitia, e não quando o negócio precisava.
O desafio
- Como devolver tempo para que os especialistas deixassem de resolver problemas de dados e passassem a resolver problemas de negócio?
- Como validar se a ativação de campanhas de mídia programática no DV360 gerava um impacto real nas buscas de Search, em um ambiente onde os modelos de atribuição convencionais não capturam esse tipo de relação?
A abordagem
A primeira decisão foi redefinir quais tarefas deveriam desaparecer do fluxo humano e quais deveriam ser aprimoradas. Incorporamos uma camada agêntica conectada às plataformas de mídia, GA4, Search Console e à fonte comercial, respeitando a lógica de negócios do cliente. Essa camada centraliza e estrutura os dados, gerando um primeiro nível de interpretação.
No entanto, a operação agêntica não substituiu o critério humano nas decisões que realmente importavam.
O caso de mídia programática ilustra bem isso. Ativamos campanhas no DV360 (DKS-Awareness e DKS-Consideration) em 17 de maio e realizamos uma análise comparativa de 17 dias PRÉ vs. 17 dias PÓS. O modelo de atribuição do GA4 mostrava uma assistência cruzada DV360 → Search inferior a 2% nos caminhos multicanal, o que, por si só, sugeriria que a mídia programática não impactava o Search.
Contudo, a análise agêntica, cruzando dados do Search Console, GA4 e os termos de busca, indicou algo diferente: as impressões caíram 13%, mas os cliques subiram 63% (com o CTR subindo de 1,87% para 3,51%). Antes de atribuir esse resultado ao efeito de priming, descartamos o mix de palavras-chave (keywords), a dinâmica de leilão, a sazonalidade e eventos externos. Com essas variáveis controladas, o priming revelou-se a explicação mais consistente.
A evidência apontava para um efeito de priming: usuários impactados pela mídia programática chegavam ao Search com maior intenção de compra. O modelo de atribuição não capturava essa relação, mas os dados a tornavam difícil de ignorar. O CPA da campanha de Search Genérico melhorou 28,6% no período PÓS.
Essa leitura não teria ocorrido no ciclo operacional anterior. O volume de cruzamentos necessários para chegar a essa conclusão, utilizando dados de quatro fontes diferentes, teria exigido vários dias de trabalho analítico dedicado.
Os resultados
Com a centralização dos dados, a equipe deixou de gastar tempo consolidando informações e passou a receber análises já estruturadas para tomada de decisão.
- O que antes exigia 120 minutos de análises diárias/semanais foi reduzido para 30 minutos.
- Os relatórios semanais passaram de 180 minutos para 30 minutos.
- A análise de criativos caiu de 120 para 15 minutos. A auditoria de contas, que consumia 360 minutos, reduziu-se para 60 minutos.
- No período PÓS-ativação do DV360, os cliques em buscas totais cresceram 63% e o CTR passou de 1,87% para 3,51% (+88%).
- O CPA da campanha de Search Genérico melhorou 28,6%, passando de 10.456 ARS para 7.469 ARS por conversão.
- As sessões geradas pelo DV360 registraram uma taxa de engajamento de 99,4%, um sinal claro de que o tráfego incremental era de qualidade real.
Em termos operacionais, o tempo total economizado por tarefa ficou em 78,4%, com 63,42 horas/mês recuperadas para a equipe. Com essa capacidade de 78% do tempo recuperada, o time redesenhou a estratégia, o que se traduziu em +63% de cliques e -28% de CPA. A eficiência operacional não foi o resultado do projeto; foi o mecanismo que permitiu gerar resultados de negócio. O tempo recuperado passou a ser reinvestido em estratégia, experimentação e otimização de campanhas.
Eficiência operacional por processo
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A leitura de negócios
O principal insight deste caso não estava disponível em nenhum dashboard. O aumento do CTR de Search e a redução do CPA surgiram apenas quando diferentes fontes de dados foram analisadas em conjunto. Ela surgiu ao cruzar quatro fontes de dados em uma análise que, no modelo operacional anterior, não teria acontecido dentro do ciclo padrão de relatórios. Esse é o padrão de fundo: liberar capacidade analítica para detectar relações que o modelo de atribuição convencional não capta.
No caso da Strix, é necessário levar em conta a estrutura de decisão do consumidor. A segurança veicular é uma categoria de urgência: quem busca por "GPS para carros" depois de ver um anúncio da Strix tem uma janela de intenção curta e uma alta predisposição para clicar. Isso explica a magnitude do efeito.
Em categorias com ciclos de decisão mais longos — como produtos de alto valor (ticket alto), serviços B2B ou categorias de comparação estendida —, o mesmo mecanismo pode se manifestar em uma velocidade diferente e de outra maneira. A hipótese de priming continua válida; no entanto, o timing de mensuração e as métricas de controle devem ser ajustados ao ritmo de decisão de cada segmento.
Mais do que um ganho operacional, o legado deste projeto foi uma nova forma de analisar mídia. Uma metodologia capaz de identificar relações invisíveis para os modelos tradicionais de atribuição e transformar tempo economizado em vantagem competitiva.
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