ETL e Análise de Dados na Venda de Infoprodutos
- Claudia Souza
- 11 de set.
- 3 min de leitura
Atire a primeira pedra…
Atire a primeira pedra o infoprodutor que nunca analisou os dados das suas vendas utilizando apenas o Gerenciador de Anúncios, o custo por venda e algumas outras métricas básicas.
É bem comum empresários digitais olharem apenas para esses números isolados — e tenho visto isso acontecer muito com meus clientes de tráfego pago.
Mas o que poucos fazem é utilizar as técnicas de ETL para analisar seus números. E é sobre isso que vamos falar.
O que é ETL?
ETL é uma técnica da análise de dados que significa Extract, Transform and Load (Extrair, Transformar e Carregar).
Extract (Extrair): você extrai seus dados ou apenas analisa direto na própria plataforma de anúncios, e-mails ou redes sociais?
Transform (Transformar): você organiza esses dados ou apenas acumula relatórios?
Load (Carregar): você armazena e atualiza seus dados em um único centro de análise?
Muitos empresários não baixam e não organizam seus dados, ficando dependentes das plataformas para armazenar seu bem mais precioso.
Um exemplo prático
Ao iniciar um trabalho com uma cliente, comecei como assistente de tráfego pago de uma empresa de infoprodutos. Apenas o gestor tinha acesso ao Gerenciador de Anúncios.
Algum tempo depois ele saiu da empresa e acabei assumindo seu lugar. Mas tivemos sérios problemas de acesso: além de só o gestor ter a senha, havia autenticação de dois fatores vinculada a um celular que ninguém sabia de quem era.
Resultado: a conta de anúncios foi bloqueada e passei 2 semanas tentando recuperar o acesso.
Imagine: 4 anos de dados perdidos — lançamentos, vendas, engajamento. Quantos insights deixaram de ser extraídos por falta de organização?
Foi então que criei do zero novas contas de negócios, anúncios e contingência. Também implementei um gerenciador de senhas para que a empresa não ficasse dependente de apenas uma pessoa.
Se a empresa tivesse os dados fora da plataforma, teria mais controle e menos dependência.
Como aplicar ETL na prática
Extração: hoje extraio todos os dados do Gerenciador de Anúncios, Hotmart, plataformas de e-mail, redes sociais… e centralizo tudo em uma única base de dados. Para isso utilizo o Power Query (gratuito e sem custos).
Transformação: organizo os dados por tipo de entrada — lançamentos, vendas no perpétuo, engajamento. Em lançamentos, por exemplo, classifico campanhas e criativos e relaciono às métricas principais: alcance, impressões, cliques, visualizações da página, checkout e vendas. Assim consigo identificar gargalos no funil.
Exemplo real: em uma análise recente, utilizei a Correlação de Pearson e descobri que o checkout tinha baixíssima relação com vendas. Isso revelou o gargalo: muitos abandonos de carrinho. Ao cruzar com métodos de pagamento, percebi alta dependência do Pix — o que impactava clientes da Europa, que não têm esse meio de pagamento. Ajustamos automações de recuperação e métodos de pagamento e eliminamos esse gargalo.
Carga (Load): os dados são armazenados e atualizados automaticamente. No Excel, via Power Query, conecto APIs das plataformas, extraio informações para planilhas organizadas por objetivo e atualizo em tempo real — sem dependência de terceiros e sem custo extra.
Conclusão
Analisar dados de forma superficial é comum, mas insuficiente. Para ter clareza real sobre gargalos, estratégias de conversão e eficiência do funil, é preciso aplicar técnicas de ETL.
Organizar, cruzar e atualizar os dados garante insights poderosos e independência das plataformas. Isso não só evita crises de acesso, mas também potencializa decisões estratégicas que realmente aumentam vendas.
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