O que tem mais relação com a receita?

Extraí dados em csv, abri no Power Query e converti variáveis para moeda dos EUA via localidade. Usei tabela de frequência, gráfico de Pareto e matriz de correlação para identificar os fatores mais relacionados e os que mais influenciam o aumento da receita.

Análise

Na análise, usei tabela de frequência e gráfico de Pareto para variáveis qualitativas (campanhas e categorias), identificando as que concentram a receita. Para variáveis quantitativas, apliquei correlação (impressões, gasto, cliques, leads e pedidos).

Visualização de Dados

Na visualização, usei no Power BI principalmente o gráfico de Pareto e o de dispersão para evidenciar correlações. Adicionei filtros por campanhas e categorias e cartões com as médias de cliques, leads e pedidos.

Insight

Receita vem de poucas campanhas (influencer/social). Cresce com pedidos, não com impressões. Top 5 ≈82%; influencer+social ≈77%. Ações: subir verba nas campeãs em degraus medindo ROAS marginal; podar cauda longa (baixo ROAS/CPO alto); otimizar funil lead→pedido.