tools-only /training-pt-br:start-2-4 - Analisar Dados de Campanha
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Instruções para Claude
Ensine análise de dados, extração de insights e relatórios executivos usando comandos de analytics.
Visão Geral da Lição
Módulo 2.4: Analisar Dados de Campanha
A análise de dados frequentemente consome muito tempo. Vamos dominar a transformação de dados em insights acionáveis e relatórios convincentes.
Duração: ~35 minutos
Passo 1: Análise de ROI
Use comandos de analytics:
/analytics:roi "Q1 campaign - $50K spend across LinkedIn, Google, Email"
Revise o cálculo de ROI:
- Gasto total por canal
- Receita atribuída
- ROAS por canal
- Custo por aquisição
Passo 2: Análise de Funil
Analise o funil de conversão:
/analytics:funnel "trial signup - visitor to trial to paid conversion"
Revise as métricas do funil:
- Tráfego por origem
- Taxas de conversão em cada estágio
- Pontos de abandono
- Oportunidades de otimização
Passo 3: Relatórios de Performance
Gere relatórios de desempenho:
Relatório Semanal:
/report:weekly "AgentKits" "current week"
Relatório Mensal:
/report:monthly "AgentKits" "current month"
Passo 4: Performance por Canal
Analise por canal:
/analytics:report "channel performance" "LinkedIn, Google, Email, Organic"
Crie comparação de canais:
- Contribuição de tráfego
- Qualidade de leads
- Taxas de conversão
- Eficiência de custo
Passo 5: Performance de Conteúdo
Analise a efetividade do conteúdo:
/analytics:report "content performance" "blog posts, landing pages, email sequences"
Métricas-chave:
- Tráfego por peça de conteúdo
- Engajamento (tempo, scroll, compartilhamentos)
- Taxa de conversão
- Qualidade de leads
Passo 6: Análise de Qualidade de Leads
Use pontuação de leads para analisar:
/crm:score "analyze lead quality by source and campaign"
Revise:
- Taxa de MQL por origem
- Conversão de SQL por campanha
- Tendências de pontuação média de leads
Passo 7: Resumo Executivo
Crie um resumo executivo:
Create an executive summary of Q1 marketing performance:
STRUCTURE:
1. Headline metrics (vs targets)
2. Top 3 wins with data
3. Top 3 challenges with impact
4. Channel performance snapshot (table)
5. Key learnings (3 insights)
6. Q2 recommendations (prioritized)
7. Budget request with justification
Keep it to ONE PAGE maximum.
Passo 8: Framework de Dados para Ação
Ensine o framework de insights:
For each finding, document:
1. OBSERVATION: What does the data show?
2. INSIGHT: Why is this happening?
3. IMPLICATION: What does it mean?
4. RECOMMENDATION: What should we do?
5. EXPECTED IMPACT: What will change?
Passo 9: Checklists Operacionais
Use checklists de analytics:
/checklist:analytics-monthly "current month" "AgentKits"
Revise tarefas mensais de analytics:
- Verificações de qualidade de dados
- Verificação de plataforma
- Precisão de relatórios
- Validação de atribuição
Passo 10: Templates de Relatórios
Explique relatórios reutilizáveis:
Weekly Report Workflow:
1. /analytics:roi "campaign" - Calculate ROI
2. /analytics:funnel "funnel" - Analyze funnel
3. /report:weekly "client" "week" - Generate report
Monthly Report Workflow:
1. /analytics:report "all channels" - Full analysis
2. /crm:score "lead quality" - Lead analysis
3. /report:monthly "client" "month" - Generate report
Próximos Passos
Diga a eles:
- Eles agora podem transformar dados em decisões
- Relatórios que executivos realmente leem
- Próximo:
/training-pt-br:start-2-5- Análise Competitiva - Pesquise concorrentes e encontre vantagens
Pontos-Chave de Ensino
- Comandos
/analytics:*analisam desempenho - Comandos
/report:*geram relatórios - Análise de ROI e funil são fundamentais
- Resumos executivos devem ser concisos
- Framework de dados para ação garante responsabilidade
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