Imagine uma landing page que se adapta dinamicamente ao perfil de cada usuário em tempo real. Agora, pense em poder analisar sua performance de forma simples e intuitiva com Streamlit! Quer saber como?
A maioria das landing pages hoje é estática, exibindo o mesmo conteúdo para todos os visitantes. Mas, e se cada usuário visse um conteúdo único, ajustado ao seu perfil e comportamento? Isso abre um novo horizonte de possibilidades, mas também levanta um desafio: como analisar a performance de uma página que se adapta dinamicamente?
Na Orbital, encaramos esse desafio de frente. Desenvolvemos uma aplicação utilizando Streamlit para transformar dados de acesso da nossa landing page em insights acionáveis. Neste artigo, vamos compartilhar como essa solução foi construída, os desafios superados e os resultados alcançados.
O Desafio: Transformar Dados em Insights Acionáveis
Se a landing page se adapta ao comportamento dos usuários, precisamos garantir que os dados coletados sejam transformados em insights úteis. O papel da engenharia de dados é justamente permitir que essas informações sejam acessíveis e fáceis de analisar, permitindo otimizar conversões e aprimorar a experiência do usuário. Considerando que a landing page da Orbital é uma das principais portas de entrada para potenciais clientes, compreender o comportamento dos visitantes se torna indispensável. Portanto, faz-se necessário, através da engenharia de dados, desenvolver uma solução que torne os dados acessíveis e analisáveis.
Assim como é muito comum no mercado, os eventos da landing page da Orbital são enviados para o BigQuery, um Data Warehouse comumente utilizado em conjunto com GA4. Porém, o armazenamento desses dados em tabelas, combinado ao grande volume, faz com que os dados de acesso à página sejam subutilizados, pois fazer as queries e entender os dados toma um tempo bastante considerável. Por esse motivo, precisávamos de uma maneira eficiente de coletar, processar e visualizar essas informações, de forma que a equipe pudesse avaliar performance e tomar decisões com base em dados atualizados e de fácil acesso.
A Solução: Streamlit para Análise de Dados
Para resolver esse desafio, optamos por utilizar o Streamlit, uma ferramenta poderosa e fácil de usar, que permite criar aplicações web interativas com Python. O Streamlit permitiu que criássemos uma aplicação que não apenas coleta dados da landing page, mas também os analisa e exibe visualizações interativas.
Coleta de Dados
A primeira etapa foi configurar uma service account no Google Cloud que permitisse acessar os registros do BigQuery via API, possibilitando assim a extração dos dados direto na aplicação. A partir da criação da service account, criou-se também um key, que é um arquivo JSON com todos os dados das credenciais de acesso.
Através da API, extraíram-se informações como:
- Data e hora do evento
- Nome do evento
- Pseudo ID do usuário
- UTM term (termo utilizado para pesquisa que trouxe o usuário até a LP)
- Frase personalizada do título da LP (também um solução exclusiva da Orbital, porém deixaremos essa inovação para outro artigo 😉)
Processamento e Análise
Com os dados coletados, a próxima etapa foi processá-los e transformá-los em insights acionáveis. Utilizamos bibliotecas Python como Pandas para manipulação de dados, Matplotlib e Plotly para criação de gráficos interativos. A aplicação é capaz de:
- Mostrar os indicadores de etapas de funil
- Mostrar uma visualização prévia dos dados
- Criar uma nuvem de palavras que aparecem na Frase Personalizada
- Filtrar eventos, períodos e termos UTM
Visualização Interativa
Uma das grandes vantagens do Streamlit é a facilidade com que podemos criar visualizações interativas. A aplicação que desenvolvemos permite que os usuários explorem os dados de diversas formas, como:
- Gráficos de linha para acompanhar o crescimento do tráfego
- Nuvem de palavras para analisar principais termos buscados
- Tabelas interativas e cartões de KPIs para facilitar a leitura das informações
Aqui estão alguns exemplos de como a aplicação se apresenta:
Conclusão
A criação dessa aplicação com Streamlit foi um marco importante para a Orbital. Não apenas resolvemos um problema específico, mas também demonstramos como a tecnologia pode ser usada para transformar dados em insights valiosos. Essa solução é um exemplo do que podemos fazer por nossos clientes, ajudando-os a tirar o máximo proveito de seus dados e tomar decisões mais inteligentes.
Se você está interessado em saber mais sobre como podemos ajudar sua empresa a transformar dados em resultados, fale com a gente! Estamos sempre prontos para encarar novos desafios e criar soluções inovadoras.
