Como a Métricas Boss redefine a análise de dados corporativa com o Analytics Copilot

Neste artigo, exploramos as principais inovações apresentadas por Lucian Fialho, CTO da Métricas Boss, durante o evento E-commerce Data Experience (EDX), realizado no dia 14 de maio de 2026, em São Paulo. Você encontrará uma análise executiva sobre o Analytics Copilot, uma nova ferramenta de Inteligência Artificial (IA) focada em produtividade e confiabilidade de dados.

Gustavo Esteves

9 de junho de 2026

8 min

Como a Métricas Boss redefine a análise de dados corporativa com o Analytics Copilot

A capacidade de extrair e interpretar dados em tempo hábil sempre foi um desafio para gestores e equipes de tecnologia. Recentemente, a introdução da Inteligência Artificial (IA) prometeu automatizar esse cenário, mas esbarrou em problemas práticos de execução e confiabilidade. Foi exatamente para resolver essa ineficiência que a Métricas Boss desenvolveu o Analytics Copilot, um assistente projetado para transformar a análise de dados em uma conversa executável e segura.

A criação do Analytics Copilot

O projeto nasceu de uma frustração técnica. Ao avaliar o recurso de análise conversacional recém-lançado no Google Analytics 4 (GA4), a equipe técnica da Métricas Boss notou que, para clientes reais, o sistema não funcionava de forma satisfatória. A empresa tentou construir o seu próprio MCP focado em Google Analytics, mas percebeu que a IA consumia muitos recursos e apresentava desempenho inferior.

A virada de chave ocorreu quando a equipe decidiu mudar a abordagem: em vez de forçar a IA a compreender a linguagem humana, a Métricas Boss ensinou a ferramenta a falar a linguagem da máquina, como SQL e APIs. Essa arquitetura permitiu um consumo 21 vezes menor de tokens e precisão analítica incomparável.

A integração de sistemas e a automação do fluxo de trabalho

O Analytics Copilot atua como um hub inteligente, reunindo nativamente mais de cem conectores em produção, integrando-se a GA4, GTM, Shopify, VTEX, CRMs e ferramentas de product analytics. O software opera diretamente no ambiente local da empresa, sem que o dado precise ser transferido para a IA.

Em um caso real, uma investigação de anomalia que levaria quatro horas foi resolvida pelo Copilot em apenas 10 minutos.

O fim do gargalo técnico em Testes A/B e relatórios semanais

Nas equipes de CRO, o analista pode pedir à ferramenta que sugira testes a partir de uma página de destino. A IA formula a hipótese e escreve o código JavaScript necessário. O que começa como um chat pode ser salvo como uma "skill" e depois transformado em um "notebook" autônomo agendado.

A inteligência artificial como assistente, não como substituta

A ferramenta foi concebida para atuar no modelo "Human in the Loop". Como define Lucian Fialho: "O analista pilota. A IA voa junto. Quem pergunta, quem decide — é o profissional".

► Assista à palestra completa no Prime

FAQ Perguntas frequentes

1. O que é o Analytics Copilot desenvolvido pela Métricas Boss?

É uma ferramenta de análise de dados baseada em IA que atua como assistente, conectando-se nativamente ao banco de dados e ferramentas já usadas pela empresa.

2. Como a ferramenta evita alucinações?

Ela atua de forma determinística: escreve consultas em SQL/Python e as executa no banco de dados do cliente, garantindo respostas baseadas em cálculos precisos.

3. O Analytics Copilot substitui analistas?

Não. A ferramenta assume a carga de preparação e extração dos dados, permitindo que os profissionais humanos foquem na interpretação e decisão estratégica.

4. Como funciona com áreas sensíveis como checkout?

Para áreas críticas, o Copilot exige que o código sugerido seja obrigatoriamente validado por um desenvolvedor humano, garantindo segurança.

5. Como funciona a automação de análises recorrentes?

O fluxo é: conversa → notebook → automação. O analista salva os passos em uma skill e agenda o notebook para rodar automaticamente.

Gustavo Esteves

Gustavo Esteves é fundador e CEO da Métricas Boss, já trabalhou dentro de gigantes como B2W. Autoridade na área de Digital Analytics, com mais de 15 anos de experiência e 3 mil projetos atendidos, incluindo gigantes como PUC, Rede D'Or, Globo, Stanley, Médico Sem Fronteiras, Alura, entre outras.

Publicado em 9 de junho de 2026

E-COMMERCE DATA EXPERIENCE

A reestruturação corporativa no Grupo Casas Bahia: do fim dos silos operacionais à cultura de experimentação

Apresentada durante o evento EDX (Ecommerce Data Experience), ocorrido no dia 14 de maio, em São Paulo, a palestra conduzida por Renan Araujo, Gerente de Produtos, e Igor Alves, Tech Manager, revelou os bastidores de uma grande transformação arquitetônica no Grupo Casas Bahia. Neste artigo, você entenderá como a gigante do varejo eliminou a distância entre suas diretorias, abandonou o excesso de relatórios estáticos e empoderou suas equipes para tomar decisões estratégicas baseadas em testes e estatística rigorosa. -------------------------------------------------------------------------------- Quem nunca pediu um painel de indicadores para embasar uma escolha e acabou tomando a decisão antes mesmo de o relatório ficar pronto? Foi a partir dessa exata reflexão que o Grupo Casas Bahia iniciou uma profunda reformulação em sua estrutura interna. O problema diagnosticado não era a falta de informações, mas sim a arquitetura organizacional da companhia. Historicamente, o departamento de produtos operava sob constante dependência da diretoria de dados. Quando um PM (Product Manager, ou Gerente de Produto) precisava de uma análise para guiar o desenvolvimento de um canal de vendas, era necessário abrir um chamado formal, justificar o pedido e aguardar em uma fila de atendimento gerida por um SLA (Service Level Agreement, ou Acordo de Nível de Serviço). Essa desconexão gerava atritos operacionais: a equipe de dados estava distante do contexto de urgência comercial, enquanto a área de produtos acumulava mais de cem painéis de monitoramento diferentes e frequentemente redundantes , o que travava a tomada de decisão. A virada estrutural: unindo áreas sob a mesma diretoria Para solucionar esse gargalo, o Grupo Casas Bahia tomou uma decisão drástica: não bastava adquirir novas tecnologias, era imperativo mudar as cadeiras. A companhia reestruturou seu organograma e trouxe as disciplinas de dados e de CRO (Conversion Rate Optimization, ou Otimização de Taxa de Conversão) para atuar diretamente sob o mesmo teto da diretoria de produtos. Com essa mudança, formou-se um "quarteto" operacional composto por especialistas em produtos, UX (User Experience, ou Experiência do Usuário), engenharia de software e análise de dados. A unificação eliminou os acordos de nível de serviço restritivos entre os setores, alinhou as metas, passando todos a buscar juntos o aumento de GMV (Gross Merchandise Volume, ou Volume Bruto de Mercadorias) e melhorias nos tickets médios e garantiu que o planejamento das soluções fosse desenhado em tempo real. Da dependência de terceiros à autonomia das equipes Um dos pilares da nova cultura do Grupo Casas Bahia foi reconhecer que um gerente de produto que depende constantemente de um terceiro para analisar uma métrica acaba, inevitavelmente, se acomodando e fazendo menos perguntas de negócio. Para reverter esse quadro, a empresa revisou seu arsenal tecnológico. O volume de pedidos por painéis centralizados foi reduzido em cerca de 30%. Em substituição a relatórios engessados, a companhia investiu na democratização da informação, implementando soluções de autosserviço como o Mixpanel, permitindo que os próprios líderes de produto realizassem análises de funil e recortes de público sem enfrentar filas. Além disso, foram criados processos mais ágeis utilizando plataformas como o Databricks, que permite a extração de relatórios através de linguagem natural, e a consolidação de "Deep Dives", investigações mais profundas reservadas exclusivamente para perguntas que afetam diretamente a estratégia corporativa. A evidência no lugar da opinião: resultados práticos A nova estrutura permitiu que o Grupo Casas Bahia escalasse vertiginosamente sua capacidade de experimentação. Em apenas um mês, a companhia chegou a rodar mais de 50 testes simultâneos no formato A/B (método de comparação entre duas versões de uma página ou sistema para determinar qual performa melhor). Dois casos ilustram bem o retorno financeiro dessa estratégia. O primeiro envolveu o coração do comércio eletrônico: o motor de busca. A equipe de produtos estava estagnada há mais de um ano debatendo mudanças na busca do site com base em percepções qualitativas. Ao adotarem a nova cultura estatística, testaram um novo motor de busca contra o antigo em tempo real, acompanhando rigorosamente métricas como CTR (Click-Through Rate, ou Taxa de Clique) e CVR (Conversion Rate, ou Taxa de Conversão). A evidência dos dados comprovou a superioridade do novo motor, resultando em um crescimento das métricas de navegação e em uma drástica redução de custos operacionais para a companhia. O segundo caso destacou a aplicação prática de inteligência artificial. Através da ferramenta Nano Banana, o time decidiu testar a melhoria visual do catálogo de produtos, gerando imagens realistas e ambientadas (como sofás de alta resolução inseridos em salas adequadas, no lugar de fundos inconsistentes). O teste A/B comprovou que a percepção de qualidade visual impactava diretamente a segurança do consumidor, elevando a taxa de conversão final. A conclusão que pauta o Grupo Casas Bahia hoje é clara e serve como diretriz para líderes do mercado: A tomada de decisão é o destino. -------------------------------------------------------------------------------- Aprofunde-se neste conteúdo Para conferir a riqueza de detalhes técnicos, os frameworks de maturidade de equipes e ouvir diretamente dos líderes que capitanearam esse projeto, confira a palestra completa no Prime. O material em vídeo oferece todos os gráficos e metodologias exclusivas adotadas pelo Grupo Casas Bahia para você aplicar na realidade do seu negócio. → ACESSAR LINK DA PALESTRA -------------------------------------------------------------------------------- FAQ: 5 perguntas importantes sobre a reestruturação no Grupo Casas Bahia 1. Qual era o principal problema enfrentado pelas equipes de produtos antes da reestruturação? As equipes operavam em silos. A diretoria de dados ficava separada do time de produtos, gerando lentidão, longas filas de espera por análises e criação de relatórios que, muitas vezes, não respondiam às urgências de negócio em tempo real. 2. Como a mudança organizacional resolveu esse gargalo? A empresa aproximou a frente de dados e otimização para atuar diretamente dentro da diretoria de canais (onde os produtos vivem). Isso formou equipes multidisciplinares compostas por produtos, experiência do usuário, engenharia e dados, compartilhando as mesmas metas de conversão. 3. Como o Grupo Casas Bahia reduziu o volume excessivo de relatórios? A companhia eliminou painéis estáticos desnecessários — reduzindo a demanda por novos painéis em 30% — e passou a capacitar os gerentes de produto com ferramentas de autosserviço analítico, garantindo fluência e autonomia para que eles mesmos respondessem às suas perguntas de rotina. 4. Quais foram os impactos financeiros ao alterar o motor de busca do site? Ao substituir debates pautados em opiniões por testes A/B baseados em métricas claras de clique e conversão, a empresa adotou um novo motor de busca que não apenas melhorou a estabilidade e a experiência do cliente, mas também gerou uma grande redução de custos operacionais. 5. De que forma a companhia utilizou Inteligência Artificial para aumentar vendas? Utilizando uma ferramenta chamada Nano Banana, a equipe melhorou as imagens do catálogo de produtos cadastrados por parceiros, reduzindo o ruído visual e ajustando a nitidez para criar fotos realistas e bem ambientadas. O aumento da qualidade visual gerou maior confiança no cliente, o que foi validado com um crescimento na taxa de conversão final

Gustavo Esteves

8 min

Como a Métricas Boss redefine a análise de dados corporativa com o Analytics Copilot

A criação do Analytics Copilot

A integração de sistemas e a automação do fluxo de trabalho

O fim do gargalo técnico em Testes A/B e relatórios semanais

A inteligência artificial como assistente, não como substituta

FAQ Perguntas frequentes

1. O que é o Analytics Copilot desenvolvido pela Métricas Boss?

2. Como a ferramenta evita alucinações?

3. O Analytics Copilot substitui analistas?

4. Como funciona com áreas sensíveis como checkout?

5. Como funciona a automação de análises recorrentes?

Artigos relacionados

CAC alto no e-commerce: o problema é o custo da mídia ou a falta de CRO?

O Fim do 'Last Click': Como Nemu, Nestlé e Electrolux Redefinem a Atribuição de Mídia

A reestruturação corporativa no Grupo Casas Bahia: do fim dos silos operacionais à cultura de experimentação