Em 2016, Chris Cardillo era estrategista e dava suporte ao time de mídia na M&C Saatchi Performance (na época, M&C Saatchi Mobile), uma agência de publicidade digital com mais de 100 funcionários. Seu time enfrentava um problema bem conhecido: como agregar dados de forma eficiente para os relatórios de clientes.
O principal desafio eram as múltiplas fontes de informação. As equipes que ele atendia precisavam extrair e compilar dados de várias plataformas, incluindo redes sociais (Facebook, AdWords, Twitter), ad servers (DoubleClick), parceiros de mensuração mobile (Kochava, AppsFlyer) e redes. Perdia-se muito tempo acessando cada plataforma, baixando relatórios, copiando e colando dados, enriquecendo os dados brutos com informações críticas para o cliente e fazendo QA manual dos relatórios. Dependendo do tamanho da conta, produzir um único relatório pronto para o cliente podia levar de um a três dias úteis. O processo era tedioso, demorado e sujeito a erro humano. Era preciso mudar.
Conectando os pontos com a DataCamp
Na época, Chris conta que “ninguém realmente pensava em usar alguma linguagem de programação para resolver esses problemas”. Ele descobriu a DataCamp por acaso: estava entrevistando analistas e um candidato promissor citou alguns cursos da DataCamp no currículo. Chris decidiu testar e começou a aprender pela trilha Data Scientist with R.
Quando Chris se sentiu confiante o suficiente em R, conseguiu criar provas de conceito. Por volta do 8º ao 10º curso (30–40 horas), já conseguia desenvolver pequenas ferramentas, como uma que monitorava campanhas de anúncios no Facebook para detectar problemas mais rápido. Conforme ganhou mais segurança em R, criou uma solução de relatórios sob medida para um cliente, confiável e utilizável semanalmente. Depois, ao dominar outras ferramentas em R como o Shiny, ele conseguiu escalar a solução publicando um app Shiny aplicável a vários clientes. O app trazia instruções simples para o time agregar relatórios com mais eficiência. Até chegar aí, Chris havia investido cerca de 80 horas de estudo na DataCamp.
No geral, foi uma abordagem híbrida que atendeu às necessidades específicas da M&C. A empresa usou R para agilizar o processo de reporting, mas o Excel ainda era necessário, já que a infraestrutura não estava preparada para um pipeline de dados completo. “O objetivo não era eliminar o Excel, e sim reduzir ao mínimo seu uso.”
Chris também desenvolveu soluções sob demanda para outros clientes. Em um deles, o cálculo de custos de mídia facilmente virava uma planilha com 800 mil linhas, porque um fornecedor podia ter 500 sites parceiros, e cada site recebia de forma diferente conforme o número de instalações geradas. Assim, 10 fornecedores x 500 sites x 5 criativos x 3 CTAs x 7 dias = 525.000 linhas por semana. Chris aplicou as habilidades aprendidas na DataCamp para implementar um processo que removia a dimensão de site e resumia as demais informações após o cálculo dos custos. Ao remover e resumir os dados no nível de site, o relatório caiu de 525.000 linhas para 1.000. Isso representa uma redução de 99% no tamanho do arquivo enviado ao cliente.
O impacto da DataCamp
Chris usou R, especialmente as ferramentas do Tidyverse, para manipular e importar dados de diferentes tipos. O impacto foi enorme: um relatório que antes levava três dias passou a ser concluído em oito horas. Relatórios menores passaram a ser feitos em apenas uma hora.
Depois que Chris comprovou, na prática, o ganho de eficiência com suas novas habilidades, conseguiu convencer a M&C Saatchi a adquirir uma assinatura do DataCamp for Business.
Chris foi promovido a Associate Director of Strategy na M&C Saatchi em 2017, mas hoje não está mais lá. Agora, ele trabalha na DataCamp como cientista de dados apoiando a área enterprise. Se você é um embaixador da DataCamp como o Chris foi (e continua sendo), saiba mais sobre como levar sua equipe para a DataCamp em datacamp.com/business. Clique aqui para agendar uma demonstração da nossa plataforma.
