Ygor Amaral
Digital Analytics · CRO · Technology
Trabalho entre dados, comportamento e tecnologia. Gosto de entender como as coisas funcionam, encontrar padrões, testar hipóteses e construir soluções.
Do código ao dado
Minha carreira começou em desenvolvimento front-end, construindo sites e sistemas. Foi ali que aprendi a olhar para o que acontece por baixo da interface. Essa curiosidade me levou para Web Analytics, depois para CRO e Digital Analytics.
O background técnico me permite trabalhar além da camada de análise. Entendo desde a implementação e a coleta dos dados até o uso deles em análises, experimentos e decisões. Na prática, isso quer dizer discutir código e tracking com o time de tecnologia, investigar comportamento, levantar hipóteses e construir automações quando o problema pede.
Hoje atuo como Analista de Web Analytics na insi, com MBA em Data Science e Analytics pela USP/Esalq.
Experiência
Onde trabalhei e o que cada passagem mudou na forma como eu olho para dados hoje.
insi
Digital Analytics, GA4, Firebase, tracking web e app, comportamento, experimentação e mensuração digital.
Infracommerce
Análise de e-commerce, comportamento, navegação, conversão e identificação de oportunidades.
Avantare Inteligência Digital
Mensuração e análise de estratégias digitais.
IN Junior
Desenvolvimento de sites e sistemas utilizando tecnologias web.
Áreas que fazem parte do meu trabalho
Três universos que se encontram no dia a dia. Abaixo deles, o caminho que o dado percorre desde a coleta até virar decisão.
Analytics
Experimentation
Technology
Projetos & Investigações
Anotações de coisas que já construí e investiguei. Sem cases comerciais e sem dados confidenciais, só o tipo de problema que gosto de resolver.
Experimentação em e-commerce
Testes aplicados em PDP, home, listagem e checkout. Fotografia de produto, galerias, vídeos, blocos de conteúdo e diferentes experiências de navegação.
Jornadas de e-commerce
Análises de funil completo, do primeiro contato com o produto até a compra, procurando onde a jornada quebra.
Tracking Web & App
Arquitetura de mensuração para jornadas digitais: comportamento, campanhas, login, produtos, checkout e compras.
Busca em e-commerce
Investigações cruzando o que as pessoas buscam com o que elas encontram, e o que isso revela sobre catálogo e oportunidades.
Automação
Projetos pessoais e profissionais envolvendo APIs, n8n, documentos, IA, integrações e processamento de dados.
Meu jeito de investigar problemas
Todo problema passa mais ou menos pelo mesmo caminho. Cada resposta costuma gerar a próxima pergunta.
Pergunta
O que realmente queremos descobrir?
Dados
Temos dados para responder?
Implementação
Podemos confiar nesses dados?
Investigação
O que está acontecendo?
Hipótese
Por que isso pode estar acontecendo?
Experimento
Como podemos testar?
Aprendizado
O que descobrimos?
Abra o dado antes de abrir o dashboard
Três problemas pequenos para experimentar como eu penso tracking, qualidade de dados e comportamento de busca.
A conversão caiu 38% de terça para quarta. O restante do negócio parece normal.
Qual é o primeiro corte?
Por que eu não paro um teste no dia em que ele fica bom
Abaixo tem um teste A/B simulado, 30 dias, com as duas versões idênticas: o efeito real de B começa em 0%. Ainda assim B parece vencedor em alguns dias. Simulando milhares de vezes, em cerca de uma a cada sete isso acontece em algum momento, sem existir diferença nenhuma. É o que você encontra quando olha todo dia e para quando B fica bom.
Sem efeito nenhum, B pareceu vencedor em 8 de 30 dias. Se você tivesse olhado no dia 13 e parado ali, teria implementado uma mudança que não faz nada.
O custo de olhar antes da hora
Compare quantas vezes B parece vencedor quando você olha todo dia com quantas vezes isso acontece apenas no prazo combinado.
Duas amostras binomiais por dia, teste z de duas proporções, corte em 0,05. Todo o cálculo roda no seu navegador. Escrevi sobre isso aqui.
Reconhecimentos
TOP Profissionais de Métricas e Analytics
2025Embaixador CRO Brasil
2024 · 2025Um pouco além do trabalho
Fora do expediente, continuo desmontando coisas. Projetos pessoais, automações, agentes de IA e ferramentas que eu não precisava construir, mas construí mesmo assim.
Notas
Descobertas, análises e aprendizados. Quase sempre começam com um dado que não bateu com o que eu esperava.