Boas-vindas
Eu quero dar boas-vindas a este novo conteúdo da Alura. Meu nome é Bárbara e, neste vídeo, nós vamos apresentar a automação de um processo que levávamos de 30 a 40 minutos todos os dias para realizar.
Diariamente, precisávamos coletar dados dispersos em dashboards (painéis), planilhas e outros controles, e centralizar tudo em um relatório enviado todas as manhãs, tanto para as principais lideranças quanto para outras pessoas da operação do time de marketing. Após a automação, esse fluxo passou a rodar em poucos segundos. Ele não apenas coleta os dados, como também executa validações para garantir que as informações enviadas sejam as mais corretas e atualizadas possíveis. Caso o fluxo não se conclua, não atenda às regras de validação ou às condições definidas, recebemos alertas indicando qual é o problema e como podemos corrigir para que o fluxo volte a rodar adequadamente.
Estimamos que, mensalmente, esse novo fluxo economiza cerca de 13 horas, que se tornaram disponíveis para focarmos em outras análises, atuarmos mais próximos aos times e deixarmos de executar uma rotina diária que era morosa, apesar de parecer simples.
Apresentação
Eu me chamo Bárbara Campos. Hoje eu sou analista de dados/BI sênior no time de MarTech B2C da Alura. Eu atuo muito próxima aos times de Marketing, SX, Mídia Paga e Growth, fornecendo dados, análises e insumos para apoiar a tomada de decisão. Antes disso, acumulei quase seis anos trabalhando com Mídia Paga, o que fortaleceu nosso repertório para análises e entendimento do que os times precisam para decidir ao longo do dia.
Cenário, necessidade e objetivos
Surgiu a necessidade de melhorarmos a comunicação entre os times, reportando KPIs e desempenho sob duas óticas: visão do mês e curto prazo (dia anterior). Esse reporte precisava ser confiável.
Além da dispersão de dados em múltiplas fontes, o desafio era garantir consistência, precisão e envio diário sem muita intervenção humana. Também era necessário que fosse um fluxo rápido, intuitivo e, preferencialmente, de baixo custo, pois inicialmente tratava-se de um MVP (produto mínimo viável), algo a ser implementado rapidamente para cobrir uma lacuna de visibilidade.
O impacto esperado incluía:
Solução adotada
Implementamos um fluxo de automação utilizando o Power Automate para orquestrar:
A melhor parte é que tudo roda em um único ecossistema, o da Microsoft. Como Power Automate, Outlook e Teams fazem parte do pacote corporativo, a implementação teve custo praticamente zero: apenas o esforço de configuração e implantação.
Disponibilizamos uma captura de tela de como a mensagem aparece no Teams. Mantemos um canal compartilhado com todas as pessoas do B2C (Mídia Paga, SX e até RH, quando envolvidas), no qual qualquer pessoa consegue acompanhar o histórico e os envios recentes. Os dados são enviados diariamente por volta de 8h45, incluindo:
Resultados e métricas de eficiência
Em termos de ROI (retorno sobre investimento) de tempo, apenas no primeiro mês, tivemos um retorno de quase 10 horas. Considerando os meses subsequentes (o fluxo está ativo desde agosto), acumulam-se muitas horas economizadas.
Reconhecimento e valorização
Além do ganho operacional e de eficiência, houve reconhecimento. Em setembro de 2025, estávamos em período de férias por cerca de 15 dias. Mesmo assim, no ritual do começo de mês, em que reunimos o time para apresentar os principais insights do mês anterior, atualizamos o fluxo de e-mail e recebemos feedbacks positivos. Algumas pessoas comentaram, de forma bem-humorada, que parecia que “as férias acabaram cedo”, pois tanto a mensagem no Teams quanto o e-mail saíam com nosso nome e foto, mesmo sem ação manual — era a automação rodando diariamente. Esse retorno evidencia que a automação é consumida e valorizada, além de gerar impacto tangível para manter dados consistentes ao longo do tempo.
Introdução ao Power Automate
Para começar, vamos falar sobre o Power Automate. Caso ainda não conheça bem, trata-se de uma plataforma da própria Microsoft, de abordagem low-code/no-code (baixa/nenhuma codificação). Em poucas etapas, conseguimos configurar um fluxo sem precisar programar, seja em SQL, HTML ou CSS. Conhecimentos nessas tecnologias ajudam a aprimorar o fluxo, mas não são obrigatórios — é possível implementar sem escrever uma linha de código.
O objetivo do Power Automate, como o nome sugere, é automatizar tarefas e processos. Ele funciona muito bem no ecossistema Microsoft, integrando-se com:
Gatilhos e execução dos fluxos
Para rodar, os fluxos precisam de um gatilho (ação que dispara a execução). Esse gatilho pode ser:
Monitoramento
O Power Automate oferece monitoramento eficiente. Caso um fluxo apresente erro, a plataforma informa rapidamente o motivo. Há visualizações e registros de logs (registros), mantendo um histórico detalhado para identificar o que ocorreu e como resolver, permitindo restabelecer a execução normal.
No nosso caso, a ferramenta é provisionada pela empresa e já veio junto com o Teams e o Outlook, o que facilitou o uso. Foi a primeira peça que integramos ao fluxo.
Benefícios do Power Automate
Acessando a interface
Para acessar, podemos procurar no Google ou, com conta Microsoft, entrar pelo diretório de aplicativos. A interface abre em:
Modelos (templates)
A Microsoft disponibiliza diversos modelos prontos. Ao selecionar um, conectamos nossas contas (por exemplo, formulários, e-mail, Teams, Copilot), e o fluxo é copiado conforme a necessidade. Podemos ajustar e entender como foi construído:
Há opções, por exemplo:
Criação do zero
Podemos iniciar um fluxo a partir de três tipos principais de gatilho:
Outras possibilidades
Monitoramento em prática
No log de execuções do nosso relatório diário, vemos que ele rodou nos últimos dias. Em 23 de abril, executou às 8h45, como de costume. A duração média varia entre 15 e 21 segundos. Em um dos dias, a duração foi maior, mas a execução ocorreu normalmente. Caso aconteça uma falha, o status indica “falha”. Ao clicar, a plataforma detalha o motivo. Em um caso, houve um timeout (estouro de tempo) ao tentar acessar a API do Google Sheets por meio do conector; após 15 minutos, atingiu-se o limite de ação e o fluxo foi cancelado. Recebemos alerta com o motivo e conseguimos atuar rapidamente para ajustar.
Visão geral do fluxo
Nosso template atual é extenso, principalmente devido à quantidade de variáveis. Mais adiante, detalharemos essas variáveis e lógicas. Antes de mostrar a configuração na interface, vamos explicar a anatomia do relatório e suas regras.
Anatomia do relatório
Hoje trazemos cinco conjuntos de dados:
Arquitetura de dados e orquestração
O Power Automate orquestra o fluxo, mas precisa de uma base de dados consolidada. No time da Alura, centralizamos dados no BigQuery (nosso Data Warehouse de Marketing), incluindo:
Executamos um processo de ELT: extraímos dados de diferentes fontes, carregamos no BigQuery e realizamos transformações aplicando regras de negócio. Esses dados abastecem dashboards (painéis), relatórios e planilhas de onde originalmente fazíamos a coleta.
No plano gratuito do Power Automate, não existe conector nativo e gratuito para BigQuery. Para mitigar isso, utilizamos o Google Sheets como camada intermediária:
Estrutura no Google Sheets
Mantemos abas diferentes com informações para momentos distintos do e-mail e da mensagem no Teams:
Exemplo prático no Google Sheets
Codificação de abas por cor
Modelo de projeção
Utilizamos tabelas auxiliares para projetar com base no comportamento histórico:
Exemplo de leitura:
Publicação da visualização
Ao clicar nos três pontinhos, publicamos a visualização e geramos um link. Podemos disponibilizá-la como imagem ou de forma interativa. O link é atualizado automaticamente ao longo do dia. Por exemplo, ao final da tarde pode indicar dados das 16h; quando enviamos a mensagem às 8h45, a visualização mostra o estado até cerca de 7h da manhã.
Se uma pessoa acessar o link ao longo do dia, ele será atualizado com base nas nossas atualizações do relatório. Estes são os dados que precisamos dentro da nossa planilha do Google Sheets (Planilhas Google).
Voltando à nossa atualização e aos dados que temos, vamos detalhar o que está dentro do nosso fluxo no Power Automate (Power Automate). O nosso gatilho é diário. Todas as manhãs ele envia os dados. Em seguida, passamos por uma sequência de validações e condições para garantir que os dados estejam em conformidade com o que queremos apresentar. Se a condição for verdadeira, o fluxo continua normalmente para as próximas etapas. Se ocorrer falha ou a condição não for atendida, o fluxo é encerrado e é enviada uma mensagem para nós, com o erro ou com a situação específica, para podermos seguir.
Apresentando um exemplo real dessa validação: em 5 de abril (05/04), enviamos dados que iam até 4 de abril, o dia anterior. Até o dia 4, os dados estavam bem abaixo do valor médio diário. Utilizamos um valor de referência mais baixo, como 100 mil, pois, com variações, podem ocorrer situações em que esse valor fique abaixo. Em casos extremos, chegamos a 100 mil reais de receita. Na validação, a receita ficou abaixo desse valor, caracterizando um outlier. Ao identificar isso, o fluxo seguiu pela ramificação de falso (condição não ativada) e executou duas ações:
Principais validações do nosso fluxo (que veremos em seguida):
A lógica é sempre a mesma: passamos por uma validação; se houver erro, enviamos uma mensagem de alerta para nós ou para o time; se a condição for verdadeira, seguimos para a próxima etapa. Grande parte das ocorrências envolve mensagens de alerta explicando o que aconteceu. Esse processo é crucial porque dados inconsistentes fazem com que o relatório ou a automação perca credibilidade. Em pipelines, confiabilidade e consistência dos dados são essenciais.
Sobre variáveis: variáveis são estruturas de dados que permitem armazenar valores de forma dinâmica. Temos dois tipos de relatório: um enviado no primeiro dia de cada mês (fechamento mensal do mês anterior) e outro enviado nos demais dias (atualização do mês atual). Podemos ter uma única variável chamada receita (por exemplo, “Receita do mês”), que armazena a receita do mês anterior no primeiro dia do mês, e, nos outros dias, armazena a receita do mês atual. A mesma variável pode receber valores diferentes conforme a ramificação do fluxo. Esse conceito é fundamental, pois utilizamos variáveis em momentos distintos do processo.
Outro ponto importante é a formatação de dados. Já fazemos algumas formatações na planilha do Google Sheets (emojis, valores, principalmente porcentagens). Dentro do fluxo também formatamos dados. Por exemplo, podemos pegar um valor de receita completo, como 90.823, e formatá-lo para texto “90K” (forma simplificada de representar milhares). Também formatamos datas e outras informações para padronizar e apresentar KPIs (Indicadores-chave de Desempenho) de forma consistente. Nossa ação final é o envio, tanto pelo Teams (Microsoft Teams) quanto pelo Outlook (Outlook), de forma unificada e com a melhor apresentação desses dados.
Vamos ao fluxo no Power Automate. Começamos pelo gatilho diário, com intervalo de uma vez ao dia, horário de Brasília, sempre às 8h45. Esse é o momento em que o fluxo inicia.
Em seguida, definimos as variáveis. Todas as ações com o símbolo de variável são inicializações de variáveis. Dentro do Power Automate, podemos nomear cada ação (o “bloco”) para documentação e organização visual. Depois, nomeamos a variável; por exemplo, var_receita_mtd (receita do mês até a data — month to date). Definimos o tipo da variável: booleano (verdadeiro/falso), inteiro, decimal, cadeia de caracteres (string — cadeia de caracteres), objeto ou matriz (coleções, como em um objeto JSON (JSON)). Também podemos atribuir um valor. Esse valor pode ser dinâmico (vindo dos dados a cada execução) ou estático (por exemplo, 2026). Se a variável for inicializada antes de termos os dados da planilha do Google Sheets, deixamos o valor em branco. Caso a variável fosse inicializada depois, poderíamos usar o conteúdo dinâmico disponível. No gatilho diário, não há conteúdo dinâmico útil, pois ele apenas inicia o fluxo.
Exemplos de variáveis:
Temos diversas variáveis. Uma delas armazena a imagem de projeção, vinculada à imagem pública. Diferentemente das outras, ela é “estática” no formato de HTML (HTML), puxando a URL (URL) pública com parâmetros adicionais. Embora “estática” no campo, a referência para a URL torna a apresentação dinâmica, pois a imagem é atualizada sempre que a planilha ou o dado é atualizado.
Já vimos o gatilho e a inicialização de variáveis (com valores estáticos). Em breve veremos valores dinâmicos. Agora, vamos buscar dados da planilha do Google Sheets. Ao adicionar uma ação, selecionamos a operação de obter linhas da tabela do Google Sheets — a ação é a “Get Rows” (Obter linhas). Selecionamos o arquivo, a aba e, a partir disso, recebemos um objeto JSON com todas as informações, trazendo as colunas (por exemplo, TopCanal4MonthToDate) e seus respectivos valores de forma estruturada.
Depois, usamos outra ação para pegar essas chaves e adicionar os valores a uma variável. Criamos, por exemplo, a variável ReceitaGA4DiaAnteriorMenorQueCemMil e atribuímos a ela um valor dinâmico vindo do Google Sheets. Fazemos o mesmo para a nossa receita e para os campos de GA4, que servirão às primeiras validações a seguir.
Primeira validação: se a receita do Admin do dia anterior é menor que 70 mil (ou 100 mil; o valor é arbitrário). Se não for menor que 70 mil, o fluxo segue. Se for menor, enviamos as mensagens de validação mencionadas anteriormente.
Segunda validação: se o valor do GA4 também é menor que 70 mil. Se for menor, ramificamos para o fluxo de validação; caso contrário, seguimos.
Terceira validação: se é o primeiro dia do mês. Se for, seguimos para um fluxo específico; se não for, seguimos para o fluxo do mês atual. A principal diferença entre os fluxos é a aba que será lida e como estruturaremos a saída no final. A lógica geral é semelhante.
Exemplo do fluxo “mês anterior”: encapsulamos as operações em um escopo “mês anterior” e buscamos duas abas — uma aba de resumo do mês anterior e uma aba com os dados do GA4. Após obter os dados, atribuímos os valores às variáveis. Exemplos:
Em seguida, há uma última validação: verificar se a data/hora da última transação (do banco ou do GA4) ocorreu depois das 22h. Essa camada adicional existe porque podemos ter dados do dia anterior e receita acima de 70 mil ou 100 mil, mas, se a última transação foi às 16h, por exemplo, isso é um comportamento incomum no nosso contexto. A validação ajuda a garantir que olhamos para o dado correto.
Se a última transação for posterior às 22h, enviamos uma mensagem no canal. Essa postagem é feita no Teams (Microsoft Teams), como usuário (postando em nome do responsável pelo fluxo), em um canal específico. A mensagem é formatada em texto com elementos de destaque, como negrito e cabeçalhos, e utiliza as variáveis definidas anteriormente. A cada execução, o fluxo sobrescreve os valores dinâmicos (receita, indicadores, rodapé etc.).
O mesmo ocorre no e-mail: no assunto, utilizamos uma variável para trazer, por exemplo, o mês do fechamento (como março), e no corpo aplicamos a mesma estrutura (detalhamento por canal, fonte, resultados etc.). É um processo dinâmico, rápido e consistente.
No relatório do mês atual, o texto muda um pouco, mas os dados e a estrutura permanecem semelhantes: receita, meta, ano a ano, mês a mês, período a período, top canais em faturamento do mês atual, projeção de resultados do dia (retornando a imagem da projeção) e rodapé encapsulado em variável.
Esse é o fluxo que retorna as mensagens dentro do processo. Em seguida, mostramos exemplos reais de como chegam e como visualizamos no final do dia.
No fechamento do processo, temos um report diário 100% automatizado, utilizando integrações e ferramentas da Microsoft, como Power Automate (Power Automate), Teams (Microsoft Teams) e Outlook (Outlook), com custo extremamente baixo, unificando KPIs (Indicadores-chave de Desempenho), reduzindo ruídos, acelerando decisões de performance e promovendo entendimento consistente sobre os KPIs.
Esse envio chega tanto por e-mail (útil para diretorias/lideranças em movimento, que podem não consultar o Teams com frequência), quanto pelo Teams (útil para times operacionais que estão consumindo os dados continuamente).
Pontos fortes do processo:
Para começar a aplicar no dia a dia de marketing, sugerimos um roteiro:
Esse fluxo pode parecer simples, mas gerou economia de muitas horas e é amplamente consumido. Tornou-se rotina diária do time, que acompanha e toma decisões com base nesses dados.
Faremos uma pausa rápida para disparar o fluxo e mostrar como a mensagem chega no Teams (Microsoft Teams). Já voltamos.
Como a mensagem chega no Teams: após salvar o fluxo, podemos clicar em Testar e executar um teste. Enviamos o exemplo para um canal diferente para não notificar todas as pessoas. Essa é uma mensagem de teste para a apresentação do case (estudo de caso) e para não confundir outras áreas. É um exemplo de como a mensagem chega diariamente pela manhã.
Os dados são preenchidos dinamicamente:
O envio por e-mail segue a mesma lógica: assunto com variável (por exemplo, mês de referência) e corpo com estrutura equivalente (detalhamento por canal, fonte, resultados etc.).
Agora, vamos detalhar mais tecnicamente algumas partes do fluxo.
Gatilho (trigger) diário:
Definição de variáveis:
var_receita_mtd (receita do mês até a data — month to date).Busca de dados no Google Sheets:
TopCanal4MonthToDate).ReceitaGA4DiaAnteriorMenorQueCemMil e campos de receita/GA4.Validações:
Mensagens:
Resultados e recomendações:
Eu espero muito que vocês tenham gostado do nosso case (estudo de caso). É um trabalho pertinente para as equipes, que gera ganho de eficiência, economiza tempo e facilita o dia a dia. Eu recomendo que vocês utilizem tecnologia para ganhar horas no trabalho, seja para executar com maior produtividade, seja para dar alívio à mente: com automação, não ficamos dependentes de lembranças ou anotações, e, em situações de trabalho remoto (por exemplo, sem internet), o fluxo já garante tranquilidade para seguir com o processo. Estou à disposição para ajudar em caso de dúvidas. Até mais.
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