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Case NETTO: números, períodos, como calculamos

Atualizado em 27.09.2026. Dados até 29.09.2026.

Todos os números foram medidos em uma única escola em Astana, em 2026. O NETTO nasceu dentro dessa escola, e o dono autorizou mostrar os números. O NETTO ainda não tem outros clientes: começamos com a implantação em uma escola e agora estamos transformando o sistema que funciona em produto.

Quanto o número está provado

1. O mesmo orçamento diário: antes e depois da mudança Antes e depois

A comparação principal. Quando o orçamento é cortado, o retorno pode subir sozinho: ficam os públicos mais baratos. Por isso comparamos períodos com o mesmo gasto diário. Desde 17.08 a escola já tinha cortado o orçamento ao nível de setembro, mas trabalhava do jeito antigo. Em 31.08 a escola mudou para o novo esquema: orçamento pelos pagamentos, sinais para a Meta, controle da equipe de vendas, agente de IA.

O retorno sobe sozinho quando o orçamento é menor? Verificamos em todos os dias de junho a agosto, antes da mudança. Contamos as vendas nos primeiros 14 dias após o lead, para que todos os dias tivessem a mesma maturação.

Antes da mudança, o retorno quase não dependia do gasto diário. Ou seja, o crescimento após 31.08 não se explica pelo orçamento menor.

Limitações. A amostra é pequena: 7 vendas antes e 21 depois. No fim de agosto as contas de anúncios foram migradas e os anúncios reaprenderam, o que também pode ter derrubado agosto. O painel NETTO, que liga as vendas também pelo número de telefone, dá o mesmo: retorno 1,20 → 2,35, custo por cliente $526 → $339.

2. Um mês antes e um mês depois Antes e depois

Segunda comparação: dois meses seguidos de mesma duração, com orçamento duas vezes menor no segundo. Anúncios de uma área da escola (ensino presencial), todas as suas contas de anúncios.

A janela «antes» não inclui mais uma conta de anúncios que funcionou 3 semanas: $2 139, 1 venda. Com ela, o custo por cliente antes da implantação seria $462 e o retorno 1,37, ou seja, a comparação ficaria mais favorável ao NETTO. Mantivemos a versão mais rigorosa.

3. Todas as semanas seguidas, inclusive as ruins Antes e depois

Uma semana quase não prova nada: são de 3 a 21 vendas por semana, e o custo por cliente varia muitas vezes. Além disso, os números de uma semana mudam enquanto os negócios dela amadurecem: em 14.09 a semana de 03.08 dava $840 por cliente e retorno de 0,94; em 27.09, já $560 e 1,49. Por isso mostramos a melhor semana à parte e não a apresentamos como resultado típico.

Melhor semana depois da implantação: 31.08.2026–06.09.2026. Custo por cliente $202, retorno 4,54, gasto $1 615, 8 vendas. É uma amostra pequena. Semanas com custo por cliente parecido também houve em junho e julho: 20.07–26.07: $258 e 29.06–05.07: $290. Julgue o efeito estável pelas comparações acima.

Quatro semanas após a mudança para as novas contas de anúncios (31.08.2026–27.09.2026): gasto $8 144, 21 vendas, custo por cliente $388, retorno 2,29. As duas últimas semanas ainda estão amadurecendo, e nelas a escola já não usava o Controle de vendas e o agente de IA.

4. O que mais mudou entre os períodos

• No fim de agosto, o orçamento foi transferido de duas contas de anúncios antigas para duas outras.
• O orçamento foi cortado de propósito, com base nos dados sobre quais anúncios trazem pagamentos.
• Ficaram menos pessoas no marketing e na equipe de vendas.
• Desde meados de setembro, a escola deixou de usar o Controle de vendas e o agente de IA.

Por isso a diferença entre os períodos não pode ser atribuída inteiramente ao NETTO. É uma medição «antes e depois» em uma escola, não um experimento.

5. Como calculamos

6. Como o NETTO encontra vendas que o rastreamento não via Conferido

Junho a agosto de 2026, dados de 25.08.2026: o rastreamento pelas tags nos negócios via 138 vendas vindas de anúncios; depois do cruzamento por telefone, são 170. O rastreamento não via 32 de 170 (19%). O retorno dos anúncios nesses três meses, em todas as contas de anúncios: 1,51 pelo rastreamento, 1,81 após o recálculo (é outro período e outro conjunto de contas em relação às seções 1 e 2).

1. Lead de anúncio. O negócio no CRM tem o número do anúncio, ou o telefone veio de um formulário de lead da Meta.
2. Contato. Pegamos o telefone do contato do negócio. No cálculo entra o número criptografado (hash); os números em si não entram nos relatórios.
3. Venda. Negócio com status «ganho».
4. Cruzamento. Se o negócio vendido não tem tag de anúncio, procuramos o telefone dele no histórico de leads de anúncios: vale qualquer lead de anúncio desse número até o dia da criação do negócio mais um dia. Sem limite de antiguidade.
5. Atribuição. Neste recálculo, a primeira compra de um número ia para o primeiro anúncio desse número, e a compra repetida (por exemplo, de um segundo filho), para o último; dos 32 casos, as regras divergiram uma vez. No painel NETTO, desde 25.08.2026, a regra é uma só: a venda sem tag vai para o último lead de anúncio desse número e fica com a data dele.

De onde vêm essas vendas: o vendedor criou o negócio manualmente para um número que veio de anúncio; o segundo filho da mesma família; o negócio foi criado pela integração do WhatsApp ou pelo robô de ligações sem tag (17 vendas de 32).

Limitações. Foi possível ligar 98% das vendas: em 6 de 301 o negócio não tem telefone. Conversas de anúncios «clique para o WhatsApp» sem número salvo não podem ser ligadas. A regra de primeiro toque atribui aos anúncios também vendas em que o último toque foi o robô de ligações (3–4 casos de 17), por isso, pelo último toque, o ganho seria um pouco menor. Duplicatas: uma venda é contada uma vez, mesmo que o número tenha vários leads de anúncios.

7. Funil da escola: onde os leads se perdem

25.05–22.08.2026, leads de formulários de lead da Meta, 2 987 leads, dados de 23.08.2026.

8. Contato no dia do lead Observação

Leads de 14–28.07.2026, dados de 24.08.2026. Se conseguiam falar com a pessoa no dia do lead, ela comprava em 8,7% dos casos (288 leads); se mais tarde, em 4,1% (173); se nunca conseguiam falar, em 2,1% (95).

É uma relação nos dados, não um experimento: quem atende logo é quem compra mais. A velocidade da primeira ligação, por si só, quase não influenciava o agendamento: ligação em até 5 minutos, 36% de agendamentos; 5–15 minutos, 45%; depois de 10 horas, 43% (831 leads). Por isso o NETTO não promete que ligar cedo, por si só, vai aumentar as vendas. O NETTO acompanha para que cada lead seja contatado no dia do lead e mostra os atrasos.

9. Leads noturnos e o agente de IA Hipótese

O que foi medido Observação: 32% dos leads chegam entre 22:00 e 08:00. Eles esperavam resposta em média (mediana) 629 minutos e compravam em 3,3% dos casos, contra 5,7% dos diurnos. Mas os leads noturnos que receberam ligação de manhã agendavam como os diurnos e, mesmo assim, compravam menos. Ou seja, a diferença está em boa parte nas próprias pessoas, e não só na velocidade da resposta.

Hipótese: o agente de IA responde à noite na hora e elimina a espera até de manhã. Como verificamos: comparamos agendamento, comparecimento e pagamento dos leads noturnos com e sem resposta do agente. O agente de IA funciona na escola desde agosto de 2026, e o volume ainda é pequeno (9 negócios em agosto). Ainda não há conclusões sobre dinheiro, e não as tiramos.

10. Conferência do painel NETTO com as fontes primárias Conferido

O gasto no painel NETTO coincidiu com a conta de anúncios da Meta até 0,0000% em três períodos. O caixa coincidiu com o CRM com desvio de −1,01% a +0,28%. Cada número do painel se abre até a lista de negócios com links para o CRM.

Tudo junto

Quer os mesmos números para a sua escola? Na análise, você abre o seu CRM e nós mostramos quais anúncios trazem pagamentos.

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