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sincronizando

Dados que viram decisão.

Customer Success Analyst com pegada analítica. Três anos transformando operação de retail digital em conversa útil com cliente: Amazon, Mercado Livre, ciclo de renovação, treinamento de time.

01.

Melhores execuções

FRUTIFICA · OPERAÇÃO INTERNA

Sistema de estoque que substituiu planilha

Controle de estoque rodava em Google Forms + Excel, com preenchimento manual diário e divergências frequentes entre movimento, consumo e saldo. Migrei tudo para um app Streamlit conectado direto à API do Bling V3 e ao Google Sheets via gspread, com páginas separadas para movimento, consumo, entradas e relatório de saldo. Estoque virou fonte única, consultável em tempo real.

RESULTADO → 1 sistema: substituiu 3 ferramentas dispersas
PYTHONSTREAMLITBLING API
FRUTIFICA · GESTÃO

Painel de fechamento mensal com MoM e YoY

Empresa precisava acompanhar fechamento mensal mas fazia tudo em planilhas soltas, sem visão de tendência. Estruturei dashboard no Looker Studio com painel de Meta vs Realizado, comparativos MoM e YoY, e diagnóstico de discrepâncias entre fontes. Fechamento mensal passou de coletânea de planilhas para uma única tela compartilhável.

RESULTADO → Horas → min: fechamento mensal automatizado
LOOKER STUDIOBIDATA STORYTELLING
FLYWHEEL DIGITAL · OPERAÇÃO INTERNA

Scraper de MLM por iniciativa própria

Time coletava códigos MLM do Mercado Livre manualmente para montar PDPs de monitoramento. Eram 150 produtos por dia, cerca de 1h diária consumida em copy e paste. Por iniciativa própria, desenvolvi um scraper em Python que cruzava uma base de EANs com os MLMs correspondentes do marketplace. Depois embrulhei em uma interface limpa e integrei ao fluxo do time.

RESULTADO → +1000% Eficiência: mapeamento de 800 produtos em 10min (vs 1h p/ 150)
PYTHONSCRAPINGAUTOMAÇÃO
CLIENTE MÉXICO · FLYWHEEL DIGITAL

Análise de sentimentos a partir de reviews Amazon

Cliente no México pediu visão de performance qualitativa de um produto na Amazon. Propus ao meu gestor entregar uma análise de sentimentos a partir da coleta dos comentários do produto, identificando padrões de dor e elogio que números de venda não mostravam. Entregamos o output e o cliente elogiou explicitamente o valor adicionado.

RESULTADO → Validado: review → insight acionável
NLPAMAZONINSIGHT DE PRODUTO
02.

Habilidades

Retail Media Analyst para indústria de bens de consumo — as habilidades por trás disso, por categoria.

Customer Success
Apresentação a clienteQBRCiclo de renovaçãoData storytellingRelacionamento bilíngue (PT/ES)
Análise de Dados
Python (pandas)SQL básicoLooker StudioPower BIExcel avançado
Retail & E-commerce
Amazon Seller CentralMercado LivreBuy BoxDigital ShelfShare competitivoAnálise de preços
IA Aplicada
Claude (Code, API)GeminiPrompting de produçãoAutomação com LLMsAntigravity IDE
03.

Quem Sou

Daniel Ara

Daniel Ara Damasceno

Analista de Dados com trajetória em e-commerce e Retail Operations, atuando com Amazon e Mercado Livre para marcas FMCG. Minha experiência conecta execução operacional e análise estratégica: Buy Box, digital shelf, performance de campanhas e crescimento de sell-out em escala.

Tenho interesse crescente em Customer Success com viés analítico, onde relacionamento com cliente e dados se complementam para gerar impacto real em contas e negócios.

Além disso, aplico IA e automações para resolver problemas práticos de negócio, construindo ferramentas funcionais com agentes e fluxos que eliminam fricção operacional.

YEARS_EXP03
BASEDSP / BR
STATUSONLINE
ATUALMENTERetail Media Analyst @ Cadastra · Bens de Consumo
04.

Contato

Buscando talento?

Customer Success Analyst com pegada analítica, aberto a oportunidades CLT em SP ou remoto.

dddamasceno2017@gmail.com

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