A Hoop nasceu para transformar sinais de campanha em previsões claras antes do gasto, com foco em decisão e não em relatório.
Acreditamos que toda marca merece saber o resultado das campanhas antes de investir — sem precisar de um time de dados.
A Hoop conecta sinais de campanha para prever resultados e guiar decisões antes do lançamento.
Ano de fundação, com o objetivo de tornar os resultados de marketing previsíveis para marcas brasileiras.
Todo modelo preditivo é gerado por nossa LLM especializada em campanhas de performance.
Seus sinais de campanha nunca são armazenados ou usados para treinar modelos. Privacidade em primeiro lugar.
Três passos para transformar dados brutos em previsões acionáveis.
Faça upload do CSV ou conecte diretamente Meta Ads e Google Ads. A Hoop captura os sinais de campanha automaticamente.
O modelo preditivo processa os sinais, identifica padrões e prevê o desempenho das campanhas com margem de confiança.
Receba decisões de crescimento claras: onde alocar budget, quais criativos escalar e o que pausar — com projeção de impacto.
Insights em segundos, não em dias. Sem abrir mão da qualidade da análise.
Seus dados de campanha são seus. Nossa arquitetura foi desenhada para nunca retê-los.
Você não precisa ser analista de dados para entender o que está acontecendo com suas campanhas.
Cada feature que construímos precisa responder a uma pergunta: isso ajuda a marca a vender mais?
Nossos primeiros usuários são co-criadores. Cada feedback vira prioridade de produto.
Transparência nas recomendações. Explicamos o raciocínio, não apenas o output.
Três camadas de análise trabalham em conjunto para transformar sinais brutos em decisões confiáveis.
Marketing Mix Modeling com inferência causal separa o efeito real de cada canal do ruído de mercado. O modelo estima contribuição incremental — não correlação.
Testes de holdout automáticos medem o que realmente teria acontecido sem a campanha. Elimina viés de atribuição last-click e multi-touch tradicional.
Modelo Bayesiano distribui crédito de conversão por toda a jornada do usuário — com intervalos de confiança por canal, criativo e segmento.
Cada agente tem um papel específico na cadeia de decisão. Eles trabalham em paralelo e coordenam entre si.
Captura e normaliza sinais de campanha de múltiplas fontes. Detecta anomalias, outliers e padrões de sazonalidade antes da análise.
Projeta desempenho futuro com base em MMM causal e séries temporais. Gera intervalos de confiança e cenários comparativos (conservador, balanceado, agressivo).
Otimiza a distribuição de budget entre canais, criativos e períodos. Usa programação linear com restrições de margem e volume para maximizar retorno.
Traduz decisões analíticas em ações operacionais. Gera planos de execução passo a passo, rastreia resultados e recalibra as previsões com base no feedback real.
Cada camada da stack foi escolhida para minimizar latência entre sinal e decisão. O backend neural já está construído — o Hoop é a superfície de produto sobre essa rede.
Tudo roda na nossa cloud. Sem SDK, sem script, sem config de pixel.
Arquitetura de privacidade por design. Sem retenção de dados de campanha.
O modelo recalibra com cada análise concluída — dentro do contexto do seu workspace.
Coletamos apenas os sinais necessários para gerar previsões e recomendações. Não revendemos dados e não treinamos modelos com informações sensíveis do cliente.
O uso da Hoop segue condições de acesso, responsabilidade sobre os dados enviados e limites de utilização definidos no contrato de serviço.