Explique Qualquer Mudança de KPIAnálise Mais Rápida, Estratégia Mais Inteligente
✨Algoritmo WaterfallBridge + assistência de IA — uma frase para obter insights.
Decomponha KPIs de valor, % e taxa — receita, margem %, conversão, retenção, rendimento — por produto, região, canal, segmento, campanha ou qualquer dimensão, e revele a causa raiz por trás de cada movimento, em finanças, vendas, marketing, operações e mais. Por que WaterfallBridge? →
Da planilha à resposta em 3 passos
Sem instalação, sem configuração, sem jargão. Traga seu arquivo, pergunte em uma frase e leia o resumo executivo. A IA prepara os dados para você.
Traga seus dados
Envie um arquivo Excel ou CSV, conecte uma Planilha Google ou experimente o exemplo integrado — sem precisar formatar.
Pergunte em uma frase
Escreva o que quer entender, ex.: “Por que a margem bruta caiu no último trimestre?”. A IA faz o resto.
Receba o relatório
Veja o gráfico de cascata, os principais fatores e um resumo em linguagem simples — pronto para compartilhar ou exportar.
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Basta descrever o que você quer em uma frase —— o Assistente de IA prepara os dados e escreve o resumo executivo.
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O Que Diferencia o WaterfallBridge
Uma única filosofia — identifique com precisão os verdadeiros drivers por trás de cada variação de KPI — concretizada em seis avanços que as ferramentas genéricas de IA e os fluxos tradicionais de variação/cascata simplesmente não conseguem igualar. Tudo integrado por padrão. Sem scripts, sem ginástica em planilhas, sem suposições de caixa-preta.
Rejeite decisões de caixa-preta — Um motor de caixa-branca 100% transparente
Pergunte a uma IA genérica "por que o lucro caiu 7%?" e você obtém uma narrativa probabilística com aparência plausível — impossível de auditar, impossível de conciliar com os números fonte. O WaterfallBridge é um motor de caixa-branca 100% transparente: cada ponto-base da variação é decomposto por matemática determinística de forma fechada em drivers nomeados que somam exatamente de volta ao total. Em auditoria financeira e atribuição comercial central, “aproximadamente certo” equivale a errado.
Além de Valores Absolutos — Porcentagens e Taxas Também
Toda ferramenta tradicional de cascata só consegue decompor montantes absolutos — Receita, Custo, Lucro. O WaterfallBridge trata KPIs de porcentagem e taxa com o mesmo fluxo de um clique: Margem Bruta %, Taxa de Conversão, Retenção, Sinistralidade, SLA, Yield e muito mais.
Drivers Que Fecham — Exatamente
Quando analistas decompõem manualmente uma variação percentual (ex.: Margem %, Taxa de Conversão), as contribuições dos drivers quase nunca somam de volta ao número total — deixando uma "lacuna inexplicada" que os gestores precisam justificar com hipóteses. O WaterfallBridge utiliza um algoritmo matematicamente conciliado: a contribuição de cada driver soma exatamente à variação total, sem qualquer resíduo a explicar.
Detalhe Qualquer Variação % Até o SKU
A decomposição manual normalmente para em um único nível — você vê que o Custo Unitário prejudicou a Margem %, mas não qual produto, canal ou cliente foi o responsável. O WaterfallBridge consegue detalhar qualquer driver de um bridge percentual ou de taxa até qualquer granularidade mais fina, atribuindo a contribuição a cada SKU automaticamente.
| Produto / SKU | Preço (pt) | Custo (pt) | Qtde (pt) |
|---|---|---|---|
| SkyView X1 | +1.4 | -1.1 | -1.4 |
| SkyView Lite | +1.4 | -1.1 | -0.5 |
| Gaming Beast | +0.8 | -0.6 | -0.1 |
| UltraSound Pro | +0.7 | -1.2 | +0.1 |
| Total Geral | +8.4 | -7.5 | -2.9 |
Decomposição Automática de Fórmulas — Qualquer KPI, Qualquer Dimensão
Basta digitar a fórmula do KPI (ex.: Receita / Visitas, Sinistros / Prêmios, GMV / Pedidos)
e o WaterfallBridge a interpreta e decompõe automaticamente. Troque de dimensão — produto, região, canal,
cliente, campanha — com um único clique. Funciona para qualquer indústria, qualquer KPI.
O que antes levava horas para um analista — ou, para KPIs complexos com muitas dimensões, até vários dias —
por cenário agora é um pivô instantâneo.
- 1Re-pivotar os dados de origem para a nova dimensão~30 min
- 2Derivar à mão a fórmula de variação para o novo KPI~45 min
- 3Montar a tabela de contribuição linha por linha~60 min
- 4Conciliar com o total — caçar o resíduo~30 min
- 5Redesenhar o gráfico de bridge à mão~20 min
- 1Digite a fórmula do KPI (ex.:
LTV = ARPU × Margem bruta % / Taxa de churn)~30 s - 2Escolha os períodos de Referência e Comparação~10 s
- 3Selecione uma dimensão — Produto, Região, Canal, Cliente…~5 s
- 4O bridge conciliado + tabela de contribuição por item são renderizados automaticamenteinstantâneo
- 5Troque de dimensão para recortar a análise — um cliqueinstantâneo
Não É Só Análise — Uma Planilha Online Gratuita com um Ciclo de Planejamento Integrado
A maioria das ferramentas só analisa os dados depois que eles foram finalizados em outro lugar. O WaterfallBridge é uma planilha online gratuita e completa e um motor de análise de drivers em um só lugar — funciona em qualquer plataforma, sem instalação. Carregue seus dados (eles ficam no seu navegador), edite premissas em tempo real e veja instantaneamente quais drivers movem o resultado — e leve esse insight diretamente de volta ao plano. O ciclo fechado ideal para equipes de orçamento, previsão & planejamento: altere um número, encontre a diferença, corrija o plano — em segundos, não em dias.
Just Say It in One Sentence — AI Runs the Analysis
Não é analista? Sem tempo para aprender o fluxo? Descreva sua pergunta em linguagem natural e o AI Assistant prepara os dados, executa o Bridge e entrega os principais drivers e insights.
- "Ask AI" panel (web app): no download needed — it runs in your browser. You provide your own AI provider API key — any compatible provider works (e.g. OpenAI, Anthropic, DeepSeek). The key stays in your browser and you are billed directly by the provider for usage.
- Claude Code / Cursor / Codex (via MCP): you use your own existing subscription or plan for that coding assistant. WaterfallBridge simply connects as an MCP server.
- 1 · PrepareReshapes your file into Bridge format
- 2 · RunBuilds the Bridge with the WaterfallBridge engine
- 3 · ReadPulls the chart & contribution table
- 4 · ExplainWrites the drivers & insights in plain words
Necessário apenas para Claude Code / Cursor / Codex (via MCP). O painel "Ask AI" não precisa de download: basta abri-lo no navegador e adicionar sua chave de API. Grátis, somente Windows por enquanto.
1 · The “Ask AI” panel in the web app
Open WaterfallBridge in your browser and click Ask AI. Chat in plain language and let it prepare data, run the analysis, and summarize the results — no download or install at all.
- No install — runs entirely in your browser, on any OS
- Just add your own AI provider API key — any compatible provider, e.g. OpenAI / Anthropic / DeepSeek (stays in your browser; you pay the provider for usage)
- Great for users who just want answers
2 · From Claude Code / Cursor / Codex
WaterfallBridge plugs in as an MCP server. Ask your assistant to analyze a file and it will operate WaterfallBridge for you.
Uses your own existing subscription/plan for that coding assistant.
Casos de Uso
Como está o desempenho da rentabilidade destes últimos trimestres?
As vendas cresceram 10%, mas a margem de lucro caiu 7pt no geral.
Isso não está muito bom. Você pode me dar uma decomposição da queda de 7pt da margem de lucro e um relatório de análise? Preciso saber quais produtos específicos e quais razões causaram essa queda. Seria melhor fazer uma análise abrangente similar por região, tipo de produto, canal de distribuição, equipe ou outras dimensões, e comparar com diferentes períodos como ano passado, ano retrasado, ou nosso orçamento. Assim poderemos detectar problemas oportunamente e resolvê-los imediatamente.
Se fosse uma análise de receita seria simples, mas decompor a queda de 7pt da margem de lucro até 1000 SKUs específicos, e saber quais fatores como preço, taxa de desconto, custos, etc., contribuíram quantos pontos percentuais para a queda total, não é fácil. Se adicionarmos análises por região, tipo de produto, canais, e comparações com ano passado, orçamento e outras versões de dados diferentes, fica ainda mais complexo, quase impossível...
Você se depara frequentemente com demandas similares no trabalho? Você passa um dia inteiro, ou vários dias ou até mais tempo (análises multidimensionais) para obter uma conclusão de análise? Esta análise contém uma grande quantidade de estimativas manuais, e ao final a soma de todos os fatores de influência para a queda da margem de lucro não é exatamente 7pt, tendo que fazer ajustes manuais, e sempre mantém a dúvida se o processo de cálculo está 100% correto?
Use o WaterfallBridge, complete este tipo de análise em minutos, obtenha resultados de análise precisos através de algoritmos, e decomponha mudanças de receita, margens de lucro, etc., segundo os fatores de influência, diferentes dimensões e comparações de cenários que desejar. Identifique precisamente onde estão os problemas, aja oportunamente e melhore a competitividade empresarial.
Ao mesmo tempo, o WaterfallBridge também pode calcular a contribuição no nível de detalhe mais baixo dentro de cada fator — por exemplo, no nível SKU — para que os usuários possam rastrear não apenas qual fator de alto nível alterou o resultado, mas também quais itens subjacentes contribuíram para essa mudança.
Quem Pode Usar o WaterfallBridge?
O WaterfallBridge não é apenas para finanças. Qualquer equipe que precise explicar por que um KPI mudou — especialmente métricas de porcentagem e taxa — pode usá-lo. De margem %, taxa de conversão, retenção e yield até taxa de aceitação de oferta, SLA e taxa de conclusão, o WaterfallBridge ajuda a decompor a mudança entre produtos, clientes, canais, regiões, coortes e outras dimensões com total rastreabilidade.
É especialmente útil quando você precisa:
- Explicar mudanças em métricas de valor absoluto como receita, lucro, custo, despesa ou volume
- Decompor mudanças em métricas de porcentagem ou taxa como margem %, taxa de conversão, CTR, yield, taxa de desconto ou taxa de churn
- Identificar a contribuição de dimensões detalhadas como SKU, produto, cliente, canal, região, fornecedor, campanha ou site
- Produzir resultados que batem exatamente e podem ser revisados passo a passo
| Setor / Domínio | Funções Típicas | Perguntas de Análise Comuns | Fatores-Chave que o WaterfallBridge Decompõe | Valor Único |
|---|---|---|---|---|
| Finanças / FP&A | FP&A Manager, Finance Analyst, CFO Office | Por que Revenue / Profit / Margin % mudaram vs orçamento ou ano anterior? | Price, Volume, Mix, Cost, FX, Structure | Bridges tanto em valor quanto em métricas de taxa (ex. Margin %) com total rastreabilidade |
| Banco / Instituições Financeiras | FP&A, Tesouraria, ALM, Finance Manager, Bank Performance Analyst | Por que o NIM ou o NII mudaram? Qual produto, tipo de depósito ou agência causou a mudança? | Rate, Volume, Mix, Estrutura do Balanço, Produto, Prazo, Moeda, Agência | Decompõe NIM / NII em fatores de taxa, volume, mix e estrutura — rastreável para relatórios gerenciais e revisão do conselho |
| Seguros | Finance Analyst, Analista de Subscrição, Analista Atuarial, CFO Office | Por que o combined ratio, loss ratio ou margem de subscrição mudaram? Qual produto ou região causou? | Loss Rate, Expense Rate, Volume de Prêmios, Product Mix, Região, Canal, Frequência de Sinistros | Decompõe métricas de ratio como loss ratio e combined ratio por produto, região e composição estrutural |
| Marketing / Publicidade | Performance Marketing Analyst, Growth Analyst, Marketing Ops | Por que CTR, CVR, ROAS ou CAC mudaram? Qual campanha ou keyword causou a mudança? | Traffic, Channel Mix, Device Mix, Geography, Campaign, Keyword, Offer | Explica mudanças em métricas de taxa e permite drill-down até o nível de anúncio |
| E-commerce / Varejo | E-commerce Analyst, Category Manager, Commercial Analyst | Por que vendas, margem bruta %, taxa de desconto ou conversão mudaram? Qual SKU/canal contribuiu? | Price, Units, Discount, Product Mix, Channel Mix, Freight, Cost | Decompõe resultados até SKU / categoria / canal / região; lida com análises multidimensionais |
| Compras / Cadeia de Suprimentos | Procurement Analyst, Supply Chain Analyst, Sourcing Manager | Por que o gasto ou custo unitário de compra aumentou? Qual fornecedor/categoria causou? | Unit Price, Volume, Supplier Mix, Category Mix, FX, Logistics | Explica a taxa de custo e mudanças na estrutura de compras — não apenas o gasto total |
| Manufatura / Operações | Operations Analyst, Plant Controller, Manufacturing Finance | Por que custo unitário, yield, taxa de refugo ou margem bruta mudaram? | Volume, Yield, Scrap, Labor, Overhead, Material Cost, Product Mix | Superior para decompor métricas de taxa como yield %, scrap %, margin % |
| SaaS / Assinaturas | RevOps, BizOps, Growth Ops, Customer Success Ops | Por que trial-to-paid, retenção, churn, ARPU ou NRR mudaram? | Customer Mix, Plan Mix, Price, Volume, Cohort, Region, Channel | Explica a origem das mudanças nos KPIs de assinatura e conversão com atribuição estrutural |
| Vendas / Operações Comerciais | Sales Ops, Business Analyst, Commercial Excellence | Por que taxa de fechamento, preço médio, margem por cliente ou desempenho regional mudaram? | Price, Volume, Customer Mix, Product Mix, Region, Sales Team | Drill do total de vendas até a contribuição por cliente / produto / região |
| Produto / Análise de Dados | Product Analyst, BI Analyst, Data Analyst | Por que engagement, ativação, conversão ou retenção mudaram? | User Mix, Channel Mix, Version Mix, Region, Device, Feature Adoption | Respostas mais interpretáveis ao "por que o KPI mudou?" do que um dashboard |
| Atendimento ao Cliente / Suporte | Service Ops, Support Analyst, Call Center Analyst | Por que SLA, taxa de resolução, taxa de reclamações ou eficiência de tickets mudaram? | Ticket Mix, Channel Mix, Team Mix, Region, Product Type | Separa fatores estruturais de fatores de execução nas métricas de serviço |
| Saúde / Educação / Setor Público | Operations Analyst, Planning Analyst, Program Manager | Por que indicadores operacionais ou de desempenho mudaram? | Volume, Mix, Resource Allocation, Region, Service Type | Aplicável a qualquer cenário que precise explicar mudanças complexas em KPIs |
| Recrutamento / Aquisição de Talentos | Recruiter, Talent Acquisition Analyst, HR Operations, Hiring Manager | Por que a taxa de aprovação em entrevistas, aceitação de oferta ou conversão de contratação mudou? Qual função, canal ou região causou? | Volume de Candidatos, Source Mix, Role Mix, Região, Recruiter, Fase de Entrevista, Pacote de Oferta | Explica mudanças nas taxas do funil de contratação com drill-down por função, fonte, recruiter e região |
| Educação / Treinamento | Education Operations, Academic Analyst, Program Manager, Learning Ops | Por que a taxa de conclusão, presença, aprovação ou satisfação no curso mudou? Qual curso, coorte ou campus causou? | Student Mix, Course Mix, Coorte, Professor, Campus, Modalidade, Presença, Resultados de Avaliação | Decompõe mudanças em KPIs educacionais por coorte, curso, professor e campus |
| Gaming / Aplicativos Móveis | Game Analyst, Live Ops, Growth Manager, Monetization Analyst | Por que a retenção D1/D7, conversão de pagadores, ARPPU ou taxa de engajamento mudaram? Qual versão, país ou canal de aquisição causou? | User Mix, Version Mix, Channel Mix, País, Dispositivo, Coorte, Content / Event Mix | Ponte de mudanças em KPIs de jogos e apps com contribuição explicável por versão, coorte e canal |
| Call Center / Centro de Contato | Call Center Manager, WFM Analyst, Service Ops Analyst | Por que a taxa de abandono, nível de serviço, tempo de atendimento ou resolução no primeiro contato mudaram? Qual fila, turno ou equipe causou? | Volume de Chamadas, Queue Mix, Team Mix, Turno, Idioma, Região, Tipo de Demanda, Equipe | Separa efeitos estruturais de mix dos fatores de execução operacional em KPIs de serviço |
| DTC / Pequeno Negócio / Creator Commerce | Dono de Loja Shopify, Creator Manager, Growth Operator, E-commerce Lead | Por que a conversão da loja, taxa de devolução, AOV ou margem do produto mudaram? Qual produto, campanha ou fonte de tráfego causou? | Traffic Mix, Product Mix, Preço, Desconto, Canal, Creator / Campanha, Geografia | Torna a análise bridge avançada acessível para equipes pequenas, não apenas analistas de grandes empresas |
| Função | O Que Lhes Importa | Valor que o WaterfallBridge Entrega |
|---|---|---|
| FP&A / Finance Analyst | Budget vs Actual, Forecast vs Actual, explicação de variâncias YoY | Gera bridges totalmente conciliados e suporta métricas complexas como Margin % |
| CFO / Diretor Financeiro | Relatórios gerenciais, atribuição de resultados, transparência dos drivers principais | Caminho claro, revisável e auditável para explicar mudanças de desempenho |
| FP&A Bancário / ALM / Tesouraria | NIM, NII, rendimento de empréstimos, custo de depósitos, risco de repricing, estrutura de funding | Decompõe mudanças na margem em fatores de taxa, volume, mix e estrutura do balanço com total rastreabilidade |
| Finanças de Seguros / Analista de Subscrição | Loss ratio, combined ratio, margem de subscrição, mix de prêmios | Explica mudanças no combined ratio por produto, região, canal e drivers estruturais |
| Marketing Analyst | CTR, CVR, ROAS, desempenho de campanhas | Análise de contribuição do total até campanha / keyword / canal |
| E-commerce Analyst | Rentabilidade por SKU, desconto, canal e categoria | Drill da margem bruta total até SKU / Categoria / Loja / Canal |
| Procurement Analyst | Variância de gasto, impacto de fornecedores, mudanças de custo unitário | Explica os drivers de custo — não apenas exibe o relatório |
| Supply Chain Analyst | Custo, logística, troca de fornecedor, mudanças estruturais | Analisa como mudanças estruturais afetam o custo total e a eficiência |
| Operations Analyst | Eficiência, níveis de serviço, capacidade, mudanças de yield | Decompõe mudanças nos resultados operacionais em drivers acionáveis |
| Sales Ops / Commercial Analyst | Drivers de região, cliente, produto e preço | Identifica quais clientes / regiões / produtos realmente impulsionam os resultados |
| BI / Data Analyst | O "por quê" por trás das métricas do dashboard | Fornece explicação estruturada da variância de KPIs, além do monitoramento |
| Pricing Analyst | Impacto de mudanças de preço, descontos e mix no lucro | Isola claramente os efeitos de preço, mix, desconto e custo |
| Growth Analyst | Por que conversão, ativação, retenção ou desempenho do funil mudaram? | Decompõe mudanças de KPI em drivers estruturais por canal, coorte, dispositivo, geografia e versão |
| RevOps / BizOps | O que causou mudanças na conversão do pipeline, ARPU, retenção ou expansão? | Fornece um bridge conciliado do KPI geral até a contribuição por cliente / plano / região / canal |
| Talent Acquisition Analyst | Taxa de aprovação em entrevistas, aceitação de oferta, efetividade de fontes, qualidade do funil de contratação | Explica mudanças nas taxas do funil de contratação por função, fonte, recruiter, região e fase |
| Dono / Operador de Pequeno Negócio | Conversão de loja, AOV, taxa de devolução, rentabilidade do produto | Torna a decomposição avançada de KPIs acessível sem construir um modelo BI completo |
| Cenário de Análise | Métricas Comuns | Exemplo de Aplicação |
|---|---|---|
| Budget vs Actual | Revenue, Profit, Margin %, Cost | Explicar a diferença entre resultados reais e orçamento |
| Forecast vs Actual | Sales, GM %, Opex, Conversion Rate | Identificar onde e por que a previsão desviou |
| Variância YoY / MoM / WoW | Revenue, Units, Spend, KPI rates | Comparar os drivers de mudança entre períodos |
| Análise Preço–Volume–Mix | Revenue, Gross Profit, Margin % | Decompor o impacto de preço, volume e mix nos resultados |
| Análise de Drivers de Margin % | GM %, CM %, EBITDA % | Explicar mudanças em métricas percentuais — não apenas o valor monetário |
| Análise de Contribuição | SKU, Customer, Region, Channel, Campaign | Descobrir quem está impulsionando ou arrastando os resultados gerais |
| Bridge por Canal / Região | Sales, Conversion, Spend, Profitability | Comparar mudanças de desempenho entre canais e regiões |
| Análise de Produto / SKU | Margin, Discount, Units, Mix | Entender como mudanças no mix de produtos afetam os KPIs gerais |
| Análise de Fornecedor / Compras | Unit Cost, Spend, Landed Cost | Analisar o impacto de fornecedor e estrutura de compras no custo |
| Análise de KPI Operacional | Yield, Scrap, SLA, Resolution Rate | Explicar mudanças na eficiência operacional ou métricas de serviço |
| Decomposição de KPI de Marketing | CTR, CVR, CPC, ROAS | Explicar mudanças no desempenho de anúncios e qualidade do tráfego |
| Bridge de KPI SaaS | Retention, Churn, ARPU, Trial-to-Paid | Analisar mudanças na assinatura e estrutura de clientes |
| Análise de Variância NIM / NII | NIM, NII, Rendimento de Empréstimos, Custo de Depósitos, Spread | Isolar o impacto de taxa, volume, mix e reestruturação do balanço na margem líquida de juros |
| Análise de Loss Ratio / Combined Ratio | Loss Ratio, Expense Ratio, Combined Ratio, Margem de Subscrição | Decompor mudanças no resultado de subscrição por produto, região ou canal |
| Análise do Funil de Recrutamento | Screening Rate, Interview Pass Rate, Offer Acceptance Rate, Time-to-Hire | Explicar por que a conversão de contratação mudou por função, fonte, recruiter e região |
| Bridge de Retenção / Churn | Retention Rate, Churn Rate, Renewal Rate, Expansion Rate | Identificar se mix de clientes, mix de produto, preço ou qualidade de coorte causou mudanças nos KPIs de assinatura |
| Decomposição de Taxa de Conversão | CVR, Checkout Rate, Trial-to-Paid, Activation Rate | Explicar por que a taxa de conversão total mudou por dispositivo, canal, região ou landing page |
| Bridge de KPI de Atendimento ao Cliente | SLA, Resolution Rate, Abandonment Rate, Complaint Rate | Separar mudanças de volume / mix de problemas de execução nas operações de suporte |
| Análise de KPI de App / Gaming | D1 Retention, D7 Retention, Payer Conversion, ARPPU | Explicar o movimento de KPI por versão do app, coorte, evento, país ou fonte de aquisição |
| Bridge de Desempenho de Loja / DTC | Store Conversion, AOV, Refund Rate, Product Margin % | Explicar o que mudou em um pequeno negócio online por produto, campanha e fonte de tráfego |
- Revenue (Receita)
- Profit (Lucro)
- Cost (Custo)
- Spend (Despesa)
- Units / Volume (Volume)
- Headcount (Headcount)
- Inventory (Estoque)
- Margin % / GM % / CM %
- Taxa de Conversão
- Click-Through Rate (CTR)
- Taxa de Engajamento
- Taxa de Desconto
- Yield % / Taxa de Refugo
- Taxa de Retenção / Churn Rate
- Net Interest Margin (NIM)
- Loss Ratio / Combined Ratio
- SKU / Produto / Categoria / Marca
- Cliente / Conta
- Canal / Loja
- Campanha / Keyword
- País / Região / Site
- Fornecedor / Vendor
- Fábrica / Planta / Equipe
- Produto / Prazo / Moeda (Banco)
- Agência / Linha de Negócio (Banco)
Cada etapa da decomposição é visível e rastreável — sem caixas pretas.
A soma de todas as contribuições sempre corresponde à variação total do KPI — sem ajustes manuais.
Não é apenas um gráfico — é a lógica completa de Bridge para análise de drivers e contribuição.
Especialmente poderoso para Margin %, Taxa de Conversão, CTR, Yield % e outros KPIs baseados em razão.
Analisa a contribuição de SKUs individuais, clientes, canais, regiões, fornecedores e campanhas.
Prático para equipes que precisam de respostas rápidas, outputs prontos para a diretoria e um fluxo de trabalho familiar.
Não é apenas análise. Uma planilha online gratuita e completa: carregue seus dados (eles ficam no seu navegador), edite em tempo real e analise os drivers instantaneamente — perfeito para orçamento, previsão & planejamento.
Guia
- ✓ Nenhuma instalação necessária
- ✓ Não precisa de Microsoft Excel ou Office
- ✓ Funciona em qualquer navegador moderno
- ✓ Multiplataforma: Windows, Mac, Linux, mobile
- ✓ Carregue Excel ou CSV e analise instantaneamente
- ✓ Processamento offline, sem internet necessária
- ✓ Requer Windows + Excel 2016 ou superior
- ✓ Microsoft 365 recomendado
- ✓ Mais rápido para grandes conjuntos de dados
- ✓ 100% local — os dados nunca saem do seu dispositivo
As instruções abaixo usam a versão Desktop (Usar com Excel) como exemplo. A versão Web (Usar Online) segue o mesmo fluxo de análise — basta carregar seu arquivo no navegador para começar.
As instruções a seguir utilizam um conjunto de dados virtuais de "supermercado simulado" para demonstrar como usar a ferramenta WaterfallBridge para gerar automaticamente análise Bridge e obter fatores-chave de impulso.
📋 Antes de começar, certifique-se de que seus dados estão no formato correto. Leia o Guia de Preparação de Dados →
Mostrar o guia manual passo a passo
O painel inicial exibe dois botões "Novo arquivo Bridge" e "Abrir arquivo Bridge existente"
1.1 Clique no botão "Novo arquivo Bridge" - gera um novo arquivo Excel contendo uma nova planilha "Data". Por favor, insira os dados correspondentes na planilha "Data" e use-a como base para análises posteriores.
1.2 Clique no botão "Abrir arquivo Bridge existente" - seleciona um arquivo Excel usado anteriormente. Este arquivo deve salvar os dados correspondentes e ter os Tipos de Dados configurados.
Na planilha Data, começando da coluna B, insira os tipos de dados na primeira linha, os nomes dos campos na segunda linha, e os dados a partir da terceira linha para baixo. A coluna A contém as descrições de identificação geradas automaticamente para entrada de dados das linhas um a três, a coluna A em si não afeta os dados nem a análise.
No menu suspenso gerado na primeira linha da planilha "Data", começando da coluna B, selecione o tipo dos dados. O tipo é determinado conforme o significado que os dados precisam representar. O programa realizará análise automática baseada no tipo de dados.
Os tipos de dados se dividem em 5 categorias: Dimension, Key, SumY, SumN, Result. Cada campo deve definir um tipo de dados, você pode usar o menu suspenso para selecionar o tipo de dados.
Agora, tomando como exemplo os dados do nosso supermercado simulado, vamos explicar o significado de cada tipo de dados, as definições de cada tipo são as seguintes:
Por exemplo: Se você selecionar "Nome do Produto" como Key, o programa calculará o impacto da mudança de cada variável nesta dimensão "Nome do Produto" sobre o resultado final (Result).
Por exemplo: As Quantidades de diferentes produtos de cada linha podem ser somadas, o significado após a soma é a quantidade total de mercadorias. Portanto, o Tipo de Quantidade pode ser configurado como SumY.
SumY pode inserir valores numéricos diretamente, ou usar fórmulas para calcular valores através de outros campos. Mas as fórmulas só podem usar os símbolos de operações aritméticas básicas do Excel e parênteses, ou seja: soma +, subtração -, multiplicação *, divisão /, parêntese esquerdo "(", parêntese direito ")". Dicas de uso de fórmulas
Por exemplo: Os Preços de diferentes produtos não são iguais, se queremos calcular o Preço médio de todos os produtos, não podemos somar diretamente o Preço do produto A e o Preço do produto B para obter o Preço geral. Portanto, o Tipo de Preço pode ser configurado como SumN.
SumN pode inserir valores numéricos diretamente, ou usar fórmulas para calcular valores através de outros campos. Mas as fórmulas só podem usar os símbolos de operações aritméticas básicas do Excel e parênteses, ou seja: soma +, subtração -, multiplicação *, divisão /, parêntese esquerdo "(", parêntese direito ")". Dicas de uso de fórmulas
Por exemplo: Se o conteúdo do campo Result é vendas, então a célula precisa inserir = Preço * Quantidade. Ou se é margem%, então a célula precisa inserir =lucro / receita.
A fórmula em Result é informação importante que o programa usa para associar variáveis e resultados, e dependência lógica de análise. Certifique-se de que cada célula Result de cada linha contenha uma fórmula capaz de calcular o Result, a fórmula deve ser concisa e clara. Result analisará o impacto de cada variável na fórmula sobre Result, variáveis que não estão na fórmula não estão no escopo da análise. A fórmula Result deve conter pelo menos um campo cujo Tipo de Dados seja SumY, para poder agregar e analisar dados de diferentes linhas.
As fórmulas Result só podem usar os símbolos de operações aritméticas básicas do Excel e parênteses, ou seja: soma +, subtração -, multiplicação *, divisão /, parêntese esquerdo "(", parêntese direito ")". Dicas de uso de fórmulas
Na segunda linha da planilha "Data", começando da coluna B para a direita, insira os nomes dos campos. O significado dos dados representados pelos nomes dos campos deve corresponder aos tipos de dados da primeira linha. Os nomes dos campos não podem ser duplicados.
Na planilha "Bridge Data", da coluna B, terceira linha para baixo, insira os dados específicos.
Quando clicar em "New Bridge File" ou "Select Bridge File" para abrir o arquivo, aparecerão no painel os botões azuis New Bridge e Refresh Bridge.
3.1 Botão New Bridge - gera novos menus suspensos e planilhas Bridge e outros frameworks de análise baseados nos dados da planilha Data, para análise posterior de dados. (Nota: planilhas relacionadas como planilha Bridge e dados correspondentes no workbook original serão excluídos.) Se os dados da planilha Data tiverem mudanças, primeiro deve pressionar o botão "New Bridge" para gerar um novo framework de análise, então: 1. Selecionar os novos menus suspensos Baseline e Comparison; 2. Pressionar o botão "Refresh Bridge" para regenerar os gráficos Bridge e análises Contribution necessários.
3.2 Botão Refresh Bridge - após selecionar as opções nos menus suspensos Baseline e Comparison conforme as necessidades de análise, pressione o botão "Refresh Bridge" para gerar os gráficos Bridge e análises Contribution necessários. Serão mostrados avisos de dados faltando ou planilhas, recomenda-se clicar em New Bridge para regenerar um novo Bridge.
Os menus suspensos serão divididos em duas áreas: Baseline e Comparison
Os campos nos menus suspensos Baseline e Comparison contêm exatamente as mesmas opções. Os usuários podem filtrar conforme as necessidades nos menus suspensos quais opções servem como dados Baseline e quais opções servem como dados Comparison, usando-os como dados de comparação e análise de ambas as extremidades do Bridge. Nota: Inicialmente por padrão, os campos dos menus suspensos Baseline e Comparison estão todos selecionados, portanto Baseline e Comparison obtêm exatamente o mesmo conjunto de dados, resultando em um Bridge sem diferenças.
4.1 Menu suspenso Baseline - seleciona os dados base para comparação de análise, por exemplo, frequentemente usamos dados de certo ano como base de comparação, então aqui selecione 2023
4.2 Menu suspenso Comparison - seleciona os dados alvo para comparação de análise, por exemplo, aqui selecione 2024 como o ano de interesse para comparar com 2023.
A planilha Bridge é a planilha que exibe os resultados da análise final, incluindo o gráfico Bridge e a tabela de análise Contribution
5.1 Fonte de dados Bridge - Começando da célula B3 no canto superior esquerdo, aparecerão nomes de campos e dados, estes são os dados utilizados para gerar o gráfico Bridge.
5.2 Gráfico Bridge - Exibe o Bridge obtido da análise após executar o programa, a coluna azul à esquerda é Baseline, no centro está o impacto de contribuição de cada variável, a coluna gráfica à direita é Comparison.
5.3 Tabela de análise Contribution - Diretamente abaixo do gráfico Bridge, será exibida a tabela de análise Contribution, que mostra para cada Item do campo Key, a contribuição para a mudança geral sob diferentes fatores.
Através do gráfico Bridge e da tabela de análise Contribution, você poderá encontrar rapidamente os Items (SKU) mais importantes que afetam as mudanças, assim como os fatores de mudança (preço? custo? ou mix de quantidades?)
Você pode modificar em 2.1 Seleção de tipo de dados, selecionar qual campo é Key, qual campo é Result, para analisar diferentes dimensões e diferentes dados de resultado. E conforme os menus suspensos 3 para filtrar quais dados servem como Baseline e Comparison, clicar em Refresh Bridge para gerar gráficos Bridge atualizados e tabelas de análise Contribution, para analisar a situação empresarial real e propor sugestões de melhoria
6. Regras de Cálculo SumY e SumN
Mostrar as regras de cálculo de SumY / SumN
Na primeira linha Tipo de Dados da planilha Data, os valores numéricos são divididos em dois tipos SumY e SumN, e utilizam estes dados na coluna Result que contém fórmulas. Para analisar corretamente os dados, aqui definimos algumas regras de cálculo sobre SumY e SumN:
SumY + SumY = SumY
SumY + SumN (mostrará erro)
SumN + SumN = SumN
SumY * SumY = SumY
SumY * SumN = SumY
SumN * SumN = SumN
SumY / SumY = SumN
SumY / SumN = SumY
SumN / SumY = SumN
SumN / SumN = SumN
Usar a mesma fórmula para cada coluna: O programa copiará automaticamente a fórmula da linha 4 após remover o símbolo de célula fixa "$" em toda a coluna, para garantir que as fórmulas de cada coluna sejam as mesmas.
6.4.1 Nas fórmulas, se parênteses forem incluídos, então conforme as regras das quatro operações aritméticas, calcular primeiro os dados dentro dos parênteses, o resultado serve como valor e aplica as regras acima para continuar o cálculo.
Exemplo: (SumY + SumY) * SumN
Passo 1: SumY + SumY = SumY
Passo 2: SumY * SumN = SumY
Tipo de resultado final: SumY
6.4.2 Se a fórmula da coluna Result faz referência a outras células e essa célula também contém uma fórmula, então a análise fundirá todas as fórmulas aninhadas referenciadas em uma fórmula para análise.
Exemplo:
Fórmula coluna E: =B*C (Custo Total = Quantidade * Custo Unitário)
Fórmula coluna F Result: =D-E (Lucro = Receita - Custo Total)
Após fundir: O programa analisará =D-(B*C)
6.4.3 O programa reorganizará automaticamente as variáveis e utilizará a propriedade distributiva da multiplicação conforme a estrutura da fórmula, isto é para melhor análise dos dados.
Fórmula original: =SumY*(SumN1 + SumN2)
Após processamento do programa: =SumY*SumN1 + SumY*SumN2
Isto ajuda a analisar mais claramente as contribuições respectivas de SumY, SumN1, SumN2.
7. Added Data e Removed Data
Mostrar como os dados adicionados / removidos são tratados
Em cenários de negócios reais, os itens comparados entre dois períodos raramente são idênticos: novos produtos são lançados, os antigos são descontinuados, clientes entram e saem, lojas abrem e fecham, regiões são acessadas e abandonadas. A Bridge Analysis lida com essas mudanças estruturais por meio de dois conceitos dedicados: Added Data e Removed Data.
Added Data — Registros que existem no período Comparison mas NÃO existiam no período Baseline. Representam coisas totalmente novas, como uma linha de produtos recém-lançada, uma loja recém-inaugurada ou um cliente recém-conquistado.
Removed Data — Registros que existiam no período Baseline mas que JÁ NÃO existem no período Comparison. Representam coisas aposentadas, descontinuadas, perdidas ou encerradas.
Como Added Data não tem um valor "anterior" e Removed Data não tem um valor "posterior", o impacto deles não pode ser atribuído a nenhum fator único (como variação de preço, variação de quantidade ou variação de custo). Eles precisam ser isolados e reportados como barras independentes no gráfico Bridge.
Se Added Data e Removed Data forem misturados nos cálculos regulares de variação de preço / quantidade / mix, os resultados se tornam matematicamente sem sentido:
- Um produto recém-lançado não possui preço Baseline, então "variação de preço" fica indefinida.
- Um produto descontinuado não possui quantidade Comparison, então "variação de volume" fica indefinida.
- Forçar valores zero na fórmula inflaria ou esvaziaria arbitrariamente os demais fatores, distorcendo todo o bridge.
Ao isolar primeiro essas duas categorias, os itens restantes "em base comparável" podem ser analisados de forma limpa por preço, volume, mix, custo, câmbio e outros verdadeiros drivers.
A manifestação mais comum de Added / Removed Data no mundo real é o ciclo de vida de produto NPI / EOL:
- NPI — New Product Introduction (Lançamento de Novo Produto): Um produto que entrou no mercado neste ano (Comparison) mas que não existia no ano passado (Baseline). Toda a sua receita, custo e margem são atribuídos à barra Added Data.
- EOL — End of Life (Fim de Vida do Produto): Um produto que era vendido no ano passado (Baseline) mas que foi descontinuado e removido do catálogo neste ano (Comparison). A receita e margem perdidas são atribuídas à barra Removed Data.
O mesmo padrão se aplica a muitos outros contextos:
- Varejo / Rede de Lojas: Lojas recém-abertas = Added Data; lojas fechadas = Removed Data.
- Clientes / Assinaturas: Novos clientes conquistados no período = Added Data; clientes perdidos (churn) = Removed Data.
- Expansão Geográfica: Países / regiões recém-acessados = Added Data; mercados abandonados = Removed Data.
- Fusões & Aquisições: Unidades de negócio adquiridas = Added Data; unidades desinvestidas = Removed Data.
- Análise de Headcount: Novas contratações = Added Data; desligamentos = Removed Data.
Suponha que uma empresa esteja analisando a variação anual da receita total:
Baseline (2024) — Produtos A, B, C
- Produto A: receita 1.000
- Produto B: receita 800
- Produto C (EOL — descontinuado em 2025): receita 300
- Total Baseline: 2.100
Comparison (2025) — Produtos A, B, D
- Produto A: receita 1.100 (variações de preço + volume)
- Produto B: receita 900 (variações de preço + volume)
- Produto D (NPI — lançado em 2025): receita 250
- Total Comparison: 2.250
Decomposição do Bridge (Baseline 2.100 → Comparison 2.250, Δ = +150):
- Removed Data (Produto C, EOL): −300
- Added Data (Produto D, NPI): +250
- Variação em base comparável de preço / volume / mix em A e B: +200
- Variação total: −300 + 250 + 200 = +150 ✓
No gráfico Bridge, o impacto EOL e o impacto NPI aparecem como duas barras claramente separadas, enquanto as demais barras (preço, volume, mix etc.) refletem apenas a variação real de desempenho dos produtos que existem em ambos os períodos. Isso facilita contar a história: "Perdemos 300 com EOL, ganhamos 250 com NPI e nosso portfólio existente cresceu 200."
O programa detecta automaticamente registros Added e Removed comparando as colunas Key (por exemplo, Product ID, Customer ID, Store ID) entre as tabelas de dados Baseline e Comparison:
- Um valor Key que aparece somente na tabela Comparison é tratado como Added Data.
- Um valor Key que aparece somente na tabela Baseline é tratado como Removed Data.
- Um valor Key que aparece em ambas as tabelas é analisado por meio da decomposição normal de fatores (preço, volume, custo etc.).
Não é necessária marcação manual — basta garantir que suas colunas Key (como código de produto) sejam consistentes entre os dois períodos, e a Bridge Analysis tratará corretamente mudanças estruturais como NPI / EOL.
8. Outras planilhas
Para o correto funcionamento do programa, algumas outras planilhas serão geradas mas ficarão ocultas, por favor não modifique essas planilhas.
9. Garantia de segurança de dados
Versão Desktop (Use with Excel): Todos os dados existem apenas em arquivos Excel locais. O programa é executado inteiramente em sua máquina, sem qualquer comunicação de rede durante o processo de análise.
Versão Online (Use Online): Os dados da sua planilha permanecem no seu navegador. Apenas um número muito pequeno de requisições API leves ao algoritmo são feitas para realizar o cálculo Bridge, e nenhum dado de usuário é armazenado em nossos servidores.
10. Análise Transparente e Explicável
Rejeite as conclusões ambíguas e a falta de explicabilidade da análise por IA. Todo o processo de cálculo da análise é completamente transparente e explicável.
Transparência da planilha Process
Contém a lógica e algoritmos de geração de gráficos Bridge e dados, cada passo de cálculo pode ser rastreado e verificado.
Análise de caixa preta tradicional:
❌ "O modelo de IA mostra queda de margem de lucro de 7pt"
❌ Não pode explicar o processo de cálculo específico
❌ Não pode verificar a precisão dos resultados
Análise transparente:
✅ "Fator preço: -3pt, fator custo: -2pt, fator quantidade: -2pt"
✅ Cada passo de cálculo visível na planilha Process
✅ Todas as fórmulas e lógica completamente verificáveis
Segurança de dados locais
Versão Desktop: Zero comunicação de rede, todo processamento de dados é completado localmente, garantindo segurança absoluta dos dados empresariais.
Versão Online: Apenas um número muito pequeno de requisições API leves ao algoritmo são feitas; nenhum dado de usuário é armazenado em nossos servidores.
Versão Desktop (Use with Excel):
✅ Os dados não saem do seu computador local
✅ Não precisa fazer upload para servidores na nuvem
✅ Sem necessidade de conexão de rede durante a análise
✅ Atende políticas rigorosas de segurança de dados empresariais
✅ Evita riscos de vazamento de dados
Versão Online (Use Online):
✅ Os dados da planilha permanecem no seu navegador
✅ Apenas um número muito pequeno de requisições API leves ao algoritmo
✅ Nenhum dado de usuário é armazenado em nossos servidores
✅ Adequado para conjuntos de dados não sensíveis e análise web rápida
Cálculo matemático preciso
Baseado em fórmulas matemáticas rigorosas, garantindo precisão e confiabilidade dos resultados da análise.
Análise de estimativa tradicional:
❌ Estimativa manual, possibilidade de erros
❌ Impacto de cada fator não pode ser quantificado com precisão
❌ Resultados agregados requerem ajuste manual
Cálculo preciso:
✅ Fórmulas matemáticas garantem 100% de precisão
✅ Contribuição de cada fator é precisa até casas decimais
✅ Total se equilibra automaticamente, sem necessidade de ajuste
Análise de alta eficiência
Complete em minutos análises complexas que tradicionalmente levam vários dias, melhorando significativamente a eficiência do trabalho.
Análise multidimensional
Suporta análise profunda de fatores impulsores por produto, região, tempo e outras múltiplas dimensões.
Configuração flexível
Ajuste dimensões de análise e cenários de comparação a qualquer momento, atendendo diversas necessidades de análise empresarial.
Edite & Analise no Mesmo Lugar — Feito para Planejamento
A maioria das ferramentas só analisa os dados depois que eles estão prontos. O WaterfallBridge é diferente: uma planilha online gratuita e completa que roda em qualquer plataforma. Carregue seus dados — eles ficam no seu navegador — edite em tempo real e execute análises de drivers & variações instantaneamente, sem idas e vindas de exportação/importação.
Feito para equipes de orçamento, previsão & planejamento: altere uma premissa, veja exatamente o que está por trás da diferença, identifique o problema e leve esse insight diretamente de volta ao seu plano — para números mais precisos, mais ajustados e defensáveis.
Fluxo de Trabalho Tradicional:
❌ Monte o plano em uma ferramenta, exporte, reimporte em uma ferramenta de análise
❌ A análise é uma etapa separada, feita posteriormente
❌ Ciclo de feedback lento — difícil testar cenários "e se" rapidamente
Ciclo Fechado do WaterfallBridge:
✅ Edite os dados de orçamento / previsão diretamente na planilha online
✅ Veja instantaneamente quais drivers movem o resultado
✅ Ajuste o plano e reanalise em segundos — tudo em um só lugar
✅ Grátis, multiplataforma, e seus dados ficam no seu navegador