# KPIs e métricas de negócio (Data Analytics) > CAC, LTV, MRR, ARR, churn rate, NPS, taxa de conversão, ARPU, funnel metrics, north star metric - 20 perguntas de entrevista - Junior - [Perguntas de entrevista: Data Analytics](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista.md) ## 1. O que é um KPI (Key Performance Indicator)? **Resposta** Um KPI é um indicador-chave de desempenho que mede o progresso em direção a um objetivo de negócio específico. Diferentemente de uma métrica simples, um KPI está diretamente ligado a uma meta estratégica e permite tomar decisões. Por exemplo, a taxa de conversão é um KPI para uma equipe de e-commerce porque reflete diretamente o desempenho comercial. ## 2. Qual é a diferença entre uma vanity metric e uma actionable metric? **Resposta** Uma vanity metric é um número que parece impressionante mas não orienta as decisões de negócio, como total de visualizações de página ou downloads acumulados. Uma actionable metric, por outro lado, informa diretamente uma decisão e permite agir, como a taxa de conversão ou a retenção no dia 7. Distinguir as duas é essencial para focar a análise no que tem impacto real. ## 3. Como se calcula a taxa de conversão? **Resposta** A taxa de conversão é calculada dividindo o número de conversões (compras, cadastros, etc.) pelo número total de visitantes ou usuários, e depois multiplicando por 100 para obter uma porcentagem. Essa métrica é fundamental em e-commerce e marketing digital pois mede a eficácia com que uma página, funnel ou campanha transforma visitantes em clientes. ## Mais 17 perguntas disponiveis - O que representa o CAC (Customer Acquisition Cost)? - O que mede o LTV (Lifetime Value) de um cliente? Cadastre-se gratis: https://sharpskill.dev/pt/login ## Outros temas de entrevista Data Analytics - [Google Sheets - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-basics.md): 20 perguntas, Junior - [Google Sheets - Fórmulas avançadas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-advanced.md): 20 perguntas, Junior - [SQL - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-basics.md): 25 perguntas, Junior - [SQL - Agregações e agrupamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-aggregations.md): 20 perguntas, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-joins.md): 20 perguntas, Junior - [BigQuery - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/bigquery-fundamentals.md): 20 perguntas, Junior - [Data Cleaning - Limpeza de dados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-cleaning.md): 20 perguntas, Junior - [Estatística descritiva](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/descriptive-statistics.md): 20 perguntas, Junior - [Zapier e automação No-Code](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/zapier-automation.md): 20 perguntas, Junior - [Princípios de visualização de dados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-viz-principles.md): 20 perguntas, Junior - [Python & Pandas - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/python-pandas-basics.md): 20 perguntas, Junior - [Google Sheets - Dashboards automatizados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-dashboards.md): 20 perguntas, Mid-Level - [SQL - Subconsultas e CTEs](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-subqueries-ctes.md): 20 perguntas, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-window-functions.md): 20 perguntas, Mid-Level - [BigQuery - Recursos avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/bigquery-advanced.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-modeling.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Análise de funis e conversão](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/funnel-analysis.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Análise de coortes e retenção](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/cohort-retention.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Google Tag Manager e tracking](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/gtm-tracking.md): 20 perguntas, Mid-Level - [APIs e webhooks](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/apis-webhooks.md): 20 perguntas, Mid-Level - [dbt - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/dbt-fundamentals.md): 20 perguntas, Mid-Level - [AB Testing e estatística aplicada](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/ab-testing.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/looker-studio.md): 20 perguntas, Mid-Level - [Power BI - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/power-bi-fundamentals.md): 20 perguntas, Mid-Level - [SQL - Consultas analíticas avançadas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-advanced-analytics.md): 20 perguntas, Senior - [dbt - Recursos avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/dbt-advanced.md): 20 perguntas, Senior - [Power BI - DAX e dashboards avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/power-bi-dax.md): 20 perguntas, Senior - [Python Analytics - Análise avançada e ML](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/python-analytics-advanced.md): 20 perguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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