Dreamdata

O que é

Dreamdata é uma plataforma de atribuição de receita B2B que junta investimento em mídia, sessões de site, automação de marketing, registros do CRM e atividade de vendas em uma única jornada de cliente no nível da conta, e então atribui pipeline e receita fechada ao longo dessa jornada. Fica em Copenhague, foi fundada em 2018 e se posiciona como uma plataforma agêntica de atribuição B2B, cuja IA opera dentro das regras de atribuição que você define em vez de inventar as próprias.

É o segundo fornecedor de atribuição no catálogo da ooligo e o polo com pegada de data warehouse da categoria. Onde o HockeyStack coloca uma frota de agentes de GTM em cima do grafo de atribuição, a aposta da Dreamdata é que o grafo em si é o produto: um modelo governado baseado em contas que você exporta, consulta com seus próprios agentes e defende linha a linha para um CFO.

A Dreamdata levantou uma Série B de US$ 55 milhões liderada pela PeakSpan Capital em 14 de outubro de 2025, com participação de InReach Ventures, Angel Invest, Curiosity Venture Capital e Crowberry Capital — cerca de US$ 67 milhões no total desde 2018. O ARR mais que dobrou ano a ano com um quadro estável de aproximadamente 50 pessoas. Entre os clientes citados estão Finastra, Clio, Cognism, Oyster, Turing, Sendoso, Gorgias, ElevenLabs e BlackLine.

Por que aparece nos stacks de RevOps

• O modelo de atribuição é inspecionável, e esse é o argumento inteiro. Os modelos baseados em regras já vêm prontos — first-touch, last-touch, linear, em U e em W — junto com um modelo data-driven que deriva o crédito das suas próprias jornadas em vez de aplicar uma regra fixa. O modelo em W é o padrão documentado para reporting porque pondera o primeiro toque, o toque de criação do lead e o de criação da oportunidade, em vez de espalhar o crédito por igual. Modelos customizados permitem excluir tipos específicos de sessão do recebimento de crédito ou montar uma hierarquia de grupos de atribuição com fallback linear. Quando o financeiro perguntar por que um canal recebeu crédito, a resposta é uma regra que você escreveu, não uma caixa-preta.
• As definições de funil são suas. A Dreamdata chama a meta de funil de Stage Model, e você define os estágios contra os estados dos seus próprios objetos de CRM. É isso que impede a falha clássica de atribuição, em que a ideia de “oportunidade” do fornecedor e a sua diferem por um estágio e todos os números ficam silenciosamente errados.
• A Dreamdata AI é entregue em três peças separáveis, lançadas em setembro de 2026. O Analytics Agent responde perguntas em linguagem natural dentro do app e mostra os filtros, o modelo e o intervalo de datas usados para montar o relatório — a trilha de auditoria é a feature. O MCP Server coloca os mesmos dados dentro do Claude ou de outro cliente LLM. O add-on Data Warehouse exporta o modelo baseado em contas como um schema estruturado para BigQuery, Amazon S3, Snowflake ou Azure Storage, para que seus próprios agentes leiam um schema modelado e não um lago de eventos cru. Você compra uma, duas ou as três.
• O tier gratuito é real, não um trial. Com US$ 0 você tem analytics web B2B, tracking com e sem cookies, identificação de empresas, engagement scoring, o audience builder, relatório de investimento em mídia e notificações no Slack/Teams, com teto de 5 assentos, 2 meses de histórico de usuário, 3 stage models, 2 notificações e 1 sync. Esse teto é apertado o bastante para forçar o upgrade em escala de produção e generoso o bastante para provar a identificação e o modelo de jornada no seu próprio tráfego antes de qualquer conversa com compras.
• A cobertura de integrações é ampla nas fontes que importam para atribuição. Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics e Pipedrive em CRM; Marketo, Pardot, Eloqua e Salesforce Marketing Cloud em automação; LinkedIn, Google, Meta, Microsoft e Reddit em mídia paga, além de G2, Capterra e TrustRadius em tráfego de reviews; 6sense, Demandbase, RollWorks, ZoomInfo, Clearbit e Dealfront em intent; Outreach, Salesloft, Apollo e Chili Piper em vendas.

Preços

Três planos: Free a US$ 0/mês, Starter e Advanced. Só o tier gratuito tem preço publicado — Starter e Advanced são apenas sob cotação na página de preços em 4 de setembro de 2026, e a cifra de US$ 750/mês do “Activation Starter” que circula em compilados de preços de terceiros não está na página do fornecedor hoje. Trate como desatualizada até que uma cotação confirme. O Data Warehouse é um add-on pago em cima de um plano, não um recurso do plano.

Os dados do marketplace da Vendr, atualizados pela última vez em fevereiro de 2026, colocam o comprador mediano da Dreamdata em US$ 35.440 por ano, com faixa de US$ 27.000 a US$ 96.000. O tamanho do deployment move o número mais do que os assentos: abaixo de 5.000 contas rastreadas fica em torno de US$ 15.000-28.000, entre 5.000 e 20.000 contas por volta de US$ 25.000-50.000, e a partir de 20.000 contas entre US$ 50.000 e US$ 75.000 ou mais. Os contratos são anuais; cobrança mensal não é oferecida a novos clientes.

Contra a alternativa: o contrato anual mediano reportado do HockeyStack fica perto de US$ 28.000, com entrada em torno de US$ 1.399/mês e nenhum tier gratuito, então a zona de pouso da Dreamdata é comparável na mediana, mas o ponto de entrada é US$ 0 em vez de uma cotação. O Factors.ai começa em US$ 399/mês com tier gratuito e fica abaixo dos dois, com atribuição multi-touch trancada no tier Growth.

Melhor para

Líderes de RevOps e demand gen em empresas B2B de US$ 20-200 milhões de ARR rodando mídia paga, eventos e outbound para grupos de compra com múltiplos stakeholders, onde a exigência que decide é um número de atribuição que o financeiro aceite e o time já tem um data warehouse onde quer aterrissar o modelo. É também a primeira escolha correta para quem quer validar atribuição no nível da conta com tráfego real antes de gastar orçamento — nenhum outro fornecedor dessa categoria deixa você fazer isso de graça.

Escolha outra coisa quando o formato não bater. Escolha HockeyStack se o motivo da compra é uma camada de agentes prontos que age sobre o modelo — desafiar o forecast, análise de win/loss, ressuscitar closed-lost — e não um modelo de atribuição que você mesmo consulta; é a outra entrada obrigatória dessa categoria e o substituto estrutural mais próximo. Escolha Adobe Marketo Measure (antes Bizible) se você já está padronizado em Adobe e Marketo e a atribuição pode entrar em um contrato enterprise existente em vez de virar um fornecedor novo. Escolha Factors.ai se você está abaixo de US$ 10 milhões de ARR com uma motion de ABM puxada por LinkedIn e um orçamento que não absorve um piso de US$ 27.000. Escolha RevSure se a pergunta olha para frente — o pipeline deste trimestre vai converter? — e não para trás, para atribuir crédito.

Pontos de atenção

• Dois dos três preços de plano são só sob cotação, e o add-on é cotado à parte. Times modelam o orçamento a partir do tier gratuito e da cifra de US$ 750 que circula nos blogs de preço, e depois recebem uma cotação ancorada em volume de contas. Guarda: peça que Starter, Advanced e o add-on de Data Warehouse sejam cotados como três linhas separadas já na primeira conversa de preço, peça por escrito onde ficam os limites de tier de contas rastreadas e compare com a faixa de US$ 27.000-96.000 da Vendr antes de contra-propor.
• O servidor MCP é text-to-SQL sobre BigQuery, não uma camada semântica governada. Ele exige o add-on de Data Warehouse, autentica por um app OAuth que você cria no seu próprio projeto do Google Cloud com os papéis MCP Tool User, BigQuery Job User e BigQuery Data Viewer, e o agente infere o significado a partir do schema. A documentação do fornecedor diz isso diretamente: os resultados não são determinísticos e precisam de verificação. Guarda: mantenha os números que vão para board e financeiro no Analytics Agent do app, que mostra filtros e modelo, e limite o caminho MCP à exploração. Monte um conjunto fixo de 10-15 queries de referência com respostas conhecidas e rode de novo após cada mudança de schema.
• A qualidade da atribuição é limitada pela higiene do CRM, e nenhum fornecedor resolve isso por você. Estágios de oportunidade inconsistentes, datas de closed-won ausentes e UTMs sem disciplina produzem um modelo confiante do funil errado. Guarda: defina seus Stage Models contra definições auditadas de estágio do CRM antes do trial começar, e rode 30 dias em paralelo com o reporting atual — se os dois divergirem, resolva os dados de origem antes que qualquer um dos números chegue ao financeiro.
• O histórico do tier gratuito é de 2 meses, mais curto que a maioria dos ciclos de venda B2B. Um ciclo enterprise de 6 meses não dá para avaliar em uma janela de 2 meses, então o tier gratuito prova tracking e identificação, não a precisão da atribuição. Guarda: use o Free para validar as taxas de identificação de empresa e o stitching de jornada contra uma lista de contas que você já fechou, e conte com um tier pago e uma conversa de backfill antes de julgar o modelo de atribuição em si.

Para a camada de inspeção de deals e forecasting que vem depois, veja Gong e Clari; para as fontes de intent que vêm antes, veja 6sense, Demandbase e Common Room.