Self-Serve Motion combina captura de movimento em canais físicos e digitais com interfaces de autoatendimento orientadas a dados. Essa abordagem une sensores, logs de interação e portais self‑service para entregar decisões em tempo real. O problema comum é transformar sinais brutos de movimento em métricas confiáveis e acionáveis sem expor privacidade nem sobrecarregar times de dados. Neste artigo apresento um caminho prático: por que priorizar Self‑Serve Motion, qual arquitetura técnica implantar, quais KPIs acompanhar, fluxos operacionais do dado ao insight, casos de uso com ROI e um roteiro de piloto em oito passos. A leitura é projetada para equipes de Dados e Análise que precisam executar um projeto com metas claras e métricas de aceitação.
