Do “marketing do retrovisor” para o “marketing ao volante”, com o GPS ligado

Durante anos, o marketing viveu (e vive amiúde) confortavelmente a olhar para o retrovisor, que é como quem diz, para trás. E, como tão bem diz o povo, agora por outras palavras que a audiência desta publicação não se coaduna com vernáculo, “Para trás alivia a bexiga a asna”.

Isto era ilustrado com relatórios mensais, dashboards de todas as cores e feitios e apresentações exóticas que explicavam com enorme rigor aquilo que já ninguém podia mudar. Útil, claro, como também é proveitoso saber o resultado do jogo de ontem e perceber como jogámos para afinarmos o 4 3 3 da próxima partida. Mas não altera o marcador.

O problema nunca foi a falta de dados, ainda para mais desde que há muitos anos está enraizada uma cultura de user generated content espalhada pelos quatro cantos do mundo. Foi a forma como os tratámos. Como arquivo histórico, como adereço técnico, como conversa para “pessoas de números”, enquanto muitos decidiam com base em experiência, feeling, frases começadas por “isto sempre funcionou”, tendência do momento ou mesmo “inspiração” nas ideias dos outros (está entre aspas para não dizer cópia disfarçada).

E quando os dados apareciam, muitas vezes surgiam apenas para validar decisões já tomadas. A lógica era simples. Primeiro decide-se. Depois mede-se. Se correr bem, é estratégia com uma pitada valente de talento. Se correr mal, é aprendizagem.

A boa notícia é que isso mudou. A má notícia é que muita gente ainda não reparou.

Hoje, os desafios são muito mais desafiadores, passo o pleonasmo. Há mais canais, logo mais fragmentação de atenção, mais concorrência com orçamentos agressivos e algoritmos pouco sentimentais. As margens do negócio estão sob pressão e a paciência das pessoas também.

O valor dos dados no marketing não está em saber quantas campanhas correram bem. Está em questionar, antecipar e decidir o que fazer antes de o concorrente acordar. E isto não é filosofia. É analítica aplicada.

Neste contexto, decidir sem dados não tem a ver com “não ligar nenhuma” aos tais dashboards. Tem a ver com capacidade de decisão, ou melhor, com a falta dela. Dados valem pouco quando ficam presos ao passado. Valem muito quando reduzem incerteza, antecipam comportamentos e orientam ações. E isto faz-se por níveis de maturidade analítica.

O “Hindsight”

É um olhar para trás, que não decide o futuro, não orienta. Apenas ajuda a justificar. De qualquer forma, permite ter visibilidade, controlo e monitorização de desempenho.

A Analítica Descritiva: O que aconteceu?

A Analítica Descritiva responde ao básico. Aqui vivem as métricas clássicas do marketing, os dados históricos como vendas, leads, tráfego, alcance, frequência, taxa de conversão, share of voice, NPS ou notoriedade. Claro que é importante porque sem visibilidade não há gestão. Mas é o equivalente a olhar para um extrato bancário. Explica onde gastaste. Não diz como gastar melhor.

Exemplos do domínio do passado:

• Retalho e grande consumo: Vendas por loja e produto ao longo do tempo, desempenho por categoria, análise de quebras e devoluções de stocks ou impacto de promoções anteriores nas vendas.
• Saúde: Relatórios de pacientes atendidos por tipologia de diagnóstico, tempos médios de espera, padrões de procura por especialidade.
• Indústria: Monitorização de eficiência produtiva por linha e por turno, registo de paragens, desperdício.
• Serviços financeiros: Relatórios mensais de rentabilidade por produto, adesões por canal, evolução de comissões.
• Telecomunicações: Evolução de upgrades, downgrades, cancelamentos, consumo por segmento, utilização de funcionalidades.
• Turismo: Ocupação, origens da procura, reservas por janela temporal.

Tudo isto é importante, só que não chega porque não nos permite perceber as causas que levaram a determinado acontecimento.

O “Insight”

Estamos ao nível da compreensão dos padrões e das causas, através de técnicas de análise, segmentação, correlação e leitura crítica. É importante numa lógica de aprendizagem, correção de problemas e otimização de processos e campanhas

A Analítica de Diagnóstico: Porque aconteceu?

A Analítica de Diagnóstico muda o jogo porque deixa de ser contabilidade e passa a ser explicação: investiga as causas e ajuda-nos a compreender os fatores subjacentes aos resultados. É aqui que o marketing ganha substância, porque sai do território do palpite e entra no terreno da causalidade plausível, com método: hipóteses, correlações, segmentação comportamental, caminhos de conversão, fricções no funil.

Exemplos que mostram a diferença entre medir e compreender:

• Retalho: Quebra de vendas numa região em que as causas prováveis podem ser a rutura de stocks, o aumento de preços, um concorrente com promoções agressivas, a mudança de mix, a alteração de disposição em loja. A Analítica Descritiva mostra a queda. A Analítica de Diagnóstico identifica o motor desse problema.
• Saúde: Aumento de readmissões hospitalares em que as causas possíveis podem ser a adesão insuficiente ao plano terapêutico, as falhas de follow-up, os segmentos de risco sem acompanhamento adequado.
• Indústria: Falhas recorrentes em máquinas cuja origem está relacionada com o fornecedor, temperatura, sequência de produção.
• Serviços financeiros: Abandono de clientes em canais digitais, em que percebemos que acontece porque o processo é complicado na autenticação ou na validação, devido a formulários longos, medo de fraude, linguagem pouco clara ou porque é devido à falta do toque humano.
• Media e publicidade: Campanhas com alcance alto e vendas baixas em que o diagnóstico aponta para excesso de frequência no público errado, criatividade desalinhada, páginas web lentas.
• E-commerce: Carrinhos abandonados por custos inesperados, prazos de entrega, métodos de pagamento, serviço pós-venda pouco transparente.

Aqui nasce uma ideia simples mas poderosa: os dados não servem para provar que o marketing trabalhou. Servem para descobrir o que impede o marketing de funcionar melhor. Mas, acima de tudo, tira o marketing do “achómetro” e começa a separar a opinião da evidência.

O “Foresight”

Agora, estamos a antecipar e a orientar decisões para aplicar mais à frente. Significa que o uso de dados revela-se um instrumento para prever cenários futuros e recomendar ações. Inclui modelos preditivos e prescritivos. Servem para decidir pró-ativamente, afinar melhor a alocação de investimento e reduzir o risco de desperdício. Como dizia Peter Drucker, “a melhor forma de prever o futuro, é criá-lo”.

O marketing deixa de reagir e passa a decidir previamente.

A Analítica Preditiva: O que vai acontecer?

A Analítica Preditiva faz o marketing parar de correr atrás do prejuízo. Em vez de reagir, antecipa. Baseia-se em padrões históricos, variáveis contextuais e modelos estatísticos, muitas vezes com aprendizagem automática. O valor está na capacidade de priorizar ações antes do problema explodir.

Exemplos que já são rotina nas organizações mais maduras:

• Retalho: Previsão de procura de produtos sazonais e planeamento de reposição, redução de quebras e desperdício.
• Saúde: Previsão de risco de desenvolvimento de doenças crónicas, identificação precoce de grupos que beneficiam de intervenção preventiva.
• Indústria: Antecipação de falhas em equipamentos, manutenção preditiva, menos paragens e mais eficiência.
• Serviços financeiros: Previsão de risco de crédito de novos clientes, modelos de propensão para adesão e ativação de produtos, prevenção de fraude.
• Telecomunicações: Modelos de churn com base em redução de utilização, reclamações, mudanças de padrão. A campanha de retenção deixa de ser “para todos” e passa a ser para quem tem probabilidade mais elevada de sair.
• Automóvel: Previsão de manutenção, intenção de compra, timing ótimo para trade-in, personalização de ofertas.
• Educação e formação: Previsão de abandono, identificação de momentos críticos do percurso do aluno, intervenções com maior probabilidade de retenção.

A parte incómoda é que a Analítica Preditiva também expõe o desperdício. Mostra que muita comunicação vai para quem não compra, não muda de opinião e não precisa. O Marketing fica menos romântico, mas mais eficaz.

A Analítica Prescritiva: Como faço acontecer?

Estamos ao mais alto nível, pelo menos para já. A Analítica Prescritiva é onde os dados deixam de ser um espelho e passam a ser um volante. Em vez de prever, recomenda. Em vez de explicar, decide com o decisor. Aqui, entram os conceitos de otimização, simulação, regras com restrições reais e modelos que sugerem o “próximo melhor passo”.

Exemplos diretos:

• Retalho: Recomendação de preços e promoções para maximizar lucro, considerando elasticidade, concorrência, stock e objetivos.
• Saúde: Sugestão de planos de tratamento personalizados, com base em perfis e probabilidade de resposta.
• Indústria: Otimização de sequências de produção com base em restrições, capacidades e prazos.
• Serviços financeiros: Recomendação de carteiras de investimento ajustadas a risco e objetivos.

E exemplos típicos de marketing aplicado:

• Orquestração de canais: O sistema sugere se deve ser usado o email, SMS, “paid social” ou “outbound” com base em probabilidade de resposta e custo incremental.
• Personalização de conteúdo: Em vez de “segmentos” abstratos, sugere recomendações de mensagem e oferta ao nível individual, com regras de pressão comercial.
• Alocação de orçamento: Otimização entre meios e campanhas, não apenas pelo CPA histórico, mas pelo valor incremental estimado.
• Gestão de fidelização: Sugestão da melhor ação para aumentar a retenção, que pode ser um voucher, conteúdo, serviço, contacto humano, melhoria operacional.

Aqui, o marketing deixa de ser apenas “criatividade e distribuição”. Passa a ser engenharia de decisões. E isso assusta algumas pessoas, sobretudo quem construiu uma carreira a confundir convicção com evidência.

No fim, os dados não substituem criatividade, intuição ou visão. Substituem apenas o tal “achómetro”. E isso, num mercado com pouco tempo e muita concorrência, é uma vantagem grande demais para continuarmos a assobiar para o lado.