Dados ostentam o status de grandes estrelas do Marketing – e esta é uma condição justa e justificada. Mas apenas reconhecer a importância destes agentes não é o suficiente: é preciso saber ouvi-los e interpretá-los, transformando-os em decisões estratégicas pertinentes para o negócio.
Esta necessidade permeou a discussão na roundtable “Dados: em prol da experiência do cliente e das vendas”, parte da programação do CMO Summit 2025. No cerne da questão, especialistas avaliam que o mercado brasileiro ainda não amadureceu na gestão de dados, já que a maioria das empresas sequer reserva orçamento para essa frente.
“Quando se define o budget de Marketing, quanto é separado para dados? Zero. Por vezes, isso acontece porque as marcas agem de forma reativa, procurando entender seus números apenas quando os resultados começam a cair”, provoca Gustavo Esteves, CEO da Métricas Boss e um dos participantes da mesa.
Sintomático, este panorama confirma que a cultura analítica ainda não se consolidou, mas outras razões também aparecem com notáveis níveis de culpa. A fragmentação das informações e a dificuldade de interpretá-las de forma integrada, por exemplo, tendem a impactar negativamente a amplitude informativa de um dado.
O erro, neste sentido, está em acreditar que um dado, sozinho, tem valor. “É preciso combinar dados, tecnologia e inteligência analítica. Sem essa tríade, não há como compreender o cliente nem gerar inteligência real de campanha. Muitas companhias acumulam informações em departamentos isolados, o que impede a construção de uma visão única do consumidor e torna o processo decisório repleto de ruídos” argumenta Isabela Torres, diretora de Marketing e Serviços de Dados da Serasa Experian.
Na prática, o dado só ganha valor quando se conecta ao cliente. É o que defende André Bernert, Fundador e CEO da Clint, cuja plataforma usa CRM integrado à inteligência artificial para prever probabilidades de conversão e distribuir leads de forma mais eficiente. “O CRM devia existir desde o dia um de qualquer negócio. É ali que começa a inteligência sobre o consumidor”, afirma.
Driblando obstáculos
Essa falta de estrutura se reflete também no uso da Inteligência Artificial, tema inevitável quando o assunto é uso de dados. Afinal, a tecnologia só é eficaz quando alimentada por dados confiáveis. A ausência desta clareza é apontada como um problema que mantém o país preso à cultura do “achismo”.
“Não existe IA sem dado — e dado ruim gera resultados ruins. Por outro lado, mensurar tudo é um ato preguiçoso de quem não sabe o que quer. Os dados só têm valor quando respondem a um objetivo de negócio claramente definido. Sem essa intenção, as métricas se acumulam sem oferecer direção”, acrescenta Esteves.
Alguns exemplos reforçam o argumento de que informação só se transforma em valor quando retorna à experiência do cliente. Isabela relatou o trabalho da Serasa com a L’Oréal, em que análises de comportamento ajudaram a redefinir o público do programa de fidelidade da marca. A partir da leitura dos dados, a empresa descobriu perfis de consumidores diferentes dos que imaginava atingir, o que levou a ajustes de comunicação e aumento da recompra.
“A marca nos procurou com um desafio claro: precisava atrair novos clientes para o programa de recompensas L’Oréal Club e queria entender exatamente qual público deveria ser trabalhado. Começamos analisando a base de consumidores que eles já tinham e, a partir daí, desenvolvemos modelos de segmentação que permitiram identificar os perfis com maior afinidade e potencial de engajamento. Com isso, conseguimos indicar com precisão quem a marca deveria abordar e trazer para dentro do programa’, narra a Diretora.
Bernert mencionou um case da própria empresa, que revisou sua atuação ao perceber, por meio de análise de lifetime value, que seus clientes de maior porte geram menor índice de cancelamento — insight que levou a uma ampla reformulação da estratégia comercial.
A discussão também abordou o impacto do dado sobre a experiência de compra. Esteves citou um projeto com a operadora de lojas duty free Dufry, que reduziu o abandono de carrinhos ao eliminar campos desnecessários nos formulários online. O caso serviu de ilustração para a tese de que dados devem simplificar processos, não complicá-los.
“Muitas vezes o problema não está na tecnologia, mas no excesso de perguntas irrelevantes”, comenta.
Os casos citados pelos palestrantes reforçaram a mesma conclusão: dados têm valor quando se transformam em experiência. E a experiência, por sua vez, depende de empatia. Bernert observou que muitas empresas cometem um erro grave ao continuar insistindo em estratégias distantes da realidade de seus consumidores. “É barato ouvir quem está perto da gente; o problema é que muita empresa acha que já sabe tudo”, pontua.
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