O que a análise de marketing precisa para cumprir sua promessa?

Por Eugenio Caner (*)

Pesquisas realizadas pela Consultoria de Marketing CMO (https://cmosurvey.org/) mostram que os investimentos em Analytics como instrumento do marketing cresceram vigorosamente nos últimos três anos, passando de 4.6% para 7.2% do orçamento das empresas, com perspectivas de chegar a 61% nos três anos à frente. Esses aumentos, em princípio lógicos, revelam uma grande contradição, pois a mesma pesquisa indica que o efeito dessas análises no desempenho final das ações de marketing permanece modesto, de acordo com profissionais entrevistados.

Por que as empresas ainda não perceberam os benefícios dessas análises na melhoria de suas performances, apesar dos investimentos em Analytics já realizados? Como é possível levar para as companhias a utilidade e eficácia dessa montanha de dados captados no dia a dia sobre os consumidores?

Responder a essas perguntas é a base deste artigo, considerando ainda que dois novos fatores vão mexer ainda mais com a área de análise de dados. O primeiro é a introdução na prática da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), anunciada com o objetivo de dar aos usuários um controle maior sobre seus dados, restringindo a forma de como esses elementos poderão ser usados e manipulados pelas empresas. Isso exigirá das organizações maior responsabilidade sobre as informações pessoais de cada cidadão e trará novos desafios para os profissionais de análise de marketing

O segundo fator mais recente é o inesperado impacto da pandemia Covid-19, que gerou crises sanitária, econômica e geopolítica e potencializou as incertezas sobre o comportamento dos clientes. Essa quebra de certa estabilidade analítica aumenta as exigências nas abordagens e nos métodos analíticos para captar a imprevisibilidade comportamental dos consumidores.

Dado esse cenário, é necessário entender as razões pelas quais as análises de marketing não têm trazido os benefícios esperados às empresas. Um dos motivos é a forma equivocada de como as empresas estão captando os dados e a limitada aplicação que fazem do método científico para análise dos números, optando pela intuição nas tomadas de decisão.

Os dados coletados, à primeira vista, são encantadores e se tornam onipresentes, como se levassem à descoberta da pólvora. Como raciocínio lógico, a ferramenta de analytics seria capaz de cumprir sua promessa de criação de valor. No entanto, os dados crescem continuamente, como que por vida própria, impulsionados por investimentos em Tecnologia da Informação (TI), e não para atender demandas e metas coerente de marketing, que seria o ideal.

O fato é que há uma demanda por uma atitude científica na análise de dados pelos profissionais de marketing, a fim de melhor embasarem suas decisões. De forma sintética, algumas sugestões para aplicação do método científico no ecossistema empresarial são:

• Criação de processos para definição clara dos problemas do negócio junto à definição de hipóteses a serem testadas, por meio de parceria entre os profissionais de marketing, os cientistas de dados e profissionais de TI;
• Utilização da prática de reprodutibilidade das análises e dos conjuntos de dados, ou seja, qualquer análise poderá ser refeita para comprovar a consistência e veracidade dos resultados anteriores;
• Desenvolvimento dos processos de modelagem que garantam a evolução das análises, lembrando que toda análise sempre é uma simplificação da realidade e, portanto, defasada frente à riqueza do mundo real, com destaque para a mutação do comportamento dos clientes;
• Por último, a difusão do conhecimento dentro da empresa, adaptando o conceito dos paper científicos,que tem servido como modelo de difusão no mundo científico, para o contexto das empresas

No entanto, há limites para decisões científicas de marketing pois, ao contrário dos cientistas, os profissionais de marketing muitas vezes precisam tomar decisões estratégicas rapidamente. Mesmo nesses casos o método científico continua válido para destacar os limites do que pode ser conhecido. O resultado não deve ser paralisia total ou adesão escrava aos dados, nem deve excluir a criatividade e a imaginação. O objetivo é nos levar a um mundo mais racional e baseado em evidências.

Eugenio Caner é Sócio-fundador da MurabeiData Science