Data-driven decision making além da transformação digital

Amanda Schnaider
13 de agosto de 2021 - 6h00

As estratégias data-driven decision making, ou seja, de tomada de decisões baseadas em dados, estão tornando, cada vez mais, prioridade para marcas e anunciantes. Segundo o estudo Media Navigator, produzido pela Kantar IBOPE Media, essa estratégia é tão importante, que 78% das empresas planejam fortalecer suas plataformas para entender e segmentar os consumidores. E, para alcançar esse objetivo, 80% dos anunciantes pretendem ampliar o alcance dos dados dentro de suas empresas. Além disso, o estudo mostra que quatro em cada cinco empresas já usam seus próprios dados em conjunto com pesquisas externas.

Apesar de um aumento de interesse das companhias em relação aos dados, Denys Fehr, CEO e partner da Just a Little Data, empresa da B&Partners.co, afirma que implementar uma cultura data-driven em uma empresa é um processo cíclico, de melhoria contínua e que nunca acaba. “Conversando com muita gente de diversas indústrias, entendemos que as empresas hoje já estão preocupadas com os dados, geralmente tem pessoas e times dedicados a evoluir isso, mas é um caminho muito grande, é um caminho que tem sempre muita novidade todo dia, precisa de uma atualização constante, exige um investimento”. Em entrevista ao Meio & Mensagem, Fehr ainda indica qual o atual estágio das companhias na implementação de uma cultura data-driven e como as martechs e adtechs podem auxiliar aquelas que querem se tornar empresas orientadas por dados.

Denys Fehr, CEO e partner da Just a Little Data (crédito: divulgação)

Meio & Mensagem – Qual a importância de tomar decisões impulsionadas por dados? Como isso impacta no branding e na performance das marcas?
Denys Fehr – A importância da tomada de decisão tem o tamanho dela, não importa em que se está baseado. Se é uma decisão super operacional em um chão de fábrica ou se é uma decisão de C-Level, é o tamanho da decisão que é o importante. O que dados vêm colaborar aqui é em se errar menos nessa decisão, tentar ser o mais assertivo possível. Quando se toma essa decisão baseado em sua experiência, no seu background e em tudo que estudou, está usando dados do passado para ter essa tomada de decisão. E quando isso ainda é impulsionado com informações, dashboards, métricas, analytics sobre aquele assunto específico, a chance de se tomar a decisão mais certa é maior. A importância é essa, acertar mais do que errar e quando errar, conseguir corrigir rápido esse erro. Isso pode ser lá no chão de fábrica, pode ser numa decisão tática e gerencial dentro de uma empresa ou até numa decisão de C-Level. O contexto que importa é como tento mais acertar do que errar e toda vez que errar, como dados me ajuda a mostrar esse erro o mais rápido possível para que possa corrigir a rota. E como isso impacta em branding e performance? A performance é base para qualquer coisa que fazemos. O conteúdo que está escrevendo precisa performar muito bem para você continuar escrevendo outros conteúdos. A performance precisa estar presente em tudo que fazemos na vida, seja em ações de branding, vendas, de captação de leads, em todas as ações de um funil de marketing. E o impacto do uso de dados nisso é direto, porque estamos falando de tentar minimizar os erros. Estou fazendo uma campanha de marca, qual é o meu objetivo principal? Como metrificar esse meu objetivo? E como acompanho, durante essa campanha, se estou chegando nesse objetivo ou não, para que possa corrigir rotas, corrigir canais, veículos, uma mensagem, é super importante. Isso faz com que a sua campanha performe mais. Se estou com uma campanha de vendas, uma campanha de captação de leads, de mídia digital, aqui está muito fácil, porque tem muita métrica em relação a isso. Você fica monitorando quase que hora a hora, dia a dia, minuto a minuto, dependendo do seu business e vai corrigindo rotas nessa mesma velocidade. Tem campanhas que, de repente, podem ser otimizadas uma vez por semana, porque o business permite isso, e tem campanhas que se otimiza duas, três vezes por dia, porque realmente o business precisa disso.

M&M – Qual a evolução dos processos de captação, análise e aplicação de dados, dentro da área de marketing de grandes empresas, no Brasil?
Fehr – Ela é muito grande, de anos para cá, não é de hoje. Pelo menos de uns dez anos pra cá, as empresas vêm trazendo como pauta essa inteligência de trabalho. Então, quando se evolui as propriedades digitais, quando se evolui as propriedades não digitais também, uma loja que tem ali um Wi-fi captando dados, uma câmera de segurança analisando, de repente, a performance, colocando como se fosse um mapa de calor num ambiente físico, o pessoal chama de retail analytics, onde você também está fazendo a performance de como o consumidor se comporta no espaço físico, dentro de um supermercado, dentro de uma loja, por exemplo, de departamento super grande. A captação e a evolução do processo de captação de dados vem sendo muito grande, impulsionados pelas martechs, pelas startups que trabalham com isso, e também pela liderança que entendeu que se começar a fazer esse tipo de trabalho, começa a melhorar muito a performance, a tomar decisões mais assertivas. A aceleração é grande. Conversando com muita gente de diversas indústrias, entendemos que as empresas hoje já estão preocupadas com os dados, geralmente tem pessoas e times dedicados a evoluir isso, mas é um caminho muito grande, é um caminho que tem sempre muita novidade todo dia, precisa de uma atualização constante, exige um investimento. Falo que é um processo cíclico, de melhoria contínua e que nunca vai acabar. Você não para de evoluir a tua captação de dados, sua análise de dados, a aplicação dos dados. A concentração do faturamento dessas grandes empresas, apesar da evolução digital, ainda mais com a aceleração devido à pandemia, ainda não está no digital, as empresas ainda estão buscando isso no digital, tirando as que já nasceram assim. Ambev, Johnson & Johnson, Unilever, P&G, essas grandes empresas não têm o seu grande pedaço de faturamento no digital. Todas estão criando suas áreas de D2C, estão criando seus produtos e canais digitais para aumentar esse faturamento. Então, a evolução é grande, mas é um processo cíclico, que não acaba. Vejo projetos perfeitos dentro de empresas, que aquele projeto, aquele conteúdo, aquele pedaçinho é muito bem-feito e tem uma maturidade muito alta, e outras etapas, trabalhos, projetos ou processos de longa data ainda em uma maturidade baixa. Então, ainda há um desequilíbrio disso dentro das empresas.

M&M – Como as martechs e adtechs podem auxiliar as companhias no processo de transformação para se tornarem empresas orientadas por dados? 
Fehr – Elas ajudam, dependendo da função de cada uma delas. Elas ajudam se a empresa, o C-Level dessa empresa, se os donos dessas empresas estão com esse mindset, porque elas aceleram esse processo, elas trazem ferramentas, caminhos, metodologias que aceleram esse processo de coleta e muitas vezes até de análise de dados. Então, a empresa não precisa construir isso dentro de casa, ela está trazendo um produto que acelera isso. Mas se o dono da empresa, o C-Level, não tiver esse mindset, não acelera em nada. O que acho que falta um pouco é uma disciplina no uso disso, de pensar e planejar o uso dos dados. Vejo alguns projetos muito bem-feitos e outros que deixam a desejar no planejamento.

M&M – Qual a importância do data-driven decision marketing em processos de prototipagem para desenvolvimento de produtos e serviços?
Fehr – É super importante quando falamos desse desenvolvimento de produto, quando passa por um processo de prototipagem de um produto ou serviço. Porque nesse momento, quando você está criando algo novo no mercado, você possivelmente está super embasado em dados, deve ter feito pesquisa, achou uma necessidade, tem um nicho, uma persona a ser trabalhada, mas tudo isso é um bando de hipóteses que você conclui e que acha que vai dar resultado. A partir do momento em que você coloca isso para seu time de criação, e esse modelo começa a ser testado, é a hora de saber se essas hipóteses são verdadeiras ou não. Às vezes você idealiza uma persona na sua cabeça e acerta em outra. Hoje tem um negócio chamado data-informed design, que é esse dado vindo desse time de UX, esse dado vindo desse time que pensa essa jornada do consumidor, é um analytics meio que voltado para eles. Ele é muito utilizado durante uma prototipagem, durante o conceito de um novo produto.

M&M – Como pensar a data-driven decision making além da transformação digital? A que os profissionais devem se atentar? Por quê?
Fehr – Para implementar uma cultura data-driven na sua área, sua empresa como um todo, essa cultura da tomada de decisão baseada em dados vai muito além do técnico, estamos falando de algo cultural mesmo, estamos falando de primeiro ter um objetivo bem claro, qual o plano de trabalho para atingir esse objetivo? Quais são as métricas que vou analisar que vão me mostrar que atingi ou não esse objetivo? Qual a minha disciplina de execução desse plano de trabalho? A disciplina na execução disso é muito forte. Deu aquele período de aprendizado, para cada projeto é muito diferente, o que aprendi? O que deu certo? O que deu errado? O que não posso errar de novo? Qual é a nossa nova hipótese? Como é o meu novo plano de trabalho? Como metrificar o novo plano de trabalho? É um processo cíclico, de melhoria contínua e que nunca acaba.

*Crédito da imagem no topo: Koto Feja/iStock