Dados: O que não pode ser medido, não pode ser melhorado.

Dar palestras é algo que aprendi a gostar depois de um tempo, mesmo porque, nunca confiei muito na minha retórica e como dizia Dionísio de Halicarnasso: “Se a sua oratória não é melhor do que o silêncio, melhor ficar em silêncio”.

Falar em público é um gosto adquirido (um “acquired taste” para os mais puristas), ou seja, algo que matura e que, teoricamente, os não iniciados deixam de apreciar por não terem desenvolvido um gosto sofisticado a ponto de entender a riqueza da coisa. Ainda que gosto sofisticado seja um termo usado para falar de vinhos e charutos (e várias outras coisas que também estão longe do meu campo de conhecimento), aproprio-me do termo para definir situações mais simples como o ato de dar a sua opinião para centenas de pessoas.

Minha eterna crença nos dados

Eu sou um cara que acredita muito em dados e depois de anos palestrando em diversos eventos e para diferentes públicos, consegui juntar uma amostra razoável de informações sobre o que funciona e o que não funciona nessas situações. Aprendi que interagir com os espectadores é uma ótima idéia, não só como uma forma natural de quebrar o gelo, mas também, para entender melhor a audiência com o qual estou lidando.

Normalmente, falo para gestores de transformação digital e profissionais de marketing e tenho por hábito iniciar o evento com uma conversa com a platéia e quero dividir minha conclusão com você, leitor.

Ao perguntar quantas pessoas utilizam estratégias “data driven” (direcionadas a dados) em suas empresas, percebo que a maioria das pessoas levanta a mão.

Mas ao perguntar: “E quantos de vocês conseguem atribuir pelo menos UMA venda que foi gerada exclusivamente pelo uso de dados?”. Tenho o silêncio como resposta e olha que, na última palestra, aproveitei para convocar o CMO de uma famosa rede de restaurantes fast food para participar: “Nem um único hambúrguer?”, provoquei.

Sabe? Eu já espero esse tipo de reação porque são raríssimas as almas corajosas que afirmam mensurar o resultado exato da estratégias de dados de suas empresas e olha que não entro no mérito da veracidade da informação, porque daria uma enorme discussão.

Uma lição

Diante desse cenário que é tão comum, reforço: coletar, guardar, usar dados em dashboards e colocá-los em relatórios não é sinônimo de usá-los de maneira útil.

Na verdade, as informações acima quando mal manipuladas tem efeito contrário! Eu não conheço um único gestor de marketing que utilize todos os dashboards que as outras áreas da empresa, agências e consultorias disponibilizam. E vou além, tenho certeza que sequer sabem o login e a senha de todos esses painéis miraculosos.

Agora, sendo bem justo, por mais simples que seja conceitualmente a aplicação de tal prática, a leitura de dados envolve desafios particulares que nem sempre se aproximam da simplicidade original do conceito de olhar as informações.

E na busca de elucidar o melhor caminho para todos que não fazem parte dos poucos profissionais que conseguem atribuir diretamente seu resultado de performance com a sua estratégia data driven, listei aqui os 4 conceitos fundamentais.

Se não forem a solução completa para a estratégia de dados da sua empresa, garanto que eles apontam para o caminho certo. Isso porque eles são pilares para o modelo de estratégia Data Driven que já testei e implementei em diversas empresas de médio e grande porte no Brasil e no mundo.

4 passos fundamentais para a interpretação de dados

1. Aquisição

Fique de olho: “Não ter nenhum dado é melhor do que ter um dado errado”.
Essa frase resume a base de qualquer estratégia Data Driven, porque nada criado em cima de dados não confiáveis pode ser confiável, entende?

O ponto onde tudo começa é a capacidade de unificação dentro de um processo sólido de onboarding, ou seja, da certeza de que determinado consumidor é realmente único, não importa por qual canal a informação foi coletada. Sua empresa precisa saber se um acesso ao site, uma interação na rede social ou uma compra em loja física derivam de um único consumidor ou de vários. Caso contrário, a estratégia será baseada em interações e não em consumidores (e o foco está em vender para o segundo grupo).

Lembre-se sempre que hoje, a não ser em alguns mínimos discursos de resistência, é consenso que empresas devem construir sua base, CRM, Data lake, ou lista (chame do que quiser, mas faça).

Aliás, a chegada da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) foi a pá de cal que sepultou as expectativas dos inocentes digitais, que acreditavam que a festa da troca de dados livre duraria para sempre, portanto, é preciso ter consciência que estruturar as informações se faz mais necessário do que nunca.

2. Visualização

Falei acima um pouco sobre o mar de dashboards ofertados aos profissionais de marketing, que mal se lembram das senhas, certo? Mas a verdade é muito mais cruel. A grande parte do time de marketing das empresas está afogado no volume de dados disponíveis.

Não só em dashboards, mas em relatórios, análises e recomendações enviadas por agências, consultorias, plataformas digitais e times internos. E como se não fosse suficiente, ainda tem um fenômeno chamado Data Exhaust, o “rastro” de dados que um consumidor deixa e que envolve comportamentos trackeados, padrões de consumo, interações com outros consumidores, geolocalização e muito mais.

O universo de dados é muito rico, mas ter a capacidade de organizar e visualizar tudo isso de maneira centralizada é o segundo passo fundamental para uma estratégia bem executada.

3. Automação

Depois dos problemas de aquisição e visualização resolvidos, sua empresa, com certeza, já consegue tomar algumas decisões preliminares que começam a gerar resultado. Ao alcançar esse ponto, é a hora de pensar seriamente nos processos de automação.

Automação serve basicamente para fazer com que a sua plataforma trabalhe para a sua empresa de maneira muito mais ágil e barata criando e enviando campanhas, gerindo réguas de relacionamento e gerando dados e recomendações de maneira automática para decisões futuras. A visão do profissional de marketing que entende o poder da tecnologia é sempre o seguinte: “O que não está automatizado deveria estar” e acredite, esse é o segredo do aumento de performance das empresas.

4. Previsão

Passados os 3 passos, sua empresa deve focar em aumento de performance. Mais cliques, melhor click through, mais vendas, mais retenção, menores custos, menor margem de erro, maior engajamento…
Todo o esforço de coletar dados só faz sentido se sua empresa puder medir o que performou e conseguir retroalimentar a máquina para gerar melhoria contínua.

Quando isso acontece, é inevitável que exista um “analista de BI” olhando para os números para tirar os “insights” geniais que vão fazer a sua estratégia de data driven decolar. RESISTA!

Não que a opinião humana seja irrelevante, mas o primeiro passo da análise de dados deve ser o de entender os padrões e clusters (agrupamentos) de consumidores e comportamentos, e o cérebro humano não é das melhores ferramentas para fazer isso.

Hoje existem softwares capazes de realizar a tarefa de maneira MUITO mais eficiente do que qualquer analista olhando para os dashboards. Usar um humano para isso equivale insistir em perguntar o melhor caminho para um taxista enquanto você poderia simplesmente acessar o Waze. Não importa o quão bom seja o taxista, o Waze é mais preciso. E há momentos na vida corporativa que essa decisão deve ser levada em conta.

Espero que estes 4 pontos ajudem a sua empresa a entender que dados e performance não andam separados. Que a fundamentação do projeto é crucial para qualquer coisa que vá ser feita daquele momento em diante.

Usar dados para gerar performance é como dar palestras: um acquired taste, que depois que de acostumar, não é possível entender como conseguiu viver sem.

Um abraço,
Miti.