Métricas de vaidade também existem na Gestão e no Marketing: e isso pode se tornar um problema

Team leader showing employee mistakes to fix in business documents on PC

Por Mariana da Rosa*

Peter Drucker popularizou a ideia de que “o que pode ser medido pode ser gerenciado”. Independentemente da discussão sobre a autoria exata da frase, ela sintetiza um dos princípios mais importantes da administração moderna: decisões melhores dependem de informação. Ao longo das últimas décadas, esse pensamento orientou organizações a desenvolver indicadores, estruturar sistemas de gestão e incorporar dados aos processos decisórios.

A transformação digital levou esse movimento a um novo patamar. Hoje, praticamente tudo pode ser mensurado. Plataformas de CRM acompanham cada interação comercial, ferramentas de marketing registram o comportamento das audiências em tempo real, sistemas de atendimento monitoram a experiência do cliente e soluções de business intelligence consolidam milhares de informações em dashboards cada vez mais completos.

Nunca tivemos tanta capacidade de produzir, organizar e visualizar dados.

No entanto, a facilidade de medir trouxe uma consequência pouco discutida: passamos a medir muito mais do que somos capazes de interpretar.

Em muitas organizações, a grande quantidade de indicadores passou a ser vista como um sinal de maturidade gerencial, quando, na prática, representa apenas um aumento da capacidade de registrar acontecimentos. Porque dados, por si só, não produzem decisões melhores. Eles apenas descrevem a realidade.

O que gera inteligência é a capacidade de relacionar essas informações às perguntas estratégicas que a empresa precisa responder.

O problema por trás das métricas de vaidade

É justamente nesse contexto que as métricas de vaidade deixam de ser um problema exclusivo do marketing e passam a fazer parte da gestão como um todo. Assim como curtidas, alcance ou número de seguidores podem transmitir uma falsa percepção de desempenho, diversos indicadores organizacionais criam uma sensação de controle sem necessariamente ampliar a qualidade das decisões

O problema não está na métrica em si, mas na ausência de conexão entre aquilo que está sendo medido e as escolhas que a organização precisa fazer.

Essa distinção exige compreender que nem todos os indicadores cumprem a mesma função. Indicadores operacionais são fundamentais para acompanhar eficiência, produtividade, qualidade e execução dos processos. Eles permitem identificar desvios, corrigir rotas e aumentar a capacidade de controle sobre a operação. Entretanto, decisões estratégicas envolvem outro tipo de desafio. Elas exigem compreender mercados, interpretar movimentos competitivos, antecipar mudanças no comportamento dos consumidores e avaliar cenários futuros, questões que dificilmente podem ser respondidas apenas pelos dados produzidos dentro da própria empresa.

Dos dados às decisões

É por isso que a pergunta central da gestão não deveria ser “o que conseguimos medir?”, mas “quais decisões estratégicas essas informações nos ajudarão a tomar?”. Todo indicador deveria nascer de uma decisão que precisa ser apoiada. Sua função não é preencher um dashboard, mas reduzir a incerteza de quem decide. Quando uma métrica não altera prioridades, não valida hipóteses ou não influencia escolhas, é provável que ela esteja ocupando mais espaço nos relatórios do que na estratégia.

Essa reflexão torna-se especialmente relevante em marketing, vendas e relacionamento com clientes. É relativamente simples acompanhar indicadores de desempenho, como volume de campanhas, geração de oportunidades comerciais, conversões, satisfação ou retenção. O desafio está em compreender por que esses resultados acontecem.

Uma queda nas vendas pode refletir mudanças na percepção de valor da marca, novas expectativas dos consumidores, reposicionamentos da concorrência ou transformações no mercado. Da mesma forma, um bom índice de satisfação não garante fidelização, assim como um crescimento no alcance das campanhas não significa maior relevância para os públicos que efetivamente influenciam os resultados do negócio.

Essa é uma limitação inerente aos dados transacionais. Eles registram o comportamento da empresa, mas não explicam, sozinhos, o comportamento do mercado.

Sistemas internos informam o que aconteceu; dificilmente revelam por que aconteceu ou o que tende a acontecer. É justamente nesse ponto que inteligência de mercado, pesquisa e análise estratégica deixam de ser atividades complementares e passam a integrar o processo de gestão. Elas conectam os indicadores ao contexto competitivo, permitindo que os dados deixem de ser apenas registros históricos para se transformarem em insumos para decisões futuras.

Talvez o maior desafio da gestão contemporânea já não seja medir mais. O verdadeiro desafio está em medir aquilo que realmente reduz incertezas, orienta escolhas e fortalece a capacidade de decisão das organizações.

Afinal, vantagem competitiva não é consequência da quantidade de indicadores presentes em um dashboard, mas da capacidade de transformar todas essas informações em inteligência real.

*Mariana da Rosa é Sócia/CMO da Palco Inteligência de Negócios e Doutora em Administração e mestre em Administração e Marketing

No marketing B2B Tech, existem coisas simples de entender, mas complexas de executar

Mario Soma – Polvora Comunicacao

Por Mário Soma*

O marketing B2B Tech é um terreno em que a complexidade das decisões de compra se mistura com a necessidade de uma abordagem altamente estratégica. E, nesse cenário, as empresas falham com muita frequência por dois motivos:

  1. Falta de alinhamento com a jornada real de quem compra.
  2. Falta de entrega das informações certas, no momento certo, para facilitar a tomada de decisão.

Qual é o problema? A maioria das empresas baseia suas estratégias em um viés interno, centrado no produto, e não na jornada do cliente.

A realidade é que as decisões no marketing B2B Tech são longas, complexas, envolvem múltiplos stakeholders e passam por camadas de avaliações, benchmarkings e justificativas financeiras.

O erro sistêmico das empresas B2B Tech

As falhas mais comuns nas estratégias de marketing e vendas no marketing B2B Tech são:

  • Criar campanhas baseadas em suposições, e não em dados reais sobre o comportamento do lead.
  • Priorizar o produto em detrimento da experiência do cliente na jornada de
  • compra.
  • Ignorar que os decisores em empresas B2B Tech operam sob pressão de metas, com orçamentos limitados e riscos elevados, tornando o processo de compra mais criterioso.

O resultado? Um funil de vendas desalinhado, leads desqualificados e um ciclo de venda ainda mais longo e ineficaz.

A solução: marketing centrado no perfil do lead

A resposta para esse desafio está no marketing centrado no lead. Isso significa compreender a jornada de compra e adaptar cada interação para atender às necessidades reais dos decisores.

As quatro fases fundamentais da jornada de compra no B2B Tech são:

1 – “Estamos sempre ouvindo”.
Nessa fase, os decisores consomem conteúdo sem intenção imediata de compra. Aqui, o objetivo da marca é educar e construir autoridade.

Exemplo: um diretor financeiro (CFO) acompanha tendências do setor financeiro, mas ainda não tem urgência para trocar de software de gestão empresarial (ERP).

Conteúdo recomendado: artigos de tendências, relatórios setoriais, infográficos, palestras e webinars informativos.

2 – “Temos um problema a resolver”.
O comprador percebe um desafio ou ineficiência e começa a pesquisar soluções potenciais.

Exemplo: esse CFO nota problemas na conciliação financeira e inicia pesquisas sobre sistemas que possam otimizar o processo.

Conteúdo recomendado: whitepapers, cases de mercado, diagnósticos gratuitos e calculadoras de Retorno Sobre o Investimento (ROI).

3 – “Vamos buscar soluções potenciais”.
Nessa etapa, o comprador entra em modo de busca ativa por fornecedores e produtos.

Exemplo: ele compara opções, participa de eventos, solicita demonstrações e consulta benchmarks.

Conteúdo recomendado: demonstrações interativas, e-books comparativos, estudos de caso e provas de conceito.

4 – “Vamos comparar três fornecedores e decidir”.
O comprador está pronto para decidir e escolher entre as empresas finalistas.

Exemplo: ele analisa propostas comerciais, participa de reuniões executivas, revisa Níveis de Acordos de Nível de Serviço (SLAs) e analisa as referências de cada fornecedor.

Conteúdo recomendado: provas de conceito, ROI baseado em dados, análises comparativas, depoimentos de clientes e suporte na construção do business case.

Como adaptar sua estratégia de marketing?

A chave para um marketing eficaz no B2B Tech é atuar em todas essas fases da jornada do comprador. Isso significa:

  • Determinar o Perfil de Cliente Ideal (ICP): mercados e segmentos-alvo e os perfis de executivos a serem impactados.
  • Entender os canais e formatos de comunicação mais alinhados ao público e os temas que estão sendo debatidos.
  • Criar conteúdo segmentado para cada etapa do funil e, muitas vezes, também por perfil de público.
  • Integrar marketing e vendas para uma experiência mais fluida e personalizada.
  • Disponibilizar materiais técnicos e estratégicos para facilitar a tomada de decisão do executivo C-Level.

O grande desafio: uma jornada de compra não linear

Diferente do B2C, onde decisões de compra são rápidas e individuais, no marketing B2B Tech a jornada é longa e multifacetada. Os compradores entram e saem das fases do funil em um processo interativo, baseado em validação de informações e aprovação interna.

Qual é o segredo? Estar presente antes mesmo que o comprador perceba que precisa de você. As empresas que constroem relações e estabelecem autoridade desde a fase inicial tendem a ser as primeiras consideradas quando a necessidade emerge.

E na sua empresa? Seu marketing está estruturado para acompanhar a jornada real do comprador B2B Tech? Se não, é hora de repensar sua estratégia.

*Mário Soma é CEO e Head B2B da Pólvora Comunicação

Artigo trata de análises a partir de BI

Três análises que podem impulsionar os resultados extraídos das ferramentas de BI

* por Rodrigo Segalla Uehara

Para utilizar os dados a favor do negócio é preciso muito mais do que uma ferramenta de Business Intelligence. Atualmente, empresas investem milhões em soluções para coleta de informações valiosas de seu histórico, mas poucas ainda sabem a importância de aliar esse fator com a previsão de eventos futuros, ou o que conhecemos como análise preditiva.

Essa investida tem se mostrado tão relevante ao mercado que, segundo previsão do Gartner, em 2020 a análise preditiva e a prescritiva irão atrair 40% dos investimentos das companhias relacionados a BI e analytics. A partir deste cenário será possível ter controle de eventos nas empresas e do desenvolvimento da habilidade de entregar experiências personalizadas aos clientes.

Esse novo olhar às soluções de BI auxilia equipes de inteligência a tirarem o melhor proveito dessas ferramentas, promovendo uma mudança cultural em toda a organização – afinal, dados isolados não dizem nada! Para tomar decisões assertivas, que ajudem a reduzir perdas, melhorar a eficiência operacional e aumentar a lucratividade, deve-se realizar diversos tipos de análises em relação às informações coletadas.

Pensando nisso, listo abaixo exemplos que são amplamente praticados pelas organizações em prol de resultados favoráveis.

Análise Preditiva

O primeiro é o modelo de análise preditiva que utiliza os dados para fazer previsões sobre o resultado de uma determinada ação. Para entender como funciona, vamos imaginar que sua empresa vai lançar um novo produto no mercado e você precisa entender o que exatamente vai agradar seu público-alvo. Ao realizar a análise preditiva dos dados, é possível identificar tendências, entender e prever o comportamento dos clientes, por exemplo. Tudo isso é fundamental para traçar um plano assertivo.

Análise Descritiva

Análise descritiva costuma ser realizada quando é necessário tomar uma decisão de imediato. Diferente da preditiva, os dados, nesse caso, não serão usados para avaliar uma situação futura. Ela é muito utilizada, por exemplo, pela área financeira para análise de crédito. Ao verificar a situação atual do cliente, a instituição se certifica de que ele terá condições de honrar o compromisso.

Análise Estatística

Por fim temos a análise estatística. Diariamente, as organizações acumulam um grande volume de dados brutos em seus aplicativos operacionais. Eles mostram os produtos que foram comprados, quem os comprou, quando a venda foi realizada, qual a quantidade vendida etc. Essas informações podem ser usadas para realizar uma análise que, quando bem empregada, auxilia, por exemplo, no gerenciamento do estoque de uma loja ou também na identificação de tendências de compra. Isso é possível ao fazer a checagem de uma grande quantidade de dados e chegar a um cenário estatístico fiel ao que se deseja observar.

E você, o que considera ser mais importante para investir em sua empresa hoje?

*Rodrigo Segalla Uehara – graduado em Ciências da Computação, com MBA em Business Intelligence – diretor de Tecnologia e Soluções da IN