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

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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

O fim da era do “esperar para ver”: o SXSW revelou que o uso de Inteligência Artificial deve migrar do alerta para ação

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Tadeu Barbosa, head de novos negócios e inovação da CBDS

Por Tadeu Barbosa*

Estive no South by Southwest (SXSW), realizado em Austin (Estados Unidos) no último mês de março. Em sete dias, acompanhei dezenas de palestras e presenciei centenas de “conversas de corredor”.

Constatei que o SXSW não é um evento de tecnologia. É um ponto de encontro onde o futuro se apresenta sem filtro, às vezes empolgante, às vezes perturbador e quase sempre mais próximo do que gostaríamos de admitir.

E tenho uma certeza: as empresas que ainda estão esperando para ver “como a Inteligência Artificial (IA) vai se desenvolver” já estão atrasadas.

O alerta que ninguém quer ouvir

Uma das palestras mais provocativas foi de Tristan Harris, ex-designer do Google e fundador do Center for Humane Technology, que passou anos estudando como a tecnologia molda comportamentos e não poupou críticas.

A tese dele é simples e incômoda: “já vimos esse filme antes”, pois deixamos as redes sociais moldarem a nossa democracia, a nossa atenção e a nossa saúde mental . Com a IA, o risco é o mesmo, porém em velocidade e escala incomparavelmente maiores.

Harris não é um pessimista. É alguém que acredita profundamente no potencial transformador da tecnologia e, justamente por isso, insiste que a aplicação importa tanto quanto a inovação.

Baseado nessa insistência, reforço outra necessidade do mercado: construir a coisa certa, para o problema certo, com o propósito certo. Essa é a distinção que vai separar as empresas relevantes das obsoletas.

Humano + máquina: a soma que devemos fazer

Por sua vez, Brian Solis, pesquisador e autor referência no tema de liderança e inovação, apresentou o conceito de inteligência aumentada. Isso não significa trocar o humano pela máquina. Significa potencializar o que o humano faz de melhor com o suporte do que a máquina faz de melhor.

Na prática, vejo a importância de repensar processos inteiros e não apenas automatizar tarefas isoladas. A empresa que coloca IA em cima de “processo quebrado” só cria problema mais rápido e a transformação real começa apenas quando nos questionamos por que fazemos algo de determinada forma, antes de decidir como a tecnologia vai ajudar.

Na prática, automatizar uma tarefa isolada resolve pouco. O que transforma é repensar o processo inteiro, o que começa com uma pergunta anterior à tecnologia: por que fazemos assim? Empresa que pula essa etapa tende a errar mais rápido.

Para saber como se desenha uma empresa que a IA não consegue ultrapassar, a resposta não está na tecnologia, está na integração entre cultura, relacionamento e contexto.

Os algoritmos replicam padrões, mas não replicam a confiança construída ao longo do tempo, nem a capacidade de ler o que um cliente precisa antes mesmo de ele saber verbalizar.

E isso não é argumento contra a automação. É um argumento a favor de saber o que proteger enquanto se automatiza.

Propósito como vantagem competitiva

A pesquisadora Jennifer Wallace trouxe um conceito que parece distante do mundo corporativo, mas não é. Mattering: a sensação de que o que fazemos importa, de que somos vistos e de que nossa contribuição tem valor real. Segundo Jennifer, as equipes com alto senso de propósito são mais resilientes, mais criativas e mais leais.

No contexto da IA, vejo que esse dado ganha peso. À medida que partes do trabalho são delegadas à máquina, faço outra pergunta que vai definir a cultura das empresas: o que sobra para o humano fazer e esse humano sente que isso importa?

A partir do SXSW, concluí que a IA não é uma ameaça nem uma solução: é uma variável que amplifica o que já existe. As empresas com estratégia clara vão usá-la para crescer. As empresas sem direção vão usá-la para acelerar a própria confusão.

O momento de agir não é quando o mercado exigir. É agora, enquanto dá para escolher como atender o mercado.

*Tadeu Barbosa é head de novos negócios e inovação da CBDS

Mensagem da CES para o setor de marketing: diferencial está na tecnologia que usa inteligência construída com dados próprios

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Por Luciana Miranda*

A edição 2026 da Consumer Electronics Show (CES), considerada a mais importante convenção de tecnologia do mundo, reforçou uma tendência que o marketing já vinha enfrentando nos bastidores: tecnologia sem inteligência proprietária não sustenta vantagem competitiva para as martechs.

Mais do que lançar ferramentas ou acelerar processos, a inovação que realmente importa é aquela construída sobre dados próprios, capazes de gerar respostas rápidas, decisões mais precisas e uma relação consistente com o cliente.

Isso porque o cenário atual do marketing nos mostra que, ao mesmo tempo que há uma enormidade de ferramentas à disposição, nunca foi tão caro e complexo justificar o Retorno sobre o Investimento (ROI).

O Custo de Aquisição de Clientes (CAC) está aumentando rapidamente, enquanto o rendimento da mídia tradicional sofre com a saturação. Ou seja: muitas decisões ainda continuam baseadas em dados de plataformas externas (como redes sociais e provedores de mídia), e não na interação direta e real entre marca e cliente.

O resultado é um ciclo onde se paga por alcance em vez de inteligência de mercado.

O que é martech e qual a sua importância?

Para reverter essa dinâmica, é imperativo dominar o conceito de martech, que significa a convergência entre marketing e tecnologia.

Sua atuação constrói um ecossistema robusto, no qual as ferramentas de automação, análise e relacionamento trabalham em sincronia para transformar dados brutos de interação em decisões coordenadas. Os insights gerados são acionáveis e, principalmente, alinhados com a expectativa do público-alvo.

Três pilares da CES que interessam diretamente ao marketing brasileiro

Os dados validados pela CES apontam para três pilares que devem conduzir a pauta das martechs:

1. Maturidade da Inteligência Artificial (IA): de acordo com análise da Kantar, a IA deve ser posicionada como diferencial de infraestrutura ao sair do campo experimental e entrar no centro da operação de marketing, especialmente na leitura de comportamento.

Considero essencial que a IA seja utilizada com maturidade que priorize a fluidez da experiência e comprove que resolver problemas do cliente com simplicidade é o novo parâmetro de avaliação para vantagem em longo prazo.

2. Inovação que o cliente sente: a Bain & Company destacou que as empresas têm oito vezes mais chances de utilizar tecnologias personalizáveis impulsionadas por IA, ajustando ações em tempo real conforme a demanda.

Considero essencial fazer da IA um instrumento de personalização contextual no ciclo de relacionamento, a partir de uma base sólida de dados próprios (first-party data) e processos bem definidos.

Caso contrário, ela representa apenas velocidade baseada em informações de terceiros.

3. Medição contínua de resultados: uma pesquisa da Deloitte indicou a crescente necessidade de transformar mensuração em sistema contínuo de feedback. Nesse contexto, as empresas obtêm alto desempenho majoritariamente quando organizam o tripé “dados, processos e governança” antes de investir na escalabilidade da automação.

Considero essencial que as martechs deem importância à transição da cultura de “relatórios de retrospectiva” para a cultura de “sistemas de feedback contínuo” rumo à otimizar o uso das verbas e ampliar a criatividade.

Etapas para confirmar o triunfo da IA sobre a mídia

Um erro comum é acreditar que a IA, por si só, resolverá gargalos operacionais do marketing, sem analisar o ponto de vista financeiro.

Para reverter o cenário de altos custos e transformá-lo em lucros, é necessário:

  • Governança em first-party data: mapear eventos críticos de interação (visitas, cliques e transações), utilizando políticas claras de consentimento e rastreamento para garantir qualidade e conformidade.
  • Base única de dados: integrar canais de venda, histórico do Gerenciamento do
  • Relacionamento com Cliente (CRM) e dados de atendimento em um repositório central, evitando réplicas não sincronizadas que criem decisões conflitantes entre times.
  • Novos indicadores de desempenho (KPIs): medir impacto real, em vez de apenas impressões e cliques, por meio de métricas de retenção, recorrência e Valor do Tempo de Vida (LTV).

A partir dessas etapas, a CES deixou claro que, se o objetivo é reduzir CAC e garantir previsibilidade no marketing, a resposta passa por analisar a operação sob a perspectiva do cliente: algo que deveria ser ponto de partida, mas que muitas vezes se torna secundário, especialmente quando o foco se desloca para dados de plataformas externas, e não para a inteligência construída a partir de dados próprios.

Portanto, eficiência operacional com hiperpersonalização é a união ideal para o sucesso das martechs. Consequentemente, o retorno virá da inteligência construída em uma estratégia sólida de crescimento.

*Luciana Miranda é COO e CMO da AP Digital Services