Um número honesto

Toda empresa diz que é orientada por dados. Menos empresas conseguem dizer quanto uma campanha trouxe no último trimestre, em francos, e menos ainda já mudaram uma decisão porque um número mandou. A distância entre coletar dados e decidir com eles é onde está a maior parte do valor, e onde a maior parte dele se perde.

Este texto analisa o que as pesquisas dizem sobre empresas que decidem com base em dados, o que acontece quando o marketing é medido até o dinheiro e as armadilhas que transformam números em decoração.

O que as pesquisas encontraram

A evidência mais conhecida vem do MIT. Em 2011, Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt e Heekyung Kim estudaram 179 grandes empresas de capital aberto e constataram que aquelas que davam ênfase a decisões baseadas em dados e análises tinham produção e produtividade de 5 a 6 por cento acima do que seus outros investimentos e seu uso de TI fariam prever. A relação também apareceu na utilização de ativos, no retorno sobre o patrimônio e no valor de mercado, e os autores não encontraram sinais de que a causalidade simplesmente corresse no sentido inverso, com empresas bem-sucedidas comprando mais análise de dados.

Trabalhos posteriores com dados do US Census Bureau ampliaram o quadro. Brynjolfsson e Kristina McElheran constataram que a tomada de decisão baseada em dados nas fábricas americanas quase triplicou entre 2005 e 2010, de 11 para 30 por cento. Em uma amostra de mais de 18'000 fábricas, as que adotaram a prática mais tarde mostraram um valor agregado cerca de 3 por cento maior do que fábricas comparáveis que não a adotaram, e o desempenho melhorou depois da adoção, não antes. Empresas menores adotaram mais tarde, mas nelas a relação com o desempenho foi mais forte.

O tamanho do efeito importa menos do que o seu formato. Os pesquisadores constataram que a adoção andava junto com tecnologia da informação e mão de obra qualificada. Os dados compensam quando mudam a forma como as decisões são tomadas, e quando as pessoas e os sistemas ao redor deles também mudam.

Medido até o dinheiro

É no marketing que a distância é maior. Em uma pesquisa da Gartner com 377 usuários de análise de marketing, feita em maio e junho de 2022, a análise de dados influenciou pouco mais da metade das decisões de marketing, 53 por cento. Um terço dos entrevistados disse que quem decide escolhe a dedo os dados que contam a história que já tinha decidido contar.

Parte do motivo é estrutural. Os números ficam espalhados em muitas ferramentas: a análise de dados em uma, o CRM em outra, a newsletter, as redes sociais e os anúncios cada um na sua, e as finanças em mais outro lugar. Cada ferramenta relata o sucesso na própria moeda, cliques aqui, aberturas ali, leads acolá. Nenhuma delas relata o número com que a empresa funciona: quanto dinheiro voltou em troca do dinheiro que saiu.

Medir até o dinheiro significa acompanhar um lead desde a primeira visita, passando pelo formulário, pela ligação e pela proposta, até a fatura paga. Quando essa cadeia existe, a conversa muda. Um canal que traz muitos leads baratos e nenhum cliente passa a ser visto de outra forma. Um canal lento que traz poucos leads e a maior parte da receita também.

Quando um número muda o rumo de uma empresa

Às vezes, uma única medição honesta basta para mudar uma direção. Em um grande experimento de campo publicado em 2014, os economistas Tom Blake, Chris Nosko e Steven Tadelis desligaram os anúncios pagos de busca do eBay em partes dos Estados Unidos e compararam as vendas. Nas buscas pelo próprio nome do eBay, quase todo o tráfego pago simplesmente passou a chegar pelos resultados gratuitos, e os anúncios não tiveram nenhum benefício mensurável no curto prazo. Em outras palavras-chave, os anúncios ajudaram com compradores novos e ocasionais, mas a maior parte do dinheiro ia para compradores frequentes que teriam comprado de qualquer jeito, então o retorno médio foi negativo. Os retornos reais eram uma fração do que as estimativas habituais mostravam.

O Yahoo aprendeu uma lição parecida, descrita por Ron Kohavi e Stefan Thomke na Harvard Business Review. Um estudo observacional estimou que anúncios de display de uma marca aumentavam as buscas por ela de 871 a 1'198 por cento. Um experimento controlado mediu 5,4 por cento.

O Airbnb mudou de rumo na escala da empresa inteira. Em 2020, o ano em que a pandemia parou as viagens, cortou seu marketing de marca e de performance de 1,14 bilhão de dólares para 479 milhões, uma queda de 58 por cento. Em seu primeiro relatório anual como empresa de capital aberto, apresentou uma estratégia para fazer crescer o marketing de marca, atrair mais hóspedes por canais diretos e não pagos e gastar menos com marketing de performance do que em 2019. Em maio de 2021, o CEO, Brian Chesky, disse a analistas que 90 por cento do tráfego era não pago ou direto.

As armadilhas

Números podem enganar tanto quanto orientar. As métricas de vaidade são a primeira armadilha. Seguidores, impressões, visualizações de página e taxas de abertura são fáceis de aumentar e fáceis de relatar, e dizem pouco sobre a receita. Só merecem lugar em um painel quando estão ligadas a algo que dá dinheiro.

Os dados ausentes são a segunda. Visitantes recusam cookies, formulários não são marcados, ligações nunca chegam ao CRM e o sistema financeiro não conversa com nada. Um relatório que preenche as lacunas em silêncio com estimativas parece completo e não é. Um número ausente deve aparecer como ausente.

A correlação disfarçada de causa é a terceira. Kohavi e Thomke descrevem equipes do Microsoft Office que concluíram que recursos avançados reduziam o cancelamento, quando na verdade usuários intensivos simplesmente experimentam mais recursos e também saem com menos frequência. Pela mesma lógica, usuários que viam mensagens de erro também saíam com menos frequência. Só um teste controlado separa causa de coincidência.

A armadilha mais silenciosa é não decidir nada. Um painel com base no qual ninguém age é um custo.

O que fica com as pessoas

Os dados não decidem. As pessoas decidem, e devem decidir. Os números dizem o que aconteceu e, com um bom teste, o que causou isso. Não dizem o que uma empresa quer ser, que clientes ela prefere não ter ou quando correr um risco que o histórico não sustenta. Esse julgamento, e a responsabilidade por ele, fica com as pessoas que dirigem a empresa. Números honestos dão a esse julgamento um material melhor. Não o substituem.

O que uma empresa pode fazer

Comece por uma pergunta que custa dinheiro quando a resposta está errada, por exemplo, qual canal traz clientes que pagam. Conecte as poucas fontes que a respondem, da primeira visita à fatura, e marque cada lacuna em vez de preenchê-la. Depois decida uma coisa com base nesse número e teste a próxima.

É esse o trabalho do North. Ele reúne análise de dados, formulários, CRM, e-mail, redes sociais, anúncios e as finanças reais em uma única visão, acompanha cada funil até o dinheiro e mostra cada número como medido ou como ausente. Um assistente responde às perguntas com a fonte de cada número, e uma pessoa decide. Quando uma decisão precisa de uma causa, e não de uma correlação, o Proof faz o teste.