Tem um ponto incômodo que muitos evitam dizer em voz alta, mas vou deixar registrado aqui: a maior parte dos relatórios em PMEs não muda decisão nenhuma. São bonitos, pontuais, dão aquela paz de “estamos acompanhando”, mas não sustentam escolhas difíceis como cortar uma campanha, priorizar um canal ou pausar um produto.
O problema raramente é a falta de dados, mas o excesso de números e a escassez de foco decisório. Só que a análise de dados vem passando por um ajuste de rota que favorece quem tem pouca estrutura. O movimento preza por dados mais úteis – algo que, possivelmente, ficou ainda mais forte graças à maravilha da Inteligência Artificial, que sem bons dados realmente não entrega nada de qualidade.
Tendências que importam (e cabem no bolso)
Vamos começar com a data storytelling, que finalmente deixou de ser palavras e dados bonitos moldados em discursos motivacionais para virar método. Cada vez mais times estão aprendendo a organizar a narrativa em três atos: (1) qual decisão está na mesa; (2) qual evidência sustenta cada opção e (3) o que será feito, por quem, até quando. Storytelling não é “florir” números, mas formatar a decisão a um conjunto inicialmente desconexo de métricas.
Em seguida, precisamos falar novamente sobre o analytics preditivo, que não precisa ser uma coisa extremamente gigante e complexa, especialmente para PMEs. Plataformas como GA4 e ferramentas de CRM como RD Station e Hubspot podem ser um excelente ponto de partida. Inclusive, até planilhas com modelos simples de regressão e suavização exponencial já podem ser suficientes para iniciar estratégias de entendimento de comportamentos e priorização.
Mas nem sempre seu mercado ou marca já tem tanta base para ajudar na tomada de decisão, certo? Tudo bem, comecemos sempre com a small data, nome em inglês bonito para falarmos de amostras pequenas que podem indicar qualidade de sinal. Aqui a dica de ouro é instrumentar poucos eventos, limpar outliers, comparar janelas de tempo equivalentes e reduzir variáveis. Em resumo, tire o que não importa (que, aqui, costumamos chamar de “ruído”) e aumente seu poder de decisão.
Está na hora de usarmos outro nome para falar de ser data-driven. É o que, no mercado, está sendo chamado de decision intelligence (DI), na tradução livre seria algo como “inteligência de decisões”. O DI mistura análise de dados, regras de negócio e operações para definir perguntas e criar – posteriormente – relatórios capazes de respondê-las. Falamos sobre isso de forma aprofundada no artigo anterior, inclusive.
Outra tendência é a causalidade e experimentação enxuta, que nada mais é que manter-se executando testes A/B e fazendo holdouts com desenho e disciplina. O foco é superar inferências apressadas e focar em um teste por vez, tendo clareza na métrica definida e estipulando uma janela mínima que aponte eficiência. Esqueça as duas sete variações simultâneas se seu tráfego ainda é insuficiente.
Continuando, temos que abordar a guerra das definições e como elas matam a confiança. O que é um lead qualificado para a sua marca? Pois bem, na camada semântica e na exploração de métrica única tiramos um tempo para consolidar um dicionário de métricas, construindo um cálculo oficial que pode estar em um Looker Studio, no PowerBI, numa Metabase ou até numa planilha mestra. A ideia é acelerar leitura e diminuir disputas – que costumam acontecer muito entre equipes de marketing e vendas.
E não vamos ignorar o maior bem desses últimos dois anos: os copilotos de análise. SIM! Estou falando da maravilha das IAs como assistentes, não oráculos. Elas podem ser uma ferramenta maravilhosa para acelerar limpeza de dados, sumarizar informações e definir hipóteses iniciais. Um exemplo de mau uso seria acatar a decisão de uma IA sobre pausar um produto, enquanto um bom uso seria usá-la para ajudar na previsão de novos cenários.
Como aplicar na prática se tenho uma estrutura limitada?
Uma boa dica é começar por três decisões recorrentes mensais, como onde realocar verba de mídia, qual oferta é melhor para ser oferecida a determinado grupo no CRM e quais produtos têm mais potencial de venda se ficarem em destaque. Cada decisão precisa ter uma métrica norte e até três métricas de saúde.
Não esqueça de que é importante ter as informações estruturadas. Escolha uma ferramenta para fazer isso, como Drive do Google, o Notion criado por Ivan Zhao, o Confluence se sua marca já utiliza o JIRA ou mesmo o Obsidian, criado por Shida Li e Erica Xu (obrigada!). Depois, na ferramenta escolhida, anote:
- A pergunta para a qual você quer a resposta;
- A lista de evidências essenciais (ou seja, as métricas para essa tomada de decisão);
- Os riscos que envolvem a decisão;
- A decisão a ser tomada;
- O dono do projeto e o prazo para revisão.
Feito isso, institua um ritual tranquilo com os stakeholders para a decisão em si. Algo simples, como uma reunião quinzenal de 30 a 45 minutos. Quem apresenta chega com o card, e quem assina decide.
Uma outra dica que pode ajudar bastante nessa construção de dados é a padronização de janelas (como análises semana vs semana, ou mês vs mês, ou ano vs ano). Tenha uma timeline com as mudanças, sejam elas de preço, estoque ou promoções – na verdade, tudo que acrescente contexto ao que está sendo analisado. Como falamos, também não deixe de marcar os outliers para não poluir o histórico. Por fim, não esqueça de documentar também as hipóteses e mantenha a calma testando uma coisa por vez.
Pacote de ferramentas acessíveis para implementar a estratégia
- Coleta:
- Essencial: GA4 e Google Tag Manager, ambos gratuitos.
- Avançada: Amplitude, ClickMeter, Hotjar, Mixpanel.
- Base:
- Essencial: Planilhas (Sheets/Excel), o Sheets é gratuito.
- Avançada: PostgreSQL, MongoDB.
- Visualização:
- Essencial: LookerStudio, gratuito (e serve muito bem!).
- Avançada: PowerBI, Metabase.
- Documentação:
- Essencial: Doc do Google, gratuito.
- Avançada: Obsidian, Notion, Confluence.
- IAs:
- Essencial: ChatGPT, Gemini, Claude.
- Avançada: Perplexity, NotebookLM (obs.: avançadas não pela complexidade, mas porque são menos utilizadas e têm objetivos distintos das citadas acima).
Papo reto sobre pressa e medos
A gente sabe que tudo é urgente para pequenos negócios. Não costumamos ter verba ou tempo de sobra para testar, experimentar e errar. Seja consciente nas suas decisões e perca esse medo. É tentador demais acompanhar tudo ao mesmo tempo, mas a consequência para times pequenos é a paralisia analítica, decisões reativas e uma cultura de report que não governa. Tenha medo desses três pontos.
O todo importa, o que ainda não tem resposta importa, mas olhar tudo ao mesmo tempo não vai te dar contexto para tomar decisões melhores, simplesmente porque você não vai ter a resposta de hipóteses menores decisivas para o resultado. Aí sim o erro fica muito mais provável.
Se puder deixar uma mensagem final, é: mude a cultura de “acompanhar” para a de “decidir”. Troque o mantra de “somos data-driven” pelo “somos decision-led e data informed”. Perceba como sua conversa e estrutura muda de forma positiva.