Por André Zeferino, consultor em Estratégia de Marketing, autor dos livros “Digital Marketing Analytics”, “Marketing Mindset”, “Marketing Governance” e co-autor de “Marketing Futureland”
A gestão de marketing contemporânea assenta numa base científica amadurecida, capaz de sustentar decisões estratégicas e operacionais com elevado grau de confiança. Esta base tem sido continuamente testada e reforçada a cada vaga de inovação tecnológica, o que explica porque muitos dos fundamentos do marketing permanecem válidos na sua essência, apesar das transformações da indústria.
As práticas devem ser ajustadas a cada contexto de negócio e mercado, mas os princípios subjacentes são universais. A sua adopção é uma escolha estratégica e não uma consequência da ausência de método. A experiência e a intuição podem informar decisões, mas não substituem a evidência científica nem a investigação robusta.
1. Segmentação baseada em comportamento observável (e não em rótulos demográficos)
O uso de rótulos geracionais (Baby Boomers, Gen X, Millennials, Gen Z e Alpha) tornou-se recorrente no léxico do marketing. A lógica é intuitiva: pessoas nascidas em períodos semelhantes partilham comportamentos homogéneos. Contudo, a evidência demonstra as limitações desta abordagem como método central de segmentação, sobretudo quando se passa de uma mera heurística para uma espécie de determinismo comercial que reforça estereótipos: “A Gen Z não é fiel a marcas”; “Os Millennials valorizam experiências mais do que posse”.
O conhecido problema Age–Period–Cohort evidencia a dificuldade em separar efeitos de idade, contexto histórico e coorte sem dados longitudinais extensos. Muitas diferenças atribuídas a “gerações” são, na prática, efeitos do ciclo de vida ou do período histórico.
Estudos do Pew Research Center, do Stanford Center on Longevity e relatórios recentes como o “Beyond the Generational Divide” da Amazon Ads, que analisou mais de 26.400 consumidores em 11 países e cerca de 600.000 artigos de imprensa, confirmam a elevada variabilidade dentro de cada grupo etário, tornando-os instrumentos com fraco poder predictivo. Princípio: segmentar pelo que as pessoas fazem, preferem e decidem, não por rótulos ou estereótipos.
2. Decisão baseada em causalidade (não apenas em correlação)
A distinção entre correlação e causalidade é um pilar do método científico e é crítica na analítica de marketing. Saber que duas variáveis se movem em conjunto não permite concluir que uma causa a outra. O conhecido conceito Job To Be Done (Clayton Christensen) demonstrou que a compra de batidos pela manhã não era explicada por sabor, promoções ou preferências declaradas, mas pelo “job” funcional de saciar até ao almoço, um exemplo claro de como correlações aparentes podem ocultar o verdadeiro mecanismo causal.
Modelos puramente correlacionais são estruturalmente incapazes de responder a questões causais, independentemente da quantidade de dados ou da sofisticação tecnológica. Sem métodos que permitam isolar efeitos, as decisões podem ser tomadas com base em conclusões inválidas e a eficácia apenas aparente. Princípio: investir em acções com impacto causal comprovado, não em coincidências temporais.
3. Incrementalidade e consumidores não-incrementais
Uma das falhas mais dispendiosas no marketing actual é confundir conversões atribuídas com conversões verdadeiramente incrementais. Uma parte significativa do investimento publicitário não gera incremento real, sobretudo quando incide sobre consumidores com elevada propensão prévia para comprar. Isto conduz a investimento sistemático em públicos que comprariam de qualquer forma.
Estudos do National Bureau of Economic Research, bem como evidência operacional divulgada pela Google e Meta, demonstram que apenas com métodos de validação se consegue medir o impacto incremental real. Princípio: focar em quem muda de comportamento devido ao marketing, não em quem já estava alinhado com a oferta.
4. Avaliação multicanal baseada em modelos robustos
Os efeitos do marketing distribuem-se no tempo e por múltiplos pontos de contacto. Modelos simplistas tendem a produzir estimativas enviesadas do contributo real dos canais. A econometria de marketing demonstra que apenas modelos que incorporam múltiplos canais e efeitos temporais, como o Marketing Mix Modeling (MMM), permitem estimar correctamente a contribuição marginal de cada iniciativa.
Por exemplo, se as vendas sobem numa semana com maior investimento em TV, uma promoção em loja e a ocorrência de um feriado, o MMM permite isolar estatisticamente o efeito de cada factor, em vez de atribuir o resultado a apenas um deles. Ignorar esta lógica conduz a decisões deficientes, como reduzir investimento em notoriedade por não se observar impacto imediato nas vendas, desconsiderando que esses estímulos actuam com defasamento temporal e aumentam a eficácia das campanhas de performance nas semanas seguintes. Princípio: avaliar canais pelo seu contributo marginal no sistema como um todo.
5. Decisão orientada pelo valor futuro do cliente: do LTV ao pLTV
O Lifetime Value (LTV) evoluiu de uma métrica retrospectiva para um instrumento de navegação predictiva: Predictive Lifetime Value (pLTV). O que antes era um cálculo estático baseado em médias históricas evoluiu para um modelo dinâmico, capaz de actualizar em tempo real à medida que o comportamento do cliente muda.
Através da exploração de dados first-party longitudinais, as marcas conseguem hoje estimar o valor futuro de cada cliente nos primeiros momentos da relação. Isto permite ajustar decisões críticas, como as Next Best Actions, recomendar em cada momento, a acção mais relevante para sustentar o crescimento do LTV e optimizar o custo de aquisição (CAC).
Também permite a integração de dados não estruturados e análise de sentimento, antecipando o churn silencioso antes deste se reflectir nos resultados financeiros. Princípio: decidir com base no valor futuro do cliente, não apenas em métricas de curto prazo.
Provar impacto em 2026
O diferencial que atravessa estas práticas é simples, mas exigente: observar o que aconteceu não é o mesmo que provar o que funcionou. Grande parte da analítica de marketing permanece num plano meramente descritivo: identifica padrões, correlações e variações, mas importa responder às perguntas que realmente impactam o negócio: O que causou este resultado? Qual o valor incremental gerado? O que teria acontecido se nada tivesse sido feito?
A IA reduz o custo operacional do rigor e amplia a escala da análise, mas não substitui o método científico nem o julgamento analítico. Automatizar sem método apenas acelera erros estruturais. Adoptar práticas validadas pela ciência não implica abdicar da experiência, da criatividade ou da intuição, mas usá-las como geradoras de hipóteses e não como substitutas da evidência.
Qualquer operação de marketing com provas devidamente demonstradas ocupa um lugar central na estratégia do negócio.
