Se você é dono(a) ou gestor(a) de uma empresa média no Brasil, provavelmente já viveu esta cena: alguém sugere “vamos impulsionar mais”, “vamos trocar a agência”, “vamos fazer um vídeo viral”, “vamos baixar o preço”, “vamos postar todo dia”. E, no fim do mês, o resultado vem misturado: uma campanha dá certo, outra dá errado, e a sensação é de que o crescimento depende mais de sorte do que de gestão.
Esse é o marketing no achismo: decisões baseadas em opinião, experiência isolada, intuição e pressão do curto prazo. Ele não é “burro” — às vezes funciona —, mas é caro, difícil de repetir e quase impossível de escalar com previsibilidade.
Do outro lado, existe o marketing orientado por dados: decisões tomadas a partir de medições confiáveis, análises consistentes e experimentos bem desenhados, com aprendizado contínuo. Não é “robotizar” a empresa; é reduzir desperdício e aumentar clareza.
A diferença entre um e outro costuma aparecer em três pontos:
- O que você mede (e se mede certo)
- Como você analisa (e se a análise responde perguntas de negócio)
- Como você decide (e se a decisão vira teste, rotina e melhoria)
A seguir, vamos comparar os dois mundos, mostrar exemplos (hipotéticos e reais) e, principalmente, explicar como implementar uma cultura de dados sem virar refém de dashboards.
1) O que é “marketing no achismo” (e por que ele seduz)
“Achismo” é quando você decide com base em frases como:
- “Eu sinto que Instagram dá mais retorno”
- “O concorrente está fazendo, então precisamos fazer também”
- “Esse criativo ficou bonito, deve converter”
- “A última campanha funcionou, repete”
- “Vamos aumentar o orçamento que melhora”
O problema não é ter intuição. O problema é não separar intuição de evidência.
Empresas médias sofrem mais porque:
- têm orçamento suficiente para gastar errado por meses;
- não têm estrutura grande para absorver prejuízo sem doer;
- vivem o “modo urgência”: vendas precisam entrar agora.
O marketing no achismo seduz porque é rápido, simples e dá sensação de controle. Mas ele tende a:
- confundir movimento com resultado (mais posts ≠ mais vendas);
- supervalorizar “métricas de vaidade” (curtidas, alcance);
- gerar disputas internas (“minha ideia vs. a sua”);
- repetir ações sem saber o motivo do sucesso/fracasso.
2) O que é marketing orientado por dados (sem virar “culto ao dashboard”)
Marketing orientado por dados não é ter mil indicadores. É ter poucos indicadores certos, com definições claras e processo de decisão.
Pense assim: dados são o “sistema nervoso” do marketing. Eles te dizem:
- o que está funcionando;
- o que está piorando;
- onde você está perdendo dinheiro;
- qual alavanca vale testar.
Aqui entra um ponto-chave: dados não servem para “provar quem está certo”. Servem para descobrir o que é verdade o suficiente para tomar uma decisão melhor.
Muitas empresas tentam “virar data-driven” e falham por dois extremos:
- dados demais, sem pergunta: viram relatórios que ninguém usa;
- pergunta demais, sem dados confiáveis: vira “análise” em planilha torta.
O caminho do meio é: pergunta de negócio → medição → análise → decisão → experimento → aprendizado.
3) Por que coletar “os dados certos” é mais importante do que coletar “muitos dados”
A maior causa de “marketing com dado que não melhora resultado” é dado errado.
Dado errado vem de:
- eventos mal configurados (ex.: “purchase” dispara em página errada);
- conversões duplicadas;
- CRM sem padronização (origem = “Instagram”, “insta”, “IG”, “rede social”);
- leads sem identificação consistente;
- relatórios que misturam canais sem atribuição mínima.
Se você coleta errado, você analisa errado. E aí você decide errado com “confiança”.
O básico que uma empresa média precisa medir (de verdade)
Para não se perder, foque no essencial do funil (uma versão prática do AARRR/funil de crescimento):
- Aquisição: de onde vem o tráfego/leads
- Ativação: o primeiro valor entregue (ex.: orçamento solicitado, teste iniciado)
- Receita: venda/contrato/pedido pago
- Retenção: recompra/renovação/uso recorrente
- Indicação: referência/convite/recomendação (quando fizer sentido)
Em B2B, muitas vezes “Receita” depende de vendas consultivas; em varejo/serviço, pode ser mais direto. O ponto é: seu marketing precisa ser avaliado pelo que anda o negócio para frente, não pelo que “parece bom”.
Para entender e configurar corretamente eventos e conversões (especialmente em GA4), vale usar documentação oficial, como:
4) “Análise” não é olhar gráfico: é responder perguntas que mudam decisões
Aqui está o divisor de águas: empresa no achismo olha relatório e diz “subiu” ou “caiu”. Empresa orientada por dados pergunta:
- Subiu por quê? (canal? público? oferta? sazonalidade?)
- Caiu onde? (qual etapa do funil?)
- Quem melhorou? (qual segmento/coorte?)
- Isso é causal ou coincidência? (mudou algo além da campanha?)
Um erro comum é confundir correlação com causa. Ex.: “Eu fiz posts no LinkedIn e as vendas cresceram, então foi o LinkedIn”. Pode ter sido também:
- Aumento sazonal;
- Queda do concorrente;
- Mudança no time comercial;
- Promoção;
- Melhora no site;
- Mix de produtos.
Por isso, quando possível, empresas maduras usam experimentação (testes) e buscam medir incrementalidade: o quanto aquela ação gerou de resultado a mais do que geraria sem ela.
5) Exemplos práticos: “achismo” vs. “dados” na mesma situação
Exemplo hipotético (varejo/serviço): “Instagram está dando resultado”
Cenário: clínica estética investe R$ 20 mil/mês em tráfego pago.
Achismo:
“Instagram está bombando. Vamos dobrar o orçamento.”
Marketing com dados (pergunta certa):
- Quantos leads vieram do Instagram?
- Qual % virou agendamento?
- Qual % compareceu?
- Qual ticket médio?
- Qual margem?
- Qual custo por cliente real (não por lead)?
Ação orientada por dados:
Você descobre que:
- Instagram gera muitos leads baratos, mas com baixa taxa de comparecimento.
- Google (pesquisa) gera menos leads, porém com maior intenção e maior conversão em venda.
Decisão:
Em vez de “dobrar Instagram”, você:
- ajusta campanha do Instagram para qualificação (criativo + formulário + oferta);
- aumenta investimento em pesquisa com palavras de alta intenção;
- mede resultado em clientes e margem, não em leads.
Exemplo real (princípio): “testar rápido com ciclo de aprendizado”
O conceito de rodar ciclos curtos de teste, medir e aprender é bem descrito na abordagem de experimentação e feedback contínuo popularizada por Eric Ries em sua obra The Lean Startup:
A ideia não é copiar “startup”, mas aplicar o princípio: reduzir achismo com aprendizado rápido, especialmente quando o orçamento é limitado e cada erro custa caro.
6) Sem “métrica que importa”, você só otimiza o que é fácil medir
Outra diferença brutal entre marketing fraco e marketing forte é: o time sabe qual é a métrica que manda.
Exemplos de “métricas que mandam” (dependem do negócio):
- CAC (custo de aquisição) vs. LTV (valor do cliente no tempo)
- margem por canal
- taxa de conversão por etapa
- payback (tempo para recuperar o CAC)
- taxa de retenção/renovação
No livro Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster” de Alistair Croll e Benjamin Yoskovitz se encontra a compreensão clarificada deste conceito de OMTM (One Metric That Matters) para pensar em métricas que realmente importam.
7) Experimentos: o jeito “profissional” de sair do achismo
Quando você não tem certeza, você testa.
Mas teste bom não é “mudar tudo e ver o que acontece”. Experimento bom tem:
- Hipótese clara (“se eu mudar X, então Y melhora porque…”)
- Métrica principal (e métricas de segurança)
- Segmento definido
- Duração e tamanho mínimos
- Decisão pré-definida (o que é sucesso? o que é fracasso?)
Quando falamos de testes em marketing, muita gente pensa só em A/B de botão. Mas, na prática, você pode testar:
- Oferta (desconto vs. bônus)
- Proposta de valor
- Segmentação
- Criativo
- Landing page
- Fluxo de qualificação
- Abordagem comercial (script)
- Onboarding (quando há produto)
E aqui volta a incrementalidade: nem toda melhora aparente é real. Em canais com muitos fatores externos, medir “o que mudou por causa do teste” é o mais difícil — e o mais valioso.
8) “Achismo” também aparece na liderança: metas sem método
Muita empresa define meta assim:
“Vamos crescer 30%.”
Ok. Mas como?
Marketing orientado por dados conecta meta → método → acompanhamento, usando frameworks simples de execução. Um dos mais conhecidos é OKR, difundido popularmente por John Doerr.
A utilidade para empresa média é clara: você evita “meta solta” e passa a ter:
- Objetivo (o que quer mudar)
- Resultados-chave (como mede)
- Iniciativas (o que vai fazer)
- Ritos de revisão (como aprende)
9) Checklist prático: como migrar do achismo para dados em 30 dias
Se você quiser começar sem travar a operação:
- Defina 1 meta de negócio (ex.: aumentar receita em 10% com a mesma margem)
- Escolha 1 métrica principal (ex.: clientes pagos/mês)
- Mapeie o funil (de canal → lead → venda → receita)
- Padronize origem no CRM (sem “insta/Instagram/IG”)
- Garanta eventos e conversões (GA4/CRM)
- Crie 1 painel simples (5–8 métricas, no máximo)
- Rode 2 experimentos por mês com hipótese e critério de decisão
- Faça uma reunião semanal de aprendizado, não de culpa
10) Conclusão: dados não substituem experiência — eles protegem sua empresa dela
No fim do dia, a diferença não é “intuição vs. dados”. É:
- intuição sem validação vs. intuição com prova
- ação aleatória vs. ação com aprendizado
- gasto de mídia vs. investimento com retorno medido
O marketing no achismo vai continuar existindo — porque ele é confortável. Mas, para empresas médias, crescer com previsibilidade exige método: medir certo, analisar com foco e decidir com testes.
Se você fizer só uma coisa a partir deste artigo, faça esta: pare de otimizar o que é fácil (curtidas) e comece a otimizar o que paga as contas (margem, conversão, retenção).
Glossário rápido (sem “tecnês”)
- Evento (GA4): ação medida (ex.: clique, envio de formulário).
Conversão: evento marcado como resultado importante (ex.: compra, lead qualificado).
Incrementalidade: quanto um canal/campanha gerou a mais do que geraria sem ela.
OKR: método para ligar objetivos a métricas e execução.
Métricas que importam: métricas ligadas ao valor do negócio, não só visibilidade.
Referências (todas verificáveis, sem Wikipedia)
- Eric Ries (The Lean Startup)
- Alistair Croll e Benjamin Yoskovitz (Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup)
- Google Analytics Help
- Site amplitude.com
- Site measured.com
- Site haus.com
- John Doerr (Measure What Matters)
- Site medium.com
- Site rdtation.com
- Site howedu.com.br
