Marketing É Humanas Ou Exatas

O que realmente acontece quando você tenta medir marketing

Marketing é ciências humanas ou exatas? A resposta curta e quase inconveniente é: depende de quem está perguntando e do que eles estão tentando vender. Na prática, eu vejo isso todo dia. Tem gente que abre um planilão de Google Sheets com quinze abas de métricas e jura que faz ciência exata. Tem outra que sobrevive de intuição pura e achismo criativo. Os dois grupos estão certos e errados ao mesmo tempo.

marketing é humanas ou exatas: a verdade que ninguém conta

O campo todo nasceu das humanidades. Publicidade, propaganda, branding — tudo isso veio diretamente da psicologia social, da antropologia e da comunicação. Quando David Ogilvy e Leo Burnett estavam montando as primeiras agências, não existia analytics. Existia observação de comportamento, conversa com consumidores, testes de copy que agora chamamos de testes A/B, mas na época era só "ver se o cara lia ou não". O lado quantitativo chegou depois, e chegou de forma fragmentada. Isso significa que um profissional de marketing precisa ter competência em ambas as áreas. Não adianta só saber rodar uma campanha no Meta Ads sem entender por que alguém clica. Também não adianta ter uma intuição brilhante sobre o público-alvo e não conseguir provar para o CFO que o investimento retornou algo. A maioria dos erros que eu vejo acontecer em empresas vem justamente desse desequilíbrio. Um time completamente voltado para números acaba otimizando métricas vazias. Outra vez, um colega meu dirigiu uma equipe de tráfego pago que passou três meses escalando algo que tinha CTR altíssimo mas conversão zero. O problema? Estavam otimizando para cliques, não para compras. Ajustaram o leilão, melhoraram o Creative, baixaram o CPA em 40%, e no final do trimestre o gerente financeiro perguntou onde estava a receita. Ninguém tinha pensado em configurar o pixel de Purchase corretamente. Depois de duas horas de auditoria, descobrimos que o evento estava disparando três vezes por sessão porque o GTM tinha duas tags sobrepostas. Correção feita, a taxa de conversão real subiu de 0,3% para 2,1%. O custo por aquisição caiu pela metade sem nenhum investimento extra em mídia.

Agora vou falar do lado oposto, que é igualmente problemático. Estratégias puramente qualitativas sofrem do mesmo mal. Eu trabalhei em uma campanha de reposicionamento de marca onde o briefing criativo era impecável do ponto de vista conceitual. Narrativa sólida, tom de voz definido, pesquisa etnográfica completa. A execução ficou linda. O problema era que ninguém havia definido métricas de sucesso antes do lançamento. Quando perguntei ao diretor de marketing qual seria o KPI daquele movimento, ele respondeu "brand lift". Quando mostrei os números de reach e frequência, a queda no recall espontâneo era de 12%. Ninguém tinha medido o baseline antes. Isso é erro clássico de quem acha que marketing é só criação. O que funciona na prática é o equilíbrio methodical, não o equilíbrio filosófico. Comece pelo diagnóstico qualitativo. Entreviste dez clientes reais. Observe como usam o produto. Identifique padrões. A partir daí, construa hipóteses quantificáveis. Teste. Meça. Descarte. Repita. Esse é o ciclo, e não é diferente do método científico, só que com prazos apertados e orçamento limitado.

Uma coisa que poucos profissionais reconhecem abertamente: a maior parte das ferramentas de analytics são inerentemente imperfeitas. O GA4 perde entre 15 e 30% dos dados de sessão dependendo da configuração. O Attribution Modeling do Meta distorce resultados quando há múltiplos canais ativos. O atributo linear simplesmente divide o crédito igualmente, o que em campanhas omnicanal gera distorções graves. Se você está tomando decisões baseadas em relatórios sem entender essas limitações, está basicamente adivinhando com gráficos bonitos. A recomendação prática é usar triangulação de dados. Nunca confie em uma única fonte de truth. Compare o que o GA4 mostra com o que o CRM registra. Se o número de leads no sistema for significativamente diferente do que o analytics reporta, investigue antes de tomar qualquer decisão. Em um projeto recente de e-commerce, cruzamos dados do HubSpot com o GA4 e encontramos uma divergência de 22% nos leads qualificados. A causa foi um filtro de spam do sistema de e-mail que deletava formularios duplicados antes de enviá-los ao CRM. O que parecia uma queda de performance era um problema de infraestrutura.

Se o seu objetivo é entrar nessa área e não tem formação em nenhuma das duas pontas, comece por uma e complete com a outra. Se você é do lado mais criativo, aprenda pelo menos o básico de SQL e como ler um relatório de attribution. Se você é do lado analítico, faça um curso de copywriting ou neuromarketing. A lacuna que mais gera contratar ruim no mercado é essa: especialistas unidimensionais.