Vivemos em um mundo saturado de dashboards. Temos números de tudo: leads, cliques, views, testes, cancelamentos, tickets médios. Mas mesmo com tantos dados disponíveis, as decisões continuam erradas, desalinhadas ou atrasadas.

Por quê?

Porque o problema não está no dado em si,  mas na forma como ele é lido, interpretado e inserido no contexto da jornada do consumidor e da dinâmica organizacional.

O mito da transformação digital

Com a evolução tecnológica, colocou-se por muitas vezes a tecnologia como vilã ou como aliada e muitas vezes no centro das decisões, mas o fato é que a tecnologia é só a causa, a consequência é uma realidade fragmentada, e é para isso que deveríamos estar olhando. Hoje, a jornada omnichannel já é realidade e a complexidade da jornada do consumidor que trafega entre canais digitais que podem ser mensurados e outros canais offline que não possuem mensuração, exige que as empresas utilizem os dados de outra forma. Interpretar dados exige relacionar variáveis, não apenas ler.

Nós passamos a:

• Medir tudo o que é possível;

• Valorizar o que é fácil de quantificar;

• E deixamos  de lado o que é difícil de provar em números mas essencial para o relacionamento com o cliente.

A consequência:

• Métricas de vaidade se tornaram referência de sucesso.

• Campanhas com “números bonitos” escondem realidades fracas.

• Decisões são tomadas com base em números soltos, não em cenários conectados.

A fragmentação da jornada e o erro de leitura

O cliente atual não segue mais um caminho previsível.

Ele vê um carro no Instagram → Pesquisa no Google → Agenda um test drive via WhatsApp → Visita a loja → Mas não fecha porque o vendedor não tem a oferta prometida pelo site.

Nesse cenário, quem fica com a métrica de abandono?

O marketing? O comercial? A logística?

O marketing pode achar que a conversão da campanha como “baixa”, sem saber que o problema foi na experiência física da loja, e não na comunicação. Já o comercial só vê que o cliente “não fechou”, sem saber que a expectativa criada no site não foi cumprida, já logística tem os dados de estoque e trânsito mas não mede o impacto disso na frustração do cliente.

No entanto, a resposta correta é: ninguém ou melhor, todos?

E é exatamente isso. Todos deveriam se importar. Sem leitura relacional de dados, não há como entender onde o cliente parou e nem por quê.

Neste cenário, essas áreas deveriam tanto dividir a responsabilidade quanto a análise do dado para aprendizado e tomada de decisão, no entanto, se as empresas ainda continuam se dividindo em silos e não possuem de fato uma cultura de decisão forte e Customer Centric, não será possível ajustar a lente de seus óculos e sair da miopia.

Customer Centricity

Aplicar Customer Centricity nas empresas exige um modelo híbrido de análise de dados. Ter uma área central de dados (Data Office, BI, Data Strategy) é essencial para:

• Garantir governança, padronização e confiabilidade das métricas

• Unificar fontes (CRM, ERP, mídia, estoque etc.)

• Construir infraestrutura, painéis e integrações

• Criar lógica comum para todos lerem o mesmo número com o mesmo significado

No entanto dada área deve ter seu próprio papel analítico Ou seja: times de marketing, comercial, logística e pós-venda precisam ter autonomia analítica mínima, com alguém que:

• Entenda os dados do seu universo

• Saiba fazer perguntas críticas

• Tenha acesso aos dados em tempo real

• E consiga conversar com o time central em alto nível

Além disso, é importante frisar que  o cliente não vê “área”. Ele vê experiência. Se os dados de marketing, vendas, loja física, SAC e logística não conversam, você só enxerga pedaços  e trata sintomas. Se só o time de CX olha NPS, e só o comercial olha vendas, ninguém cuida da jornada como um todo.

Customer Centricity exige agilidade. E agilidade exige leitura distribuída com padrão comum. Se a leitura e decisão ficam travadas num comitê central, a resposta chega atrasada. Mas se cada área age isolada, a resposta chega desalinhada.

O modelo híbrido de dados resolve isso: autonomia com coerência. Permite que cada área tenha ownership das suas ações, mas com um fio condutor comum. A jornada do cliente precisa ser métrica central, não satélite.

Quando ninguém é dono da jornada completa, os dados viram pedaços  e a experiência do cliente é quem paga o preço, por isso a visão Customer Centric, é muito importante para interpretação de métricas.

A cultura de decisão

É o conjunto de práticas, valores e comportamentos que definem como e por quem as decisões são tomadas na empresa.

Quando ela é saudável:

• Dados confiáveis e visíveis

• Decisões distribuídas com autonomia

• Curiosidade institucional: “por que isso aconteceu?”

• Erros viram aprendizado, não punição

• Decisões são registradas, revisadas e evoluem

Quando ela é disfuncional:

• KPIs usados como arma política

• Decisões tomadas por feeling hierárquico

• Dados ignorados ou desvalorizados

• Relatórios que geram paralisia, não ação

Em empresas com cultura analítica real, mudar de ideia com base em dados é sinal de força e não de fraqueza. Uma cultura de decisão forte transforma todo relatório em possibilidade real de crescimento. A empresa madura valoriza o processo de aprender com dados, não só o número bonito no final.

Métricas de vaidade não são inúteis, elas são iniciais

São métricas que sozinhas não indicam valor real de negócio, mas que são visualmente chamativas ou socialmente desejáveis.

Exemplos comuns:

• Curtidas

• Views

• Seguidores

• Impressões

• Cliques sem contexto

Quando elas são úteis?

• Sinal de tração inicial (ex: uma campanha nova gerando awareness)

• Validação social (ex: seguidores e engajamento em uma página institucional)

• Medição de presença e exposição (ex: views em um vídeo de marca)

• Análise de tendência comportamental (ex: aumento de cliques em uma página específica)

• Elas funcionam bem como ponto de partida, mas não como ponto final de decisão.

• Quando elas enganam ou atrapalham?

• Quando são usadas isoladamente para justificar sucesso

• Quando servem como substitutas de métricas de impacto real (como conversão, LTV, ticket médio)

• Quando alimentam ego em vez de orientar estratégia

O que realmente separa quem opera com inteligência?

1. Relacionar variáveis

Market share caiu. Mas por quê? Sem cruzar com dados de estoque, campanhas, crédito ou sistema, qualquer resposta será chute com planilha.

2. Conhecer a jornada do cliente e colocar o cliente ao centro

Cada métrica vive em uma etapa. E cada etapa pede uma leitura. O mesmo dado em etapas diferentes da jornada podem significar diferentes resultados.

3. Criar cultura de decisão

Não adianta ter BI se os dados não geram ação e se a cultura da empresa utiliza os dados como prisão para seus colaboradores, KPI vira jogo político.

4. Não cair na armadilha da leitura de dados isolados ou de métricas de vaidade

Entender a associação e correlação dos dados que transitam nas mais diversas áreas.

Conclusão:

Você pode ter dashboards lindos e relatórios impecáveis.

Mas se sua cultura for fragmentada, os dados serão apenas reflexo disso.

“Dados não tomam decisões. Pessoas sim.

E a cultura de decisão é o que transforma dado em impacto.”

Talvez o seu próximo passo não seja ter mais números mas sim, uma nova forma de leitura.