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A importância da análise dos dados nas campanhas de incentivo
Jansen Moreira
Um dos produtos mais valiosos do atual cenário corporativo é a obtenção e estruturação dos dados. Gerados a todo instante e por diferentes fontes, eles se tornam cada vez mais um pilar indispensável para qualquer empresa no momento de definir novas campanhas de marketing, principalmente no setor varejista. Porém, mais importante do que ter esses dados em mãos é o conhecimento para saber trabalhá-los. Enquanto o foco de muitas companhias segue sendo a mera absorção e formalização das informações, hoje o objetivo nas maiores corporações já passou a ser a compreensão e a identificação dos pontos de interesses disponíveis neles.
Baseado em coletar, validar e armazenar essas informações obtidas, o gerenciamento de dados assume atualmente um papel fundamental nos departamentos de marketing. Esse cenário ocorre porque apenas o bom manuseio desse recurso informacional garante aos gestores a possibilidade de tomar decisões assertivas, enquanto que, em contrapartida, a má gestão ou interpretação de dados não só irão render trabalhos improdutivos como também podem resultar em problemas graves.
Para mostrar como o uso incorreto dos dados pode causar graves distorções na prática, podemos citar o caso de uma marca nacional de perfumes que decidiu intensificar as suas vendas entre os meses de setembro e novembro de 2021. A empresa iniciou uma campanha de incentivo junto a algumas unidades de um grande player varejista. Nesse caso, os vendedores eram estimulados a comercializar os perfumes e acumulavam pontos em um carteira digital, que posteriormente poderiam ser resgatados por produtos financeiros e não-financeiros.
Numa leitura inicial, as vendas totais, considerando todas as lojas, não cresceram muito no período de ativação. No entanto, um estudo mais aprofundado sobre a ação identificou que uma parte das regionais apresentaram um crescimento expressivo de vendas, enquanto outras registraram uma queda relevante. Ao analisar mais profundamente os dados disponíveis, algumas conclusões puderam ser tiradas. A clusterização usada nas Campanhas Ranking (em que as lojas com melhor performance seriam premiadas) foi por Regional, provocando um efeito adverso de desengajamento dos vendedores de unidades menores, que já partiam em grande desvantagem na disputa.
Além disso, como o prêmio era por loja, vendedores com alta performance muitas vezes ganhavam a mesma bonificação que profissionais com desempenho baixo (às vezes, até zero), trazendo um ambiente de pouca meritocracia que prejudica o engajamento individual nas campanhas. O efeito se perdurou ao longo do período da campanha, onde as lojas que tiveram um alto volume no primeiro mês se mantiveram motivadas.
Esse exemplo mostra de forma cristalina que apenas a análise do volume total de vendas não é suficiente para traduzir de forma fidedigna o desfecho da ação. O papel das campanhas de incentivo é o de mudar o comportamento das pessoas. O desempenho das vendas vai continuar sendo influenciado pelos outros fatores que afetam o contexto da venda (precificação, qualidade do produto, ambiente macroeconômico etc). No caso exposto acima, fica bem claro o poder que as campanhas têm de influenciar o comportamento dos vendedores e a importância que os dados têm de identificar os diversos efeitos alcançados. Com uma boa análise dos dados, é possível ajustar a estratégia adotada, combinando, por exemplo, diferentes tipos de campanhas (ranking + metas individuais) ou adaptando a clusterização dos rankings para lojas com desempenhos semelhantes.
Por isso, antes de planejar uma campanha de incentivo ou qualquer outro projeto de marketing, é de extrema importância que as empresas lancem uso de tecnologia. Somente ela é capaz de mensurar todos os efeitos práticos atingidos, dando suporte à calibragem dos incentivos e os ajustes no plano de ação ao longo do processo. Hoje, o desafio de dados transcende a dificuldade de obtê-los para a necessidade de interpretá-los em sua menor granularidade. Só assim, é possível definir se o resultados da ativação estão atingindo as expectativas de forma verdadeiramente eficiente.
Jansen Moreira é CEO e fundador da Incentive.me, startup de tecnologia para gestão de campanhas de incentivo de vendas.
*Jonathan Pereira
Todo ano o mercado repete a mesma reclamação: verba desperdiçada, segmentação fraca, campanha entregue para quem nunca vai comprar de você. E todo ano a resposta é mais dados: mais uma plataforma, mais um relatório, mais uma fonte de terceiros. Nunca tivemos tanta informação, e nunca a distância entre marca e cliente pareceu tão grande.
O problema é essa distância. Fazer campanha sem entender de verdade quem está do outro lado, sem saber o melhor momento de falar com ele, é jogar dinheiro de mídia fora. Com cada real investido precisando provar retorno, a proximidade decide o resultado.
O first-party data, no entanto, muda essa conversa. Quando uma empresa constrói uma relação direta e contínua com uma comunidade, ela para de depender só do que terceiros dizem sobre aquela audiência. Ela aprende observando, e as pesquisas e os dados de mercado seguem sendo fundamentais. A diferença é que a marca não começa do zero a cada pergunta nova.
Na Gamers Club eu vejo isso de perto todo dia. Nossa comunidade não cabe numa faixa etária nem numa categoria de interesse: são pessoas que jogam, competem, assistem a campeonatos, compram e vendem skins, montam times. Numa pesquisa com a nossa comunidade, 34,9% jogam quatro horas ou mais por dia e 50,3% disseram que já deixaram de comprar um produto de melhor qualidade porque se identificavam mais com outra marca.
Esse é apenas um exemplo de um comportamento observado dentro de um ambiente no qual operamos há anos. O first-party data entrega contexto junto com a informação, e contexto é o que a segmentação comprada pronta não tem.
E esse contexto trabalha nos dois sentidos. De um lado, a campanha fica mais precisa porque a marca já conhece a audiência antes de colocar o primeiro real na mídia. De outro, o próprio comportamento da comunidade gera perguntas e até oportunidades novas. Uma mudança na forma de consumir conteúdo ou um interesse que começa a ganhar força, por exemplo, pode abrir caminho para uma ativação que nem estava no radar. O dado ajuda a executar melhor a ideia que já existe e, muitas vezes, mostra qual deveria ser a próxima.
A publicidade, no entanto, ainda trabalha numa lógica de primeiro criar a campanha e depois procurar a audiência para ela. Mas também é possível fazer o caminho inverso: observar o que a comunidade está fazendo, ler os sinais e construir a proposta a partir daí. Aqui na GC a gente chama esse modelo de B2C2B, e a ordem das letras importa.
Quando a plataforma funciona para o jogador, ele joga mais, compete mais, se envolve mais. Esse engajamento é o que entrega resultado para a marca que investe. E o dinheiro que entra das marcas volta para a plataforma na forma de campeonato, de servidor, de produto melhor, que mantém o jogador feliz. É um ciclo virtuoso: usuário satisfeito gera atenção, atenção gera resultado, resultado gera investimento, investimento volta para o usuário. Ele só funciona porque os dados alimentam os dois lados ao mesmo tempo, o produto para a comunidade e a performance para o cliente. Todo mundo ganha.
O valor do first-party data está em transformar uma relação em conhecimento, e conhecimento em decisão. Quando a empresa conhece a comunidade de forma contínua, ela corta etapas, desperdiça menos e passa a competir por relevância em vez de alcance.
A mídia digital passou anos evoluindo na capacidade de encontrar pessoas em escala. Acredito que o próximo salto é entender melhor quem já está na nossa frente. Se o desafio da publicidade é aproximar marcas e pessoas, a resposta é prestar atenção nos dados e nas relações que a gente já construiu.
*Jonathan Pereira – Diretor de marketing da Gamers Club
*Samira Cardoso
Estamos vivendo a era da presença inteligente, um momento em que a antiga lógica do funil de vendas já não representa mais a realidade da jornada de compra, devido à sua complexidade. A decisão de compra, que antes era vista como uma sequência linear de etapas, hoje acontece em momentos simultâneos, onde o comprador, mais protagonista do que nunca, navega por um mar de informações e conta ainda com uma nova ferramenta de deliberação, que é a IA.
Agora, o desafio para as marcas não é mais aparecer no momento certo, como era na antiga lógica, e sim existir de forma relevante e autêntica dentro das constelações de pontos de contato que se formam, muitas vezes, longe dos olhos e dos sistemas de medição tradicionais das empresas.
Para ilustrar esse cenário, segundo o relatório do LinkedIn Sales Navigator de 2026, 94% dos compradores B2B já utilizam ferramentas de IA generativa em seu processo de compra, transformando-a em uma referência muitas vezes mais influente do que as fontes tradicionais. No entanto, a maioria das organizações, cerca de 96%, não aparece nas respostas dessas inteligências, tornando-se invisível para o novo comprador, conforme o 2X AI Visibility Index 2026. Isso significa que as marcas precisam construir uma logística de conteúdo para humanos e também para as máquinas.
Está claro que o processo de decisão não é mais individual, mas sim um trabalho de comitê, e a presença do time comercial acontece apenas uma fração do tempo, enquanto a maior parte da jornada se desenrola longe do contato direto. A IA se torna, então, uma extensão desse comitê, uma presença digital que filtra, compara e sugere com base em dados, alterando a “presença inteligente” da marca para uma questão de sobrevivência.
Para navegar nessa nova realidade, a estratégia de marketing precisa se afastar da lógica engessada de etapas e abraçar a fluidez dos momentos e comportamentos do comprador. A comunicação precisa começar muito antes de o comprador estar pronto para assinar um contrato, falando com a imensa maioria que ainda está pesquisando e amadurecendo sua escolha.
Enfim, o branding ganhou uma nova cara e a era da presença inteligente exige que as marcas se tornem arquitetas de sua própria visibilidade no mundo digital, criando conteúdos que conversem com as necessidades atuais do comprador em cada instante de sua jornada. Isso significa produzir materiais que gerem interesse e desejo ao longo de todo o ciclo de consumo, aprender a ouvir o que a IA já está dizendo e se posicionar para ser a resposta que ela dará, utilizando o blog, notícias e as relações públicas como motores de recomendação.
*Samira Cardoso – Co-fundadora e CEO da Layer Up.
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