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Maximizando estratégias de marketing através da atribuição de funil completo

*Pablo Lemos
No cenário atual dominado pelo Big Data, empresas de todos os tamanhos enfrentam o desafio e a oportunidade de transformar vastas quantidades de dados em insights valiosos. Com informações provenientes de diversas fontes, a capacidade de entender e influenciar o comportamento do cliente nunca foi tão acessível, porém complexa. A implementação de metodologias eficazes de análise e atribuição de dados é crucial, e é aqui que a atribuição de funil completo desempenha um papel revolucionário.
A atribuição de funil completo oferece uma visão detalhada da jornada do cliente, considerando todos os pontos de contato e interações ao longo do caminho. Diferentemente dos modelos de atribuição de toque único, que podem dar crédito excessivo à primeira ou última interação, a atribuição de funil completo proporciona uma compreensão mais equilibrada e abrangente. Isso permite que os profissionais de marketing identifiquem quais canais e táticas são mais eficazes em cada estágio do funil de vendas, permitindo uma alocação de recursos mais estratégica e informada.
Embora promissora, a implementação da atribuição de funil completo não está livre de desafios. A integração de dados de múltiplas fontes, que podem incluir plataformas de mídia social, campanhas de e-mail, análises de sites e interações offline, exige uma infraestrutura tecnológica robusta e flexível. Além disso, enfrentamos o desafio da precisão e integridade dos dados. Dados imprecisos ou incompletos podem levar a conclusões errôneas, tornando os procedimentos de limpeza e validação de dados cruciais para garantir insights confiáveis.
Modelos de atribuição como Linear, de Redução de Tempo, em Forma de U e Algorítmico são vitais, cada um oferecendo uma perspectiva única sobre como as interações contribuem para o resultado final. Ao mapear detalhadamente a jornada do cliente, desde o reconhecimento inicial até o envolvimento pós-compra, identificamos pontos críticos que ajudam a aprimorar estratégias de marketing.
Utilizamos plataformas avançadas de análise de dados que facilitam a integração, processamento e visualização de grandes conjuntos de dados. Essas ferramentas ajudam a transformar o complexo ambiente de dados em um ativo estratégico que melhora significativamente a tomada de decisões e o desempenho de marketing. A atribuição de funil completo não só otimiza os orçamentos de marketing, mas também melhora a experiência do cliente, oferecendo interações mais personalizadas e alinhadas às suas necessidades.
Essa abordagem encontra aplicação em vários setores, demonstrando sua versatilidade e eficácia. No comércio eletrônico, por exemplo, ela ajuda a identificar quais canais de marketing efetivamente influenciam as decisões de compra. Nas empresas SaaS e varejistas tradicionais, ela facilita a compreensão da influência de campanhas online e offline no comportamento de compra.
A atribuição de funil completo representa uma mudança significativa na forma como as empresas abordam a análise de dados e a atribuição de marketing, promovendo uma compreensão mais profunda do comportamento do cliente e uma otimização mais eficaz das estratégias de marketing. À medida que as tecnologias de análise de dados continuam a evoluir, esta abordagem provavelmente desempenhará um papel cada vez mais crucial no aproveitamento do potencial do Big Data e na melhoria do desempenho empresarial.
*Pablo Lemos – CTO da NeoPerformance e diretor do NeoDash
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O futuro do marketing não é performance vs branding: é autenticidade com resultado

*Ali Maurente
Por muito tempo, executivos e agências trataram performance e branding como lados opostos de uma mesma estratégia. De um lado, métricas como cliques, CPL e CAC. Do outro, narrativas aspiracionais que constroem reputação no longo prazo. O resultado dessa visão fragmentada foi a criação de uma falsa dicotomia, responsável por desperdício de energia e orçamentos divididos.
O futuro do marketing não será definido por “mais branding” ou “mais performance”. Ele já está sendo construído em torno de algo mais simples e, ao mesmo tempo, mais desafiador: autenticidade com resultado. Autenticidade porque consumidores, clientes e colaboradores aprenderam a identificar quando uma campanha não passa de fórmula. Não há algoritmo capaz de sustentar o que não é genuíno. Resultado porque, em última instância, conselhos e acionistas continuam cobrando ROI, crescimento e previsibilidade.
O incômodo cresce à medida que o mercado revela uma nova realidade: estamos diante de profissionais de marketing que muitas vezes não entendem de negócio. Há quem fale apenas de postagens, curtidas e seguidores, esquecendo o que realmente importa — receita e marca. Um marketing que olha só para receita morre, assim como aquele que olha apenas para marca. Uma marca sem receita é vaidade. Uma receita sem marca é commodity.
Marketing não é apenas branding. Também não é apenas performance. É o processo de criar, capturar, converter e expandir demanda, fortalecendo a marca ao mesmo tempo em que gera resultados concretos. Isso exige um entendimento profundo do negócio, e quem não souber traduzir essa equação perde espaço rapidamente. O profissional que restringe seus KPIs a seguidores perde relevância. Quem ignora receita se torna apenas mais um criador de conteúdo passageiro.
Esse desafio também não é exclusivo da área de marketing. Ele envolve o alinhamento de todas as áreas, do ICP à conversão. A marca abre portas. A receita mantém as luzes acesas. O alinhamento entre marketing e negócio sustenta o crescimento verdadeiro.
É por isso que CMOs e conselhos precisam abandonar a disputa entre awareness e conversão, entre conteúdo e CTR. O jogo atual é outro: transformar cada KPI em reflexo de uma narrativa verdadeira, capaz de construir comunidade e, ao mesmo tempo, entregar crescimento.
Autenticidade com resultado não é uma tendência. É questão de sobrevivência. Marcas que não compreenderem essa equação continuarão presas à armadilha da vaidade ou da comoditização. E profissionais que não souberem traduzi-la para o negócio perderão espaço para aqueles que entendem que marketing sempre será o motor que une significado e crescimento.
Ali Maurente – Chief Marketing Officer na PSA – Profissionais S.A.
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O quanto a inteligência artificial pode impulsionar o ROI das empre

*José Fleury
A inteligência artificial (IA) já transforma modelos de negócios, operações internas e estratégias de relacionamento com clientes. Um dos efeitos mais tangíveis dessa revolução tecnológica aparece no retorno sobre investimento (ROI). Todos desejam, mas poucos estão dispostos a fazer o que é exigido. Porque o retorno real não vem da ferramenta, e sim da forma como a empresa decide usar. E isso muda tudo.
Na prática esse o uso de IA pode representar, em média de 20% a 25% de aumento no lucro líquido, quando comparadas a concorrentes que ainda operam com processos tradicionais (dados da McKinsey).
O ROI, nesse contexto, não se limita à geração direta de receita. Ele também considera reduções significativas de custos operacionais, ganhos de eficiência, melhor alocação de recursos e decisões baseadas em dados. A IA impacta todos esses pontos de forma mensurável. O uso de IA para segmentação de audiência, personalização de campanhas e automação de mídia programática tem aumentado drasticamente o ROI em marketing digital. A Salesforce afirma que 80% das empresas que usam IA no CRM relatam aumento significativo na conversão de leads. A consultoria Boston Consulting Group apontou que campanhas personalizadas com IA chegam a gerar até 200% mais ROI que campanhas tradicionais.
Além disso, chatbots e assistentes virtuais reduzem custos com call centers e aumentam a satisfação do cliente. O Gartner estima que, em 2025, 95% das interações com clientes serão gerenciadas por IA, com redução média de 30% nos custos operacionais.
Empresas como a Amazon usam IA para otimizar rotas de entrega, prever demanda e gerenciar estoques. A McKinsey calcula que essas aplicações podem reduzir em até 50% os custos da cadeia de suprimentos.
Bancos e seguradoras utilizam IA para detecção de fraudes, avaliação de crédito e automação de relatórios. Um estudo do Bank of America mostra que o uso de IA para análise preditiva aumentou em 40% a precisão na concessão de crédito, reduzindo a inadimplência e otimizando o capital de giro.
Apesar dos benefícios, nem todas as empresas conseguem extrair ROI positivo imediatamente com IA. A maturidade digital, cultura organizacional e qualidade dos dados são fatores críticos para o sucesso.
Segundo o relatório AI Index 2024 da Universidade de Stanford, apenas 14% das organizações globais estão em estágio avançado de adoção de IA. Essas empresas são justamente as que colhem os maiores retornos, com aumentos de receita até cinco vezes maiores em relação às que estão apenas começando.
A consultoria Accenture aponta que empresas com maior maturidade digital conseguem acelerar o tempo de retorno dos investimentos em IA de 3 anos para menos de 12 meses. Isso ocorre porque essas organizações já possuem infraestrutura tecnológica adequada, governança de dados e equipes capacitadas para operar com machine learning e automação.
No entanto, medir o ROI da inteligência artificial exige mais do que simplesmente observar o lucro obtido com um projeto. É fundamental considerar uma série de indicadores complementares que ajudam a revelar o impacto real da tecnologia nos resultados da empresa.
Assim, um dos principais é o tempo de retorno do investimento (payback), que indica em quanto tempo o valor investido é recuperado a partir dos ganhos gerados pela solução de IA. Também se mede o ganho em produtividade, verificando quanto tempo ou esforço humano foi economizado com a automação de tarefas ou melhoria de processos.
De acordo com um relatório do MIT Sloan Management Review, as empresas que acompanham esses indicadores com regularidade têm 50% mais chances de obter ROI positivo em seus projetos de IA, justamente por alinharem tecnologia com metas de negócio de forma estruturada.
Entre os setores que mais se beneficiam com a aplicação da IA, o varejo e o e-commerce se destacam com a personalização de ofertas, previsão de demanda e atendimento automatizado.
Na saúde, a tecnologia contribui com diagnósticos mais precisos por imagem, otimização de agendamentos e redução de custos hospitalares. A manufatura aplica IA na manutenção preditiva de máquinas, controle automatizado de qualidade e robótica.
No setor de educação, surgem sistemas adaptativos de ensino e plataformas que personalizam conteúdos conforme o desempenho dos alunos. Já na agropecuária, a IA ajuda a prever safras, analisar o solo com precisão e automatizar processos no campo, otimizando a produção agrícola.
Desse modo, a expectativa é que, com a evolução dos modelos generativos (como GPT, Claude e Gemini), o ROI da IA se torne ainda mais visível, especialmente em áreas criativas, atendimento ao cliente, desenvolvimento de software e análise de dados em larga escala. Segundo a Deloitte, 70% dos executivos esperam que o retorno sobre investimentos em IA generativa supere os métodos tradicionais até 2026.
Portanto, empresas que integrarem IA de forma estratégica e mensurável sairão na frente em eficiência, competitividade e inovação. A IA não é um custo. É um investimento e, quando bem implementada, um dos que oferecem o maior retorno possível na economia digital.
*José Fleury – CFO da Fintalk