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Pesquisa Always On: por que os profissionais de marketing precisam de insights em tempo real

*Phil Ahad
Para as empresas, os dados do cliente são fundamentais. Marcas estabelecidas que coletam dados há anos, tradicionalmente, têm tido vantagem sobre seus concorrentes – em grande parte devido a uma mina de insights de clientes que ajudam a informar futuras decisões de negócios. Mas os tempos estão mudando e os insights históricos não são tão valiosos quanto antes.
O ritmo de mudança no sentimento do consumidor tem aumentado constantemente ao longo dos anos, e esta tendência foi ainda mais acelerada pela pandemia. Na verdade, tanta coisa mudou nos últimos anos que o comportamento passado não é tão confiável quando se trata de prever resultados futuros. Embora os dados históricos sempre terão um papel a desempenhar, os insights em tempo real estão se tornando cada vez mais importantes para os profissionais de marketing.
Uma abordagem sempre ativa
Atualmente, a velocidade de mudança nos mercados significa que as marcas devem acompanhar constantemente a evolução das preferências dos consumidores, adotando uma abordagem conhecia como “Always on”. Estar “sempre ligado” é ter um fluxo constante e circular de informações. As marcas devem garantir esse flow consistente de comunicações com seus consumidores e prospects, e ao mesmo tempo pesquisar as reações a essas comunicações em tempo real.
Essa abordagem permite que as marcas desenvolvam e testem novas ideias, ajustando e refinando continuamente as novidades até que tenham campanhas ou produtos que sabem que serão bem recebidos. Na verdade, essa abordagem é muito mais benéfica para as marcas: a capacidade de testar campanhas, novidades, e alterações em produtos ou serviços em tempo real – e fazer os ajustes necessários antes de atingir as massas – pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso.
Menos é mais
Projetos de pesquisa tradicionais, que podem levar meses para serem concluídos, geralmente exigem centenas de perguntas para entender completamente os entrevistados – mas não é necessário fazer tantas questões ao mudar para um modelo mais consistente e sempre ativo. A ideia é não acabar em uma situação em que uma enorme quantidade de dados impedem a análise e a obtenção de insights; onde o excesso de informação não permite a operacionalidade dos dados.
Embora seja tentador fazer muitas perguntas a seus clientes e coletar milhares de pontos de dados, geralmente é melhor se concentrar em objetivos definidos e descobrir, por exemplo: as mensagens da minha campanha vão ter efeito? Meu público será receptivo a esse tipo de produto ou solução? Fazer menos perguntas, mas garantir que sejam as perguntas certas, ajudará a simplificar a colheita de dados e facilitará a coleta de insights úteis e inteligentes que informam decisões cruciais de negócios.
Autenticidade gera lealdade
Goste-se ou não, as mídias sociais e o ciclo de notícias de 24 horas por dia significa que os próprios consumidores estão “sempre ligados” e, como tal, descobrem problemas em tempo real. Neste mundo super conectado, não há onde se esconder. Se o seu produto não fizer o que afirma fazer, esses problemas serão descobertos rapidamente.
Mas isso não é necessariamente negativo. Os consumidores esperam que as marcas sejam autênticas e transparentes e são mais tolerantes com as empresas honestas que assumem seus erros do que com aquelas que tentam varrer as coisas para debaixo do tapete. Obter feedback do cliente em tempo real permite que as empresas determinem um caminho a seguir com base nas novas necessidades do consumidor. É um jogo constante de identificar problemas, voltar à prancheta, ajustar e avançar.
No final de contas, as marcas aprendem mais com seus erros do que com os sucessos e as que usam o feedback negativo a seu favor e comunicam de uma maneira real e autêntica contribuem bastante para estabelecer confiança e lealdade entre seus públicos. E em um mercado onde os consumidores estão sempre trocando de marcas e experimentando marcas mais baratas, mesmo as empresas mais estabelecidas precisam trabalhar duro para conquistar e manter a fidelidade de seuscliente.
O futuro dos insights
Os consumidores de hoje – desde como gastam seu tempo, como compram e quais marcas escolhem apoiar – são diferentes de tudo que vimos antes. Eles são rápidos em trocar, rápidos em comentar, rápidos em abandonar e rápidos em comprar. Analisar o desempenho de uma campanha de marketing de 2019 não pode ser o único caminho para coletar insights, porque esses dados históricos aparentemente recentes podem estar completamente desfasados do consumidor de hoje.
Nesse mercado, as empresas precisam de acesso a insights que acompanhem a velocidade das mudanças no comportamento dos consumidores e das tendências. E graças ao rápido avanço das tecnologias de pesquisa, os insights podem ser obtidos em dias ou horas, e as marcas podem monitorizar as respostas em tempo real, e perceber o sentido geral dos insights antes mesmo que o campo fique concluído.
As empresas precisam dedicar uma maior percentagem de seus recursos de marketing ao desenvolvimento de uma abordagem sempre ativa: vão ter de reaprender quem são seus principais públicos e o que é importante para eles; necessitarão atualizar suas estratégias de comunicação para criar um fluxo de informações mais circular; e também precisarão otimizar suas estratégias de coleta de dados para garantir que a tomada de decisões certas no momento certo não é produto do acaso mas sim de um processo sistemático e consistente.
*Phil Ahad – Chief Digital Officer na Toluna.
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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