O que seu instinto pode lhe dizer que os dados não podem

Qual frase representa com mais precisão sua estratégia de marketing atual?

Orientado a dados . Informado por dados . Habilitado para dados ?

Se você está coçando a cabeça (ou revirando os olhos), você não está sozinho.

O recente aumento nas conversas sobre dados e a divergência resultante deixaram muitos profissionais de marketing divididos sobre qual abordagem deveriam adotar com seus negócios.

Mas em vez de tomar um lado no assunto, eu diria que é menos sobre semântica e mais sobre por que essas distinções sutis estão sendo feitas.

A principal reclamação contra o termo “data-driven” é que ele insinua que os dados estão no comando. O novo decisor. Acabe com tudo e seja tudo do marketing moderno.

A maioria dos cientistas de dados vai falar até ficar de boca aberta sobre como os insights obtidos de algoritmos sofisticados são muito superiores aos de um palpite humano.

Os números são concretos. Eles são precisos. Eles são tangíveis.

Mas considere por um momento o caso do carro autônomo.

O carro autônomo é possibilitado por GPS avançado, navegação e mapeamento, sensores, lasers, câmeras e computadores.

Em teoria, computadores e outras tecnologias avançadas deveriam ser muito superiores no processamento de todos os fatores e informações necessários para navegar com segurança nas estradas.

Afinal, eles são capazes de receber e processar muito mais informações do que o cérebro humano é capaz. Eles também são melhores em reconhecer e identificar padrões complicados, neste caso padrões de tráfego.

Mas onde os carros autônomos falham é o vazio da capacidade exclusivamente humana de interpretar o contexto, a intenção e, bem, a humanidade.

O mesmo pode ser dito sobre dados de consumidores ou de mercado. Há simplesmente muitas nuances no comportamento humano para que sejamos completamente orientados por IA/dados.

Agora não me entenda mal.

Como alguém cujo papel na geração de demanda exige muito contato com números, não estou aqui para difamar ou descontar dados como uma ferramenta de marketing necessária ou eficaz. Só acho importante para o sucesso de outras organizações, assim como a minha, que permaneça simplesmente isso – uma ferramenta.

Para realmente aproveitar o poder dos dados, você precisa primeiro reconhecer e entender suas limitações:

Os dados não mentem, mas não podem contar toda a história

Albert Einstein disse uma vez: “Nem tudo que conta pode ser contado, e nem tudo que pode ser contado conta”.

Por mais complicados e intrincados que sejam os computadores e as máquinas, eles nos oferecem principalmente informações muito básicas e diretas – quem/o quê/quando. Embora saber que a informação seja extremamente útil, nossos aprendizados são limitados sem o contexto adicional de como e por quê.

Por exemplo, os dados podem nos dizer quantas pessoas curtiram ou compartilharam uma postagem, mas não podem nos dizer por quê. Em outras palavras, pode nos oferecer resultados quantitativos, mas não raciocínio qualitativo.

Ou pense desta forma: se alguém analisasse as horas que você passou com colegas de trabalho, amigos e familiares em uma determinada semana, os dados sugeririam que seus colegas de trabalho eram mais importantes para você.

Provavelmente não é o caso, mas é um bom exemplo de como os dados podem ser enganosos sem o contexto adequado.

Os dados também podem apontar para uma relação potencial entre diferentes fatores, mas não podem prová-la. É o ditado familiar, “correlação não implica causalidade”.

Por exemplo, os dados podem mostrar uma correlação entre um mês de alto tráfego no site e alta receita, mas isso não significa necessariamente que o aumento da receita foi causado pelo aumento do tráfego. Pode ter havido um terceiro fator afetando esses dois números, ou outra variável indireta.

Somente seu olho treinado e sua experiência saberão abordar esses números e métricas com cautela e fazer mais testes. Se você descobrir uma correlação em seus dados, tente se aprofundar para replicar seus resultados e isolar a verdadeira causa ou segmentar de várias maneiras para ver se surgem padrões diferentes.

Também pode ser útil coletar feedback qualitativo de métodos como pesquisas de site e e-mail.

Os dados são realistas, mas não podem correr riscos

Vários anos atrás, Morgan Hermand-Waiche, de 29 anos, decidiu comprar lingerie para sua namorada no aniversário dela.

Uma vez que ele descobriu o quão caras eram a maioria de suas opções, ele percebeu que havia uma séria lacuna no mercado para uma empresa de lingerie acessível e imediatamente começou a pesquisar uma possível oportunidade de empreendimento.

O problema? Data lhe disse para ficar o mais longe possível do negócio de lingerie. Havia um claro chefão da indústria dominando o mercado, inúmeras barreiras à entrada e inúmeras tentativas fracassadas, incluindo várias marcas de grande nome.

Mas, apesar de suas descobertas, Hermand-Waiche não podia ignorar a única coisa que ainda o impelia a seguir esse empreendimento: seu instinto. Tinha que haver um mercado para lingerie acessível e de qualidade – mesmo que os dados sugerissem o contrário.

Hermand-Waiche é agora fundador e CEO da Adore Me, uma empresa de lingerie de comércio eletrônico que está revolucionando a indústria. Em apenas alguns anos, ele transformou sua intuição na segunda empresa de crescimento mais rápido da Inc. 500 em Nova York e arrecadou cerca de US$ 11,5 milhões de VCs e investidores privados.

Os dados só podem nos dizer o estado atual das coisas e, na melhor das hipóteses, fazer previsões informadas.

Tente utilizar métodos mais qualitativos, como fazer perguntas/enquetes em seus canais sociais, escuta social ou até mesmo bons grupos de foco para obter um feedback mais honesto e íntimo sobre uma ideia que você possa ter.

E lembre-se, às vezes a revolução significa apenas ignorar o status quo e correr riscos.

Os dados podem informar, mas não podem imaginar

Repita comigo: Big data não é a grande ideia.

Os dados não vieram com “Just Do It” ou disseram à Apple para “Think Different”.

É muito fácil ser pego no meio de números e estatísticas, mas lembre-se de que um ótimo marketing é contar uma ótima história – e contar uma ótima história significa entender o comportamento humano, as emoções e as experiências.

Podemos aprender todos os tipos de coisas sobre as ações do nosso público a partir de dados. Mas não pode nos contar sobre suas motivações, suas lutas, seus desejos, etc. Precisamos desses insights exclusivamente humanos para contar grandes histórias e ser criativos.

Mas não é culpa dos dados.

A criatividade é uma arte. Por sua própria definição, “arte” é a expressão ou aplicação da habilidade criativa e imaginação humana, produzindo obras a serem apreciadas principalmente por sua beleza ou poder emocional. Palavras-chave aqui sendo “humano” e “emocional”.

Caso em questão: em 2016, o Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Toronto tentou ensinar um computador a escrever uma música.

Os pesquisadores alimentaram a máquina com mais de 100 horas de música enquanto um algoritmo sofisticado “aprendeu” padrões nas batidas, acordes e letras. E enquanto tudo isso soa impressionantemente high tech, a “música” resultante foi um desastre – com letras estranhas e sem sentido e uma melodia robótica sem inspiração.

Acontece que os dados são um compositor muito ruim.

A boa notícia é que existe uma maneira pela qual os dados podem fornecer o tipo de insights emocionais e humanos que inspiram grandes criativos. Mas, em vez de ouvir os números, você precisa realmente ouvir as pessoas.

Os avanços mais recentes nas ferramentas de escuta social permitem que as marcas descubram coisas sobre seus públicos que, de outra forma, levariam meses de entrevistas qualitativas. A afinidade de tópicos é um ótimo exemplo de capacidade de escuta que é muito mais impactante do que a maioria das pessoas imagina.

Imagine as portas que podem se abrir quando você descobrir sobre o que mais seu público está falando nas redes sociais. Eles amam um certo tipo de música? Ou esporte? Esses insights podem levar a novas oportunidades de patrocínio, integrações de produtos ou até mesmo a um novo segmento de público.

Outro bom exemplo de como a escuta social pode inspirar grande criatividade é por meio da análise de sentimentos. Aprender como seu público se sente sobre algo como notícias recentes ou tópicos relevantes dá a você a oportunidade de criar conteúdo ou campanhas que ressoarão com eles em um nível mais profundo e emocionalmente ressonante.

A Coca-Cola usou a análise de sentimentos para criar sua Coke Tweet Machine. Usando processamento de linguagem natural e localização, a marca conseguiu identificar a cidade menos feliz do país.

Seguindo a estratégia da marca, “escolha a felicidade”, eles levaram uma máquina de Coca-Cola para a cidade que analisava o sentimento do perfil de cada usuário no Twitter.

A máquina então distribuiu apenas uma lata para usuários com uma presença mais positiva e feliz na plataforma.

É incrível como as marcas podem aprender e criar tanto simplesmente analisando a atividade das pessoas nas redes sociais. Tente fazer sua própria escuta social na próxima vez que estiver procurando por insights criativos.

Portanto, se você considera sua organização informada ou orientada por dados, tudo o que realmente importa é que você está deixando muito espaço para a humanidade em sua tomada de decisão. Porque dados sem humanos não são insights – são apenas números.