Curiosidade da semana: MIT diz que 12% dos trabalhadores dos EUA já podem ser substituídos por IA. ¹

Já falamos bastante que o marketing precisa falar a linguagem dos negócios e que precisa de aliados internos. E poucos aliados são tão decisivos quanto o financeiro.

Uma nova pesquisa dos EUA e Canadá¹, mostra um contraste interessante dessa relação: apenas 22% dos profissionais de marketing dizem ter tudo o que precisam para comprovar o valor da área. Ainda assim, a relação com o financeiro é surpreendentemente positiva, mais de 70% afirmam que os CFOs confiam no marketing, colaboram nas decisões e até defendem perante o board quando entendem o racional por trás das iniciativas.

Os recados são claros: a relação entre marketing e finanças é melhor do que o marketing imagina e quando os dois trabalham em um sistema integrado, compartilhando as mesmas métricas e interpretações, a confiança cresce de forma significativa. É uma ponte que vale muito construir.

Com o crescimento dos investimentos nas redes sociais, é natural surgir a dúvida: ainda faz sentido anunciar em canais de notícias? Uma nova pesquisa global ¹ sugere que sim. 60% dos profissionais de marketing dizem que campanhas em ambientes jornalísticos entregam mais resultado do que a média.

Mas existe uma preocupação com brand safety, principalmente dentro das agências. Entre os profissionais que já anunciam em notícias, há +20p.p mais respondentes de agências dizendo que a possibilidade de aparecer ao lado de tópicos controversos é um impeditivo para aumentar o investimento.

→ ChatGPT pode estar se preparando para mostrar anúncios — é o que indica uma nova atualização do aplicativo.

→ YouTube está experimentando feed controlados por prompts — o que pode mudar a maneira como estamos acostumados a acompanhar os feeds hoje.

→ CEO do Pinterest diz que vai focar na busca — 73% dos usuários já usam este recurso.

→ ChatGPT lança assistente de compras para desafiar Amazon — novo recurso entrega resultados melhores para o usuário.

→ TikTok cria prêmio global para educadores — a plataforma tem incentivado conteúdo educacional desde o ano passado.

→ Google Meu Negócio agora permite agendar posts e postar em diversas unidades ao mesmo tempo — facilitando a vida de gestores de redes.

Este artigo faz parte da série retrospectiva que antecede o livro “CMO Insights”, feito a partir das mais de 1.500 notícias, 200 relatórios e 100 artigos acadêmicos.

Uma vez fiz um curso de navegação para corridas de aventura. Eu, que nem correr corria.
Na prova de graduação, caímos na mesma bateria que uma dupla que parecia ter saído direto de um catálogo da Salomon: hydration vest, Garmin de última geração, pace de atleta profissional e histórias de provas pelo mundo.

Eles dispararam na largada numa velocidade quase coreografada. Só que para o lado errado.

Horas depois, eu, sem preparo nenhum, e minha dupla, paciente comigo, cruzamos a linha de chegada exatamente com eles. E ali, suado e meio incrédulo, caiu a ficha: esse é o dilema eterno entre eficiência (fazer bem) e efetividade (fazer o que realmente importa).

No marketing, essa diferença ganha uma disciplina própria: marketing effectiveness. E eu acredito que ela vai ocupar um espaço cada vez maior nas empresas. Não porque é mais bonita no slide, mas porque aponta a direção certa quando todo mundo está apenas correndo mais rápido.

Pensa rápido: três métricas pelas quais você é cobrado.
Quase aposto que todas orbitam a eficiência. São números que provam que você executa bem uma peça do processo, mas não revelam se essa peça move, de fato, o negócio para algum lugar.

Vamos começar pela mais clássica delas? ROI E ROAS.
“Se mostra retorno sobre investimento, então deve ser efetividade, certo?”
Errado. ROI é eficiência destilada: ele diz o quão bem aquele canal performou, e só.

Vou exagerar (porque às vezes só o absurdo ilumina): imagine exibir um anúncio da Coca-Cola exatamente no segundo em que o cliente passa uma Coca no caixa do supermercado. O ROI seria monstruoso. Mas… isso criou alguma venda que não aconteceria de outra forma? Alguma virada real, alguma causalidade nova? Provavelmente não.

A lógica se repete com tráfego, leads e todos esses paranauês de funil. Eles revelam o quão eficiente é o seu processo de vendas, mas não se esse processo cria negócio, ou apenas organiza (e até limita) o que já estava vindo.

Les Binet, um dos nomes mais respeitados da efetividade de marketing, já deixou o alerta este ano: estamos viciados em eficiência e praticamente cegos à efetividade. O ROI médio subiu 4% nos últimos dois anos, enquanto a lucratividade despencou 11%.

E, ao mesmo tempo, a McKinsey aponta: 72% dos CMOs europeus planejam aumentar a razão investimento/receita até 2026. Isto é, gastar mais mesmo que a receita não acompanhe o mesmo ritmo. Um movimento curioso: corremos mais rápido… mas nem sempre na direção certa.

Se você quiser medir efetividade em estado puro, existe um caminho, mas ele cobra seu preço: incrementalidade real. Grupo de controle, regiões isoladas, janelas separadas, pré-teste, pós-teste. É ciência aplicada ao marketing, com toda a certeza e toda a fricção que a ciência carrega.

E, sim, faz sentido quando o investimento é grande, quando a marca vai dar “a tacada do ano”. Mas tentar aplicar esse rigor absoluto a tudo transforma qualquer empresa em um laboratório lento, burocrático, quase clínico.

Eu disse isso a um CEO este ano:

A pergunta é retórica, mas, na prática, estamos nos movendo perigosamente rumo à segunda opção. Mensuração será a segunda área que mais vai receber investimento depois de IA, segundo a McKinsey.

E esse é o paradoxo contemporâneo: quanto mais tempo gastamos para medir tudo, mais deixamos de fazer o que realmente nos empurra para frente.

Calma. Este não é um daqueles textos em que eu apresento o problema e deixo a solução para você descobrir. A saída não é abandonar a ciência, mas adaptá-la ao mundo comercial, onde tempo, pressão e realidade não cabem nos gráficos perfeitos das aulas de método científico.

Quase todo gestor que eu conheço mede ROI, tráfego, leads (alguns ainda contam seguidores). Mas pouquíssimos fazem modelagem estatística.

Essa modelagem pode ser tão simples quanto uma planilha correlacionando variáveis — investimento por canal, presença ou ausência de promoção — com resultados como vendas, novos clientes, receita.

Ou pode ganhar complexidade: um MMM (Marketing Mix Modeling) com adstock, decaimento, saturação e outras camadas que dão textura ao comportamento do mercado.

No fundo, é para responder perguntas que parecem banais, mas que quase ninguém sabe responder com dados:

Estamos chegando ao limite dos modelos de atribuição. Eles nasceram para responder uma obsessão antiga: descobrir, passo a passo, qual toque, qual clique, qual anúncio “merece” o crédito pela conversão. Mas, num mundo fragmentado, com privacidade crescente, múltiplas telas e jornadas que já não cabem em mapas lineares, essa promessa deixou de ser ciência para virar neurose.

E é justamente aí que o paralelo com a corrida fica claro: corredores não precisam saber quanto do pace veio do tênis, quanto veio da hidratação, quanto veio da umidade do ar.
Eles precisam saber se o conjunto dessas coisas está ajudando, ou não, a cruzar a linha de chegada mais rápido.

A precisão obsessiva é menos importante que o efeito real.

No marketing, a lógica é a mesma. A busca pela atribuição perfeita nos prende a detalhes irrelevantes e nos afasta da pergunta que realmente importa: o que move o resultado?

É por isso que o futuro aponta para algo mais simples e mais lúcido: modelagem estatística ampla.

Não precisamos vigiar cada milímetro da jornada; observamos o sistema inteiro.
O princípio é direto: quando faço X, Y acontece, de maneira consistente, repetível, mensurável o suficiente para orientar decisões.

A econometria, a disciplina que combina estatística, economia e matemática para identificar causa e efeito no mundo real, já é presença garantida nas pesquisas acadêmicas de marketing. E, é muito do que eu trago aqui no #M15.

Mas existe um ponto que quase ninguém diz em voz alta: você não precisa medir absolutamente tudo dentro da sua empresa.

Se já existem estudos robustos, replicados em vários mercados, testados em múltiplos contextos e conduzidos com metodologias sérias mostrando, por exemplo, que creators geram mais resultado hoje… por que refazer tudo do zero só para “provar” o seu caso específico?

Testar “dentro de casa”, o que já foi testado multiplas vezes não é pensamento ciêntifico, é teimosia.

E é por isso que o exemplo dos creators é tão emblemático.
Sabemos que funcionam. Sabemos que movem resultado.
O que não conseguimos, é medir 100% a origem e incrementalidade de todos os resultados gerados por creators.

E aí vem a pergunta que separa eficiência de efetividade: você investiria em creators mesmo sem conseguir rastrear cada vírgula do caminho do cliente?

Se a resposta for sim, você escolheu o resultado.
Se for não, você ainda está preso à eficiência, à ilusão de controle absoluto.

Esse é o shift. Aplicar conhecimento científico no marketing, sem transformar sua empresa inteira em um laboratório acadêmico.