Da riqueza de dados à pobreza de insights: como a IA está resolvendo as maiores dificuldades dos líderes de marketing

Estamos vivendo a era de ouro dos dados de marketing. Temos painéis para dias de trabalho, mais plataformas de análise do que podemos contar e acesso a uma riqueza sem precedentes de informações sobre os clientes. Os profissionais de marketing não precisam mais estimar a contribuição de uma campanha para seus resultados financeiros, ou o que os consumidores querem em um novo produto ou serviço.

No entanto, apesar de terem mais informação do que nunca, os profissionais de marketing continuam paralisados pelos dados que deveriam ajudá-los. O que nos leva a uma realidade preocupante:

Isso também não é apenas uma intuição: as equipes de marketing estão usando 230% mais dados em comparação a 2020, porém mais da metade (56%) não tem tempo para fazer uma análise adequada dos dados. Essa combinação de excesso de dados com recursos insuficientes para extrair insights importantes não está apenas nos custando tempo e dinheiro. Também está criando uma desvantagem competitiva. Para que os profissionais de marketing estejam um passo à frente, eles precisarão contar com a ajuda de ferramentas de IA e incorporar uma mentalidade que priorize a inteligência artificial em sua abordagem de análise de dados.

Há apenas algumas décadas, o marketing era amplamente intuitivo e baseado em sentimentos. As decisões eram tomadas com base em experiências anteriores, em nossa compreensão do mercado e em hipóteses baseadas no que parecia "certo". Hoje em dia, podemos monitorar tudo o que fazemos, e o marketing baseado em dados substituiu rapidamente o processo emocional na tomada de decisões.

Atualmente, vivemos em uma época de sobrecarga de informações, com aproximadamente 402,74 milhões de terabytes de dados criados a cada dia. Em 2025, estima-se que veremos 181 zettabytes de dados criados, ou seja, um aumento de 23,13% em relação a 2024. Para combater esse influxo de pontos de dados, vimos centenas de novas soluções de análise de dados e inteligência empresarial entrarem no mercado, posicionadas como ferramentas projetadas para facilitar nossas vidas.

No entanto, cada nova ferramenta traz consigo uma curva de aprendizado e ainda mais fluxos de dados gerados. A pesquisa mostra que 29% dos profissionais de marketing têm ferramentas demais em sua pilha de tecnologia de marketing. E 62% das empresas não confiam em seus dados de insights de clientes. Somado ao fato de que 57% dos profissionais de marketing se sentem sobrecarregados com a quantidade de plataformas de tecnologia de marketing disponíveis, não é de se admirar que estejamos tendo dificuldades para entender os dados à nossa frente.

Antes de nos aprofundarmos em como a IA possibilita que os profissionais de marketing extraiam os insights necessários de suas fontes de dados, precisamos distinguir o real significado de dados, insights e informações.

• Dados: observações ou fatos brutos e não organizados. Essa coleção de pontos de dados não tem contexto próprio e pode incluir coisas como pontos de dados únicos de uma pesquisa, métricas analíticas, citações ou até mesmo comportamentos do usuário.
• Informações: dados processados e organizados com contexto. As informações descrevem o que aconteceu e oferecem vislumbres de padrões ou tendências, mas não nos dão o porquê. Por exemplo, você pode agregar as respostas da pesquisa para obter um número total, mas não sabemos se essa soma é "boa" ou "ruim".
• Insights: conclusões práticas derivadas de informações. Os insights explicam quais oportunidades estão à sua frente e são o conhecimento que orienta a tomada de decisões na sua empresa. Eles respondem perguntas sobre o que aconteceu, por que aconteceu e o que fazer em seguida.

Passar dos dados brutos para os insights práticos e implementar essas recomendações pode ser um processo longo que exige a adesão das partes interessadas. Quanto mais você minimizar o tempo e o esforço necessários para transformar dados em insights, mais poderá se concentrar na execução.

É aí que a IA pode ajudar.

A IA não é mais uma ferramenta a ser adicionada à sua pilha de tecnologia de marketing. Ela é a peça que faltava para preencher a lacuna entre números brutos e recomendações úteis. À medida que mais empresas introduzem a inteligência artificial nos fluxos de trabalho, os profissionais de marketing começam a perceber a IA além da sua função de economizar tempo.

Em vez de analisar manualmente grandes conjuntos de dados, os profissionais de marketing podem contar com a IA para lidar com três atividades distintas:

1. Reconhecimento de padrões: use a IA para identificar e delinear rapidamente padrões e tendências em grandes conjuntos de dados que, de outra forma, levariam dias para serem analisados. 
   
2. Análise preditiva: desenvolva resultados e comportamentos futuros, como previsão de vendas, com base em padrões históricos e indicadores atuais.
   
3. Recomendações proativas: sugira ações específicas com base em insights orientados por dados, como a antecipação das necessidades de um cliente ou o ajuste de estratégias de campanha.

Outro benefício de usar a IA é que ela ajuda os profissionais de marketing a passar da análise descritiva para insights preditivos e proativos. Em vez de resumir o que aconteceu em uma campanha anterior, a IA pode oferecer as próximas etapas tangíveis para direcionar a tomada de decisões proativas em uma campanha futura.

Quando se trata de melhorar a precisão da pontuação de leads, por exemplo, a IA pode analisar o engajamento do público, os dados demográficos e os comportamentos para ajudar os profissionais de marketing a identificar quem deve ser priorizado.

A IA não vai criar outro painel para você; em vez disso, ela fará com que seus painéis atuais funcionem de forma mais inteligente. Com a IA, os líderes de marketing podem contextualizar melhor os dados dentro dos objetivos de negócios, em vez de apenas relatar métricas superficiais como tráfego, seguidores nas mídias sociais ou total de downloads.

Ferramentas como as Metas de negócios da ActiveCampaign ajudam a preencher a lacuna entre a coleta de dados e a ação estratégica. Em vez de sobrecarregar os profissionais de marketing com outro painel, as Metas de negócios sintetizam insights de várias campanhas para fornecer recomendações claras e práticas. Em outras palavras, você poderá entender como uma campanha de email se conecta às suas metas de geração de leads e quais são as etapas necessárias para melhorar métricas como conversões.

A mudança de uma organização rica em dados para uma organização rica em insights exige mais do que introduzir novas ferramentas. É preciso também considerar a mudança organizacional e qualquer gerenciamento de mudanças que precisem ocorrer para acomodar uma abordagem de análise de dados que priorize a IA.

Como líder de marketing, considere as seguintes etapas para preparar sua organização para uma transição bem-sucedida:

Estabeleça governança de dados e de inteligência. Além da governança de dados, ter governança de inteligência garante que todos estejam na mesma página quando se trata de definir métricas e insights importantes. Se você estiver trabalhando com 13 definições diferentes sobre o que é um lead qualificado, por exemplo, não terá clareza sobre quais insights são importantes.

Para estabelecer governança, considere criar uma estrutura de “estrela-guia”: tenha de 3 a 5 métricas que se correlacionam diretamente com um resultado comercial. Isso pode incluir qualquer coisa, desde métricas de tráfego e engajamento até taxas de conversão e churn, inscrições para testes e muito mais. Defina quem toma decisões com base nos insights gerados pelas ferramentas de IA e garanta o alinhamento multifuncional para que todos compartilhem as mesmas definições.

Crie usando insights, não relatórios. Se você acha que está gastando muito tempo resumindo o que aconteceu, em vez de decidir o que fazer em seguida, você não está só. As organizações precisam mudar a forma como tomam decisões para acompanhar o aumento na adoção da IA para análises pelos profissionais de marketing. Em vez de relatórios reativos, tente mudar para alertas em tempo real e criar um protocolo de ação 24-48 para responder a insights dinâmicos gerados pela IA.

Incentive a colaboração, não a substituição. Um grande obstáculo para a adoção da IA gira em torno do medo de que ela substitua os humanos, quando, na verdade, a IA pode servir para complementar o trabalho das equipes. Além de treinar a equipe em novas ferramentas, é fundamental ensiná-la sobre a função dela no processo de tomada de decisões e o que pode ser priorizado no tempo que foi liberado pela IA.

As empresas que dominam essa transição de ricas em dados para ricas em insights sabem como definir objetivos claros, estabelecer métricas de sucesso e dimensionar as ferramentas que funcionam. Quando todos têm acesso aos mesmos dados, é a IA que capacita os líderes com a velocidade de insights práticos de que precisam para ficar um passo à frente da concorrência.

A velocidade do insight, e não a coleta de dados, é o novo campo de batalha competitivo. Ao mudar sua abordagem para a inteligência alimentada por IA, os líderes de marketing podem cumprir a promessa do marketing orientado por dados sem se afogar na sobrecarga de informações.

A IA ajuda você a eliminar as suposições da sua próxima campanha e a dimensionar sua tomada de decisões, e também devolve tempo ao seu dia para realizar trabalhos mais estratégicos. Com as Metas de negócios da ActiveCampaign, os líderes de marketing podem ter os insights e as recomendações práticas de que precisam para prosperar.