Como tomar decisões baseadas em dados

Tomar decisão baseada em dados é menos sobre ter dado e mais sobre saber o que fazer com ele. Dado é o novo ouro, e as empresas usam uma fração do que coletam. O motivo não é falta de ferramenta: é que virar uma empresa orientada a dados exige metodologia, processo e gente, e quase todas começam pelo software. Compram a ferramenta, depois pensam no processo, depois lembram das pessoas. O resultado é uma infraestrutura que acumula dado e uma reunião de fim de mês em que ninguém sabe por onde começar.

Este texto acompanha a conversa acima, no PragmaTalk. Se você tem dado guardado, já está à frente de quem não tem, e o problema passa a ser outro.

Três mitos, na ordem em que eu encontro

“Empresa orientada a dados é startup de tecnologia.” Não é. Uma empresa é um conjunto de áreas, e financeiro, contábil, RH, vendas e marketing têm cultura e tecnologia diferentes entre si. Empresa com stack analítico tende a chegar lá mais rápido porque já nasce com sistema de informação, mas indústria farmacêutica decide sobre dado por natureza, porque o assunto é saúde. Medicina é o exemplo mais limpo que existe: o médico olha o seu diagnóstico e decide a partir dele.

“Somos data driven, temos um painel na TV da sala.” Comprar Power BI, subir um dashboard e olhar para a tela o dia inteiro não é cultura de dados. A pergunta que revela isso é simples: se o ponteiro andar um pouco para a direita, o que você faz? E se voltar para a esquerda? Cultura de dados é saber o que fazer com o número, não ter acesso a ele.

“Ser 100% orientado a dados.” Não existe e não vale perseguir. O que vale é ter o dado exato na reunião em que a decisão acontece.

A diferença aparece na reunião diária

Vendas costuma ter reunião diária, e é boa prática ter. A questão é o que se discute nela.

Nas operações que eu acompanhei antes de reestruturar, a conversa era sobre quem performou melhor, qual cliente estava mais difícil, qual era o menos chato. Isso é positivo para união de time e não sustenta decisão nenhuma. Não havia métrica organizada nem clareza de para onde olhar.

A decisão orientada a dados é um hábito, no sentido literal. Do mesmo jeito que você se organiza antes de sair de casa para um compromisso, antes da reunião você analisa o dado e sabe qual métrica precisa olhar para decidir o que está na mesa.

O caso da meta que não foi batida

Este é o exemplo que mais aparece, e ele mostra a diferença na prática.

A meta não veio. Por quê? Sem dado, o diretor comercial questiona a equipe trazendo julgamento e preconceito sobre a situação. É o vendedor? É o produto? É o mercado? Cada pessoa na sala responde pela própria intuição, e quando doze diretores decidem por intuição não existe critério para dizer qual repertório vale mais.

Com dado, a pergunta tem resposta verificável, que é o princípio por trás de toda a metodologia de Operações de Receita. Você abre o CRM e olha o motivo de perda e o motivo de objeção que os vendedores registraram, e vê qual prevaleceu. Muitas vezes a gente acha que é o vendedor, muitas vezes acha que é o produto, e o registro mostra outra coisa.

Isso, claro, depende do motivo de perda estar preenchido com opção fechada, que é o assunto de como transformar o CRM em máquina de demanda.

Qual dado coletar, e nessa ordem

O erro clássico é começar coletando. Dado existe em excesso, e o perigo aqui nunca é escassez: você abre a planilha, abre o banco, olha a quantidade de coisa e fecha por medo para ir fazer outra tarefa.

A ordem que funciona é ao contrário. Comece pelo que você precisa decidir no seu trabalho e pelo que precisa monitorar. Com esse desenho na mão, estabeleça os pontos de contato da jornada. Com os pontos de contato, você sabe quais métricas precisa. E só então vá procurar onde cada métrica mora.

Um exemplo do caminho completo: o contato preenche o formulário no site, o dado cai na ferramenta de automação de marketing e é no Marketing Cloud que ele vai ser usado. Sei onde foi coletado, sei para qual sistema foi e sei onde vou usar. Sem esse desenho, você coleta muito e não coleta nada útil.

Em marketing, o conjunto de métricas costuma ser a jornada: se a pessoa abriu o e-mail, se abriu o push, se clicou, se está engajada. Cada área desenha o seu, porque a informação que importa para crédito não é a que importa para retenção.

As 4 métricas de receita que importam

Se a pergunta for por onde começar, estas quatro sustentam a maior parte das decisões de receita, e todas saem de um CRM bem preenchido.

Nenhuma delas é exótica. O que falta, quase sempre, é o dado por trás estar limpo.

O risco dos dados sujos no CRM

Cada métrica acima depende de um tipo de registro, e cada tipo de sujeira derruba uma delas sem avisar.

Contato duplicado infla a base e distorce a conversão, porque o mesmo lead conta duas vezes na entrada e uma vez na saída. Negócio com data de fechamento vencida e ainda aberto engorda o pipeline e faz o tempo de ciclo parecer melhor do que é. Motivo de perda em texto livre impede qualquer leitura de por que a venda não aconteceu. Origem do lead em branco torna o CAC por canal uma estimativa.

O efeito é pior do que não ter número: a reunião passa a decidir com convicção sobre um dado errado. Por isso a limpeza entra como regra no momento do cadastro, com campo obrigatório, opção fechada e um responsável por manter, que é o que eu chamo de governança de dados em como transformar o CRM em máquina de demanda.

LGPD: CNPJ e CPF são jogos diferentes

Em relação entre empresas, a flexibilidade é maior porque muito do que importa é dado aberto: estimativa de faturamento, número de funcionários, quadro de pessoas no LinkedIn, estrutura da companhia. É sobre isso que se constroem as estratégias de conta.

Com CPF a história muda. Só é possível usar o que a pessoa cedeu com autorização, e é por isso que existe a permissão de cookies em todo site e o consentimento explícito quando você pede um empréstimo e o banco consulta o seu histórico.

E aqui tem uma crítica que eu faço com frequência, porque atendo bastante fintech. Elas têm um mundo de informação sobre o cliente e ficam ofertando a mesma coisa: crédito a x por cento ao mês. Se o dado mostra que aquela pessoa está planejando uma viagem em família para comemorar o aniversário do filho, por que não fazer a oferta em cima do desejo? Vende-se mais do que crédito, e com menos atrito.

Ter o dado e não usar é pior do que não ter, porque custa o mesmo e não devolve nada.

Por que o cliente virou o centro

Vale a história da pizza, que explica a mudança melhor que qualquer gráfico.

Quinze anos atrás, pedir pizza era ir até a geladeira, achar o ímã, ligar, perguntar o cardápio no telefone, combinar a forma de pagamento e esperar duas ou três horas sem saber de nada.

Hoje você pega o celular, vê o cardápio inteiro, sabe o tempo de entrega, acompanha em tempo real e, se atrasar, reclama e avalia. A pizzaria manda um bônus. E se você não gostar, escolhe outra amanhã.

O comportamento mudou, e com ele o poder de decisão passou para a mão do cliente. Foi essa mudança que fez as empresas valorizarem o cliente de verdade e adotarem a filosofia de colocá-lo no centro da operação. A pessoa mais importante da empresa não é o presidente: é o cliente, porque toda empresa nasce para servir alguém.

O que fazer na segunda-feira

Escolha uma decisão que a sua área toma com frequência e escreva qual métrica deveria sustentá-la. Depois verifique se essa métrica existe, se está atualizada e se alguém a olha antes da reunião. Costuma faltar uma das três.

Se a resposta for que falta processo de coleta, o caminho é estruturar a operação, e é por isso que o trabalho começa num diagnóstico de Revenue Operations: quais decisões, quais métricas, onde cada dado nasce e quem responde por ele. Se o dado existe e ninguém sabe ler, é treinamento.

A provocação que eu deixo é a da própria reunião diária: se alguém entrasse na sua amanhã e perguntasse qual número vai mudar a decisão de hoje, quantas pessoas na sala responderiam a mesma coisa?