Contra dados há sim argumentos

Um mentor certa vez me disse: “Te prepara, a percepção moral de um empreendedor nos primeiros anos parece um eletrocardiograma, um dia tu pensa que é muito bom, no outro que talvez devesse voltar para a CLT.”

Ele não poderia ter sido mais preciso na definição.

Se a gente decide se guiar apenas pelas coisas que acontecem no curtíssimo prazo, vira uma loucura. Horas de genialidade, horas de estupidez - tudo no mesmo turno.

Minha tentativa de antídoto contra isso foi me guiar por indícios, sinais que podemos perceber que as coisas estão indo pelo caminho certo ou pelo caminho errado.

E não há nada que dê melhores sinais do que a performance do seu time.

Seja para o lado bom, seja para o lado ruim.

O caso dessa News não foi bom. Foi ótimo.

Estávamos em uma reunião de abertura de um novo projeto e ouvimos a famosa frase: “Vocês sabem melhor do que ninguém: contra dados não há argumentos.”

Mais rápido que eu pudesse começar a pensar em uma resposta, o Marcelo, líder do time de projetos aqui solta: “Hmmm na verdade tem sim, basta o dado estar errado e fora de contexto. E essa é a primeira coisa que vamos olhar nos dados de vocês.”

É o cerne do que busco construir com a Witly.

Dados não servem pra merd* nenhuma. Não me entenda errado, o problema não é o dado.

O problema é o dado errado, fora de contexto, que ninguém sabe interpretar corretamente e que não gera ação, não gera resultado e não gera aprendizado.

Ele é pior que inútil - ele gera problemas.

O problema de tomar a decisão errada achando que se tem segurança e confiabilidade. 

O dado útil, que realmente muda o jogo, tem validação, tem contexto, tem interpretação precisa E gera ações seguidas de resultado e/ou aprendizado.

E aqui entra o ponto central do nosso percurso de hoje:

Ser bom em dados não é só saber montar gráficos bonitos ou saber integrar um milhão de ferramentas de forma rápida.

É, inicialmente, saber reconhecer quando um dado, mesmo convincente, está errado.

Seja pelo valor, pelo uso ou pela interpretação.

Refraseando, contra um dado correto e bem interpretado, não há argumentos.

Em todos os outros casos? Aí meus amigos, argumento é o que não falta.

Dei um exemplo claro disso em uma Newsletter mês passado (você pode ver aqui). Tanto eu quanto a Inteligência Artificial erramos a análise, porque o dado não estava no contexto correto.

Mas, o que leva as pessoas a usarem dados de formas erradas?

Fugindo dos óbvios preguiça e desconhecimento...

Um dos mais perigosos é a busca por conforto na decisão.

E esse não é o papel dos dados (não confunda conforto com segurança).

Dados não estão aí para agradar A ou B - dados são necessários para mostrar a verdade, doa a quem doer.

A verdade vai trazer aprofundamento e o aprofundamento vai trazer clareza e segurança, mesmo que seja uma notícia ruim (melhor saber do que se enganar, não é?).

Mas as pessoas caem na armadilha do conforto da análise que confirma a sua crença.

Elas buscam nos dados apenas a validação do que já se acredita. E pior: interpretam do jeito que querem, ignoram o contexto e seguem felizes.

É o famoso viés de confirmação em sua forma mais perigosa — quando é disfarçado de “análise”.

Mas dados mal coletados ou mal definidos não são neutros. Eles são enganosos.

Pensa no seguinte exemplo:

"Nosso custo por aquisição (CAC) despencou essa semana, vamos escalar com tudo!"

Mas...

- O ticket médio e progressão de recompras caíram;

- Os clientes estão com o perfil errado;

- O retorno de médio prazo projetado está bem menor do que tínhamos e

- Estamos tendo menos lucro, mesmo com mais clientes.

O dado estava "certo". O CAC de fato caiu. Mas a interpretação, errada.

A ação recomendada era muito diferente da escala, era um cavalo de pau na estratégia de aquisição.

Se tem uma coisa que aprendi ao longo dos anos analisando empresas é que... dado errado não tem cara de dado errado.

Ele parece confiável. Ele engana até gente experiente. Às vezes, só com muito repertório e bagagem analítica você percebe que tem algo estranho ali.

É como quando você já conhece aquele amigo por tempo suficiente para saber que mesmo a pessoa falando que está tudo bem, não está. 

Você sente que tem algo fora do lugar.

Com análise de dados, é a mesma coisa.

Por isso, a experiência é um antídoto contra a cegueira dos dados.

Você começa a desenvolver um sexto sentido para identificar incoerências.

Ahh, Mazzillo, mas quais são essas incoerências?

Bom, aqui vão alguns dos erros mais comuns que vejo por aí:

• Dados mal trackeados (captar a informação errada): dados duplicados ou faltantes, funis de venda mal parametrizados, possíveis clientes vindo por determinado lugar, mas o sistema marcando outro (ou não marcando nada). Resultado: tudo dá a impressão de estar certo, o dado existe, é possível analisá-lo, mas ele não serve pra nada além de te enganar. 

• Métricas erradas: usar métricas intermediárias para a tomada de decisão estratégica (como avaliar faturamento ao invés de lucro ou custo por possível cliente sem considerar o perfil ou a chance de conversão). Ou até o caso mais perigoso: tomar decisão com base na média.

• Indicadores desconectados da realidade do negócio: quando o time de marketing está comemorando aumento de leads e o comercial chorando, porque ninguém responde.

• Falta de contexto: “crescemos 20%!” (mas os concorrentes cresceram 80%).

E saber identificar isso é uma habilidade que pouca gente fala, mas que separa quem só trabalha com dados de quem realmente domina a análise de dados.

A capacidade de levantar a mão numa reunião e dizer: “Esse dado está errado. E eu posso te provar.”

Não vou negar, é desconfortável. 

Às vezes dá até o receio de soar arrogante. Mas é o que precisa ser feito.

Porque se você toma uma decisão com base num dado errado, o impacto não é analítico — ele é financeiro.

Esse é o caminho que buscamos ter na Witly e orientar nossos clientes. Decisões corretas, que geram resultado. É isso que entregamos. 

O dashboard é só um meio, nada mais do que isso.

Espero que tenha curtido o percurso de hoje.

Grande abraço e até a próxima milha,

César Mazzillo

Dados no Cotidiano:

Segundo a consultoria Gartner, 60% das decisões de negócios baseadas em dados são questionáveis ou incorretas — não porque os dados não existiam, mas porque foram interpretados de forma errada.

Além disso, apenas 27% dos líderes confiam plenamente nos dados disponíveis na sua empresa (Fonte: IDC, 2023).

Vá uma milha a mais: 

Vamos por um caminho um pouco diferente hoje. Quero te propor um exercício.

Pense em uma decisão que você tomou (ou precisa tomar) usando dados.

Faça a decisão como você faria normalmente e a anote.

Agora, responda (com calma) as seguintes perguntas:

- Consigo provar que esse dado é confiável e correto?

- Quais outras métricas podem influenciar meus dados que não estou levando em consideração?

- Estou com todo o contexto que preciso para poder avaliar esse dado?

- Tenho preferência por algum resultado que o dado pode trazer? Posso estar tendo algum viés na tomada de decisão? 

- Eu preparei a ação para gerar resultado e/ou aprendizado?

Se você respondeu todas essas perguntas e sua decisão segue a mesma, parabéns, você tem um alto nível de análise. 

Sua decisão mudou? Bom... recompensas costumam vir para quem vai uma milha a mais.