Como eu penso
Boas decisões nascem entre narrativa e medição. Estes são os princípios que uso para encontrar tensões ocultas, testar a intuição e transformar análise em ação.
Nas revisões de campanhas globais, um momento familiar se repetia. Um conceito aparecia na tela, e a conversa girava em torno de duas perguntas.
Isso vai fazer sentido para as pessoas?
Como vamos saber?
A primeira pergunta pertence à narrativa. Ela busca entender o que importa para as pessoas, qual tensão elas reconhecem e em que poderiam passar a acreditar depois de ouvir algo.
A segunda pertence à medição. Ela pergunta o que mudou, em comparação com o quê, para quem e se o sinal é forte o suficiente para justificar uma decisão.
O marketing costuma separar essas perguntas. O time criativo protege a narrativa; o time de analytics protege os números. A campanha passa de um para o outro como se significado e evidência fossem etapas diferentes de uma linha de produção.
Nunca consegui pensar nessas perguntas separadamente. Uma narrativa sem medição pode se tornar uma bela explicação para algo que não está acontecendo. Medição sem narrativa pode se tornar um relato preciso de um comportamento que ninguém entende.
Minha forma de pensar vive no movimento entre as duas. A narrativa dá coerência à ambiguidade. A medição questiona a narrativa. O trabalho se torna útil quando essa tensão muda uma decisão.
A narrativa encontra a tensão
Quando um problema é ambíguo, raramente começo pedindo mais ideias. Procuro a tensão que o enquadramento mais óbvio escondeu.
Trabalhando com produtos de comunicação em diferentes mercados, aprendi que o mesmo produto não podia ser explicado da mesma forma em todos os lugares. Os fatos podiam viajar. O significado, não.
O que soava aspiracional em um lugar podia parecer distante em outro; o que parecia um benefício claro dentro da empresa podia ser irrelevante para quem ouvia. Mais distribuição não resolvia esse problema. Uma narrativa mais precisa às vezes resolvia.
Penso na narrativa como um modelo de trabalho de como uma pessoa passa de um entendimento a outro, e não como a campanha que envolve a estratégia. Ela define quais fatos importam, o que causa o quê, quem age e por que a consequência merece atenção.
O ensaio de Jerome Bruner The Narrative Construction of Reality deu nome a algo que eu já encontrava na prática: as pessoas não recebem a realidade como uma lista de observações. Elas organizam os acontecimentos em relatos que tornam motivos, sequência e consequências compreensíveis.
O trabalho de Karl Weick sobre construção de sentido traz uma ideia relacionada para dentro das organizações. Diante da ambiguidade, as pessoas agem a partir das explicações que conseguem construir, revisar e compartilhar.
A narrativa já existe, seja ela útil ou não. Um time que diz “os clientes querem simplicidade” tem uma narrativa. Um dashboard organizado em torno da conversão tem uma narrativa sobre o que significa progredir. Um roadmap que prioriza um segmento em vez de outro tem uma narrativa sobre de onde virá o valor.
O primeiro trabalho é tornar essa narrativa visível o suficiente para questioná-la.
Procuro distinções porque elas expõem a narrativa oculta. Tradução e localização parecem palavras próximas até que uma tradução tecnicamente correta soe errada para quem lê. Atividade e aprendizado podem dividir o mesmo dashboard até que um time entregue dez experimentos e não consiga explicar o que sabe agora que não sabia antes.
Uma distinção útil faz mais do que dar outro nome ao problema. Ela revela a escolha que o enquadramento anterior escondia.
A medição questiona
O mais desconfortável em uma boa narrativa é a rapidez com que ela começa a parecer verdadeira.
A coerência tem força persuasiva. Quando as peças se encaixam, evidências contrárias começam a parecer ruído.
A medição conquista seu lugar ao resistir à narrativa, não ao decorá-la com porcentagens. Ela deve mostrar onde a explicação falha.
Eu costumava interpretar o lift agregado como evidência de que uma narrativa havia alcançado diferentes públicos.
Os resultados por mercado mudaram essa interpretação. Às vezes, a aparente vitória vinha do público que já era mais fácil de convencer, enquanto o público de que o negócio precisava a seguir continuava indiferente.
A medição estava correta. A conclusão era ampla demais.
Essa distinção mudou o que eu procurava. Uma campanha podia ter bom desempenho geral e ainda assim não mover o mercado, o segmento ou o comportamento de que a estratégia dependia.
Era fácil reportar lift. O alcance estratégico era mais difícil de avaliar e importava mais.
Métricas sempre carregam uma teoria, mesmo quando ela está escondida na implementação. Uma taxa de conclusão define onde a jornada termina. Uma janela de atribuição decide quais ações contam como causas. Uma média esconde a distribuição que resume.
Um dashboard também dá prioridade visual a alguns comportamentos e torna outros mais difíceis de perceber.
Isso não torna a medição suspeita. Mostra que ela é projetada.
Donald Campbell alertou sobre uma consequência em Assessing the Impact of Planned Social Change. Quando um indicador quantitativo ganha importância nas decisões, cresce a pressão para otimizá-lo, muitas vezes à custa do processo que ele deveria representar.
Esse alerta costuma ser repetido como motivo para desconfiar de metas. Eu o vejo como motivo para examinar a relação entre a meta e a narrativa ao redor dela.
O que precisaria ser verdade para essa métrica significar o que dizemos que significa? Quem desaparece no agregado? Qual comportamento poderia melhorar o número e enfraquecer o resultado real? O que perceberíamos em conversas, observações ou feedback qualitativo antes de aparecer nos dados?
Os dados têm mais valor quando criam atrito, não certeza. Eles devem exigir mais da explicação preferida.
O teste faz a ponte
Quando intuição e dados discordam, os times costumam escolher um lado. A pessoa experiente defende o contexto; o analista defende o instrumento. A reunião vira uma disputa sobre qual forma de conhecer tem mais prestígio.
Prefiro transformar a discordância em um teste.
Um bom teste começa pelo mecanismo dentro da narrativa. Se partir da motivação do usuário deve melhorar a conclusão por tornar a experiência pessoalmente relevante, o teste deve medir a conclusão.
Ele também deve proteger o resultado que a nova etapa pode prejudicar: qualificação, retenção, confiança ou o que vier depois.
Essa proteção importa porque a maioria das narrativas convence em seu contexto imediato. Elas explicam o efeito que queremos e ignoram o sistema ao redor.
Uma melhora na conversão pode reduzir a qualidade dos leads. Um custo de aquisição menor pode esconder uma retenção mais fraca. Uma mensagem pode funcionar com o público mais fácil e tornar o produto menos compreensível para o público de que o negócio precisa a seguir.
A regra de decisão importa por outro motivo. Sem ela, um teste pode produzir dados para sempre.
Os times examinam segmentos, discutem significância, pedem mais uma semana e preservam a discordância original dentro de uma planilha maior. A análise cresce, mas a decisão continua intocada.
Por isso, quero saber de antemão: qual resultado aumentaria nossa confiança? O que a enfraqueceria? Qual efeito negativo tornaria a aparente vitória inaceitável? Quando paramos?
Nem toda pergunta relevante pode ser resolvida por experimento. Profissionais experientes decidem rotineiramente com instrumentação incompleta, amostras pequenas, feedback lento ou consequências que não podem ser isoladas com clareza.
O julgamento ainda precisa dar conta do que sobra. Não sei se essa parte algum dia poderá ser totalmente formalizada sem virar outra métrica a ser manipulada.
Mesmo quando um teste perfeito é impossível, a disciplina permanece: explicite a crença e as evidências, depois identifique o que faria você mudar de ideia. A incerteza deve fazer parte da decisão, em vez de ficar escondida por um tom confiante.
Pensar termina em decidir
A medição em marketing costuma ser mais convincente pouco antes de se tornar insuficiente.
Já construí modelos de marketing mix para entender quais investimentos estavam associados ao crescimento. O resultado podia ordenar canais, estimar contribuições e dar uma linguagem comum às discussões de orçamento. Não podia decidir o que o negócio queria se tornar.
Um canal pode parecer eficiente porque captura uma demanda que já existe no mercado. Outro pode parecer mais fraco no curto prazo enquanto gera conhecimento da marca entre as pessoas de que o negócio precisa a seguir.
Se a decisão considerar apenas o retorno imediato, o modelo faz mais do que medir a estratégia. Ele se torna a estratégia, silenciosamente.
É aí que começa a revisão estratégica. O objetivo é extrair mais do público atual, entrar em uma nova categoria, mudar quem considera o produto ou descobrir qual mensagem pode sustentar a próxima etapa de crescimento?
A mesma análise pode apoiar escolhas diferentes, porque o objetivo muda o que conta como boa evidência. Ampliar o mix atual pode ser certo quando a restrição é eficiência. Redistribuir investimentos para um canal menos comprovado pode ser certo quando o negócio precisa criar demanda em vez de capturá-la.
Nenhuma dessas escolhas está dentro do modelo. O modelo esclarece a troca; o julgamento atribui valor a cada lado.
O trabalho está completo quando alguém consegue decidir onde investir, o que não financiar, qual risco é aceitável e que evidência justificaria reabrir a escolha. Uma análise que não pode mudar uma alocação, um público, uma mensagem ou uma prioridade de mercado ainda está inacabada.
A IA torna esse limite mais visível porque a execução pode ultrapassar a interpretação. Os times conseguem produzir mais mensagens, análises e experimentos antes de decidir qual mercado vale perseguir ou que tipo de crescimento vale comprar. A habilidade escassa passa a ser formular a pergunta, escolher quais evidências contam e saber quando o resultado é confiável o suficiente para agir.
A narrativa dá significado à decisão. A medição oferece resistência. O julgamento é o que resta depois que ambas tiveram a chance de fazer você mudar de ideia.
Fontes
- Jerome Bruner, "The Narrative Construction of Reality", Critical Inquiry, 1991.
- Karl E. Weick, Sensemaking in Organizations, SAGE, 1995.
- Donald T. Campbell, "Assessing the Impact of Planned Social Change", publicado originalmente em 1976.