Como a Ciência de Dados Está Reescrevendo a Atribuição em Fintech e Banking Digital
O setor financeiro vive um paradoxo: nunca houve tantos dados disponíveis e, mesmo assim, grande parte das decisões de marketing em fintech ainda é tomada com informação parcial ou mal interpretada.
Enquanto o investimento em performance marketing cresce ano após ano, muitas fintechs, wallets e bancos digitais continuam operando com modelos de atribuição que já não refletem a realidade atual do usuário: omnicanal, não linear, em constante mudança.
E o problema não é apenas técnico — é estratégico.
Isso leva a decisões mais lentas, menos eficazes e, no fim, menos rentáveis.
O problema não é a falta de dados. É a falta de entendimento.
No workshop “Fintech & Banking Buenos Aires”, reunimos líderes de marketing, dados e produto para abordar um tema tão complexo quanto urgente: como passar do dado isolado para a tomada de decisão real.
Com a participação de Juan Martín Pampliega (CEO da Mutt Data), Camilo Jaureguiberry (Data Science Manager na MODO) e Victoria Schiappacasse (Marketing Science Sr. Manager no Mercado Livre), o painel desconstruiu o mito de que medir bem significa apenas ter dashboards e relatórios automatizados.
A verdade é mais desconfortável: muitas marcas acreditam que têm controle sobre sua performance, mas na prática apenas reportam — não aprendem.
Sem modelos robustos de atribuição, validação experimental e sistemas de ativação conectados, o que se mede hoje reflete apenas uma fração do impacto real.
A Grande Mentira do Marketing Moderno: Achamos que Medimos Bem
Times de marketing, dados e produto em instituições financeiras avançadas trabalham com ferramentas poderosas — mas muitas vezes desalinhadas. Google, Meta, CRM e plataformas de analytics operam em silos. Sem uma estratégia integrada de mensuração, as decisões se baseiam em resultados parciais que não capturam o impacto completo da jornada do cliente.
Modelos como last-click ou regras lineares oferecem uma visão incompleta. Eles não refletem a complexidade do comportamento omnicanal, nem o impacto incremental das ações de marketing. E, mais crítico ainda: não permitem aprender, antecipar ou escalar com precisão — limitando o impacto real da atribuição em marketing fintech.
Marketing Científico, Não Intuição
O marketing científico existe para impulsionar ainda mais a criatividade.
De modelos preditivos que identificam oportunidades de negócio a sistemas de ativação automatizados baseados em comportamentos reais, o objetivo é sair da intuição para chegar ao aprendizado contínuo.
Ciência de dados não é mágica. É uma ferramenta para validar hipóteses, reduzir atrito na tomada de decisão e maximizar o retorno de cada ação.
Como foi dito no evento: medir rápido não é o mesmo que medir bem. Sem modelos sólidos, dashboards contam apenas parte da história.
Uma das ideias centrais do painel foi o marketing científico: uma forma de operar em que as decisões se apoiam em evidência, experimentação e aprendizado contínuo.
“Dashboards mostram o passado. Modelos permitem desenhar o futuro.”
Três Camadas para um Novo Jeito de Fazer Marketing
O foco já não pode ser apenas analisar métricas depois do fato. A chave está em construir sistemas que aprendem em tempo real, identificam padrões e agem automaticamente.
Isso exige três camadas:
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Machine Learning, para modelar comportamento e antecipar resultados
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Analytics, para entender o que funciona, para quem e por quê
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Engajamento inteligente, para ativar jornadas personalizadas com base em dados reais
Esse novo stack (ML + Analytics + Ativação) não substitui equipes humanas. Ele as potencializa. E redefine o papel do marketing: menos execução tática, mais estratégia baseada em evidência.
Build, Buy ou Colaborar?
Uma das decisões mais estratégicas para líderes do setor é como desenvolver capacidades de data science aplicadas ao marketing. Devem construir internamente, buscar soluções externas ou adotar modelos híbridos?
A resposta depende do core do negócio, da maturidade do time e da velocidade necessária. No entanto, uma coisa é clara: terceirizar não pode significar operar no escuro.
Parceiros estratégicos entregam não apenas soluções, mas também capacidades instaladas e aprendizado transferível para o time interno.
A ajuda externa não deve apenas construir — deve ampliar a capacidade da equipe quando bem desenhada.
Ao mesmo tempo, construir faz sentido quando o problema é estratégico, quando há dados first-party ou quando o modelo precisa se integrar com outras áreas da empresa.
Modelos externos são úteis quando o problema já está padronizado. E não precisa ser preto no branco — soluções híbridas existem.
Casos Reais: Do Conceito à Prática
Durante o painel, foram apresentados casos concretos para mostrar como sair da teoria e chegar à implementação real.
A MODO, por exemplo, desenvolveu:
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Um modelo de atribuição de benefícios para entender quais promoções geram impacto real, em que contexto e para quais cohortes
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Um rankeador de benefícios baseado em machine learning que prioriza promoções relevantes para cada usuário
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Um sistema SearchAI para melhorar descoberta e reduzir atrito entre o usuário e a ação
Essas implementações não apenas otimizaram resultados — transformaram a experiência do cliente e a capacidade do time de escalar aprendizado.
O Futuro do Marketing em Fintech: Automático, Preciso, Conectado
O objetivo final é claro: um marketing que não apenas analisa, mas aprende e age.
Sistemas que personalizam, automatizam e escalam sem intervenção manual — e com total rastreabilidade. Onde o investimento é otimizado em tempo real e a experiência do usuário se adapta ao comportamento, às necessidades e ao contexto.
Machine Learning + Analytics + Engajamento deixaram de ser buzzwords — agora são a nova equação de crescimento.
Organizações que integram esses componentes vão antecipar comportamento, maximizar LTV e construir relacionamentos de longo prazo.
O marketing do futuro não é sobre reportar — é sobre sistemas que aprendem, experimentam e agem.
Por Que Tudo Isso Importa?
Porque medir mal não custa apenas dinheiro.
Custa oportunidades. Custa velocidade. Custa aprendizado.
E porque líderes que entendem isso agora vão ganhar vantagem exponencial — não por terem mais tecnologia, mas por terem melhores perguntas, melhores sistemas e melhores decisões.
Seu time está pronto para dar o salto?
