{"id":6185,"date":"2025-11-14T17:13:04","date_gmt":"2025-11-14T20:13:04","guid":{"rendered":"https:\/\/minders.io\/?p=6185"},"modified":"2025-11-14T17:36:13","modified_gmt":"2025-11-14T20:36:13","slug":"do-roi-ilusorio-ao-impacto-real-no-marketing-fintech","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/minders.io\/pt-br\/do-roi-ilusorio-ao-impacto-real-no-marketing-fintech\/","title":{"rendered":"Do ROI ilus\u00f3rio ao impacto real no marketing fintech"},"content":{"rendered":"

Como a Ci\u00eancia de Dados Est\u00e1 Reescrevendo a Atribui\u00e7\u00e3o em Fintech e Banking Digital<\/h2>\n

O setor financeiro vive um paradoxo: nunca houve tantos dados dispon\u00edveis e, mesmo assim, grande parte das decis\u00f5es de marketing em fintech ainda \u00e9 tomada com informa\u00e7\u00e3o parcial ou mal interpretada.<\/p>\n

Enquanto o investimento em performance marketing cresce ano ap\u00f3s ano, muitas fintechs, wallets e bancos digitais continuam operando com modelos de atribui\u00e7\u00e3o que j\u00e1 n\u00e3o refletem a realidade atual do usu\u00e1rio: omnicanal, n\u00e3o linear, em constante mudan\u00e7a.<\/p>\n

E o problema n\u00e3o \u00e9 apenas t\u00e9cnico \u2014 \u00e9 estrat\u00e9gico.
Isso leva a decis\u00f5es mais lentas, menos eficazes e, no fim, menos rent\u00e1veis.<\/p>\n

\"marketing<\/h2>\n

O problema n\u00e3o \u00e9 a falta de dados. \u00c9 a falta de entendimento.<\/h2>\n

No workshop \u201cFintech & Banking Buenos Aires\u201d, reunimos l\u00edderes de marketing, dados e produto para abordar um tema t\u00e3o complexo quanto urgente: como passar do dado isolado para a tomada de decis\u00e3o real.<\/p>\n

Com a participa\u00e7\u00e3o de Juan Mart\u00edn 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 relat\u00f3rios automatizados.<\/p>\n

A verdade \u00e9 mais desconfort\u00e1vel: muitas marcas acreditam que t\u00eam controle sobre sua performance, mas na pr\u00e1tica apenas reportam \u2014 n\u00e3o aprendem.<\/p>\n

Sem modelos robustos de atribui\u00e7\u00e3o, valida\u00e7\u00e3o experimental e sistemas de ativa\u00e7\u00e3o conectados, o que se mede hoje reflete apenas uma fra\u00e7\u00e3o do impacto real.<\/p>\n

A Grande Mentira do Marketing Moderno: Achamos que Medimos Bem<\/h2>\n

Times de marketing, dados e produto em institui\u00e7\u00f5es financeiras avan\u00e7adas trabalham com ferramentas poderosas \u2014 mas muitas vezes desalinhadas. Google, Meta, CRM e plataformas de analytics operam em silos. Sem uma estrat\u00e9gia integrada de mensura\u00e7\u00e3o, as decis\u00f5es se baseiam em resultados parciais que n\u00e3o capturam o impacto completo da jornada do cliente.<\/p>\n

Modelos como last-click ou regras lineares oferecem uma vis\u00e3o incompleta. Eles n\u00e3o refletem a complexidade do comportamento omnicanal, nem o impacto incremental das a\u00e7\u00f5es de marketing. E, mais cr\u00edtico ainda: n\u00e3o permitem aprender, antecipar ou escalar com precis\u00e3o \u2014 limitando o impacto real da atribui\u00e7\u00e3o em marketing fintech.<\/p>\n

\"marketing<\/p>\n

Marketing Cient\u00edfico, N\u00e3o Intui\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

O marketing cient\u00edfico existe para impulsionar ainda mais a criatividade.<\/p>\n

De modelos preditivos que identificam oportunidades de neg\u00f3cio a sistemas de ativa\u00e7\u00e3o automatizados baseados em comportamentos reais, o objetivo \u00e9 sair da intui\u00e7\u00e3o para chegar ao aprendizado cont\u00ednuo.<\/p>\n

Ci\u00eancia de dados n\u00e3o \u00e9 m\u00e1gica. \u00c9 uma ferramenta para validar hip\u00f3teses, reduzir atrito na tomada de decis\u00e3o e maximizar o retorno de cada a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Como foi dito no evento: medir r\u00e1pido n\u00e3o \u00e9 o mesmo que medir bem. Sem modelos s\u00f3lidos, dashboards contam apenas parte da hist\u00f3ria.<\/p>\n

Uma das ideias centrais do painel foi o marketing cient\u00edfico: uma forma de operar em que as decis\u00f5es se apoiam em evid\u00eancia, experimenta\u00e7\u00e3o e aprendizado cont\u00ednuo.<\/p>\n

\n

\u201cDashboards mostram o passado. Modelos permitem desenhar o futuro.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n

Tr\u00eas Camadas para um Novo Jeito de Fazer Marketing<\/h2>\n

O foco j\u00e1 n\u00e3o pode ser apenas analisar m\u00e9tricas depois do fato. A chave est\u00e1 em construir sistemas que aprendem em tempo real, identificam padr\u00f5es e agem automaticamente.<\/p>\n

Isso exige tr\u00eas camadas:<\/p>\n

    \n
  • \n

    Machine Learning<\/strong>, para modelar comportamento e antecipar resultados<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Analytics<\/strong>, para entender o que funciona, para quem e por qu\u00ea<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Engajamento inteligente<\/strong>, para ativar jornadas personalizadas com base em dados reais<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Esse novo stack (ML + Analytics + Ativa\u00e7\u00e3o) n\u00e3o substitui equipes humanas. Ele as potencializa. E redefine o papel do marketing: menos execu\u00e7\u00e3o t\u00e1tica, mais estrat\u00e9gia baseada em evid\u00eancia.<\/p>\n

    \"marketing<\/p>\n

    Build, Buy ou Colaborar?<\/h2>\n

    Uma das decis\u00f5es mais estrat\u00e9gicas para l\u00edderes do setor \u00e9 como desenvolver capacidades de data science aplicadas ao marketing. Devem construir internamente, buscar solu\u00e7\u00f5es externas ou adotar modelos h\u00edbridos?<\/p>\n

    A resposta depende do core do neg\u00f3cio, da maturidade do time e da velocidade necess\u00e1ria. No entanto, uma coisa \u00e9 clara: terceirizar n\u00e3o pode significar operar no escuro.<\/strong><\/p>\n

    Parceiros estrat\u00e9gicos entregam n\u00e3o apenas solu\u00e7\u00f5es, mas tamb\u00e9m capacidades instaladas e aprendizado transfer\u00edvel para o time interno.
    A ajuda externa n\u00e3o deve apenas construir \u2014 deve ampliar a capacidade da equipe quando bem desenhada.<\/p>\n

    Ao mesmo tempo, construir faz sentido quando o problema \u00e9 estrat\u00e9gico, quando h\u00e1 dados first-party ou quando o modelo precisa se integrar com outras \u00e1reas da empresa.<\/p>\n

    Modelos externos s\u00e3o \u00fateis quando o problema j\u00e1 est\u00e1 padronizado. E n\u00e3o precisa ser preto no branco \u2014 solu\u00e7\u00f5es h\u00edbridas existem.<\/p>\n

    Casos Reais: Do Conceito \u00e0 Pr\u00e1tica<\/h2>\n

    Durante o painel, foram apresentados casos concretos para mostrar como sair da teoria e chegar \u00e0 implementa\u00e7\u00e3o real.<\/p>\n

    A MODO, por exemplo, desenvolveu:<\/p>\n

      \n
    • \n

      Um modelo de atribui\u00e7\u00e3o de benef\u00edcios para entender quais promo\u00e7\u00f5es geram impacto real, em que contexto e para quais cohortes<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Um rankeador de benef\u00edcios baseado em machine learning que prioriza promo\u00e7\u00f5es relevantes para cada usu\u00e1rio<\/p>\n<\/li>\n

    • \n

      Um sistema SearchAI para melhorar descoberta e reduzir atrito entre o usu\u00e1rio e a a\u00e7\u00e3o<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

      Essas implementa\u00e7\u00f5es n\u00e3o apenas otimizaram resultados \u2014 transformaram a experi\u00eancia do cliente e a capacidade do time de escalar aprendizado.<\/p>\n

      O Futuro do Marketing em Fintech: Autom\u00e1tico, Preciso, Conectado<\/h2>\n

      O objetivo final \u00e9 claro: um marketing que n\u00e3o apenas analisa, mas aprende e age.<\/p>\n

      Sistemas que personalizam, automatizam e escalam sem interven\u00e7\u00e3o manual \u2014 e com total rastreabilidade. Onde o investimento \u00e9 otimizado em tempo real e a experi\u00eancia do usu\u00e1rio se adapta ao comportamento, \u00e0s necessidades e ao contexto.<\/p>\n

      Machine Learning + Analytics + Engajamento deixaram de ser buzzwords \u2014 agora s\u00e3o a nova equa\u00e7\u00e3o de crescimento.<\/p>\n

      Organiza\u00e7\u00f5es que integram esses componentes v\u00e3o antecipar comportamento, maximizar LTV e construir relacionamentos de longo prazo.<\/p>\n

      O marketing do futuro n\u00e3o \u00e9 sobre reportar \u2014 \u00e9 sobre sistemas que aprendem, experimentam e agem.<\/p>\n

      \"marketing<\/p>\n

      Por Que Tudo Isso Importa?<\/h2>\n

      Porque medir mal n\u00e3o custa apenas dinheiro.<\/p>\n

      \n

      Custa oportunidades. Custa velocidade. Custa aprendizado.<\/p>\n<\/blockquote>\n

      E porque l\u00edderes que entendem isso agora v\u00e3o ganhar vantagem exponencial \u2014 n\u00e3o por terem mais tecnologia, mas por terem melhores perguntas, melhores sistemas e melhores decis\u00f5es.<\/p>\n

      Seu time est\u00e1 pronto para dar o salto?<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Como a Ci\u00eancia de Dados Est\u00e1 Reescrevendo a Atribui\u00e7\u00e3o em Fintech e Banking Digital O setor financeiro vive um paradoxo: nunca houve tantos dados dispon\u00edveis e, mesmo assim, grande parte das decis\u00f5es de marketing em fintech ainda \u00e9 tomada com informa\u00e7\u00e3o parcial ou mal interpretada. 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