{"id":4959,"date":"2025-09-29T14:52:23","date_gmt":"2025-09-29T17:52:23","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/?p=4959"},"modified":"2025-09-29T14:53:52","modified_gmt":"2025-09-29T17:53:52","slug":"como-e-criar-uma-cultura-de-dados-no-marketing-sendo-uma-data-tech-segundo-a-serasa-experian","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/como-e-criar-uma-cultura-de-dados-no-marketing-sendo-uma-data-tech-segundo-a-serasa-experian\/","title":{"rendered":"Como \u00e9 criar uma cultura de dados no marketing sendo uma data tech \u2013 segundo a Serasa Experian"},"content":{"rendered":"
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No segundo Open House da Purple Metrics, Caio Silva mostrou como transformar dados em ferramenta estrat\u00e9gica \u2013 e como evitar armadilhas comuns em marketing orientado por n\u00fameros.<\/p>

Bruno Capelas – Purple Metrics<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Transformar uma \u00e1rea de marketing com uma cultura de dados n\u00e3o \u00e9 uma tarefa f\u00e1cil.<\/span><\/p>

Agora, imagine fazer isso numa empresa onde os dados n\u00e3o s\u00e3o apenas parte do processo, mas o pr\u00f3prio neg\u00f3cio. Foi justamente esse o desafio (e tamb\u00e9m a oportunidade, diriam os mais otimistas) que Caio Silva abra\u00e7ou ao assumir a lideran\u00e7a de Marketing Analytics, CRM e MarTech na Serasa Experian, uma das maiores datatechs do pa\u00eds.<\/span><\/p>

Com mais de dez anos de experi\u00eancia em empresas como Ita\u00fa, Gol e Casas Bahia, Caio trouxe ao Open House \u2013 nosso evento de comunidade do Purple Metrics \u2013 uma vis\u00e3o rara: a de quem viveu o marketing antes e depois da transforma\u00e7\u00e3o digital, e hoje enxerga os dados como muito mais que n\u00fameros em relat\u00f3rios. \u201cDado \u00e9 cultura\u201d, resume ele. E essa cultura, segundo Caio, \u00e9 o que muda o jogo de verdade.\u00a0<\/span><\/p>

O desafio de fazer marketing com (muitos) dados<\/b><\/h2>

Na Serasa, os dados s\u00e3o o ponto de partida, o meio e o fim de praticamente tudo. Mas lidar com eles est\u00e1 longe de ser simples. Muito pelo contr\u00e1rio. \u201cTrabalhar com dados em uma data tech \u00e9 diferente. Voc\u00ea tem uma responsabilidade muito maior \u2013 com o cliente, com a empresa, com o neg\u00f3cio\u201d, contou o Caio. A come\u00e7ar pela pr\u00f3pria mudan\u00e7a de posicionamento da Serasa, que deixou de ser apenas uma empresa de cobran\u00e7a para virar uma plataforma de solu\u00e7\u00f5es financeiras.\u00a0<\/span><\/p>

A transforma\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m aconteceu no marketing, que teve de deixar de ser apenas um centro de campanhas para se tornar um hub estrat\u00e9gico baseado em dados. Nesse processo, um dos primeiros aprendizados de Caio foi perceber que a tecnologia, por si s\u00f3, n\u00e3o resolve tudo. \u201cJ\u00e1 trabalhei com times super t\u00e9cnicos, mas se n\u00e3o h\u00e1 cultura de dados, n\u00e3o adianta. O que muda o jogo \u00e9 o time ter autonomia para consumir, interpretar e decidir com base em dados.\u201d<\/span><\/p>

Na vis\u00e3o dele, estamos vivendo uma segunda onda da \u201cengenheiriza\u00e7\u00e3o do marketing\u201d. A primeira, vale lembrar, aconteceu h\u00e1 mais de uma d\u00e9cada, quando profissionais de Exatas come\u00e7aram a entrar no marketing digital. Agora, o movimento tem um vetor contr\u00e1rio: em vez de buscar habilidades fora da \u00e1rea, os pr\u00f3prios profissionais de marketing est\u00e3o adotando compet\u00eancias t\u00e9cnicas e de dados.\u00a0<\/span><\/p>

\u201cHoje, at\u00e9 analistas de cria\u00e7\u00e3o querem saber o CTR dos v\u00eddeos, o engajamento dos criativos e a performance dos an\u00fancios. Isso era impens\u00e1vel alguns anos atr\u00e1s\u201d, diz ele. Para Caio, essa transforma\u00e7\u00e3o \u00e9 fundamental para que o marketing tenha mais autonomia e tome decis\u00f5es mais inteligentes. \u201cA especialidade est\u00e1 entrando dentro do marketing, n\u00e3o o contr\u00e1rio.\u201d<\/span><\/p>

Medir n\u00e3o \u00e9 s\u00f3 atribuir \u2013 \u00e9 entender o contexto<\/b><\/h2>

Se voc\u00ea j\u00e1 se frustrou tentando provar que uma campanha deu certo mesmo quando o dashboard n\u00e3o mostrava nada, voc\u00ea n\u00e3o est\u00e1 sozinho. No Open House, Caio contou que vive esse drama diariamente. Um exemplo emblem\u00e1tico? O canal de SMS da Serasa.<\/span><\/p>

\u201c\u00c9 um canal essencial para a gente, mas cheio de limita\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas e sujeito a fraudes. No modelo tradicional de last-click, ele parecia irrelevante. Mas quando desligamos o canal, o neg\u00f3cio sentiu na hora\u201d, relembra. A solu\u00e7\u00e3o para entender o impacto n\u00e3o foi desligar, mas sim criar um modelo pr\u00f3prio de atribui\u00e7\u00e3o focado no SMS, desenvolvido pelo time de marketing em parceria com dados e finan\u00e7as.\u00a0<\/span><\/p>

O aprendizado aqui \u00e9 claro: n\u00e3o existe um modelo de atribui\u00e7\u00e3o perfeito para todos os canais. \u201cCada canal tem uma voca\u00e7\u00e3o. \u00c9 preciso medir o canal pela voca\u00e7\u00e3o dele \u2013 e n\u00e3o por uma r\u00e9gua gen\u00e9rica\u201d, explica Caio. No caso do SMS, o modelo interno mostrou impacto direto e ajudou at\u00e9 a renegociar contratos com fornecedores.<\/span><\/p>

Como errar em p\u00fablico<\/b><\/h2>

Um dos momentos mais interessantes do papo foi quando Caio falou sobre a cultura do erro em marketing \u2013 algo f\u00e1cil de falar, mas dif\u00edcil de fazer, segundo ele. \u201cMarketing \u00e9 a \u00e1rea que mais erra em p\u00fablico. Quando algo d\u00e1 errado, todo mundo v\u00ea\u201d, afirmou. Por isso, construir uma cultura de testes exige coragem \u2013 e alinhamento com outras \u00e1reas.<\/span><\/p>

Para fazer isso funcionar na Serasa, Caio tratou de trazer o time de finan\u00e7as para perto do marketing. \u201cQuando a gente envolveu a \u00e1rea financeira nos modelos de ROAS (<\/span>retorno sobre gasto com an\u00fancios<\/span><\/i>, em portugu\u00eas claro) e atribui\u00e7\u00e3o, ficou mais f\u00e1cil justificar os testes. Eles passaram a entender as m\u00e9tricas e a participar das decis\u00f5es\u201d, contou. Hoje, o ROAS interno da Serasa \u00e9 constru\u00eddo em conjunto entre marketing e finan\u00e7as, com c\u00e1lculos compartilhados e decis\u00f5es baseadas em um indicador comum. \u201cIsso d\u00e1 seguran\u00e7a para errar com responsabilidade. E, mais importante, errar junto.\u201d<\/span><\/p>

Outro erro que fez a Serasa aprender bastante foi investir em TV \u2013 e aqui, o aprendizado \u00e9 saber encontrar o p\u00fablico, sem se deixar levar por m\u00e9tricas de vaidade. \u201cInvestir em TV era quase um selo de sucesso. \u2018Ah, agora temos verba, vamos fazer TV\u2019\u201d, brinca Caio. Mas os primeiros resultados decepcionaram. Hor\u00e1rio nobre? P\u00e9ssimo. Patroc\u00ednio de programas? Fraco.<\/span><\/p>

O que funcionou mesmo para a Serasa foi acordar cedo e anunciar na TV matinal. \u201cA maior audi\u00eancia que j\u00e1 tivemos foi com a Ana Maria Braga no Feir\u00e3o Serasa. Foram tantos acessos que derrubaram o site\u201d, contou. A li\u00e7\u00e3o aqui \u00e9 que nada importa mais que o contexto. \u201cQuando voc\u00ea fala de d\u00edvidas no Jornal Nacional, a mensagem pesa. De manh\u00e3, o tom \u00e9 mais leve. As pessoas est\u00e3o mais abertas\u201d, disse. Hoje, a Serasa n\u00e3o s\u00f3 mede melhor o impacto de campanhas em TV, como tamb\u00e9m ajusta criativos, hor\u00e1rios e formatos com base em dados reais \u2013 e n\u00e3o em suposi\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>

Deixar de investir tamb\u00e9m \u00e9 um teste<\/b><\/h2>

Al\u00e9m de aprender a errar, outra estrat\u00e9gia que Caio compartilhou pode parecer contraintuitiva \u00e0 primeira vista, mas \u00e9 muito importante: pausar campanhas para entender seu real impacto. Em um caso pr\u00e1tico (embora acidental), a Serasa acabou reduzindo as campanhas de Meta em algumas regi\u00f5es. O resultado foi surpreendente: nenhuma diferen\u00e7a nas vendas.\u00a0<\/span><\/p>

\u201cA campanha performava bem no dashboard, mas n\u00e3o movia o ponteiro. Provavelmente, ela estava capturando clientes que j\u00e1 iam converter de qualquer forma\u201d, disse. Isso refor\u00e7a a import\u00e2ncia de medir o que realmente \u00e9 incremental \u2013 e n\u00e3o apenas o que aparece nos relat\u00f3rios. Hoje, o time de analytics da Serasa \u00e9 respons\u00e1vel justamente por isso: entender o que est\u00e1 funcionando de verdade, e quanto est\u00e1 funcionando. \u201cIndividualmente, todo mundo tem n\u00fameros. Mas quem mostra o todo \u00e9 o time de analytics.\u201d<\/span><\/p>

Sobre intelig\u00eancia artificial, Caio \u00e9 pragm\u00e1tico. Na Serasa, a IA j\u00e1 \u00e9 usada intensivamente para gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado de SEO \u2013 com revis\u00e3o humana, claro. \u201cA gente produz mais de 200 conte\u00fados por m\u00eas. IA ajuda muito. Mas tudo passa por jornalistas\u201d, explicou.\u00a0<\/span><\/p>

Ao mesmo tempo, a empresa reverteu o uso de IA em um de seus produtos B2B que utiliza dados por n\u00e3o conseguir explicar os resultados para os clientes. \u201cRegredimos para modelos estat\u00edsticos cl\u00e1ssicos porque precisamos ter explicabilidade. O cliente quer saber por que recebeu aquele n\u00famero\u201d, disse o executivo. \u00c9 uma dualidade que mostra o quanto a IA pode ser aliada \u2013 mas s\u00f3 se usada com crit\u00e9rio e responsabilidade.<\/span><\/p>

O trip\u00e9 que sustenta a estrat\u00e9gia<\/b><\/h2>

A essa altura do campeonato, parece estar claro para qualquer executivo de marketing que n\u00e3o existe receita pronta nem f\u00f3rmula m\u00e1gica. Ainda assim, existem alguns passos importantes para quem quiser implementar uma boa cultura de dados. Para Caio, s\u00e3o tr\u00eas os pilares:\u00a0<\/span><\/p>