7 sinais de que seu time de marketing não está lendo dados corretamente

Por que isso importa

Investir em mídia, conteúdo e ferramentas sem interpretar dados corretamente é como dirigir com o painel coberto. Você até anda — mas não sabe se está no rumo, no tempo e com o combustível certo. Abaixo, listei os 7 sinais mais comuns de leitura equivocada de métricas e o que fazer em cada caso.

1) Obsessão por métricas de vaidade

Como aparece: comemorar seguidores, views e impressões sem falar de receita, leads qualificados, CAC, LTV ou taxa de conversão.
Por que é um problema: vaidade não paga boleto; eficiência paga.
Como corrigir:

• Defina 1 North Star Metric (ex.: MRR, pedidos/semana, trials ativados).
• Crie 3–5 KPIs de apoio conectados ao funil (visita → lead → MQL → venda → retenção).
• Separe indicadores de resultado (lagging) de indicadores de esforço (leading).

2) Confundir correlação com causalidade

Como aparece: “Subimos posts no LinkedIn e o tráfego orgânico explodiu — o post gerou tudo.”
Por que é um problema: sem teste ou controle, você atribui resultado ao fator errado.
Como corrigir:

• Registre hipóteses antes da ação (“A, então B, medido por C até D”).
• Use UTMs padronizados para isolar canais.
• Sempre que possível, rode testes A/B e compare com janelas de controle.

3) Números diferentes para a mesma pergunta

Como aparece: o time de mídia puxa um número, o de vendas puxa outro para “leads do mês”.
Por que é um problema: gera desconfiança e decisões lentas.
Como corrigir:

• Crie um Dicionário de Métricas (ver template adiante).
• Estabeleça uma fonte única da verdade (data warehouse ou um dashboard oficial).
• Mantenha regras de contagem (ex.: o que é “lead”, janela de atribuição, deduplicação).

4) Dashboard bonito, decisão lenta

Como aparece: telas cheias de gráficos, mas ninguém sabe o que fazer na segunda-feira.
Por que é um problema: paralisia por análise — muita informação, pouca ação.
Como corrigir:

• Cada dashboard precisa de: objetivo, 3–5 KPIs, limiares (verde/amarelo/vermelho) e próxima ação.
• Adote um ritual semanal (30 min): revisar metas, decidir 1–3 ações, registrar donos e prazos.

5) Média que esconde a realidade

Como aparece: “Taxa média de conversão é 2%” — mas por país, campanha ou device varia de 0,5% a 8%.
Por que é um problema: otimiza o todo, piora os segmentos que realmente sustentam o resultado.
Como corrigir:

• Analise por segmento relevante (campanha, criativo, keyword, device, região, cohort).
• Prefira distribuições e percentis à média única.
• Faça cohort analysis para entender retenção e LTV por origem.

6) Ignorar tamanho de amostra e margem de erro

Como aparece: declarar vitória num A/B com 200 visitas por variação.
Por que é um problema: decisões baseadas em sorte; resultados não se repetem.
Como corrigir:

• Use calculadoras de amostra antes do teste (defina baseline, uplift mínimo, poder).
• Mantenha o teste até atingir significância e duração mínima (ciclos completos de compra).
• Evite “espiar” o teste cedo; isso vicia o resultado.

7) Métricas desalinhadas ao objetivo de negócio

Como aparece: otimizar CTR quando o que importa é Custo por Pedido ou LTV/CAC.
Por que é um problema: você ganha cliques, perde lucro.
Como corrigir:

• Mapear árvore de métricas: da North Star até as alavancas de canal.
• Otimize objetivos no nível do negócio (ex.: ROAS incremental, margem, novas receitas).
• Reavalie modelos de atribuição (data-driven, time-decay, mix de mídia) conforme maturidade.

Template: Dicionário de Métricas (copie e use)

Dica: mantenha o dicionário em um repositório acessível (Notion, Confluence) e versione mudanças.

Ritual de decisão orientado por dados (30 minutos/semana)

1. Resultados na semana (5 min): KPIs vs. meta e semáforo (🟢/🟡/🔴).
2. Hipóteses e aprendizados (10 min): o que testamos, o que aprendemos.
3. Próximas apostas (10 min): 1–3 ações com impacto esperado, dono e data.
4. Higiene dos dados (5 min): UTMs, tags, eventos, integrações, amostras.

Quadro sugerido:

Checklist rápida (autoavaliação)

• Temos North Star Metric clara.
• Dicionário de métricas publicado e atualizado.
• Uma fonte oficial de números.
• UTMs padronizados e revisados.
• Segmentação por canal/campanha/keyword/device ativa.
• Testes A/B com amostra calculada.
• Ritual semanal com decisões e donos.
• Modelo de atribuição revisitado trimestralmente.
• KPIs de negócio > métricas de vaidade.
• Dashboard com limiares e próxima ação.

Perguntas Frequentes FAQ

Próximo passo

Se você identificou 2+ sinais acima, vale fazer uma auditoria de dados de marketing. A Incuca pode ajudar a revisar tracking, padronizar métricas e montar um painel orientado à ação.
👉 Converse com nosso time para estruturar um plano de 30 dias.