O CONAREC 2025 trouxe ao centro das discussões um tema que desafia empresas de todos os setores: como transformar a abundância de dados em ações concretas e insights que realmente gerem valor para o negócio?
O painel Muito dado, pouco insight? Como transformar dados em ações concretas reuniu especialistas de grandes companhias para debater estratégias práticas, obstáculos e o papel da Inteligência Artificial nesse cenário.
A mediação ficou a cargo de Alessandra Montini, diretora da FIA-Labdata. A dicussão contou com a participação de Marjorie Teixeira, Corporate and Brand Communications Leader Latin America na P&G; Cláudia Furniel, superintendente Pesquisa e Estratégia do Itaú Unibanco; Daniel Frankenstein, head de Dados da ConectCar; Isabela Torres, diretora de Marketing Services na Serasa Experian; e Ligia Miggiorin, gerente de Compliance na Oktor.
Transformando dados em insights acionáveis
Ao iniciar o painel, a primeira questão levantada foi sobre as práticas mais eficazes para transformar dados em insights acionáveis. Marjorie Teixeira, da P&G, destaca que a companhia já tem mais de um século de experiência na compreensão do consumidor. Mas, hoje a dinâmica mudou: os insights não estão mais restritos a uma área específica, e sim integrados a todos os processos de negócio.
“Na P&G, vemos essa questão do insight e da preocupação de entender bem o consumidor há mais de 100 anos. Somos uma empresa de quase dois centenários e há 100 anos estabelecemos uma área responsável por conversar com o consumidor e, cada vez mais, trazer esses insights para o negócio. O que tenho visto hoje é não mais ter uma área, e sim todos nós sermos responsáveis por trazer isso para o negócio, incorporar isso nas nossas ações do dia a dia. E, mais do que planejar e testar antes, é preciso testar rápido, aprender rápido e mudar de estratégia caso não dê certo”, comenta.
Para Cláudia Furniel, do Itaú Unibanco, transformar dados em insights envolve disciplina e uma escuta ativa do cliente ao longo de todo o processo. Isso desde a concepção da ideia até a implementação e validação das soluções. Segundo ela, muitas empresas se dizem centradas no cliente, mas a prática ainda depende de organização e método.
“Quando você pensa em ter um processo no qual, do início ao fim, você de fato tem a escuta ativa do cliente, o insight passa a ser acionável. Essa palavra ‘ativa’ é muito importante, para que desde o famoso duplo diamante até a fase de evolução seja possível testar e verificar se aquelas hipóteses são relevantes para o cliente”, frisa.
Objetivos de negócio
Isabela Torres, da Serasa Experian, acrescenta que a relevância do insight depende de sua relação com o objetivo de negócio e com a análise do mercado mais amplo. Olhar apenas para dados internos pode levar a conclusões míopes.
“Transformar dados em insight está muito vinculado ao objetivo de negócio que você quer atingir. Qual é o objetivo que a empresa está buscando para aquela determinada ação? Esse insight pode ser relevante para quem? Muitas vezes, uma empresa olha só para dentro e perde a perspectiva do mercado. Eu posso ter uma conversão boa, mas o que isso significa? Como essa conversão está relacionada a uma conversão de mercado?”
Para Ligia Miggiorin, da Oktor, a dificuldade está no excesso de dados. Empresas são frequentemente sobrecarregadas com relatórios e dashboards que não necessariamente ajudam na execução. O desafio é transformar esses dados em informação de qualidade e pronta para ação, especialmente em setores como crédito e cobrança, em que o contato com o cliente deve ser inteligente e personalizado.
“O diferencial hoje está em transformar esses dados em informação de qualidade e pronta para a ação. Porque, de que adianta ter o dado no relatório? Se conseguimos trazê-lo pronto para a ação, para executar nossa operação, traz resultados muito melhores. Antes de sair disparando, vamos olhar para o cliente de uma forma inteligente, como ele prefere ser atendido, como prefere ser conectado”, diz.
Integração de dados, análise e protagonismo
Daniel Frankenstein, da ConectCar, complementa destacando uma tríade essencial: qualidade do dado, capacidade analítica das pessoas e protagonismo das áreas de negócio. Segundo ele, sem essa integração, os insights ficarão apenas no papel.
“Nada funciona sem um dado de qualidade. A partir do momento em que tenho uma informação organizada e pessoas capacitadas, preciso de uma área de negócio que saiba interpretar e priorizar. Se não, tudo fica guardado em PPT. Quando esse tripé funciona, chegamos no resultado. É claro que não é fácil, mas é possível e é ingrediente de sucesso para as empresas que conseguem tomar as melhores decisões”, pontua.
Evitando a paralisia por análise
Quando questionados sobre como evitar a paralisia por análise e acelerar a execução baseada em dados, os especialistas concordaram que foco e evolução contínua são fundamentais. Daniel alerta para o paradoxo do excesso de dados: mais informação nem sempre significa mais clareza. Segundo ele, é essencial definir objetivos claros antes de analisar os números.
“Quanto mais dados temos, mais difícil fica. A primeira pergunta é: o que eu quero resolver? Qual é a minha dor hoje? No meu ponto de vista, é preciso começar pequeno, aprender, avaliar o impacto, crescer. Se esperar ter 100% de certeza, dificilmente teremos coragem de colocar algo no ar”, relata.
Já Ligia enfatiza a importância de simplificação e de entregar aos clientes uma base limpa e pronta para uso. Isso especialmente em setores com regulamentações rigorosas. “O processo precisa ser simplificado. Entregar para os clientes uma base limpa, validada e pronta para execução é fundamental. Senão, diante das regulamentações, o cliente se perde”, pontua.
Confiança nos dados
Na Serasa, Isabela Torres reforça a importância de uma tríade composta por dados, análises e tecnologia, além de aceitar que ajustes e recalculações de rota serão constantes. “Você precisa ter muita confiança no dado que está utilizando. A paralisia muitas vezes acontece por esse motivo. Uma área olha determinado dado e outra olha um número ou indicador diferente. Isso gera, muitas vezes, discussões e debates desnecessários. Então, uma centralização, uma engenharia de dados, que traga um dado relevante para a empresa, é essencial”, reforça.
O papel da governança e democratização de dados em grandes instituições é destacado por Cláudia Furniel. “Passa muito pela questão de governança, democratização e uso adequado numa tríade. E cada empresa tem a sua tríade”, frisa.
Para Marjorie Teixeira, o foco deve estar no problema, e não na solução. “Talvez a solução específica que você quer está em um dado que prove aquilo. E pode ser que a solução seja uma hipótese que você teste e não dê certo, que você mude de rota, mas que esteja preparado para realmente buscar resolver o problema”, afirma.
Geração de valor
Integrar áreas e objetivos é outro ponto central para gerar valor. Isabela Torres destaca que metas comuns, OKRs e KPIs alinhados são essenciais para que todos trabalhem em direção ao mesmo objetivo.
“Quando começamos o ano e definimos os OKRs, eles têm que ser acompanhados numa cadência que permita recálculo de rota a todo momento. Objetivos comuns são fundamentais para que todos atuem na mesma direção”, explica. Marjorie acrescenta que todos os colaboradores devem ter capacidade de reconhecer e interpretar dados, mesmo que em níveis diferentes de profundidade.
Já Cláudia lembra que a geração de valor depende da conexão entre objetivos e resultados medidos. Ao mesmo tempo, Ligia reforça que o dado só tem valor se circular entre todas as áreas, permitindo que marketing e negócios usem a informação de forma eficiente. Na conclusão, Daniel destaca a importância de levar os insights para a prática.
“Um dos pontos de vantagem que a gente tem, quando coloca dados próximos das áreas de negócio, operações, comercial, é tirar o dado do PPT, tirar o dado do BI. Essa talvez seja a maior beleza que a gente consegue extrair disso: colocar em prática aquilo que a gente está enxergando nos painéis”, destaca.
Indicadores e métricas
A escolha de indicadores também foi debatida. Cláudia ressalta que cada métrica depende do objetivo. “Se você quer medir uma jornada, é necessário medir o esforço dela. Se o objetivo é medir o relacionamento do cliente com o banco, meça o NPS. Então, depende muito do que você quer medir. Não adianta só produzir dado”, destaca.
Segundo Marjorie, é importante acompanhar cada etapa, e não apenas o objetivo final, para evitar a perda de foco. Daniel alerta para o risco de olhar só para o KPI sem entender o que há por trás dele. Isabela enfatiza a necessidade de que os KPIs sejam compreendidos e discutidos por todos, criando uma cultura de acompanhamento e aprendizado contínuo. Já Ligia reforça o papel de métricas específicas em crédito e cobrança, como a taxa de contato efetivo, que pode ser otimizada com ciência de dados e Inteligência Artificial.
Perspectivas de futuro
Ao final do painel, os participantes compartilharam suas visões sobre o futuro da gestão de dados e Inteligência Artificial. Para Marjorie, independentemente da tecnologia, o foco continua sendo nas pessoas. Curiosidade, aprendizado rápido e capacidade de resolver problemas são essenciais. Cláudia destaca que a IA é inevitável e que cada área precisa avaliar onde ocorrerá a disrupção e como melhorar serviços ao cliente.
Para Isabela Torres, o futuro será mais proativo, no qual plataformas entregam insights automáticos aos clientes, reduzindo a necessidade de seleção manual ou análise complexa. Já Ligia reforça ser essencial transformar dados brutos em insights aplicáveis, usando ciência de dados e IA para gerar resultados sem incomodar o cliente final. E, para finalizar, Daniel lembra que a transformação em curso é única.
“É difícil imaginar continuarmos da mesma forma como atuamos hoje em determinados processos, quaisquer que sejam eles”, diz. “O ponto é repensar o processo como se você já tivesse a tecnologia que te permite desenvolver uma solução diferente, uma solução mais clara, uma solução que traga para o cliente algo muito melhor do que aquilo que você tem hoje.”
