Receber dezenas de notificações por dia virou parte da rotina de qualquer pessoa com smartphone. Mas quantas dessas mensagens realmente fazem sentido para você? Quantas parecem escritas para o seu momento, sua intenção, seu comportamento?

Essa pergunta abriu a palestra de [Bárbara Pamplona](https://www.linkedin.com/in/b%C3%A1rbara-pamplona-38b61b27/), Diretora de Growth do Banco Inter, no Analytics Summit 2025. E ela não veio para contar apenas um case bonito. Veio para mostrar, com números, aprendizados e desafios, como o Inter transformou sua operação usando **hipersegmentação e inteligência aplicada ao ciclo de vida do cliente.**

O resultado? Uma plataforma que se reconstrói a cada clique. E um crescimento sustentável que não depende mais só de aquisição.

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### O Inter além do rótulo de “neobank”

Antes de entrar em hipersegmentação, Bárbara contextualizou a evolução do Inter. Diferentemente de muitos players digitais recentes, o banco não nasceu no hype:
- **origem em 1994** como Intermédio Financeira;
- **posicionamento digital em 2015**, ainda como um dos primeiros a levantar a bandeira da revolução bancária no Brasil;
- **IPO na B3 em 2018** e listagem na Nasdaq;
- Expansão para um ecossistema completo com **shopping, seguros, investimentos, crédito, conta global, telecom** e uma nova rede social própria.

Hoje, são mais de **40 milhões de clientes**, mais de **180 produtos** e bilhões transacionados em diversas verticais.

Mas crescimento rápido traz um desafio silencioso:

**Quando tudo fala ao mesmo tempo, o cliente para de ouvir.**

E foi exatamente isso que o Inter começou a perceber.

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### Escalar sem relevância vira ruído

Mesmo com resultados impressionantes, a equipe de Growth e CRM percebeu que a taxa **de ativação** vinha caindo mês após mês. Não por ineficiência, mas porque o crescimento acelerado **diluía a qualidade da comunicação e da experiência.**

O alerta definitivo veio durante um call com investidores, quando o Bank of America questionou: *Como é possível crescer tanto em clientes e receita enquanto a taxa de ativação cai?*

A resposta exigia uma mudança radical de mindset. Não dava mais para operar com campanhas genéricas, calendários fixos e mensagens iguais para todos.

Era preciso entender comportamentos, contextos e necessidades individuais.

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### A hiperpersonalização nasce como consequência, não como objetivo

A virada estratégica do Inter veio quando o time entendeu que:
- **Growth não é aquisição.**
É todo o ciclo de vida.
- **Repetir campanhas não escala.**
Escala o que gera valor diário.
- **Hiperpersonalização não é só reorganizar mensagens.**
É repensar produto, tecnologia, UX e CRM de ponta a ponta.

Assim, o Inter deixou de ser um app igual para todos e começou a se transformar em um app que **muda a cada clique**, literalmente.

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### Case 1: Pós-abertura de conta: jornadas que aumentam ativação em 14%

O primeiro exemplo prático apresentado foi a reconstrução da jornada inicial do cliente.

Logo após o primeiro login, o usuário passa a visualizar “missões” personalizadas, que variam conforme:
- se tem ou não limite;
- interesse declarado na abertura da conta;
- perfil investidor;
- saldo, crédito disponível, produtos mais relevantes;
- combinação de dados de navegação e comportamento.

Resultado:
- **+14% de ativação incremental** em novas safras;
- impacto de **três dígitos em novos clientes ativos**;
- **+R$ 50 milhões em receita incremental** gerados por um único componente.

Isso foi apenas o começo.

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### Case 2: Uma home que se reconstrói em tempo real

Para que a personalização fosse real, o Inter precisou repensar sua arquitetura:
- adoção de tecnologias como **SDY**, servindo dados do back-end diretamente no front;
- **widgets personalizáveis**, tanto pelo Inter quanto pelo próprio cliente (Do It Yourself);
- pipeline de desenvolvimento mais flexível, priorizando componentes dinâmicos em vez de features iguais para todos.

O objetivo:

**entregar a experiência certa, no momento certo, para o usuário certo.**

E para isso, também era preciso substituir clusters genéricos por recomendações individuais.

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### Case 3: A “mesa inteligente”: recomendações nível CPF (lift de 15%)

Antigamente, o Inter agrupava clientes em clusters: tomadores, investidores, curiosos, etc. Hoje, cada cliente recebe uma “mesa inteligente” totalmente única, com botões e ofertas relevantes para o que vive naquele momento.

Com mais de **180 produtos** em prateleira, a granularidade passou a ser indispensável.

O novo modelo de IA trouxe:
- **+15% de lift** em engajamento;
- fim da disputa interna de “qual produto fica na home”;
- governança centrada no cliente, não no diretor da área.

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### 70+ componentes hiperpersonalizados na experiência

A hipersegmentação se espalhou por todo o app:
- notificações inteligentes;
- banners dinâmicos;
- botões de ação sensíveis ao contexto;
- recomendações de produtos financeiros;
- sugestões proativas (ex.: antecipação de FGTS quando detecta saldo insuficiente);
- fluxos diferentes por perfil, momento e histórico.

Cada microcomponente gera valor incremental. Acumulados, criam uma experiência única para cada CPF.

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### O motor único de inteligência: onde tudo converge

Personalizar só no app não sustentaria o crescimento.
O CRM também precisava evoluir.

Antes, cada área brigava por espaço no calendário: crédito queria disparo, investimentos queria e-mail, shopping queria push. O resultado era ruído e fadiga.

Hoje, existe um **motor único**, que integra:
- modelos de propensão;
- dados de navegação;
- transações;
- geolocalização;
- comportamento cross-vertical;
- histórico de consumo;
- recomendações de IA.

Ou seja:
**o Inter deixou de perguntar “o que eu preciso vender?” e passou a perguntar “o que faz sentido para esse cliente agora?”.**

Essa mudança cultural, talvez a mais difícil de todas, pavimentou o caminho para um crescimento sustentável.


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### O que aprendemos com o case do Inter

A palestra da Bárbara Pamplona deixou claro que hipersegmentação não é uma feature. É uma mentalidade operacional.

Três aprendizados fundamentais ficaram:
#### 1. Sem relevância, escala vira ruído.
Crescer sem personalizar é destruir ativação, engajamento e retenção.
#### 2. Hiperpersonalização é transversal.
Envolve produto, dados, tecnologia, CRM, UX, negócios e cultura.
#### 3. Um app que se adapta ao cliente cria valor diário e receita sustentável.
Personalizar não é agradar. É resolver a vida do usuário.

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### Por que esse case importa para o mercado?

Porque representa o futuro: **empresas que constroem experiências únicas vencem. As que insistem em campanhas iguais para todos ficam irrelevantes.**

A história do Inter mostra que não é sobre ter mais mensagens, mais canais ou mais features. É sobre ter **mais contexto.**

E contexto é o que transforma dados em crescimento.




Receber dezenas de notificações por dia virou parte da rotina de qualquer pessoa com smartphone. Mas quantas dessas mensagens realmente fazem sentido para você? Quantas parecem escritas para o seu momento, sua intenção, seu comportamento?

Essa pergunta abriu a palestra de Bárbara Pamplona, Diretora de Growth do Banco Inter, no Analytics Summit 2025. E ela não veio para contar apenas um case bonito. Veio para mostrar, com números, aprendizados e desafios, como o Inter transformou sua operação usando hipersegmentação e inteligência aplicada ao ciclo de vida do cliente.

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Hipersegmentação na prática, um case Banco Inter

Se há uma certeza no mercado atual é que o marketing não pode mais se dar ao luxo de ser apenas "arte". 

Ele precisa ser ciência, dados e, acima de tudo, negócio. Esse foi o tom que guiou a mesa redonda "Como grandes marcas mensuram resultados de marketing", realizada durante o Analytics Summit 2025.

O debate, mediado por [Bruno Mello](https://www.linkedin.com/in/bmello/) (fundador do Mundo do Marketing), reuniu pesos pesados da indústria para discutir a evolução da mensuração de dados: [Tatiana Rocha](https://www.linkedin.com/in/tatianalimarocha/) (Localiza&Co), [Fernanda Nakazaki](https://www.linkedin.com/in/fernanda-nakazaki-gomes-corr%C3%AAa/) (Mercado Ads Brasil) e [Heitor Estrela](https://www.linkedin.com/in/heitorestrela/) (Eletromidia).

Compilamos os principais aprendizados desse encontro:

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### 1. Pare de falar "Marketinguês" com a Diretoria

Já no início da mesa, Bruno Melo levantou um dos pontos mais fortes sobre o tema: a necessidade de alinhar a linguagem do marketing aos objetivos da empresa. 

Tatiana Rocha, da Localiza, foi categórica: não dá para chegar em uma reunião de diretoria falando de alcance, *frequência* ou *CPC*. Ninguém entende ou valoriza isso na mesa de negócios.

A virada de chave na Localiza aconteceu quando o marketing passou a ser orientado para o negócio. As metas deixaram de ser métricas de busca ou cobertura de público e passaram a ser vendas de carros e aluguéis.

Isso significa que não olhamos mais para métricas operacionais? Pelo contrário. 

Tatiana explica que métricas como *custo por clique* e *impressões* continuam sendo vitais, mas são métricas internas. 

Elas servem para o time de marketing saber se está fazendo um bom trabalho e corrigir rotas. Porém, para o board da empresa, o que importa é a participação na geração de leads e a receita.

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### 2. A Jornada não é mais um Funil Simples

Fernanda Nakazaki trouxe a visão do Mercado Ads, inserido no contexto de Retail Media. Com mais de 80 milhões de pessoas visitando a plataforma, a jornada de compra deixou de ser linear.

**Não se trata mais de um funil óbvio, mas de uma jornada complexa.** Fernanda citou que, às vezes, uma conversão pode levar até três anos para acontecer, dependendo da categoria do produto. 

Por isso, o Mercado Livre começou a explorar métricas que vão além da conversão imediata, monitorando o engajamento e as visitas geradas a partir de um clique, para entender o pipeline de conversão futuro.

O desafio é entender o momento do usuário: ele está numa jornada de supermercado (compra rápida) ou pesquisando um eletrônico caro? 

Para cada momento, a mensuração muda. Exemplo: em lançamentos, olham-se métricas mais abertas; na Black Friday, o foco é total em conversão.

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### 3. O Fim do "Achismo" na Mídia Out of Home (OOH)

Por muito tempo, a mídia exterior (OOH) foi vista como difícil de mensurar. Heitor Estrela, da Eletromidia, desmistificou isso. 

Se antes o OOH não tinha base técnica para entregar métricas básicas, hoje o uso de dados móveis e deslocamento de pessoas permite medir alcance e frequência com precisão.

Mas a evolução não parou aí. Heitor destacou que clientes mais sofisticados já utilizam modelos de atribuição e estudos de Brand Lift e Ad Recall para entender o impacto das telas na percepção da marca.

Um ponto interessante abordado por ele é a probabilidade. Marcas maduras entenderam que, com o fim dos cookies e a complexidade dos canais, a mensuração não será mais 100% determinística. 

É preciso trabalhar com modelos probabilísticos e diminuir a margem de erro para guiar as estratégias.

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### 4. A Armadilha do Last Click e a Ascensão do MMM

Talvez o insight mais valioso do painel tenha sido sobre modelos de atribuição. Tatiana Rocha compartilhou uma experiência real da Localiza sobre o perigo de viciar a organização no modelo de *Last Click* (último clique).

Ao educar a empresa a olhar apenas para o último clique (geralmente performance pura), cria-se um ciclo vicioso onde se investe cada vez mais no fundo do funil. 

O resultado? O canal satura e o *Custo de Aquisição* (CAC) dispara.

A solução encontrada foi a implementação do Marketing Mix Modeling (MMM). 

Enquanto o Last Click era um "combinado" para reportar resultados, o MMM traz uma "verdade estatística", mostrando a contribuição real de cada meio, revelando, inclusive, que canais como o OOH estavam sub-investidos.

Contudo, Tatiana ressalta que o MMM olha para o passado. Para o dia a dia, a atribuição em tempo real continua sendo necessária para "salvar o mês" e otimizar campanhas táticas.

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### 5. Os 3 C’s: Conteúdo, Contato e Contexto

Com tantos dados e canais, como garantir que a mensagem funcione? A mesa discutiu o conceito dos "3 Cs":

**Contato:** Onde estou falando com o cliente?
**Conteúdo:** O que estou dizendo?
**Contexto:** Em que momento ele está?


O consenso na mesa é que uma mesma peça não funciona para todos os lugares. Uma publicidade no elevador (onde a pessoa está parada) exige uma abordagem diferente de um outdoor para quem passa de carro.

A tecnologia e a Inteligência Artificial entram aqui como alavancas para escalar essa personalização, permitindo adaptar criativos para o contexto específico de cada usuário, seja no Mercado Play ou em um ponto de ônibus.

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### Conclusão: O Profissional Híbrido

A conclusão do debate no Analytics Summit 2025 é que o perfil do profissional de marketing mudou. 

Não existe mais a divisão clara entre o "criativo" (lado direito do cérebro) e o "pessoal de exatas" (lado esquerdo).

Hoje, o time de performance precisa se preocupar com a qualidade do criativo, e o time de criação precisa entender de testes A/B e métricas. A mensuração deixou de ser apenas uma forma de provar valor e tornou-se uma ferramenta de aprendizado contínuo para gerar melhores negócios.

Como bem resumiu Heitor Estrela: “Estamos saindo de um modelo determinístico para um modelo de inteligência probabilística”. E, como completou Tatiana, “nunca foi tão divertido e desafiador trabalhar nessa indústria”.






Se há uma certeza no mercado atual é que o marketing não pode mais se dar ao luxo de ser apenas "arte". 

Ele precisa ser ciência, dados e, acima de tudo, negócio. Esse foi o tom que guiou a mesa redonda "Como grandes marcas mensuram resultados de marketing", realizada durante o Analytics Summit 2025.

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Como Grandes Marcas Mensuram Resultados de Marketing

Entender a Geração Z já é um desafio para qualquer profissional de marketing. Agora, imagine construir um produto **100% app-first**, pensado exclusivamente para essa geração…

… e ainda ter que lidar com mensuração, aquisição, atribuição, ASO, limitações técnicas de loja e comportamento de um público que, muitas vezes, nem sabe o próprio e-mail.

Esse é o cotidiano de [Julyana Dahan](https://www.linkedin.com/in/julyanadahan/), Head of Growth da NG.Cash, que subiu ao palco do Analytics Summit 2025 para abrir a caixa-preta de como uma fintech nativa digital navega o universo complexo do analytics para jovens,muitos deles menores de idade.

Neste artigo, reunimos os principais aprendizados da palestra **“Os desafios da mensuração app-first para a Geração Z [Case NG.Cash]”**, narrada com a naturalidade, profundidade e humor que marcaram a apresentação da Julyana.

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### A NG.Cash e o desafio de construir um banco para nativos digitais

Antes de falar de mensuração, a Julyana contextualizou o cenário. A NG.Cash nasceu em 2020, ainda como Neagle Bank, dentro de um canal de Minecraft no YouTube, um MVP que provou, rapidamente, o tamanho da demanda reprimida: jovens queriam (e precisavam) de uma solução financeira feita para eles.

Hoje, a NG.Cash é **a principal solução financeira para jovens no Brasil**, com um portfólio que inclui cartão, cofrinhos com rendimento, consórcio e funcionalidades pensadas para quem está tendo seus **primeiros contatos com dinheiro**.

E esse ponto muda completamente o jogo de comunicação e mensuração:
- Conceitos como CDI não fazem sentido.
- Jornadas bancárias tradicionais não se aplicam.
- O público rejeita o convencional e percebe rapidamente quando uma marca tenta “forçar” uma linguagem jovem demais.

Para conquistar relevância entre os GenZs, a NG.Cash se apoia fortemente em **prova social**, conteúdo orgânico, comunidade e influenciadores. Afinal, **44% da Geração Z já comprou algo por recomendação de um creator** e a marca nasceu justamente dentro desse ambiente.

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### O choque de realidade: canais tradicionais não funcionam

Logo que assumiu o time de growth, a Julyana teve seu primeiro grande aprendizado:
**e-mail não funciona para a Geração Z.**

Ela montou fluxos, nutrições, campanhas… e nada.

Eles não abriam e-mails.
Eles não lembravam o e-mail cadastrado.
Alguns nem sabiam seu próprio endereço eletrônico, o que chegou a inviabilizar o login no app, até a NG.Cash mudar a chave de acesso.

E não foi só o CRM tradicional que caiu por terra. O SEO também.

*“Eles não pesquisam no Google. Eles pesquisam no TikTok.”*

A partir disso, a NG.Cash teve que redesenhar sua estratégia para:
- focar SEO somente para **responsáveis** (pais e mães), gerando confiança;
- priorizar plataformas onde os jovens realmente pesquisam;
- testar horários amplamente, já que GenZs têm agendas absurdamente fragmentadas.

O desafio fica ainda maior quando o produto exige linguagem simples, objetiva e zero “bancarizada”, explicando desde o básico até como utilizar o próprio app de forma segura.

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### Criatividade como ferramenta de sobrevivência

Para essa geração, ser “institucional” não basta. É preciso **fazer parte da conversa.**
Um dos exemplos citados por Julyana foi uma campanha em que a NG.Cash colocou **um avião na praia cobrando caloteiros**, gerando viralização no TikTok.

O recado é claro:
**não dá para comunicar para GenZ sem sair da caixa.**

E, ao mesmo tempo, é preciso fazer isso com muito cuidado para não cair no “cringe”. Para isso, a NG.Cash mantém pessoas da própria geração dentro do time, garantindo autenticidade em cada peça, roteiro, copy e iniciativa.

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### App-first: o paraíso da experiência e o inferno da mensuração

Se entender o público já é difícil, trabalhar com um modelo **100% app-first** adiciona uma segunda camada de complexidade.

#### 1. Dependência das lojas (App Store e Google Play)
Ao contrário do web, no app:
- não há liberdade total de design;
- não há controle sobre avaliações;
- updates dependem da aprovação das lojas (que podem rejeitar versões e atrasar campanhas);
- bugs momentâneos, como falha no Pix, detonam a nota do app, inclusive prejudicando ASO.

####2. ASO: o “SEO de aplicativos”
A NG.Cash leva ASO tão a sério quanto SEO:
- otimização de título (“NG.Cash: Banco com Cartão e Pix”)
- descrição com palavras-chave
- ranking por categoria
- descoberta orgânica por busca nas lojas
- testes A/B de prints e textos

Tudo isso impacta significativamente a aquisição orgânica, que, para apps, é extremamente valiosa.

#### 3. Complexidade técnica e operação contínua
Como Head of Growth, a Julyana precisa estar colada no time de tecnologia para monitorar:
- tempo médio de build e deploy
- frequência de releases
- crash rate
- adoção das últimas versões (muitos jovens não atualizam o app por falta de espaço)

Qualquer problema na performance técnica mata campanhas, derruba conversão e afeta a reputação da marca.

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### Mensuração e atribuição: o papel crítico da MMP

Para mensurar corretamente de onde vem cada usuário, a NG.Cash utiliza uma **MMP (Mobile Measurement Partner)**, uma espécie de Google Analytics para apps, com funcionalidades mais profundas.

A MMP é indispensável, mas traz seus próprios desafios:
- Modelos de precificação podem ser altos (especialmente os baseados em volume de eventos).
- Eventos offline, como **aproximação do cartão físico**, precisam ser integrados ao back-end para aparecer na MMP.
- Tracking em iOS é limitado e, no Brasil, muitas empresas deixam de investir na plataforma por não conseguirem medir os resultados.

A solução encontrada pela NG.Cash foi cruzar:
- **MMP** → mostra a origem do usuário
- **Snowflake** → mostra os eventos comportamentais reais (ex.: criar conta, fazer Pix)

Assim, é possível entender a jornada completa:
**quem converteu, o que fez e de onde veio**.

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### O que o mercado pode aprender com esse case

Mesmo que sua empresa não trabalhe com jovens hoje, a fala de Julyana deixa um alerta importante:
**em 2030, um terço do PIB será gerado pela Geração Z.**

Ignorar esse comportamento agora significa atrasar a adaptação necessária para os próximos anos.

O case da NG.Cash mostra que:
- a geração Z revoluciona canais e formatos;
- mensuração app-first exige maturidade analítica avançada;
- performance depende tanto de growth quanto de engenharia;
- criatividade precisa andar lado a lado com dados;
- entender o comportamento do usuário é o ponto de partida da estratégia.

A palestra da Julyana reforça algo essencial para qualquer profissional de analytics ou growth:
**não existe app-first sem data-first.**
E, para a Geração Z, também não existe comunicação sem autenticidade.





Entender a Geração Z já é um desafio para qualquer profissional de marketing. Agora, imagine construir um produto **100% app-first**, pensado exclusivamente para essa geração…

… e ainda ter que lidar com mensuração, aquisição, atribuição, ASO, limitações técnicas de loja e comportamento de um público que, muitas vezes, nem sabe o próprio e-mail.


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Os desafios da mensuração app-first para a Geração Z [Case NG.Cash]

Ao falar de IA em marketing, todo mundo pensa primeiro no brilho: agentes inteligentes, automações avançadas, modelos que prometem revolucionar operações inteiras.
Mas a realidade é menos glamourosa.

Segundo Karina Balan (HubSpot) e Lúcio Schneider (Eletromidia), a grande dor da maior parte das empresas brasileiras ainda é muito mais básica:

**Dado caótico não gera pipeline. E, sem pipeline, não existe IA que resolva.**

No Analytics Summit 2025, eles trouxeram um retrato claro do cenário atual e, principalmente, um guia prático para times que querem evoluir maturidade antes de embarcar em projetos de inteligência artificial.

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### 1. O problema invisível: dados demais, clareza de menos

Karina abriu a palestra com um diagnóstico simples e incômodo:

Hoje, todas as empresas têm mais dados do que tiveram na história.
Mas poucas sabem **o que fazer com eles.**

A HubSpot entrevistou 200 líderes brasileiros de Marketing, Vendas e Revenue Operations, incluindo diretores e C-levels, e o retrato é preocupante:

#### 5 horas por semana são gastas só limpando dados

Deduplicação, enriquecimento, sincronização manual, alinhamento de sistemas…
Atividades que consomem tempo de analistas, SDRs, coordenadores e gestores.

#### 64% sofrem com atrasos e erros por dados conflitantes

Um CRM diz uma coisa, a planilha diz outra, o WhatsApp diz outra… e ninguém confia em nada.

#### 45% já perderam oportunidades por dados desconectados

Listas erradas, SLAs estourados, leads atrasados, informações incompletas.

#### 44% afirmam que não têm padronização entre áreas

Miscelânea de campos, métricas e nomenclaturas.

#### 4 em cada 5 alternam entre 5 ferramentas por dia

Ferramentas paralelas, planilhas, Notion, e-mails, WhatsApp…
Um Frankenstein operacional.

#### 36% admitem usar IA em ferramentas não homologadas

“Puxadinhos” modernos, mas agora envolvendo dados sensíveis de clientes.

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### 2. A ilusão da visibilidade

Um dado da pesquisa chama a atenção:

**90% dizem ter visibilidade moderada ou alta dos dados.**

Mas isso não significa *governança*, significa apenas que alguém, em algum lugar, tem um dashboard.

Na prática, o “controle” está fragmentado em:
- dashboards paralelos;
- planilhas pessoais;
- sistemas isolados;
- CRMs desconectados;
- áreas que não conversam entre si.

Karina resume assim:

*“Antes de falar de IA, precisamos voltar ao básico. Resolver silos, qualidade de dados, segurança e processos. Isso é o que sustenta qualquer operação escalável.”*

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### 3. A virada de chave da Eletromidia: do caos à previsibilidade

Lúcio trouxe um case real de transformação: a jornada da Eletromidia entre 2017 e 2025.

#### 2017: o caos completo
- Forecast em planilha.
- Relatórios montados no dia da reunião.
- Dados nas mãos de cada executivo.
- Zero histórico.
- Zero integração.
- Zero governança.

Não existia clareza de canal, origem, funil ou previsibilidade.

#### O início da mudança: resolver UMA dor real


O primeiro passo não foi tecnologia, foi foco.

O time escolheu um único problema:

👉 **Forecast.**

O CRM foi implantado não como projeto de TI, mas como solução de negócio.
Isso gerou **adoção**, o maior desafio de qualquer implementação.

O CRM passou a centralizar oportunidades, contatos e histórico, reduzindo ruído e trazendo alinhamento.

#### 2017 → 2020: evolução contínua
- Integração com sistema de propostas
- Consolidação da base de contatos
- Transição de “contatos no celular do executivo” → dado institucional
- Histórico centralizado
- Processos padronizados
- Forecast preciso

#### 2023: a grande virada (o nascimento da operação SMB)
A Eletromidia lança o **Aqui Ads**, plataforma de autosserviço para compra de mídia.
Agora, o jogo muda:
- 5.000 leads por mês
- 300 automações
- 6.000 atendimentos mensais (somando inbox + calls)
- CRM integrado a Google, Meta, LinkedIn
- Fluxo massivo, dinâmico e escalável

O que antes era um mercado enterprise relacional se transforma em **máquina de aquisição e retenção.**

Sem governança, isso seria inviável.

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### 4. IA dentro da operação: o que funciona hoje

IA passou a atuar em três frentes principais:

#### 1. Atendimento 24/7
Com a “Ellen”, agente que responde dúvidas, ajuda na compra e acelera a conversão.

#### 2. Análise de dados não estruturados
- gravações comerciais;
- transcrição automática;
- análise de pitch;
- evolução contínua do time.

#### 3. Automação & integrações
- ChatGPT, Gemini, HubSpot AI;
- automações no n8n;
- rotinas de enriquecimento;
- preparação para recomendação de mídia conversacional.

A IA entra para **escalar**, não para substituir.

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### 5. A regra de ouro: dados conectados criam pipeline

Lúcio resumiu em uma frase o aprendizado de quase 10 anos:

***“Dados caóticos não enchem pipeline. Dados conectados criam oportunidades.”***

E reforçou:
- Não é sobre ferramenta.
- Não é sobre IA.
- Não é sobre dashboards bonitos.

É sobre **velocidade, contexto, histórico e consistência.**

Quando o cliente chega, o time precisa saber:
- quem ele é;
- de onde veio;
- qual o setor;
- qual a intenção;
- qual o momento;
- qual a melhor rota de atendimento.

Sem isso, qualquer operação, enterprise ou SMB, depende de sorte.

---

### 6. A pergunta do público: “Por onde começar?”

A pergunta feita pela plateia foi a mais importante da palestra:

**Como começar a limpar dados quando o caos parece impossível de resolver?**

A resposta dos palestrantes foi direta:

#### 1. Comece por um único problema real
Não é “limpar tudo”.
É escolher uma dor que afeta o negócio e resolver só ela.

#### 2. Escolha um caso de uso que exige dados compartilhados entre áreas
Marketing + Vendas
Aquisição + Pós-venda
Atendimento + CS

#### 3. Gere um benefício visível rápido
Isso quebra resistência cultural e traz adesão.

#### 4. Só depois pense em IA
IA amplifica tanto a ordem quanto o caos.

---

### Conclusão: Voltar ao básico é a nova vantagem competitiva

O mercado está obcecado por IA.
Mas 2025 está deixando claro:

**Empresas não perdem dinheiro por falta de IA.
Elas perdem dinheiro por falta de organização.**

- Dados desconectados atrasam.
- Dados conflitantes travam.
- Dados duplicados confundem.
- Dados dispersos não geram pipeline.

A palestra da HubSpot + Eletromidia mostrou que:

**Governança é o pré-requisito para escala.
E escala é o que destrava impacto da IA.**

A ordem é essa. E sempre será:
1. Problema real
2. Processo
3. Dados
4. Cultura
5. Ferramenta
6. IA

Nessa sequência, pipeline cresce.
Fora dela, vira caos.


Ao falar de IA em marketing, todo mundo pensa primeiro no brilho: agentes inteligentes, automações avançadas, modelos que prometem revolucionar operações inteiras.
Mas a realidade é menos glamourosa.

Segundo Karina Balan (HubSpot) e Lúcio Schneider (Eletromidia), a grande dor da maior parte das empresas brasileiras ainda é muito mais básica:


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Dados Caóticos Não Enchem Pipeline: Como Reagir à Dispersão de Dados na Era da IA

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