A cena é repetida em salas de reunião por todo o Brasil: o gerente de marketing abre o dashboard colorido, aponta para gráficos ascendentes e declara “estamos data-driven”. Mas quando o CEO pergunta “e o que isso significa para nossa margem?”, o silêncio constrangedor revela a verdade.
O Panorama Digital Analytics 2025 da Métricas Boss jogou luz sobre um problema que todos sabiam existir, mas poucos tinham coragem de admitir: 84,6% das empresas brasileiras enfrentam dificuldades sérias para trabalhar com métricas. Se somarmos quem admite “dificuldade parcial”, chegamos perto de 90% do mercado.
Traduzindo: estamos afogados em dados, mas morrendo de sede por insights.
O problema não é tecnológico (nunca foi)
O estudo destrói o mito de que falta tecnologia no Brasil. Temos GA4, temos dashboards no Looker Studio, temos tags implementadas no GTM. O problema está em outra camada, muito mais crítica.
43% dos respondentes apontam a incapacidade de interpretar informações como o maior obstáculo. Não é falta de dados. É falta de gente que saiba ler o que o dado está dizendo.
A matemática é brutal: você pode ter o melhor sistema de analytics do mercado, mas se ninguém da sua equipe consegue transformar aqueles números em decisões que impactam o DRE, não serve pra nada!
Alfabetização de dados: a urgência que ninguém prioriza
Enquanto as empresas correm atrás da próxima ferramenta de IA generativa ou do CDP mais badalado do momento, o básico continua sendo ignorado: ensinar as pessoas a pensarem com dados.
Data literacy não é sobre saber SQL ou dominar Python (embora ajude). É sobre desenvolver a capacidade de:
– Questionar se uma métrica realmente importa para o negócio.
– Identificar quando uma correlação é apenas coincidência.
– Traduzir “taxa de conversão subiu 12%” em “isso gerou R$ X de receita incremental”.
– Separar vaidade métrica de métrica de negócio.
O mercado brasileiro cometeu o erro clássico: focou na implementação técnica e se esqueceu da camada intelectual. Gastamos fortunas com consultoria para “subir tags” e “integrar sistemas”, mas não investimos um real em capacitar quem vai usar esses sistemas.
O custo real da ignorância analítica
Vamos ao que realmente importa: quanto custa essa incapacidade de interpretação?
Imagine uma empresa de e-commerce com R$ 10 milhões em faturamento anual. Ela implementou GA4, tem pixels configurados, coleta centenas de eventos. Mas o time de marketing não sabe:
– Quais canais realmente geram lucro (não só receita).
– Qual o CAC real de cada campanha.
– Quanto de revenue é canibalização vs. incremental.
– Qual o LTV por origem.
– Onde estão os gargalos reais da jornada.
Resultado? Decisões baseadas em achismo disfarçado de “análise”. Orçamento jogado em canais de vaidade. Oportunidades reais desperdiçadas.
A ilusão do “temos uma área de analytics”
O estudo mostra que 43% das empresas afirmam possuir uma área de analytics. Mas vamos combinar: ter uma área não significa ter capacidade analítica.
Na prática, o que muitas empresas chamam de “área de analytics” é:
– Um estagiário que sabe mexer no Looker Studio.
– Um analista júnior que puxa relatórios prontos do GA4.
– Alguém da TI que “entende de dados”, mas nunca conversou com marketing.
– E um faz tudo que mexe em Excel, Power BI, GTM, GA4, faz café…
Não é área de analytics. É teatro corporativo.
A área de analytics de verdade é aquela que:
1. Faz as perguntas certas (não apenas responde às perguntas erradas mais rápido).
2. Conecta dados com estratégia (não apenas produz dashboards bonitos).
3. Influencia decisões de C-level (não apenas serve outros departamentos).
4. Tem seat na mesa quando a estratégia é desenhada (não é chamada só para “puxar um número”).
O caminho para sair do buraco
Se sua empresa está no grupo dos 84,6%, a solução não passa por contratar mais ferramentas. Passa por desenvolver competências humanas.
Passo 1: Admita o problema
Pare de fingir que é data-driven. Você é data-decorated, no máximo. A primeira etapa é a honestidade brutal sobre o gap real.
Passo 2: Invista em educação, não só em software
Antes de comprar o próximo CDP ou ferramenta de atribuição, invista em capacitar quem já está na casa. Cursos, treinamentos, mentoria. O ROI de uma pessoa que sabe interpretar dados é infinitamente maior que mais uma ferramenta abandonada.
Passo 3: Contrate por pensamento analítico, não por conhecimento de ferramenta
GA4 você ensina em um mês. Pensamento crítico e raciocínio analítico levam anos para se desenvolver. Contrate gente que saiba fazer as perguntas certas, mesmo que não saiba (ainda) usar todas as ferramentas.
Passo 4: Conecte analytics com negócio
Toda análise precisa terminar com “e isso significa X reais de impacto no DRE”. Se sua área de analytics não fala a língua do CFO, ela é irrelevante.
A provocação final
O Brasil não tem um problema de falta de dados. Tem um problema de excesso de dados e escassez de inteligência para usá-los.
Você pode continuar colecionando ferramentas e dashboards, alimentando a ilusão de que está “fazendo analytics”. Ou pode enfrentar a verdade desconfortável: sem pessoas capacitadas, seus dados são apenas ruído digital caro.
A escolha é sua. Mas o mercado não vai esperar você decidir…