A reunião começou com o gerente de performance apresentando os números do mês: “Tivemos 15 mil conversões, ROI de 4.2x, crescimento de 12%.”
O diretor comercial levantou a mão: “Espera. No meu relatório de vendas aparecem 11 mil conversões.”
O analista de BI interferiu: “No meu dashboard do CRM são 13 mil.”
O CFO fechou o laptop: “Qual é o número certo?”
Silêncio. Ninguém sabe.
Essa cena se repete em salas de reunião por todo o Brasil, toda semana. O Panorama Digital Analytics 2025 expôs números brutais sobre interpretação de dados, mas deixou passar o elefante na sala: antes de interpretar, precisamos confiar. E ninguém confia.
Não é paranoia. É prudência. Porque os dados estão quebrados, inconsistentes, poluídos. E todo mundo sabe, mas ninguém quer admitir.
O teatro da confiança
“Baseado nos dados…” virou prefixo corporativo obrigatório, como “na minha humilde opinião” antes de destruir alguém na reunião. É uma linguagem de performatividade, não de verdade.
Porque se você realmente confiasse nos dados, não precisaria anunciar. Você simplesmente apresentaria os números e todo mundo aceitaria.
Mas não é o que acontece. O que acontece é:
Analista: “Baseado nos dados do GA4, devemos aumentar o investimento em Meta.”
Gerente: “Mas o relatório do Meta mostra ROAS diferente.”
Analista: “Metodologia de atribuição é diferente.”
Gerente: “Então qual está certo?”
Analista: “Depende de como você olha…”
Gerente: “Quer dizer que nenhum está certo?”
Analista: “…”
Quando precisamos de disclaimer, aviso, contextualização, e ainda assim ninguém sabe qual número usar para decisão, não temos dados. Temos sugestões numéricas.
As três fontes da desconfiança
A crise de confiança em dados tem três origens distintas. E empresas brasileiras sofrem das três simultaneamente.
1. Tracking quebrado (o problema técnico)
Conversão no GA4: 10 mil.
Conversão no painel do Google Ads: 11 mil.
Conversão no Facebook: 9 mil.
Conversão real (pedidos no sistema): 8.5 mil.
Qual está certo? Nenhum. Todos estão errados de formas diferentes.
Google Ads atribui conversão que seria orgânica de qualquer forma. Facebook usa janela de atribuição de sete dias que captura gente que já estava comprando. O sistema real perde conversões que não finalizaram pagamento, mas contam como lead.
Cada fonte tem viés diferente. Nenhuma reflete a realidade. E ninguém tem tempo ou competência para auditar e corrigir.
Resultado? Empresa toma decisão baseada no número que confirma viés pré-existente. “Vou usar o número do Facebook porque é o melhor”, mas no final só tá usando porque é o mais conveniente para a sua opinião.
2. Interpretação inconsistente (o problema humano)
Mesmo quando dados estão certos, pessoas interpretam errado.
“Conversões caíram 15% em dezembro!”
E no final tá comparando com o mês de novembro, e não ano a ano.
“ROAS de Meta é 3.2x, melhor que Google que é 2.8x!”
Meta está pegando remarketing de gente que já visitou por Google. Está otimizando last-click. Está roubando atribuição. ROAS aparente não é ROAS real.
“Taxa de rejeição caiu 20%!”
Porque o tracking quebrou e parou de contar rejeições. Métrica “melhorou” porque a medição piorou.
O problema não é falta de dados. É falta de cérebro funcionando em cima dos dados. É um analista que não questiona. É um gerente que não entende. É C-level que não tem paciência.
3. Política organizacional (o problema cultural)
Aqui começa o divertido.
Cada departamento tem incentivo para massagear números na sua direção:
Marketing: Quer mostrar que campanha funcionou (bônus depende disso).
Vendas: Quer mostrar que conversão foi por esforço do time, não mídia.
Produto: Quer mostrar que otimização do site gerou resultado.
Finance: Quer mostrar que corte de budget não afetou performance.
Todo mundo tem agenda. Dados são armas, não verdade.
E quando uma empresa não tem single source of truth, cada um puxa o número que favorece sua narrativa. Reunião vira ringue de versões conflitantes disfarçadas de análise objetiva.
O mito do single source of truth
A solução mágica que todo consultor vende: “Vocês precisam de um single source of truth!”
Implementa data warehouse. Centraliza tudo no BigQuery. Cria dashboard unificado.
Seis meses depois: ainda tem três números diferentes para mesma métrica.
Por quê? Porque single source of truth não resolve viés de coleta, não resolve inconsistência de definição, não resolve agenda política.
Você apenas centralizou a confusão. Agora todo mundo discute olhando a mesma planilha em vez de planilhas diferentes. Progresso?
A verdade inconveniente: não existe single source of truth. Existem várias versões imperfeitas da verdade, e você precisa ser inteligente o suficiente para triangular.
Google Analytics te diz uma coisa. Painel de ads te diz outra. Sistema transacional te diz terceira. Nenhum está completamente certo. Nenhum está completamente errado.
Sua obrigação não é escolher um e ignorar o resto. É entender o viés de cada um e se aproximar da verdade via triangulação.
Mas isso exige pensamento crítico. E pensamento crítico está em falta.
A armadilha da confiança excessiva
Existe um problema pior que a desconfiança: confiança cega.
Empresa que nunca questiona dados é uma empresa que toma decisões horríveis com convicção.
“O modelo de IA diz que devemos alocar 80% do budget em Meta.”
O Modelo de IA foi treinado em dados enviesados, com premissas erradas, sem validação de causalidade. Mas tem “IA” no nome, então deve ser verdade.
“O dashboard mostra que essa landing page converte 40% melhor.”
Amostra de 100 visitantes. Variação de duas conversões. Significância estatística zero. Mas o número está no dashboard, então vamos escalar.
Confiança sem ceticismo é fé. E fé não tem lugar em analytics.
O paradoxo do “não confio, mas vou usar mesmo assim”
No privado: “Eu sei que esses números estão errados.”
Na reunião: “Baseado nos dados, recomendo aumentar budget em X.”
Por que usar dados que você sabe estarem errados? Porque:
1. CYA (Cover Your Ass): Decisão baseada em dados divide responsabilidade. Se der errado, foi “o que os dados mostraram”.
2. Performatividade corporativa: Você precisa PARECER data-driven, mesmo que não seja.
3. Falta de alternativa: Dados ruins são melhores que nenhum dado (será?).
O resultado é uma cultura corporativa em que todo mundo finge que confia, mas ninguém realmente confia. É teatro coletivo de competência analítica.
Como reconstruir confiança?
Confiança não se recupera com ferramenta nova ou dashboard bonito. Se recupera com admissão brutal de incompetência e reconstrução desde a fundação.
Passo 1: Admita que dados estão quebrados. Publicamente. Em reunião de C-level.
Passo 2: Pare de tomar decisões baseadas em dados que você sabe estarem errados. Use intuição informada até consertar.
Passo 3: Invista 3-6 meses APENAS em arrumar tracking. Sem análise sexy. Sem modelo de IA. Só consertar o básico.
Passo 4: Implemente governança de dados. Definições claras. Documentação. Processos de validação.
Passo 5: Teste confiança aos poucos. Tome uma decisão pequena baseada em dados. Valide resultado. Repita.
Passo 6: Escale gradualmente. Quando confiança for comprovada (não apenas declarada), aumente a aposta.
Nenhuma empresa brasileira tem paciência para isso. Todo mundo quer atalho. Quer comprar solução. Quer terceirizar problemas.
E por isso continuam vivendo na crise de confiança. Continuam fingindo que confiam enquanto tomam decisões na intuição.
A verdade que ninguém quer ouvir
A maioria das empresas brasileiras não merece confiar nos próprios dados. Porque não investiram tempo, dinheiro, ou disciplina para ter dados confiáveis.
Você não pode coletar dados de qualquer jeito, não validar, não documentar, não governar e depois reclamar que “dados mentem”.
Dados não mentem. Você mentiu para si mesmo achando que poderia fazer analytics de verdade sem fazer o trabalho chato e invisível de fundação.
Confiança em dados se constrói da mesma forma que confiança em pessoas: consistência ao longo do tempo.
Não é sexy. Não é rápido. Não é ferramenta mágica. É um trabalho ingrato de auditar, validar, corrigir, documentar, testar. Repetidamente. Por meses. Por anos.
E a maioria das empresas prefere viver na mentira confortável do “somos data-driven” a encarar a verdade desconfortável de que “nossos dados não funcionam!”.