Atuar como profissional de Comunicação e Marketing atualmente significa ser craque em analytics. Aquele gestor criativo, intuitivo e humanista está cada vez mais dando lugar para gente que contrata e entende de machine learning, algoritmos, inteligência artificial, big data, econometria e estatística - tudo automatizado e baseado em dados online em tempo real.

Me lembro de um colega chef executivo soterrado em planilhas de custo, metas financeiras e escalas de processo, saudoso dos tempos da cozinha-arte, quando podia se dedicar só às suas alquimias nas panelas. O profissional de comunicação e marketing "alquimista", para o bem e para o mal, cada vez mais se transforma num "analista" de business insights.

Segundo o relatório Global AI, com base em 600 documentos e mais de 700 palavras-chave em quatro setores - pesquisa, educação, tecnologia e mídia -, os principais focos da tecnologia serão: busca e otimização, processamento de linguagem humana/dados do ambiente/imagens (área que ajuda computadores a compreender, interpretar e manipular essas informações corretamente, incluindo expressões faciais, tom de voz, análise semântica de texto ou fala), machine learning e sistemas de lógica fuzzy e probabilística - tudo para melhorar o planejamento e a tomada de decisão.

Nesse contexto, é preciso 1) saber fazer a pergunta certa (input), para ter dados que agreguem algo útil, 2) saber usar os dados (output), interpretando-os corretamente e gerando uma estratégia eficiente e 3) ter velocidade de captura e resposta, porque o cenário muda super rápido.

A área de Marketing avançou bem mais do que a de Comunicação e Branding nesse sentido. Enquanto a primeira já vive um dia a dia de alta responsividade, com growth hacking, retargeting, geotargeting, mídia programática, assistentes virtuais, social selling, redes neurais preditivas, planejamento sprint e uma estonteante revolução digital no varejo, a segunda ainda deixa muito a desejar.

Foto ou filme?

Há ainda uma baixa adesão ao uso de sistemas para monitorar a percepção dos stakeholders de forma contínua e em tempo real ("filme"), como o impacto de notícias externas, o ROI de cada iniciativa da marca ou a eficácia de um eventual gerenciamento de crises.

Muitas vezes, a interface nas plataformas digitais é automatizada, feita por machine learning, gerando fiascos como o caso da Moleskine em 2018, que disparou para uma blogueira uma notificação por menção indevida à marca, ao fazer uma varredura de texto "cega", e acabou gerando uma reação viral e super negativa para a empresa.

Já é sabido que os ativos mais valiosos de uma organização são sua reputação, o capital social e o capital intelectual, todos intangíveis. Mas os gestores ainda insistem em fazer pesquisas pontuais e separadas de Reputação e Marca, ou o NPS (Net Promoter Score), que no máximo oferecem um retrato de um momento específico da organização.

Mas, quem está analisando a correlação entre os indicadores de Reputação e Marca, que geralmente são obtidos de forma separada, via empresas como Interbrand, Millward Brown, Reputation Institute, entre outros? Quem é capaz de dizer qual índice ou percentual significa ótimo, regular ou ruim? Como fazer simulações, segmentações, comparativos com concorrentes ou verificar tendências (melhorou ou involuiu)?

Finalizo este artigo com duas frases de professores/pesquisadores do MIT e Harvard, que resumem muito bem a "moral da história":

"Os dashboards de KPIs serão o seu chefe de amanhã" - Michael Schrage

"Com metas, o RÁPIDO vai ganhar do INTELIGENTE" - Donald e Charles Sull

Nada contra os fotógrafos, mas tomara que você se transforme em um cineasta de sucesso!

Patricia Riccelli Galante de Sá

Graduada em Comunicação Social/Relações Públicas, Mestre em Administração pela FGV/EBAPE e pós-graduada em Economics for Transition/Sustentabilidade pelo Schumacher College/Inglaterra. Especialista em sustentabilidade, marketing, branding, reputação e ética corporativa e gestão de serviços. Professora da IBE Conveniada FGV.