Medir a eficácia do investimento em mar­keting pode ser frustrante — sobretudo se a empresa se atém a metas de longo prazo, como aumentar o valor do cliente (customer equity). Embora haja modelos para ajudar a equipe de marketing a alocar a verba, seu objetivo até recentemente era maximizar o faturamento a curto prazo, algo nem sempre em sintonia com a saúde da marca no longo prazo. Agora, porém, um banco americano, o Wachovia, criou um modelo que o ajuda a tomar decisões sobre o mix de marketing consoantes com o valor do cliente.

Para começar, os arquitetos do modelo — Hanssens, professor da UCLA; Thorpe, vice-presidente sênior do Wachovia; e Finkbeiner, vice-presidente executivo da firma de pesquisa de mercado TNS — desmembraram o customer equity, ou o valor vitalício do cliente, em três componentes mensuráveis: aquisição de clientes, retenção de clientes e share-of-wallet. Em seguida, reuniram dados sobre atividades anteriores de marketing e mudanças nesses componentes — missão difícil, dada a natureza descentralizada do investimento até então. Uma vez montado o banco de dados, foi possível criar um modelo do impacto do investimento nos resultados e criar equações em torno de questões sobre o mix de marketing. Hoje, por exemplo, o Wachovia tem uma equação para estimar o impacto de um investimento maior em publicidade na TV a cabo sobre a aquisição de clientes em determinado mercado. Além disso, o modelo quantifica o efeito, sobre os resultados, de fatores fora do controle do marketing, como oscilações na economia.

Quando começou a usar o modelo, o Wachovia descobriu, como suspeitava, que um mix de marketing com impacto máximo no curto prazo não traria o maior aumento no valor do cliente. Descobriu, ainda, que estava investindo demais em canais tradicionais e de menos em emergentes.

O banco americano Wachovia tem uma meta de longo prazo — aumentar o valor do cliente — e precisa decidir, no curto prazo, como alocar os recursos de marketing. Até recentemente, não tinha como unir as duas coisas.  

Para quem trabalha no marketing, algumas das decisões mais difíceis estão ligadas ao “mix de marketing”, ou à divisão de recursos por todas as maneiras possíveis de atingir e atender a clientes potenciais e existentes. Será melhor gastar mais no marketing de novos produtos e menos no fortalecimento da marca? Mais no aprimoramento do atendimento ao cliente e menos em promoções de vendas? Ou podar isso tudo para investir mais em mídia interativa? Sua intuição lhe diz que há uma combinação ótima capaz de produzir o maior impacto. A dificuldade de chegar a tal fórmula pode ser grande fonte de frustração para o leitor. Se for, é bem provável que não seja só para ele. A alta liderança de sua organização está frustrada também. 

A cada ano, a cobrança de resultados pelo investimento em marketing por altos gerentes parece crescer, o que não espanta. Estudos mostram que a maioria dos produtos que estréiam no mercado não emplaca e que, graças sobretudo ao abuso de descontos promocionais, muitas marcas voltadas ao consumidor estão perdendo o brilho. Uma análise de centenas de experimentos de marketing encabeçada por Leonard M. Lodish, da Wharton, indica que um gasto maior com publicidade eleva a receita de apenas 33% dos produtos estabelecidos e de 55% dos produtos novos. Visto que a publicidade sozinha consome, em média, cerca de 3% da receita da empresa, o impacto do marketing ineficaz sobre o lucro é nítido. 

É difícil promover essa prestação de contas no marketing, já que relações de causa e efeito entre o marketing e o desempenho da empresa costumam ser, na melhor das hipóteses, incertas. Nos últimos anos, porém, houve bastante progresso, ao menos em certos setores. Fabricantes de bens de consumo embalados, como Procter & Gamble, Kraft Foods e Coca-Cola, se saíram particularmente bem na criação de métodos objetivos, fundados em dados, de avaliação da eficácia. Graças a uma abundância de dados — e ao fato de que a receita e o lucro no curto prazo são um barômetro satisfatório do desempenho em seu setor —, essas empresas puderam criar modelos analíticos para avaliar o impacto de atividades de marketing nas vendas e injetar recursos naquelas que mais resultado produzem. Sem acesso imediato a grandes bancos de dados históricos, outras empresas realizaram experimentos (em geral comparando mercados de teste e mercados de controle) para medir o impacto de campanhas específicas de marketing. Com isso, o gerente de marca de um cereal matutino, por exemplo, já pode saber se um cupom de desconto num encarte de jornal aumenta mais as vendas do que a propaganda falada no corredor do supermercado, digamos. Já um profissional do marketing direto pode descobrir que uma família com o tempo corrido tem o dobro da chance de responder a uma campanha do que jovens alternativos de centros urbanos. 

O que muitas empresas querem nesse nível são insights táticos. Observe, porém, que o indicador supremo do desempenho em ambos os casos são vendas unitárias ou receita, e que as lições aprendidas melhoram o lucro no curto prazo. Para empresas que dependem do estabelecimento de relações duradouras e rentáveis com clientes, os modelos existentes ainda deixam a desejar. 

O banco americano Wachovia é uma dessas empresas. Assim como outras instituições financeiras — e, aliás, como a maioria das empresas de serviços e de B2B —, o Wachovia precisa tentar aumentar o valor do cliente, ou customer equity. O termo é técnico e faz referência a um conceito desenvolvido na última década por líderes de idéias nos mundos acadêmico e empresarial. Por definição, customer equity é o valor presente da receita vitalícia que a empresa espera obter com o cliente, descontados custos de aquisição e retenção. Uma empresa que adota como meta de desempenho elevar o valor do cliente está reconhecendo que uma tática de marketing que turbine as vendas no curto prazo pode ter efeito negativo sobre o valor vitalício do cliente. Quando obrigada a escolher uma das duas metas, fica com a última.

O Wachovia tinha, portanto, um problema. Sua equipe de marketing queria avaliar e aumentar a eficácia do mix de marketing, mas infelizmente não existiam modelos de mix de marketing para vincular decisões de alocação com metas de customer equity. 

Neste arti
go
, iremos descrever a ferramenta que teve de ser criada para o Wachovia. Mostraremos ao leitor como foi o desenrolar do processo — do desafio inicial lançado pela alta diretoria e do árduo trabalho de montar o banco de dados de marketing ao teste do modelo e a seu uso contínuo para avaliar o retorno de investimentos no marketing. Empresas que acreditam na importância do valor do cliente, mas ainda não conseguiram aplicar a métrica a seu processo diário de tomada de decisões, irão reconhecer o valor prático dessa inovação. O trabalho do Wachovia mostra que é possível tomar decisões de investimento em marketing com base em fatos — decisões cujos benefícios vão muito além das vendas imediatas. É preciso, no entanto, bons dados, modelos sólidos e uma certa dose de coragem organizacional.
 

O desafio

Assim como muitas das maiores instituições financeiras de hoje, o Wachovia cresceu basicamente por meio de fusões e aquisições. Com 122 mil funcionários, é o quarto maior grupo bancário dos Estados Unidos em termos de ativos (US$ 782,9 bilhões) e terceira maior corretora tradicional do país no quesito ativos de clientes. Durante uma fusão muito importante, a do Wachovia com o First Union, em 2001, a diretoria decidiu investir bastante para fortalecer a marca da instituição nascida da união. Seria mantido o nome Wachovia, embora até ali o Wachovia fosse um banco regional relativamente pequeno — conhecido apenas em cinco estados do sudeste dos EUA —, enquanto o First Union era uma instituição de presença nacional e, sob muitos aspectos, até internacional. Ao embarcar nessa grande iniciativa de construção da marca, a diretoria esperava impedir a perda de clientes e a queda em índices de satisfação da clientela em geral registradas quando empresas integram seus sistemas e processos. 

A proposta da iniciativa previa um grande aumento no gasto com publicidade, o que o presidente executivo e do conselho, Ken Thompson, autorizou. Com essa aprovação, contudo, Thompson queria um novo grau de disciplina na gestão de despesas de marketing. Queria, especificamente, que a empresa pudesse responder a três questões: qual o retorno relativo de cada um dos principais componentes dos gastos do Wachovia no marketing de varejo? Qual o retorno geral dos gastos no marketing de varejo? E haveria um “mix” prospectivo de gastos no marketing de varejo capaz de dar um retorno maior do que o mix presente? 

Eram perguntas difíceis. Imediatamente ficou claro que uma abordagem sistemática, fundada em dados, seria essencial para que fossem respondidas — e para nortear a alocação futura de recursos do marketing. Igualmente óbvio era que a natureza do retorno buscado teria de ser muito bem definida. Infelizmente, não poderia ser algo simples como receita bruta ou lucro no trimestre. Embora sejam vitais para o desempenho da empresa, esses indicadores são afetados apenas de modo indireto pela estratégia de marketing no Wachovia, enquanto uma série de fatores externos, fora do controle da equipe de marketing da empresa (situação da economia, tendências populacionais e tacadas de concorrentes, por exemplo), pode ter influência maior sobre eles. 

Decompondo o valor do cliente

Qual o indicador certo de desempenho a usar? Uma vez que o novo foco era fortalecer a marca (um objetivo de longo prazo, difícil de mensurar) e que o Wachovia já tinha um foco bastante estabelecido na satisfação do cliente, a gerência determinou que seria possível e desejável maximizar o valor econômico que a empresa obtinha de seus clientes ao longo de toda a sua relação com o banco. Em termos práticos, a meta geral do valor do cliente pode ser decomposta em três grandes componentes mensuráveis: aquisição de clientes, retenção de clientes e venda cruzada ou de produtos de maior valor (up-selling) a clientes existentes. Adquirir mais clientes por meio de iniciativas eficazes de publicidade ou relações públicas aumenta o valor do cliente, mas esse mesmo efeito poderia ser obtido ampliando a rede de agências para evitar a fuga de clientes ou conquistando um share-of-wallet maior com a oferta de produtos adicionais. Para responder ao desafio do presidente do banco seria preciso monitorar o gasto nesses três componentes, medir seu impacto em cada uma dessas áreas e, então, somar todos esses resultados para produzir uma cifra total de retorno. 

Um modelo que espelhasse a realidade

O primeiro passo para a criação de uma ferramenta que pudesse nortear o investimento no futuro era erguer um modelo que refletisse fielmente o que ocorrera no passado. Para tanto, uma equipe de profissionais de dois departamentos distintos do Wachovia — Marketing Corporativo e Insights e Análise de Clientes — teve de trabalhar em estreita parceria com o grupo financeiro do banco. Essa equipe contou, ainda, com a tarimba de uma importante firma de pesquisa de mercado, a TNS, e a com a Anderson School of Management, da University of California em Los Angeles. 

Coleta de dados e criação dos modelos. O trabalho da equipe começou para valer com a concepção e o desenvolvimento de um abrangente banco de dados históricos de marketing. Isso exigiu considerável colaboração entre distintas áreas. A agência de publicidade da empresa, por exemplo, forneceu dados históricos da distribuição de gastos por distintas mídias, enquanto a rede de agências identificou mudanças no número e na localização de agências, bem como no pessoal de atendimento em cada agência. Já o grupo de Excelência em Serviços do banco forneceu índices de satisfação do cliente. 

O banco de dados foi montado para monitorar mudanças no valor do cliente no âmbito domiciliar. No varejo bancário, integrantes de uma família costumam escolher juntos seus produtos. Logo, o que o banco de dados de marketing chamava de cliente era, na verdade, um domicílio; todas as contas pertencentes a um domicílio eram agrupadas em suas estimativas. O principal “produto” do banco de dados de marketing acabou sendo um relatório semanal para cada Designated Market Area (DMA, termo usado pela Nielsen para designar um local coberto por basicamente as mesmas emissoras de TV e rádio). Os relatórios foram feitos para mostrar movimentos nos três componentes — aquisição de novos clientes, retenção ou perda de clientes existentes e crescimento da receita de clientes existentes. Para os fins da análise, os clientes foram também reunidos em segmentos de poder aquisitivo, para que a empresa pudesse enxergar o distinto impacto de táticas de market

ing em cada segmento. 

A criação do banco de dados de marketing envolveu desafios em muitos níveis. Foi, aliás, a tarefa mais difícil enfrentada pela equipe. A princípio, foi possível reunir apenas dois anos de dados — oriundos de 11 fontes distintas. Essa informação, que originalmente cobria períodos de tempo e locais distintos, teve de ser agregada ou desagregada para gerar mensurações semanais no âmbito da DMA. Diversas variáveis de impacto sobre o valor do cliente eram altamente colineares — ou seja, alterações em uma variável se refletiam quase que perfeitamente em alterações em outra. Com isso, era difícil determinar seu efeito isolado sobre o desempenho da empresa. A compilação dos dados reais de gastos com publicidade levou seis meses — e foi preciso computar uma série de anomalias, como a ocorrência de furacões e mudanças em práticas contábeis. Valendo-se de métodos de agrupamento (clustering) e de redução de variáveis, a equipe reorganizou o banco de dados final segundo as categorias de variáveis apresentadas no quadro “O que entra no modelo?”.

Estimativa do impacto no mercado. Munida de dados sobre atividades de marketing e de mensurações do valor do cliente, a equipe passou para outra etapa: determinar como, exatamente, aquelas atividades aumentavam esse valor. Para tanto, criou modelos que estimavam o impacto incremental de cada variável de marketing — gastos em publicidade, cobertura pela imprensa e por aí vai — sobre a aquisição de clientes, a perda de clientes e a receita, além de seu efeito subseqüente sobre a base de clientes e os lucros (veja o quadro “A lógica por trás das equações”). 

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Foi preciso desenvolver uma série de equações para computar mudanças em aquisição, retenção e receita em distintos segmentos de clientes e para cada classificação de produto — depósitos, crédito e investimentos. Com isso, os responsáveis por decidir puderam obter um retrato detalhado do impacto de cada elemento. Em geral, o impacto era assimétrico. A publicidade, por exemplo, poderia ter influência maior na aquisição do que na retenção, enquanto o padrão inverso poderia ser observado no atendimento ao cliente. Somente com a mensuração dos efeitos de cada componente do valor do cliente e sua posterior combinação o Wachovia conseguiu determinar os efeitos totais, a longo prazo, de decisões ligadas ao mix de marketing. 

Uma vez reunidos todos esses modelos, o banco tinha uma sólida noção do valor total do cliente e da força relativa de cada um de seus componentes. O Wachovia também conseguiu insights sobre o impacto do marketing num nível mais detalhado ao focar em atividades, produtos, áreas geográficas ou segmentos de clientes específicos. 

Um modelo tão abrangente de resposta do mercado tem muitas vantagens. Uma delas foi permitir que executivos do Wachovia cotejassem o impacto de oscilações econômicas e de outros fatores fora do controle de gerentes com o impacto de investimentos no marketing. Importante, esse insight impede que se tirem falsas conclusões sobre o desempenho registrado. Apesar de gastos conservadores no marketing, o ano de 2006, por exemplo, foi bom para a aquisição de clientes no Wachovia. Por si só, a observação poderia levar a gerência a resistir a um investimento maior. Modelos de customer equity revelaram, no entanto, que parte considerável do crescimento do banco naquele ano fora fruto de uma economia em expansão — e que o investimento de marketing havia dado bastante resultado. Ficou claro que o Wachovia poderia ter tido um crescimento ainda maior se tivesse investido de modo mais agressivo. 

Usando modelos para nortear decisões

A gerência do Wachovia estava convencida de que os modelos de resposta do mercado, baseados em dados históricos, refletiam com fidelidade o que ocorrera no passado. Teriam, no entanto, o poder de prever efeitos sob condições distintas? Para descobrir se as estimativas desse impacto eram de fato uma base confiável para decisões futuras de alocação, o Wachovia resolveu fazer um experimento na vida real com quatro DMAs na Flórida. O banco suspendeu os gastos em duas mídias (canais tradicionais nos quais o gasto fora julgado excessivo) durante certo tempo e monitorou a alteração subseqüente em aquisição de clientes, retenção e vendas cruzadas. Os resultados de cada mercado de teste foram comparados com os de uma DMA muito similar que, a título de controle, seguiu recebendo a verba de referência para as mídias em questão. 

A análise dos resultados deu ao Wachovia alta confiança na abordagem, pois confirmou as projeções feitas por modelos de resposta do mercado. Agora havia a oportunidade de aplicar os modelos à criação de instrumentos de suporte a decisões que pudessem ajudar a esclarecer as dúvidas enfrentadas por gerentes do banco em relação ao mix de marketing. Qual seria, por exemplo, a alocação ideal para publicidade em mídia e mala-direta por DMA, dadas certas limitações (como verba total fixa, variação máxima de 20% no nível regional e a condição de que o total da aquisição de novos clientes não caísse)? 

Uma pergunta dessas envolve cálculos complexos. É que cada componente do customer equity contribui de modo desigual para o valor total (um aumento de 1% na retenção de clientes, por exemplo, costuma ter impacto financeiro muito distinto do de um aumento de 1% na aquisição) e responde de forma distinta a mudanças em investimentos. Para achar a resposta, o modelo deve calcular o impacto de milhares de combinações distintas de alocação de marketing que variam por mídia, mercado e segmento e estão sujeitas a dezenas de limitações ligadas à verba de marketing e a resultados produzidos. Para fazer jus ao desafio, um instrumento de suporte à decisão precisa empregar técnicas robustas de ajuste de modelos e métodos de otimização dinâmica. Como não havia no mercado programas para a solução de problemas dessa dimensão, o Wachovia e a TNS buscaram a SAS para suporte no software e a MarQuant Analytics para ajuda na otimização matemática. 

Aplicadas extensas equações, projetados os resultados e compiladas as estimativas de valor do cliente, o Wachovia chegou a respostas — e, não raro, à justificativa para um mix de marketing bastante distinto do que fora empregado no passado. O quadro “Metas distintas levam a alocações distintas”, que reflete dados reais do Wachovia, mostra isso muito bem. Nele, uma verba corrente de marketing é realocada a tipos distintos de atividade de marketing para atender a duas metas distintas. As barras rotuladas “alocações que maximizariam a aquisição de novos clientes” atendem à meta de otimizar as aquisições de novos domicílios à luz de uma verba fixa. As barras rotuladas “alocações que maximizariam o valor do cliente” atendem à meta de rentabilidade no longo prazo. Observe a diferença nas alocações. Fica claro que se a meta da empresa é maximizar o valor do cliente, a alocação voltada à aquisição seria uma solução subótima. 

É importante observar que a evidência revelada por um modelo, sobretudo um modelo montado com dados tirados da observação, não é infalível. O Wachovia tem o cuidado de usar os modelos de mix de marketing como reforço a outros subsídios no processo de tomada de decisões. Isso posto, o modelo de valor do cliente foi bastante útil em apontar áreas possivelmente problemáticas. Indicou, por exemplo, que o Wachovia estava gastando demais em vários canais tradicionais e muito pouco em canais novos. O modelo também levantou questões importantes. Dado o impacto maior do que o previsto de comunicações corporativas, por exemplo, o Wachovia deveria investir mais em relações públicas e no contato com meios jornalísticos? Também surgiram dúvidas sobre o impacto de patrocínios e eventos específicos — algo difícil de mensurar, já que por natureza essas atividades envolvem um desembolso contínuo e invariável. Em cada caso, foram realizados projetos e análises específicos para examinar a questão em maior detalhe. 

Num plano bem superior, a abordagem lança nova luz sobre a questão do tamanho total da verba. A maioria dos executivos de marketing conhece a lei do retorno decrescente, segundo a qual um gasto maior produz impacto progressivamente menor. A implicação dessa lei é que há uma zona ótima de gastos. Profissionais de marketing também sabem que o melhor nível de gastos depende da qualidade da alocação: a empresa atingirá o ponto de retorno decrescente mais depressa se seu mix de marketing for equivocado. Agora que adquiriu a capacidade de determinar a alocação de maior impacto, o Wachovia pode avaliar se sua verba total de marketing deve aumentar ou diminuir (veja o quadro “Quanto gastar com o marketing?”).

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Mudança cultural

O projeto para criar a arquitetura analítica descrita neste artigo foi concluído em 2006 — embora, num sentido bastante concreto, o trabalho não acabe nunca. O Wachovia continua a atualizar seus modelos de resposta do mercado e estimativas de valor do cliente à medida que obtém novos dados e penetra  novos mercados regionais. Em outro plano, mais fundamental, o uso dos modelos e a tomada de decisões baseada parcialmente em seus subsídios viraram parte da rotina de gerentes do banco. E cresce a procura por esse tipo de modelo: distintas linhas de produtos e unidades de negócios do Wachovia já pediram extensões do modelo de customer equity para traçar melhor seu crescimento futuro. Outras empresas também começam a explorar modelos de valor do cliente. 

É justo dizer que a inclusão da disciplina de dados e modelos nas práticas de marketing do Wachovia começa a promover uma mudança cultural na organização. Isso veio reforçar amplas discussões entre executivos do banco no sentido de que o Wachovia deveria: 

Fechar o foco no cliente, mas de um modo rentável a longo prazo. Em outras palavras, o custo desse foco não deve exceder o valor vitalício do cliente. É preciso entender esse custo — que varia enormemente entre distintos tipos de domicílio e mercado — em cada grande segmento. 

Encarar o marketing de uma perspectiva ampla, que vá muito além do típico domínio de gastos com mídia. Um modelo de resposta do mercado permite uma mensuração do impacto que envolva partes distintas da organização — atendimento ao cliente, rede de agências e publicidade, por exemplo. 

Investir na retenção de clientes. Quanto maior o índice de retenção, maior o valor do cliente para a empresa a longo prazo. Logo, uma retenção maior justifica um investimento maior na aquisição de novos clientes e elimina a necessidade de competição de soma zero por verbas de aquisição versus retenção. 

Criar referenciais de impacto do marketing e gastar apenas com canais eficazes. A idéia, aqui, é tratar o marketing realmente como investimento capaz de dar retorno, não como despesa. É crucial estar atento a mudanças em condições do mercado — alterações no ambiente de mídia, por exemplo — e promover ajustes oportunos no gasto. 

Isolar impacto do marketing do efeito de outros fatores do desempenho. Quando o desempenho melhora ou piora em relação às expectativas, os gerentes devem saber em que medida isso se deve ao marketing e em que medida a condições externas. Com isso, é possível responsabilizar de modo justo quem toma decisões de marketing, de modo que seu desempenho seja mais vinculado à habilidade do que à sorte. 

Criar e comparar alternativas razoáveis de alocação para o ano de planejamento seguinte. A capacidade de estimar o impacto provável de decisões de alocação antes do fato é uma enorme vantagem durante o planejamento. O marketing pode, então, tomar decisões compatíveis com os objetivos estratégicos de aquisição, retenção e rentabilidade. 

Embora boa parte da equipe de marketing do Wachovia já fosse bastante versada nos princípios do marketing de relacionamento, com o tempo isso começa a ser instintivo. Uma fundação cultural dessas permite à organização operar de modo mais eficaz em muitos planos. Ao mesmo tempo, o uso do modelo de valor do cliente trouxe novas demandas organizacionais para a empresa. É preciso eliminar atrasos na coleta dos dados necessários, bem como uma defasagem de três a seis meses na atualização de informações sobre os componentes do customer equity. Em última instância, os modelos de valor do cliente do Wachovia devem permitir um uso em tempo real, assim como muitos dos instrumentos empregados pelas principais fabricantes de bens de consumo embalados. 

 

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O marketing no Wachovia avançou muito num período curto de tempo. Ainda em 2000, o gasto com marketing era tratado como custo, não como investimento, e estava espalhado por quatro linhas de negócios geradoras de receita. Dada essa descentralização, não havia uma abordagem uniforme na gestão. Certos grupos, por exemplo, desmembravam a verba a ponto de considerar a mala-direta e patrocínios como itens separados, enquanto outros reuniam todas as despesas ligadas a marketing num único item, rotulado de “publicidade”. O resultado é que a empresa não tinha uma maneira mensurável e transparente de entender o que estava gastando ou um jeito de cobrar, de si mesma, um retorno nesse investimento. Aliás, não tinha sequer um vocabulário comum para travar discussões relevantes sobre o marketing e seu impacto. 

Hoje, executivos do Wachovia têm a visão abrangente, os dados e os modelos para tomar decisões gerenciais baseadas em fatos — decisões que contribuam para a saúde da empresa no longo prazo. Contudo, o grupo de marketing jamais poderia ter empreendido sozinho essa jornada; precisou do compromisso mútuo dos grupos de finanças e análise e da disposição de todos a se lançar numa jornada própria simultaneamente. Com a equipe de finanças promovendo novos níveis de capacitação financeira entre gerentes da empresa e o

pessoal de análise desenvolvendo a tarimba, os processos e a base científica para respaldar um processo decisório melhor, seguem surgindo na empresa novas aplicações da tomada de decisões temperada pela análise. 

A alocação de recursos de marketing é só um exemplo de um problema que existiu desde sempre na gestão e cuja solução ficava ao juízo de quem decidia. Em áreas estratégicas como esta, altos gerentes dependem de modelos para traduzir metas de desempenho em objetivos estratégicos e, então, em medidas táticas. Só que, via de regra, esses modelos repousavam na lógica intuitiva — no conjunto razoável de crenças de que a leva a b e de que c leva a d. Projetos como o aqui descrito mostram que o elo entre um objetivo estratégico (como o valor do cliente) e uma medida tática (como uma oferta por mala-direta) não precisa ser meramente lógico. Pode ser quantificado. 

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Dominique M. Hanssens (dominique.hanssens@anderson.ucla.edu) é titular da cátedra Bud Knapp Professor of Marketing na Anderson School of Management (UCLA) e sócio da MarketShare Partners, em Los Angeles, EUA. Daniel Thorpe (daniel.thorpe@wachovia.com) é vice-presidente sênior e diretor de estatísticas e modelagem do Wachovia, em Charlotte, EUA. Carl Finkbeiner (carl.finkbeiner@tns-global.com) é vice-presidente executivo de inovação da TNS, em Filadélfia, EUA. 

 
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