A análise de clientes é uma prioridade. Então, por que a execução ainda é inconsistente?

Entre instituições financeiras, restaurantes e varejistas, a análise de clientes é um foco principal — 94% a 97% dizem que é importante, e 70% estão melhorando isso ativamente. No entanto, traduzir o investimento em uma tomada de decisão consistente e de alto impacto continua sendo um ponto crítico.

Essa conclusão fica clara no documento The state of business experimentation 2026 da Mastercard, um informe técnico que se baseia em mais de 100 líderes do setor que usam o Mastercard Test & Learn®. A pesquisa revela um cenário complexo: muitas marcas ainda realizam menos da metade das análises no nível do cliente, e apenas cerca de uma em cada cinco sempre usa segmentação ou testes para orientar as decisões de implementação. 

À primeira vista, parece uma falha de execução. Mas pode ser mais útil — e mais revelador — vê-lo também como um sinal de maturidade. As organizações não têm falta de ambição. Eles estão prontos para o próximo salto na maturidade da análise de clientes, e a lacuna de execução pode ser o que está entre eles e o outro lado.

Com base no que estamos vendo no mercado, o desempenho abaixo do esperado é provavelmente apenas parte do quebra-cabeça.

Para começar, o ambiente do cliente atual é infinitamente mais complicado. Resultados significativos dependem da entrega da mensagem certa, no momento certo, por meio de diferentes canais e contextos. Agora que os sinais abrangem mais pontos de contato do que nunca — e as expectativas de privacidade estão aumentando —, destilar essa complexidade em uma tomada de decisão informada é ainda mais desafiador. 

É exatamente por isso que a execução é mais difícil. À medida que o volume de sinais aumenta, também aumentam os requisitos operacionais em torno da resolução de identidade, integração de software, governança, métricas compartilhadas e fluxos de trabalho de decisão. Em outras palavras, a questão não é mais se as organizações estão priorizando a análise de clientes. É se elas conseguem construir um modelo operacional que conecte cada insight de dados a uma visão mais ampla que se estenda por sistemas, equipes e políticas.

Instituições financeiras, restaurantes e varejistas não estão na linha de partida. Eles estão profundamente envolvidos no trabalho. Eles estão descobrindo sinais de clientes mais ricos, combinando dados primários com fontes de terceiros para entender padrões em jornadas mais fragmentadas — um fato confirmado por nossa própria pesquisa. E em todos os três setores, as marcas estão aproveitando a análise em nível de cliente, a segmentação e os testes pelo menos parte do tempo.

Estes são sinais de organizações que estão construindo uma compreensão mais holística de seus clientes de maneiras que antes eram consideradas impossíveis. Mas mais insights de dados não levam automaticamente a uma melhor tomada de decisões.  

As empresas estão prontas para o próximo passo; elas apenas precisam de ajuda para remover gargalos operacionais que impedem a consistência, a eficiência e a escala. Para fechar essa lacuna, as equipes devem se concentrar em quatro facilitadores operacionais: 

• Automação: Menos da metade das empresas usa personalização orientada por IA para melhorar a relevância, e apenas dois terços usam análise preditiva para orientar decisões. Essas capacidades ajudam as marcas a entender o que impulsiona os resultados em tempo real, permitindo que elas respondam e se adaptem rapidamente.  
• Segmentação de clientes: Para escala, a segmentação depende de um processo repetível para criar, atualizar e ativar públicos. Isso significa passar de análises pontuais para públicos sempre ativos. 
• Integração de dados: as marcas devem identificar fontes isoladas de insights de dados e unificá-las sob uma visão única do cliente.  
• Eficiência: Os vencedores devem realizar testes com menos esforço manual, para que a experimentação de negócios possa mais facilmente Become o fluxo de trabalho padrão.

Fechar a lacuna de execução exige que as marcas desbloqueiem esses facilitadores — e apostar na experimentação de negócios é a melhor maneira de realizar isso.

Se este padrão parece familiar, o próximo passo é remover o atrito que impede que a estratégia de análise de clientes informe uma melhor tomada de decisões sob pressão. 

Seja criando uma visão do cliente mais utilizável, incorporando insights aos fluxos de trabalho para que as equipes possam agir a tempo, aprimorando a segmentação ou tornando as abordagens de test-and-learn mais fáceis de executar, as soluções já estão ao alcance — as empresas só precisam dar o passo.

Líderes: a lacuna de execução é um sinal, não um retrocesso. Quando a ambição já existe, a verdadeira oportunidade é remover os gargalos que impedem que os insights se transformem em ação em escala.

Para benchmarks mais profundos em instituições financeiras, restaurantes e varejistas — e orientações sobre como operacionalizar a experimentação e a tomada de decisões em escala — baixe o relatório The state of business experimentation 2026.