Como escolher seu Tech Stack de acordo com o estágio do seu negócio

Revisamos as principais perguntas que surgem em cada etapa de um negócio e o stack MarTech ideal que você deveria considerar — do Early Stage até Enterprise.

Vamos começar pelo básico: o que é MarTech?

Por definição, refere-se à tecnologia aplicada ao marketing — ou seja, o conjunto de ferramentas e tecnologias que vamos poder utilizar nos nossos produtos digitais com o objetivo de crescer e otimizar nosso produto e nosso negócio.

E mesmo que o nome diga "marketing", o escopo na verdade abrange também times de retenção, growth, produto, dados, tech, customer support, etc.

Quais são os erros comuns na hora de escolher MarTech?

Existem muitíssimos tipos diferentes de ferramentas: Product Analytics, CEPs, MMPs, CDPs, Experimentation & Personalization e mais. Até os nomes parecem hieróglifos criptografados.

Por isso, um erro muito comum é não conhecer quais tipos de ferramenta existem nem quais vale a pena implementar conforme o produto vai crescendo e amadurecendo.

Muitas dessas ferramentas podem chegar a custar milhares de dólares por ano — e se forem contratadas no momento errado podem acabar pegando poeira. Por outro lado, se forem adotadas no momento certo, podem ajudar a fazer o negócio crescer exponencialmente.

A ideia deste artigo é revisar cada um desses tipos de ferramenta, explicar o que cada uma permite fazer, quando faz sentido implementá-la — e também compartilhar dicas de como reduzir custos.

Early Stage: como validar seu produto desde o dia um?

Ferramenta-chave: Product Analytics

A frase é clichê, mas é muito verdadeira: o que não se mede, não se melhora.

Desde o minuto zero é muito importante saber como seus usuários estão interagindo com o produto, quais features estão usando — e quais não —, e onde estão travando. Assim conseguimos tomar melhores decisões de produto ou growth para melhorar a experiência.

O tipo de ferramenta que nos permite ver isso é uma de Product Analytics. As líderes do mercado são Mixpanel e Amplitude.

O que elas permitem é trackear todas as ações-chave que cada usuário realiza, e uma vez que coletamos esses dados podemos criar diferentes relatórios para ver como eles interagem com o produto.

Assim conseguimos ver com dados: onde os usuários estão travando no fluxo? Quais features estão valorizando e quais não? Quem abandonou o produto? Qual fonte de novos usuários está convertendo melhor? Qual a retenção do dia 1, semana 1, mês 1? Também podemos configurar alertas quando erros disparam ou a taxa de conversão cai.

Agora, quando acabei de lançar meu produto e tenho poucos usuários, consigo tirar conclusões significativas para tomar as decisões certas?

No início teremos pouco volume de usuários e poucos dados — e é verdade que pode parecer difícil tirar conclusões com tão pouco volume. Por isso o caso de uso de Product Analytics pode ser diferente no começo em comparação a quando já estamos crescendo.

Vou com um exemplo que acho que vai ficar mais claro.

Tenho um amigo que passou alguns meses trabalhando em um projeto onde lançaram um app que permite a donos de fazendas administrar suas operações.

Como ele é apaixonado por dados, a primeira coisa que fez foi implementar Mixpanel para medir a atividade de cada um dos usuários que iam adquirindo. O bom dessas ferramentas é que podemos ver dados agregados — ou seja, se temos 100 usuários, quais ações a maioria executa — mas também permitem ver no nível individual de cada usuário.

No primeiro mês talvez tivessem só 10 usuários, e o que ele fazia era olhar a atividade de cada um, buscando insights sobre quais features estavam usando — e quais não. Por exemplo, ele viu que o principal caso de uso era adicionar os animais e registrar quando eram vacinados para acompanhar. E que outro módulo — ao qual tinham dedicado muitas horas de desenvolvimento, que servia para registrar vendas de cultivos e animais — nem tinha sido utilizado.

Com esses dados iniciais já conseguiam entender quais features eram mais valiosos para os usuários. Combinando isso com dados qualitativos — entrevistas, por exemplo — podiam continuar desenvolvendo novas features para expandir o produto nessas direções.

Isso pelo lado de produto. Pelo lado de aquisição / marketing, eles também podiam usar esses insights para direcionar os anúncios a mensagens baseadas no que mais ressoava. E pelo lado do suporte, podiam ligar pessoalmente para os usuários que instalavam o app mas não usavam, ou que travavam em algum ponto específico.

Aqui temos duas grandes conclusões:

1) A importância de ter dados desde o momento em que lançamos o produto, para tomar melhores decisões.

2) Que no lançamento está tudo bem fazer coisas que não escalam.

Claramente, quando tivermos centenas ou milhares de usuários não vamos ficar olhando a atividade usuário por usuário nem ligar para cada um pessoalmente. Em termos de dados, vamos agrupá-los e chegar a conclusões em nível de grupo — o que chamamos de cohorts. E em termos de comunicação, vamos buscar ferramentas que permitam enviar mensagens e personalizações em massa.

Scale Up: como escalar a comunicação com os usuários sem perder a personalização?

Ferramenta-chave: Customer Engagement Platforms (CEPs)

Quando sua base de usuários cresce, você precisa de ferramentas que permitam gerenciar e personalizar a comunicação de forma escalável. Plataformas como OneSignal, Braze ou Clevertap automatizam o envio de mensagens personalizadas em canais como e-mail, push notifications e SMS.

Além disso, é possível integrar sua ferramenta de Product Analytics com a de Customer Engagement.

No Mixpanel podemos ver um funil dos usuários que já fizeram Sign Up mas ainda não experimentaram uma feature-chave (por exemplo, fazer o primeiro depósito em uma Fintech ou a primeira compra em um Marketplace). Podemos salvar esses usuários em um segmento (chamado cohort) e depois sincronizar esse grupo com o OneSignal. Assim conseguimos enviar push notifications, e-mails, in-app messages ou SMS para incentivá-los a realizar essa ação de valor.

Scale Up: como medir o impacto das suas campanhas?

Ferramenta-chave: Mobile Measurement Partners (MMPs)

Se seu produto é mobile-first, ferramentas de atribuição como Appsflyer, Adjust ou Singular são indispensáveis. Essas plataformas ajudam a identificar de onde vêm seus usuários (Meta, Google, TikTok, etc.), medir as conversões posteriores e decidir onde alocar o budget de forma mais inteligente.

Um exemplo para deixar mais claro: antes de instalar um app, eu cliquei em um anúncio no Instagram, 3 dias depois em um do YouTube e finalmente instalei depois de clicar em um do TikTok. Nesse caso, se formos a cada plataforma, pode ser que o pixel de cada uma se atribua a instalação dizendo que eu instalei depois de clicar no anúncio dela.

O que o MMP faz é ser uma fonte de verdade centralizada que enxerga essa jornada inteira. Com diferentes modelos de atribuição, podemos atribuir pesos a cada um desses touchpoints para que a atribuição seja mais justa — e a partir daí tomar melhores decisões sobre como investir o orçamento nas campanhas com melhor performance.

Isso vale tanto para paid media quanto para outros links, como campanhas de referral ou e-mails.

Agora, se você não tem app e seu produto é 100% web, a boa notícia é que não precisa contratar um MMP — sua plataforma de Product Analytics permite fazer esse tipo de análise com UTM tags. Ou seja, no Mixpanel você consegue ver como cada mídia está performando, levando em conta os usuários que chegaram ao seu site a partir de cada uma e se converteram ou não.

Enterprise: como centralizar e escalar seus dados?

Ferramenta-chave: Customer Data Platforms (CDPs)

Quando eu era CPO da Wabi, uma grande dor que tínhamos era que estávamos integrados via SDK e registrando eventos em múltiplas plataformas: Mixpanel, OneSignal, Meta Ads, Google Ads, Appsflyer...

Isso gerava dois grandes problemas:

1) Cada vez que queríamos trackear um novo evento, o time de tecnologia tinha que implementá-lo para cada SDK.

2) Muitas vezes havia diferenças entre os valores que cada evento trazia em cada plataforma.

Com um CDP, como Segment ou Rudderstack, isso se resolve, porque ele importa todos os eventos em uma única fonte e a partir daí você adiciona destinos onde decide quais eventos enviar — por exemplo, sua plataforma de Product Analytics, CEP, MMP, Meta Ads, Google Ads, etc.

Enterprise: quais são os benefícios de ser dono dos seus próprios dados?

Hoje os stacks mais avançados estão caminhando para nem mesmo depender de um CDP, e sim trackear eventos e armazená-los diretamente em seus próprios Data Warehouses (BigQuery, Snowflake) ou Data Lakes.

Eles permitem gerenciar e ter controle absoluto sobre seus dados. Dão a possibilidade de combinar múltiplas fontes, transformá-las como quiser e armazená-las em diferentes formatos.

Por exemplo, você pode ter armazenados os dados dos eventos do usuário, mas também de fontes como Ad Spend de paid media, Revenue (caso típico onde temos transações cuja taxa de câmbio precisa ser atualizada), CRMs, pesquisas ou outras fontes para enriquecer.

Além disso, as ferramentas MarTech mais avançadas hoje já permitem integração direta com esses warehouses. Por exemplo, o Mixpanel permite ingerir dados diretamente de qualquer Data Warehouse e manter-se sincronizado. Ou seja, se por algum motivo um dado antigo mudou de valor (por exemplo, o GMV de uma transação que foi reembolsada), esse valor também é atualizado no Mixpanel.

Outra vantagem é que isso nos prepara para o mundo da IA: ser dono dos seus dados é central para alimentar seus próprios modelos, e provavelmente no futuro trás muitas outras vantagens ainda incertas. O que é certo é que para qualquer uma delas vai ser indispensável controlar seus dados de forma independente.

Como desvantagem, você precisa ter um time especializado em dados que possa criar e manter essas bases atualizadas. Com uma solução mais enlatada como um CDP, a flexibilidade é menor, mas o custo de manutenção e setup também é.

Enterprise: como otimizar a experimentação em grande escala?

Ferramenta-chave: Plataformas de Experimentação

Em grandes volumes, mesmo uma pequena porcentagem de melhoria na taxa de conversão pode ter um impacto significativo na receita. Por isso, nessa etapa, a experimentação se torna chave.

Ferramentas como VWO, Kameleoon ou AB Tasty permitem rodar testes A/B e personalização em escala para maximizar resultados.

A verdade é que vemos poucas empresas na LatAm levando a experimentação como parte central da sua estratégia. Para que funcione, é chave ter um time alocado a isso, com um backlog de experimentos sendo priorizado a cada sprint.

Conclusão

O stack de MarTech ideal depende do seu estágio de crescimento.

No Early Stage, comece com Product Analytics para entender seus usuários.

No Scale Up, incorpore CEPs e MMPs para gerenciar a comunicação e medir o impacto das suas campanhas.

E no Enterprise, aposte em CDPs, Data Warehouses e ferramentas de experimentação para operar em grande escala e otimizar continuamente.

Escolher as ferramentas certas no momento certo pode transformar seu negócio e prepará-lo para o futuro.

Fale com a gente se você precisar de ajuda para definir seu MarTech Stack.