Como usar dados e IA para tomar decisões de marketing em cenários de alta incerteza (como o caso Casas Bahia)

Pedidos de recuperação judicial, ações que oscilam dezenas de pontos percentuais em um único pregão, mudanças bruscas de cenário macroeconômico e de consumo. O recente movimento do Grupo Casas Bahia, com pedidos de blindagem judicial e forte volatilidade das ações, recoloca uma questão central para qualquer empresa que investe em marketing: como tomar decisões de comunicação, mídia e investimento em aquisição de clientes quando o negócio está sob pressão?

Em momentos assim, o marketing deixa de ser apenas “divulgação” e passa a ser um instrumento de sobrevivência e reequilíbrio da estratégia de crescimento. A diferença entre cortar verbas de forma indiscriminada e reorquestrar o investimento com apoio de dados e inteligência artificial pode antecipar — ou atrasar — a retomada.

Crise não é hora de apagar o marketing, é hora de tornar o marketing mensurável

Quando o caixa aperta, o primeiro reflexo em muitas empresas é cortar marketing de forma linear. O problema é que, em negócios dependentes de fluxo contínuo de novos clientes e de repetição de compra, essa decisão pode agravar o problema de receita justamente no momento em que ela é mais necessária.

O que muda em contextos de incerteza não é a necessidade de marketing, mas o nível de exigência sobre mensuração. Cada real investido precisa ser rastreado até um comportamento objetivo: clique qualificado, lead, carrinho iniciado, proposta enviada, nova assinatura ou venda realizada.

Isso implica em três mudanças práticas:

• substituir métricas de vaidade (seguidores, alcance genérico) por indicadores de jornada (taxa de conversão de visita em lead, de lead em oportunidade, de oportunidade em venda);
• conectar plataformas de mídia (Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads, TikTok Ads) com o CRM e com a camada de analytics;
• usar inteligência artificial e automações para testar, aprender e ajustar em ciclos mais curtos.

Nesse contexto, empresas que já tratavam dados de forma estratégica entram em crise de maneira diferente: com mais clareza sobre o que manter, cortar ou acelerar.

Do dado bruto à decisão: o papel de GA4, Tag Manager e eventos bem planejados

Para que a empresa consiga decidir com segurança onde investir, não basta “ter dados”; é preciso que esses dados representem o comportamento real do cliente. É aí que a arquitetura de mensuração ganha protagonismo.

O Google Analytics 4, em conjunto com o Google Tag Manager, permite sair do modelo antigo baseado apenas em páginas vistas para trabalhar com um modelo centrado em eventos: ações importantes que o usuário realiza na jornada digital. Em vez de olhar apenas quantas pessoas entraram no site, a empresa passa a monitorar o que realmente indica intenção:

• cliques em botões estratégicos (“fale com um consultor”, “simular financiamento”, “agendar visita”);
• interações de alto valor (adicionar produto ao carrinho, iniciar checkout, solicitar orçamento, baixar catálogo);
• microconversões que antecedem a venda (assistir a um vídeo-chave, rolar até um comparativo de planos, clicar em tabela de preços).

Quando esses eventos são bem definidos, padronizados e importados como conversões nas plataformas de mídia, surge uma camada a mais: a possibilidade de usar modelos de lances inteligentes e algoritmos de IA dos próprios players (como o Google Ads) para otimizar campanhas automaticamente em direção ao que gera resultado, e não apenas cliques baratos.

Em um cenário como o de um grande varejista sob estresse financeiro, essa capacidade de transformar tráfego em decisões rápidas tem implicações diretas:

• identificar quais canais trazem clientes com maior ticket ou margens melhores, focando esforços onde o retorno é mais saudável;
• rebaixar investimentos em campanhas que geram volume, mas não avançam na jornada (por exemplo, buscas muito genéricas sem intenção de compra);
• enxergar com clareza quais produtos ou categorias respondem melhor a estímulos de mídia em períodos de incerteza.

IA e automações: menos feeling, mais aprendizado rápido na mídia paga

A inteligência artificial aplicada à mídia não substitui estratégia — ela potencializa a capacidade de aprendizado quando a empresa já sabe o que medir. Em plataformas como Google Ads, os modelos de lances inteligentes (como Maximize Conversion Value ou Target ROAS) dependem da qualidade das conversões e do volume de dados enviados.

Num momento de mercado volátil, isso traz dois desafios para as empresas:

• garantir um fluxo mínimo de dados confiáveis para que os algoritmos possam aprender (evitando interromper completamente campanhas de maior valor estratégico);
• evitar que mudanças bruscas e descoordenadas de metas, orçamentos ou estrutura de campanhas “confundam” o modelo e destruam aprendizados passados.

Por outro lado, quando IA e automações são usadas de forma coordenada, elas ajudam a responder perguntas difíceis com mais objetividade:

• Quais criativos mantêm boa performance mesmo com queda de confiança do consumidor?
• Quais combinações de palavras-chave sinalizam intenção alta de compra em determinados períodos do dia ou da semana?
• Como ajustar lances e segmentações para proteger margem em categorias mais sensíveis de preço?

Think with Google, a plataforma de insights de negócios do Google, vem destacando em seus materiais que marcas que mantêm uma disciplina de experimentação estruturada (testes A/B, variações de criativos, ajustes finos em públicos) performam melhor em ciclos econômicos adversos justamente por conseguirem aprender mais rápido a cada real investido.

Em vez de apostar em um grande “movimento de salva-vidas” em comunicação, essas empresas operam uma sequência contínua de pequenos ajustes orientados por dados.

Estratégia em tempos turbulentos: do corte indiscriminado ao portfólio de investimentos de mídia

Em contextos como o setor de varejo, bancário ou de serviços financeiros, a discussão não é mais se vale ou não investir em marketing digital, mas como estruturar um portfólio de investimentos que equilibre três necessidades simultâneas:

• proteger o core do negócio (categorias e produtos que mantêm o caixa girando);
• preservar a marca (evitando se tornar irrelevante ou invisível durante o período de ajustes);
• descobrir novas alavancas de crescimento (segmentos, regiões, canais ou mensagens mais resilientes).

Na prática, isso significa redesenhar o papel dos canais:

• Google Ads como eixo central de captura de demanda já existente (buscas por termos de alta intenção relacionados ao que a empresa vende), ancorado em mensuração rigorosa de conversões e valor;
• mídias como Meta Ads, TikTok Ads ou LinkedIn Ads para ativar públicos estratégicos com mensagens mais afinadas com a nova realidade (condições especiais, foco em confiança, facilidades de pagamento ou diferenciais não-preço);
• campanhas de remarketing e automações de jornada para reduzir desperdício de tráfego — nutrindo leads e visitantes que ainda não estão prontos para decidir, em vez de recomeçar o esforço de aquisição do zero a cada mês.

Esse tipo de arranjo exige não apenas um bom time de mídia, mas um alinhamento claro entre estratégia de negócios, branding e experiência do usuário. Afinal, não adianta atrair o clique certo se o usuário encontra uma jornada confusa, mensagens desalinhadas com o momento da empresa ou falta de transparência em relação às condições oferecidas.

No limite, cenários complexos como o de grandes redes varejistas brasileiras funcionam como um “estresse test” público: mostram, em escala, o que muitas empresas de médio porte também enfrentam em menor visibilidade — pressão por caixa, necessidade de renegociar dívidas, reestruturação de portfólio e, ao mesmo tempo, a urgência de manter a máquina de aquisição rodando.

Quem entra nesses ciclos com dados organizados, eventos bem mapeados e uso inteligente de IA em mídia paga atravessa a turbulência com mais clareza. Quem entra sem isso acaba decidindo no escuro, alternando cortes abruptos com tentativas de retomada pouco coordenadas.

No fim, a questão não é se o marketing “dá para cortar” em tempos difíceis, mas se a empresa está usando todo o potencial de análise comportamental, automação e inteligência artificial disponível hoje para transformar marketing em uma disciplina de decisão — e não apenas de visibilidade.

Para empresas que querem construir essa base, a combinação de uma estratégia de mídia sustentada por Google Ads e uma arquitetura sólida de mensuração (via GA4, Tag Manager, planejamento de eventos e importação de conversões para plataformas de publicidade) é um dos caminhos mais objetivos. É nesse ponto em que a VozComunica atua com mais profundidade, conectando dados, criatividade e experiência de usuário em jornadas digitais pensadas para conversão. Se esse é um desafio atual na sua empresa, vale conversar para entender como estruturar um modelo mais resiliente de marketing orientado por dados.

Fonte de contexto sobre o caso Casas Bahia: Valor Econômico – Grupo Casas Bahia confirma antecipação de efeitos do seu pedido de recuperação judicial – https://valor.globo.com/empresas/noticia/2026/08/31/grupo-casas-bahia-confirma-antecipao-de-efeitos-do-seu-pedido-de-recuperao-judicial.ghtml