Os dados demográficos sempre foram a base de muitas estratégias de marketing. A ideia parece simples: segmentar o público por idade, gênero e outras características para criar campanhas mais eficientes. Mas um novo estudo revelou que esses dados são cheios de erros e podem prejudicar suas decisões.
- 35,73% dos usuários da pesquisa foram classificados como homens e mulheres ao mesmo tempo.
- Mais da metade foi incluída em duas ou mais faixas etárias.
- Quanto mais específica a segmentação, maior o erro (exemplo: mulheres de 18-24 anos foram corretamente identificadas em apenas 18% dos casos).
Esses erros na segmentação demográfica foram identificados em um estudo que analisou mais de 151 mil impressões publicitárias nos EUA. Os pesquisadores compararam os segmentos demográficos usados por plataformas com as informações reais de autodeclaração dos usuários e descobriram que 35,73% das pessoas foram classificadas simultaneamente como homens e mulheres. Além disso, 55,57% dos usuários foram incluídos em duas ou mais faixas etárias, revelando falhas na categorização.
O problema se agrava em segmentações mais específicas. Quando os pesquisadores analisaram a categoria “mulheres de 18 a 24 anos”, perceberam que apenas 18% dos usuários realmente pertenciam a esse grupo. Isso mostra que quanto mais detalhada a segmentação, maior a imprecisão.
Um dos motivos para esses erros é a forma como os dados são coletados. Muitas plataformas inferem idade e gênero com base no comportamento online, mas os algoritmos podem interpretar padrões de maneira equivocada. Por exemplo, alguém que pesquisa produtos infantis pode ser identificado como mãe, mesmo que não seja.
Outro fator é a desatualização dos dados. As pessoas mudam seus hábitos e interesses, mas os sistemas continuam usando informações antigas para segmentação. Isso leva a um retrato distorcido do público e anúncios exibidos para as pessoas erradas.
Além disso, muitos fornecedores de dados fazem estimativas amplas, sem informações precisas de cada usuário. O estudo revelou que categorias como “mães” incluíam muitas pessoas que sequer eram mulheres. Esse tipo de erro compromete a eficácia da segmentação.
Se os dados estão errados, a segmentação falha. Em vez de campanhas altamente direcionadas, as marcas acabam entregando anúncios quase aleatoriamente. Isso significa menos conversões e mais desperdício de dinheiro.
Em vez de depender cegamente de dados demográficos, pode ser mais eficaz focar no comportamento real dos usuários. Personalizar campanhas com base em interesses e hábitos pode evitar esses erros e melhorar os resultados.
Quer ver todos os detalhes do estudo? Leia a análise “Why Socio-Demographic Data Fails: A Study Unveils Major Gaps in Accuracy”, da Adlook.
