Em um cenário cada vez mais exigente em termos de privacidade e compliance, dados sintéticos vêm se consolidando como uma alternativa segura e poderosa para o Marketing. Com a promessa de simular propriedades estatísticas reais sem usar informações identificáveis de clientes, a tecnologia permite desde testes de campanhas até a construção de modelos avançados de inteligência artificial, com eficiência operacional e ROI elevados.
Na prática, esses dados são utilizados para simular jornadas de clientes, prever comportamentos de compra, testar interações com conteúdo digital e até antecipar os resultados de campanhas A/B antes de seu lançamento.
“É como construir um conjunto de dados realista que é seguro, escalável e fácil de trabalhar”, explica Jon Moran, Head de Soluções MarTech para o SAS, empresa que já incorpora geração de dados sintéticos em sua plataforma SAS Viya, por meio do SAS DataMaker.
Ao combinar dados sintéticos com modelagens de IA e ambientes de gêmeos digitais, o Marketing avança para um novo patamar — mais seguro, mais preditivo e muito mais eficiente.
“O diferencial dos dados sintéticos é que eles nos libertam das amarras dos dados reais. Ganhamos velocidade, reduzimos riscos e ainda conseguimos testar hipóteses de forma muito mais ágil. Para líderes de Marketing, isso significa autonomia para inovar com segurança e alcançar performance com muito mais inteligência”, explicou em entrevista ao Mundo do Marketing.
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Privacidade e personalização andando juntas
Com a crescente pressão de legislações como GDPR (Europa), CCPA (EUA) e a LGPD (Brasil), o uso de dados sintéticos oferece às marcas uma maneira de testar experiências personalizadas sem expor informações sensíveis dos consumidores. Isso não só garante conformidade, mas permite que o Marketing opere com mais liberdade criativa e estratégica.
Entre os principais usos da tecnologia estão a simulação de comportamento do cliente: criação de jornadas fictícias com base em padrões reais; treinamento de modelos de IA: dados sintéticos alimentam motores de recomendação, previsões de churn e segmentações mais precisas; testes em gêmeos digitais: ambientes virtuais onde é possível experimentar alterações em campanhas e designs sem afetar o ambiente real; expansão de audiências: ideal para marcas com pouco volume de dados ou maturidade baixa, que podem complementar lacunas em seus bancos de dados e rodar campanhas mais assertivas.
“Mesmo quem tem poucos dados pode usar conhecimento de negócio para simular cenários sintéticos e testar ideias. Isso acelera muito a evolução da estratégia de dados e reduz o risco de erros caros em campanhas reais”, explicou Jon.
Exemplo prático: o caso da Nature Conservancy
A ONG Nature Conservancy utilizou o SAS DataMaker aliado à tecnologia da startup Hazy para modelar eventos raros — como grandes doações, que representam uma pequena fração dos casos, mas têm alto impacto financeiro.
Segundo Jon Moran, diretor de análises estratégicas da organização, foi possível multiplicar por 10 o número de eventos analisados com dados sintéticos. “Isso nos permitiu criar um modelo de identificação de prospects preciso onde, no passado, talvez não tivéssemos conseguido”. Como resultado, as doações mais que dobraram em seis anos.
Outro caso é de uma instituição financeira: eles treinaram um modelo de churn com dados sintéticos balanceados e conseguiram manter a performance preditiva sem acessar nenhum dado real de clientes. “Aceleramos o ciclo de aprovação interna e liberou a área de Marketing para testar campanhas com muito mais rapidez”, afirmou o Head de Soluções.
Mesmo empresas com menor volume de dados podem se beneficiar. A dica do executivo da SAS é começar usando dados sintéticos para preencher lacunas em informações demográficas ou comportamentais. Outra porta de entrada é a pesquisa de mercado sintética, que ajuda a definir perfis ideais de clientes e quais mensagens de Marketing tendem a gerar mais engajamento.
O novo papel dos líderes de Marketing na era dos dados sintéticos
À medida que os dados sintéticos se consolidam como ferramenta estratégica para a inovação em Marketing, os líderes da área precisam repensar suas estruturas, capacidades e até a cultura de suas equipes. Mais do que uma nova tecnologia, trata-se de um novo paradigma de tomada de decisão.
“Eles precisam começar agora. A capacitação em IA, estatística e design de dados éticos deve entrar no radar das equipes. É essencial montar times híbridos que saibam tanto analisar comportamento quanto criar simulações seguras e eficazes”, pontua Jon.
A formação de squads multidisciplinares — combinando especialistas em dados, estrategistas de marca e profissionais com domínio de modelagem preditiva — passa a ser um diferencial competitivo. Ao mesmo tempo, cresce a importância de papeis como o de data storytellers e designers de jornada com fluência em dados sintéticos.
Outro ponto-chave é a mentalidade em torno da experimentação. “Um erro comum é achar que dado sintético é mágica. Não é. Ele exige boa curadoria e validação constante. Mas, quando bem feito, vira um motor de inovação poderoso”, finaliza.
