Ricardo Tomé, director coordenador da Media Capital Digital e docente na Católica Lisbon School of Business and Economics
Causalidade e Correlação
Seja no desenvolvimento de produto, seja na análise de mercados, targets, campanhas ou outro. Perceber no dia a dia a diferença é o que fará encontrar o diagnóstico e remédio […]
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Seja no desenvolvimento de produto, seja na análise de mercados, targets, campanhas ou outro. Perceber no dia a dia a diferença é o que fará encontrar o diagnóstico e remédio corretos, ou andar atrás da própria cauda achando que se encontrou a raiz do problema…
Em primeiro, explicar a diferença.
Uma causalidade implica uma relação de causa e efeito. Portanto é aquilo que nos permite afirmar perante uma Comissão Executiva de que estamos certos por evidências empíricas de que A leva a B.
Por outro lado, a Correlação é apenas circunstância de A estar com B, mas não podemos afirmar que A gera B isoladamente. Poderá ser porque outra variável interfere (e portanto essa é que é verdadeiramente importante); seja porque antes de A existe Alpha e graças a isso A leva a B, ou porque A gera Z, e será então Z que leva a B.
Numa relação de Causalidade podemos agir diretamente, pois nas duas variáveis é notório onde atuar e interferir. Numa relação de correlação essa interferência por vezes é indireta, e o difícil é identificarmo-las.
Porque isto interessa no digital?
Nas análises de Data e consulta de relatórios de performance é extremamente aliciante explorar quadros e gráficos e podermos extrair conclusões. Sobretudo num mundo repleto de dados onde tudo parece estar à vista, bastando a alguém abrir os dashboards e concluir qual a evidência pura ali à frente dos olhos.
Mas há uma diferença entre “inferir” e portanto deduzir de uma interpretação, e aferir, ou seja examinar e comparar com minúcia face à medida padrão.
Extrair conclusões correlacionadas sem apurar se há ou não de facto causalidade pode levar a empreendimentos de mudanças de produto, mudanças de investimento em campanhas, alterações de funcionalidades, etc., que em nada estão provadas interferir no resultado que pretendemos melhorar.
Voltamos portanto ao problema do médico. Um mau diagnóstico só leva à aplicação de um remédio casuístico que por sorte pode ou não curar a maleita. Sem efetivamente saber o que causa B, não conseguiremos atuar com pertinência.
As ferramentas de analytics só nos geram fotografias. Não explicações para as mesmas. Cabe portanto, por ora, enquanto a sofisticação da I.A. não chega, elevarmos o pensamento crítico e procurar – de facto – o que há de causalidade, e não acreditar em sinais fátuos que “parecem” tornar óbvio que A leva a B.
O cruzamento de variáveis, o debate entre mais elementos de equipa e perspetivas, o aprofundamento da análise, e a sempre necessária cautela em afirmar só depois de testar a causalidade, são sem dúvida essenciais – mas contranatura num mundo onde parece ser valorizado o pensamento e decisões instantâneas, pejados de gráficos e setas e quadros que num relance de debate rápido de meia hora parecem justificar um racional lógico num facto.
Por ser lógico não significa que seja válido.
Por haver correlação não significa que haja causa e consequência diretas.
Acautele as suas decisões de negócio com base nas causalidades e não nas aparências imediatas.
Artigo de opinião assinado por Ricardo Tomé, diretor coordenador da Media Capital Digital e docente na Católica Lisbon School of Business and Economics