Este texto analisa a monetização dos dados no contexto do marketing direcionado, uma prática comum e praticamente imperceptível aos usuários.

Grandes empresas de tecnologia, como Facebook e Instagram, oferecem serviços aparentemente gratuitos e ainda assim geram lucros extraordinários. Como isso é possível? A resposta está na migração expressiva das marcas e empresas dos meios de marketing tradicionais — em massa e analógicos — para o marketing direcionado, uma vez que as campanhas tradicionais se mostravam menos eficientes.

Com a ineficácia do marketing de massa, no qual a comunicação entre fornecedor e comprador ocorria por meios generalistas como jornais, revistas e televisão, a ciência mercadológica buscou personalizar seus esforços, desenvolvendo assim a publicidade direcionada.

Um exemplo prático dos meios físicos de marketing: imagine um proprietário que deseja vender seu carro de época por meio de anúncios em revistas. Para ele, será mais eficaz publicar o anúncio em uma revista especializada em carros antigos, pois assim a comunicação alcança diretamente o público-alvo.

A publicidade direcionada busca personalizar sua comunicação ao correlacionar características do público-alvo, aumentando as chances de sucesso na indução ao consumo. Este ramo divide-se em três categorias: contextual (baseada no assunto veiculado), segmentada (focada em público específico, como o feminino) e comportamental (análise do comportamento online dos consumidores).

A categoria comportamental é, sem dúvida, a ferramenta que impulsionou o comércio online e predomina atualmente. Por isso, é importante analisar as ferramentas digitais utilizadas para rastrear, identificar e segmentar dados dos internautas.

Entre as ferramentas de rastreamento, destacam-se os cookies, que são:

"programas de dados gerados com o objetivo principal de identificação do usuário, rastreamento e obtenção de dados úteis a seu respeito, especialmente, baseada em dados de navegação e de consumo. Tais fichários de dados, normalmente utilizados pelos provedores de internet, são enviados aos navegadores dos usuários em cujos computadores restam salvos em diretórios específicos" (MARTINS, Guilherme Magalhães. Responsabilidade por acidente de consumo na internet. São Paulo: Revista dos Tribunais, 2008. p. 227-228)

É importante considerar que a maioria dos usuários da internet possui perfis em redes sociais, que funcionam como coletores massivos de dados comportamentais, gerando um valioso catálogo de potenciais compradores para as marcas.

Outro aspecto relevante é a transformação do anúncio em ferramenta de mensuração de conversão de vendas. As empresas utilizam os dados dos usuários para compreender quem interage com as publicidades e qual o percurso até a compra ou desistência, permitindo também a criação de funis de vendas para recuperar potenciais compradores que abandonaram o processo.

Os dados comportamentais e os perfis dos usuários tornaram-se um importante ativo econômico com a publicidade direcionada, tendo a ciência mercadológica transformado interações digitais em conhecimento estratégico.

Nesse contexto, surgem modelos de negócios baseados nessa metodologia, como o zero-price advertisement business model (STRANDBURG, Katherine J. Op. cit., p.26), que estabelece uma relação trilateral entre fornecedores de serviços, usuários e empresas de marketing direcionado. Estas últimas pagam aos fornecedores pelo acesso aos perfis comportamentais dos usuários, constituindo a contrapartida para serviços aparentemente "gratuitos", como a maioria das redes sociais.

Um exemplo notável de modelo "Freemium" ("Free" + "premium") é o WhatsApp durante sua aquisição pelo Facebook. Inicialmente, o aplicativo de mensagens tinha como princípio a não comercialização dos dados dos usuários, cobrando US$ 1 por ano de cada usuário para manter suas operações.

No entanto, após sua venda, o Facebook passou a utilizar o conjunto de dados da plataforma em outras empresas do grupo, alegando "aprimorar as experiências" de seus serviços. Esta estratégia empresarial mostrou-se extremamente lucrativa, tornando o valor da aquisição do aplicativo insignificante em comparação aos benefícios obtidos com esse novo modelo de negócio.

Outra tecnologia fundamental para a análise de dados é o Big Data, capaz de processar uma quantidade enorme de dados com velocidade e variedade muito superiores a qualquer sistema preexistente. Com esse processamento em massa, podem-se obter dados correlacionais de diversos tipos e para várias finalidades. O Big Data vai além da publicidade direcionada, sendo utilizado para prevenção de fraudes, medição de risco creditício e identificação de dados de risco para planos de saúde.

Os dados coletados online e processados pelo Big Data podem conhecer os usuários melhor que eles próprios, já que padrões de comportamento e hábitos são facilmente identificados pelo sistema, possibilitando a criação de perfis completos. Dessa transparência surge a denominação "consumidor de vidro", dada sua visibilidade para os coletores de dados.

Na imensidão de dados coletados, temos diferentes agentes: quem coleta, quem cede, quem processa e quem compra os dados. Nessa relação cíclica, onde dados são produzidos constantemente, tornaram-se imprescindíveis os Data Brokers, grandes acumuladores e segmentadores de dados que agregam volumosas informações para atender diferentes serviços e produtos.

Portanto, ao analisar a perspectiva apresentada, conclui-se que os dados representam um novo ativo financeiro, quase imperceptível, mas capaz de gerar alto impacto nas relações de consumo e interpessoais, impulsionadas pela sociedade de consumo.

Temos agora uma relação cíclica: uma pessoa utiliza uma plataforma aparentemente gratuita, onde seus dados de consumo formam um perfil comportamental segmentado. As empresas responsáveis pelo armazenamento vendem esses dados de maneira segmentada para marcas que desejam anunciar seus produtos e serviços de forma específica para usuários com o perfil escolhido.

Essa relação comercial só se tornou possível graças à capacidade tecnológica atual, que permite analisar e segmentar de maneira qualitativa e quantitativa os dados necessários para um modelo de negócio viável e eficiente. Dessa maneira, pode-se concluir que vivemos em uma sociedade de mercado, pautada na virtualização da informação como ferramenta de vigilância, uma vez que todos os nossos rastros online serão utilizados para a formação de um perfil segmentado.