Existe uma cena que se repete com frequência no dia a dia de quem toca um negócio: algo muda, um resultado melhora logo depois, e a mudança vira, quase automaticamente, a explicação do resultado. Trocou o logo e as vendas subiram no mês seguinte? Foi o logo. Mudou o horário de abertura e o movimento aumentou? Foi o horário. Postou num horário diferente e o vídeo viralizou? Foi o horário.
A explicação parece óbvia. E é exatamente por parecer óbvia que costuma estar errada, ou pelo menos incompleta.
Por que a mente adora uma boa história
O cérebro humano não gosta de coincidência. Prefere causa. Quando dois eventos acontecem próximos no tempo, uma mudança e um resultado, a mente conecta os dois automaticamente, criando uma narrativa de causa e efeito mesmo quando a ligação real entre eles é fraca ou inexistente.
Esta tendência tem um nome entre quem estuda estatística: confundir correlação com causalidade. Correlação é quando duas coisas acontecem juntas, ou uma logo depois da outra. Causalidade é quando uma realmente provoca a outra. As duas parecem a mesma coisa quando se está olhando de dentro da própria experiência, mas são completamente diferentes.
O problema de esquecer tudo o que mais estava acontecendo
Quando o logo foi trocado, o que mais estava acontecendo ao mesmo tempo? Talvez fosse alta temporada. Talvez um concorrente tenha fechado. Talvez o clima tenha ficado melhor e mais gente tenha saído às ruas. Talvez a equipe de vendas tenha, coincidentemente, ficado mais motivada naquele mês por outro motivo qualquer.
Nenhuma destas possibilidades passa pela cabeça quando existe uma explicação pronta e satisfatória à mão. O logo novo virou a resposta antes mesmo de qualquer outra causa ser considerada, e uma vez que a resposta está escolhida, o cérebro para de procurar alternativas.
Isto não significa que o logo não tenha ajudado. Significa que, sem comparar com outras explicações possíveis, não há como saber se ajudou de verdade, ajudou um pouco, ou não teve nenhum efeito real.
O exemplo clássico que ilustra bem o problema
Existe um exemplo curioso e bastante conhecido entre quem estuda este tema: em determinados períodos, o consumo de sorvete e o número de afogamentos sobem juntos, mês após mês. Alguém que olhasse só para estes dois números poderia concluir que comer sorvete causa afogamento.
A explicação real, obviamente, é outra: no verão, mais gente come sorvete e, ao mesmo tempo, mais gente vai à praia ou à piscina, o que aumenta o risco de afogamento. As duas coisas sobem juntas porque têm uma causa comum, o calor, e não porque uma provoca a outra.
Este exemplo parece óbvio quando contado de fora. Mas dentro do próprio negócio, com a própria experiência, o mesmo tipo de raciocínio equivocado acontece o tempo todo, só que sem parecer tão absurdo.
Por que isto custa caro nas decisões
O problema de confundir correlação com causa não é apenas teórico. Ele leva a decisões concretas baseadas em explicações que podem estar completamente equivocadas.
Se alguém acredita que o logo novo foi responsável pelo aumento de vendas, pode investir tempo e dinheiro reforçando a identidade visual, enquanto a causa real, digamos, uma mudança sazonal ou um concorrente que fechou, continua sem ser identificada nem aproveitada de forma consciente. Quando a sazonalidade passar ou o concorrente reabrir, as vendas podem cair de novo, e a pergunta será: por que o logo parou de funcionar?
A resposta é que o logo talvez nunca tenha sido o motivo, e a empresa gastou energia comemorando e reforçando a explicação errada.
Como pensar de forma mais honesta sobre os próprios resultados
Não é preciso virar estatístico para evitar esta armadilha. Basta cultivar o hábito de fazer uma pergunta simples sempre que um resultado bom aparecer depois de uma mudança: o que mais estava acontecendo ao mesmo tempo que também poderia explicar isto?
Esta pergunta não elimina a possibilidade de que a mudança tenha realmente ajudado. Mas abre espaço para considerar outras explicações antes de decidir qual delas é a verdadeira, ou se provavelmente foi uma combinação de fatores, o que costuma ser o mais comum.
Outra prática simples é observar se o resultado se repete de forma consistente. Um aumento de vendas que aparece uma vez, logo depois de uma mudança, pode ser coincidência. Um aumento que se sustenta por vários meses seguidos já é uma evidência mais forte, embora ainda não seja prova definitiva.
A honestidade com os próprios resultados vale mais do que parece
Existe algo reconfortante em ter uma explicação simples para o que dá certo. Ela dá a sensação de controle, de que as próprias decisões estão funcionando exatamente como planejado. Mas esta sensação, quando baseada numa causa errada, é uma ilusão que custa caro no médio prazo.
Aceitar que nem sempre se sabe com certeza o que causou um bom resultado não é sinal de insegurança. É sinal de que a análise está sendo feita com mais cuidado do que a maioria costuma fazer. E este cuidado, ao longo do tempo, evita que se repitam decisões baseadas em histórias bonitas que não correspondem à realidade.
