Em qualquer crise, a busca por uma explicação rápida e convincente é quase instintiva. No caso da derrota democrata em 2024, a narrativa dominante entre muitos analistas e membros do partido foi de que o problema estava na abstenção – ou seja, os eleitores que votaram em Biden em 2020 simplesmente não compareceram às urnas. Essa interpretação parecia plausível à primeira vista, mas, como mostrou a análise de David Shor no The Ezra Klein Show, era uma explicação simplista e, pior, enganosa. Quando os dados foram analisados com mais profundidade, ficou claro que muitos desses eleitores ausentes não estavam apenas desmotivados, mas sim inclinados a votar em Trump caso fossem obrigados a escolher. Isso significa que forçá-los a comparecer não teria resolvido o problema – poderia até ter piorado.
Esse tipo de erro não acontece apenas na política. No mundo dos negócios, empresas frequentemente tomam decisões estratégicas baseadas em análises superficiais, sem investigar se a causa de um problema é realmente aquela que parece mais óbvia. Quando uma marca perde participação de mercado, por exemplo, a explicação imediata pode ser “preço alto” ou “marketing fraco”. Mas, sem um diagnóstico mais rigoroso, essas conclusões podem levar a soluções erradas, como cortes agressivos de preços que comprometem a rentabilidade ou mudanças na comunicação que não atacam a verdadeira causa da queda. O caso da eleição de 2024 nos lembra que, para encontrar respostas corretas, é preciso ir além das primeiras impressões e mergulhar nos dados para entender o que está realmente acontecendo, e não apenas o que parece estar acontecendo.
No caso da derrota democrata em 2024, a narrativa dominante entre muitos analistas e membros do partido foi de que o problema estava na abstenção – ou seja, os eleitores que votaram em Biden em 2020 simplesmente não compareceram às urnas. Essa interpretação parecia plausível à primeira vista, mas, como mostrou a análise de David Shor no The Ezra Klein Show, era uma explicação simplista e, pior, enganosa. Quando os dados foram analisados com mais profundidade, ficou claro que muitos desses eleitores ausentes não estavam apenas desmotivados, mas sim inclinados a votar em Trump caso fossem obrigados a escolher. Isso significa que forçá-los a comparecer não teria resolvido o problema – poderia até ter piorado.
Esse tipo de erro não acontece apenas na política. No mundo dos negócios, empresas frequentemente tomam decisões estratégicas baseadas em análises superficiais, sem investigar se a causa de um problema é realmente aquela que parece mais óbvia. Quando uma marca perde participação de mercado, por exemplo, a explicação imediata pode ser “preço alto” ou “marketing fraco”. Mas, sem um diagnóstico mais rigoroso, essas conclusões podem levar a soluções erradas, como cortes agressivos de preços que comprometem a rentabilidade ou mudanças na comunicação que não atacam a verdadeira causa da queda. O caso da eleição de 2024 nos lembra que, para encontrar respostas corretas, é preciso ir além das primeiras impressões e mergulhar nos dados para entender o que está realmente acontecendo, e não apenas o que parece estar acontecendo.
Encontrando Rupturas e Questionando Suposições
Toda estratégia bem-sucedida se baseia em um conjunto de premissas sobre o que funciona e o que não funciona. Mas quando essas premissas deixam de ser questionadas, elas se transformam em verdades absolutas – e é nesse ponto que surgem os erros mais perigosos. O desafio de um bom diagnóstico estratégico não é apenas identificar padrões e tendências, mas também perceber quando esses padrões deixam de existir e quando certas suposições já não são mais verdadeiras.
Foi exatamente isso que aconteceu na eleição de 2024. Os democratas partiram da premissa de que quanto maior a participação eleitoral, melhor para o partido – afinal, essa relação havia se mantido estável por décadas. Além disso, confiavam na fidelidade de grupos que tradicionalmente votavam com eles, como jovens e eleitores não brancos. Mas quando os dados foram analisados com profundidade, esses pressupostos se mostraram errados. Em 2024, o aumento da participação não favoreceu os democratas – pelo contrário, em distritos de menor comparecimento, Trump teve ganhos expressivos. Além disso, o apoio entre eleitores hispânicos caiu drasticamente, e os jovens, especialmente os homens, passaram a se inclinar mais para os republicanos. Isso contrariava o que muitos democratas consideravam garantido.
Esse tipo de erro não acontece apenas na política. No mundo dos negócios, é comum empresas assumirem que seus clientes fiéis sempre estarão lá, que seus concorrentes continuarão jogando segundo as mesmas regras, ou que certos segmentos de mercado sempre preferirão sua marca. Mas conforme novas gerações emergem e a cultura evolui, esses padrões podem mudar – e frequentemente mudam. Quando isso acontece, empresas que demoram a perceber as mudanças perdem relevância e são substituídas por concorrentes mais atentos ao que está acontecendo no presente, e não ao que funcionava no passado.
A solução para esse problema não é descartar todas as suposições, mas sim incorporá-las a um processo contínuo de teste e validação. Estratégias eficazes exigem monitoramento constante dos fatores que moldam o comportamento do público, identificação de sinais de mudança e uma disposição para ajustar o curso quando necessário. No caso da eleição de 2024, se os democratas tivessem questionado suas premissas mais cedo, poderiam ter ajustado sua comunicação e suas prioridades para recuperar parte do eleitorado que estava se afastando.
Portanto, precisamos entender de vez que diagnósticos estratégicos não podem ser construídos sobre verdades imutáveis. O que era verdadeiro ontem pode não ser hoje, e quem não percebe isso a tempo corre o risco de ser deixado para trás. Em qualquer cenário competitivo – seja na política ou nos negócios – o sucesso não pertence a quem tem as melhores certezas, mas a quem faz as perguntas certas no momento certo.
A armadilha da Causalidade vs. Correlação
Um dos erros mais comuns em diagnósticos estratégicos é confundir correlação com causalidade. Só porque dois eventos acontecem simultaneamente, isso não significa que um causou o outro. Essa distinção pode parecer teórica, mas ignorá-la leva a decisões erradas, tanto na política quanto nos negócios.
Na eleição de 2024, um dos principais argumentos usados para explicar a derrota democrata foi a ideia de que seus eleitores “simplesmente ficaram em casa”. Em um primeiro olhar, os dados pareciam sustentar essa narrativa – muitos dos eleitores que haviam votado em Biden em 2020 não compareceram às urnas em 2024. Mas quando David Shor analisou o perfil desses eleitores ausentes, descobriu que eles não eram simplesmente democratas desmotivados, mas sim pessoas que estavam insatisfeitas com o partido e, se tivessem votado, provavelmente teriam escolhido Trump. Isso significa que a abstenção não foi a causa da derrota, mas sim uma consequência da perda de apoio entre certos grupos. Forçar esses eleitores a votar poderia ter piorado o resultado para os democratas.
Esse erro acontece frequentemente no mundo corporativo. Quando uma marca perde participação de mercado, pode ser tentador apontar imediatamente um vilão óbvio – “o problema é o preço”, “foi a campanha de marketing ruim”, “é culpa do novo concorrente”. Mas sem uma análise mais profunda, é impossível saber se essas são realmente as causas ou apenas fatores coincidentes. Muitas empresas já cometeram o erro de responder a quedas de vendas com cortes de preço, apenas para descobrir que o problema não era o valor cobrado, mas sim uma mudança na percepção da marca ou na experiência do consumidor.
A solução para esse problema é adotar uma abordagem rigorosa para testar hipóteses antes de agir. Isso pode ser feito por meio de experimentos controlados, análise comparativa e testes de causalidade. No caso da eleição de 2024, se os democratas tivessem simplesmente assumido que a abstenção era a grande culpada e focado apenas em aumentar o comparecimento, sem entender por que esses eleitores haviam se afastado, poderiam ter tomado uma decisão estratégica equivocada.
Concluímos, então, que nem tudo que acontece ao mesmo tempo está relacionado, e um diagnóstico eficaz precisa ir além da superfície para identificar as verdadeiras causas por trás dos problemas. Separar causalidade de correlação é o que diferencia uma estratégia baseada em suposições de uma baseada em evidências.
De fora para dentro
Um dos princípios fundamentais de um bom diagnóstico estratégico é não olhar apenas para dentro, mas também para fora. Muitas organizações e analistas cometem o erro de interpretar mudanças em seu mercado ou setor como fenômenos isolados, sem considerar que essas transformações podem estar acontecendo em outros contextos. Comparações externas são uma ferramenta poderosa para entender se um problema é único ou parte de uma tendência maior – e, mais importante, para aprender com quem já enfrentou desafios semelhantes.
A eleição de 2024 nos EUA não foi um evento isolado. Quando David Shor analisou os dados, percebeu que padrões similares estavam surgindo em outros países democráticos. No Reino Unido, o Partido Trabalhista enfrentou desafios parecidos com os democratas, perdendo apoio entre eleitores da classe trabalhadora e vendo um deslocamento de sua base tradicional. No Canadá, o apoio a partidos progressistas começou a enfraquecer entre grupos que, historicamente, os apoiavam. Na Noruega, um movimento semelhante de polarização educacional fez com que partidos conservadores ganhassem força entre eleitores de menor escolaridade.
Esses exemplos mostram como forças globais – mudanças no mercado de trabalho, transformações culturais e o impacto das redes sociais – podem moldar comportamentos políticos e sociais em diferentes países de maneira semelhante. Isso significa que um diagnóstico eficaz não pode se limitar a uma análise puramente interna: é preciso buscar referências externas para entender se um fenômeno é local ou parte de algo maior.
Esse princípio se aplica diretamente ao mundo dos negócios. Empresas que monitoram outras indústrias e mercados muitas vezes conseguem prever mudanças antes que elas se tornem evidentes em seu próprio setor. Um bom exemplo é a ascensão das assinaturas no consumo de mídia – Netflix popularizou o modelo no streaming, mas rapidamente ele foi adotado por setores como software, games, alimentos e até automóveis. Marcas que anteciparam essa tendência conseguiram se adaptar antes que a concorrência percebesse o impacto dessa mudança no comportamento do consumidor.
O segredo para utilizar comparações externas de forma inteligente é identificar mercados e setores que compartilham dinâmicas semelhantes e analisar como eles lidaram com desafios específicos. Se uma empresa enfrenta a perda de relevância entre jovens consumidores, vale olhar para indústrias que passaram por isso e entender quais estratégias funcionaram. Se um mercado está sendo transformado por mudanças tecnológicas, setores que passaram por disrupções semelhantes podem oferecer insights valiosos sobre como reagir.
A lição da eleição de 2024 e de inúmeros casos empresariais é que diagnósticos estratégicos são mais robustos quando olham para além das fronteiras do próprio setor. O que aconteceu em outro país, outra indústria ou outro segmento pode ser a peça que falta para entender a realidade atual e antecipar as mudanças que estão por vir.
A Dimensão Subjetiva
Um erro comum em diagnósticos estratégicos é confiar exclusivamente em números e dados quantitativos sem levar em conta as transformações culturais e comportamentais que moldam as decisões das pessoas. Embora métricas e estatísticas sejam essenciais, elas não contam a história completa. Muitas vezes, mudanças sutis no comportamento social podem ser os verdadeiros motores por trás das grandes mudanças políticas e de mercado – e ignorá-las pode levar a diagnósticos imprecisos.
A eleição de 2024 exemplifica bem essa questão. Enquanto muitos analistas focavam apenas em dados demográficos tradicionais, um dos fatores mais influentes no resultado eleitoral foi a transformação do consumo de mídia. Nos últimos anos, o TikTok emergiu como uma das principais fontes de informação para jovens eleitores, ultrapassando outras plataformas e até mesmo veículos de comunicação tradicionais. No entanto, segundo Shor a influência do TikTok não foi apenas uma questão de distribuição de informação – ele mudou a maneira como as pessoas formam opiniões políticas, com um conteúdo altamente personalizado e viral que favorece narrativas emocionais e viscerais. Isso ajudou a impulsionar novas tendências, como o crescimento do conservadorismo entre jovens do sexo masculino, um fenômeno que surpreendeu muitos estrategistas democratas.
No mundo dos negócios, a mesma lógica se aplica. Mudanças culturais e comportamentais podem redefinir a dinâmica de um setor sem que isso fique imediatamente visível em planilhas e relatórios de mercado. Marcas que monitoram apenas dados de vendas e participação de mercado podem ser pegas de surpresa quando as expectativas dos consumidores mudam de forma estrutural. Foi assim que gigantes da indústria de alimentos demoraram a reagir ao crescimento da demanda por produtos mais saudáveis, ou como redes de varejo ignoraram a ascensão do e-commerce até perderem relevância.
Para um diagnóstico estratégico completo, é essencial integrar dados quantitativos com a observação de tendências culturais e mudanças no comportamento humano que não necessariamente estão claramente expressas em números. Isso significa acompanhar não apenas métricas tradicionais, mas também como as pessoas se informam, como interagem com marcas e produtos e quais novas ideias estão moldando suas expectativas.
A dimensão subjetiva, no fim das contas, é tão determinantes quanto os números – e entender esses fatores pode ser a diferença entre um diagnóstico certeiro e uma estratégia que falha em prever o futuro.
Separando o Sinal do Ruído: Priorização no Diagnóstico
Em um mundo saturado de dados, um dos maiores desafios para um diagnóstico estratégico eficaz é distinguir o que realmente importa do que é apenas ruído. Muitas vezes, analistas e tomadores de decisão se perdem em explicações detalhadas sobre fatores secundários e acabam ignorando as variáveis que realmente movem a agulha. Um bom diagnóstico não precisa abarcar todas as possíveis explicações – ele precisa focar naquelas que têm impacto real e acionável.
Na eleição de 2024, muitas análises giraram em torno de temas como o impacto da cultura do politicamente correto (wokeness) e a suposta rejeição dos eleitores a discursos progressistas. Mas quando David Shor analisou os dados em profundidade, percebeu que esses debates tinham muito mais destaque na mídia do que nas decisões de voto da maioria da população. O fator decisivo para a derrota democrata foi a percepção da economia e do custo de vida, um tema que os republicanos dominaram na campanha. Enquanto os democratas dedicavam energia a discussões sobre democracia e valores institucionais, os eleitores estavam mais preocupados com o aumento dos preços e a inflação – e essa desconexão custou caro.
O mesmo acontece no mundo dos negócios. Muitas empresas, ao tentarem entender por que perderam clientes ou participação de mercado, acabam se concentrando em fatores que parecem sofisticados ou chamam atenção internamente, mas que têm pouco impacto no comportamento real do consumidor. Reformulações de marca, mudanças de slogan ou pequenas alterações no produto podem parecer relevantes, mas, na prática, o que muitas vezes está afastando os clientes é algo mais simples e tangível – preço, experiência, conveniência ou mudanças na concorrência.
A capacidade de separar o que é central do que é apenas barulho é o que diferencia um diagnóstico útil de uma análise que apenas impressiona pelo volume de informações. A melhor forma de fazer isso é testar as hipóteses com dados concretos e observar quais fatores realmente afetam o comportamento das pessoas. Assim como na política, em negócios é fácil se perder em debates internos que pouco influenciam a realidade externa. Estratégias vencedoras começam com diagnósticos que focam no que realmente está determinando as decisões do público, e não no que parece ser mais interessante discutir.
Diagnóstico é um processo em evolução
Fazer um bom diagnóstico não significa apenas chegar à explicação correta para um problema – significa também estar disposto a revisá-lo, ajustá-lo e, principalmente, transformá-lo em ação. Um erro comum de empresas, partidos políticos e organizações de todos os tipos é tratar o diagnóstico como uma conclusão definitiva, algo estático, quando na verdade ele deveria ser um processo contínuo. A realidade muda constantemente, e um diagnóstico que era preciso ontem pode estar desatualizado amanhã. Estratégias bem-sucedidas não dependem apenas de um entendimento inicial correto, mas da capacidade de reavaliar esse entendimento e ajustar o rumo conforme novos dados aparecem.
A análise de David Shor sobre a eleição de 2024 exemplifica essa abordagem dinâmica. Ao longo dos anos, ele fez previsões que se mostraram incorretas, mas, em vez de insistir em interpretações ultrapassadas, ele revisou suas hipóteses à medida que novos padrões emergiam. Quando os dados começaram a indicar que a lealdade dos eleitores hispânicos e jovens estava mudando, ele ajustou sua análise – algo que muitos dentro do Partido Democrata demoraram a fazer. Se o partido tivesse reconhecido essas mudanças com antecedência, poderia ter reposicionado sua estratégia de campanha, focando mais nas preocupações econômicas que estavam afastando esses eleitores, em vez de insistir em mensagens que não ressoavam com suas prioridades.
Esse princípio também se aplica ao mundo corporativo. Empresas que fazem um diagnóstico de mercado e o tratam como uma verdade permanente correm o risco de serem ultrapassadas por concorrentes mais ágeis. Gigantes do varejo demoraram a perceber que o e-commerce não era apenas uma tendência passageira, assim como empresas de mídia ignoraram por anos o impacto das plataformas digitais. O erro não estava na falta de informação – os sinais estavam lá –, mas na relutância em adaptar o diagnóstico e agir antes que fosse tarde.
Mais do que entender o que aconteceu, um bom diagnóstico precisa apontar o que fazer a partir disso. Não basta identificar que o comportamento do consumidor mudou – é preciso ajustar a estratégia de produto, comunicação e precificação para responder a essa mudança. Não basta perceber que um público tradicional está se afastando – é necessário redefinir a forma de se conectar com ele. Diagnosticar é apenas o primeiro passo. O verdadeiro valor de um diagnóstico estratégico está em como ele é traduzido em decisões concretas que influenciam o futuro.
Fazer um diagnóstico estratégico eficaz vai muito além de encontrar explicações convincentes para um problema – trata-se de um processo contínuo de observação, questionamento e adaptação. A eleição de 2024 mostrou como explicações superficiais podem levar a erros, como padrões podem se inverter sem aviso e como confiar em suposições ultrapassadas pode ser desastroso. Mas o que realmente diferencia diagnósticos certeiros de análises falhas é a capacidade de revisar hipóteses, separar o que importa do que é apenas barulho e transformar aprendizados em ação. Seja na política, nos negócios ou em qualquer outro setor, quem se apega a uma visão fixa da realidade acaba sendo ultrapassado.
A grande lição desse estudo de caso é que diagnóstico não é um fim em si mesmo, mas o alicerce para decisões estratégicas inteligentes. Um bom estrategista não busca certezas absolutas, mas sim um entendimento profundo da realidade que possa ser ajustado conforme novos dados surgem. No final, não vence quem acredita ter todas as respostas, mas quem faz as perguntas certas e tem coragem de mudar quando necessário.
