O que são first, second e third-party data e o que significam para o marketing

Os first-party, second-party, third-party e zero-party data são quatro categorias de dados utilizadas no marketing digital, diferenciadas pela sua origem, forma de recolha, nível de consentimento e grau de confiança. Atualmente, os dados próprios (first-party e zero-party) assumem um papel cada vez mais importante devido às exigências legais em matéria de privacidade e à redução da utilização de cookies de terceiros. 

Compreender estas diferenças permite desenvolver estratégias de marketing mais eficazes, melhorar a personalização das campanhas e garantir maior conformidade com o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD). 

A privacidade do consumidor encontra-se no centro do debate (impulsionado pelo RGPD, pelo progressivo bloqueio de cookies de terceiros nos principais navegadores e por uma regulação nacional e europeia cada vez mais exigente), pelo que saber distinguir estes quatro tipos de dados passou a ser uma competência estratégica incontornável para qualquer equipa de marketing. 

Neste artigo, vais perceber em que consiste cada tipo de dados, quais as diferenças práticas entre si e porque é que a hierarquia de valor da informação em marketing se inverteu nos últimos anos. 

Encontrarás também um guia prático para construíres uma estratégia assente em dados próprios, num momento em que os dados de terceiros estão a perder terreno a um ritmo acelerado. 

O que são first-party data?

Os first-party data (ou dados primários) são recolhidos diretamente por uma empresa junto dos seus próprios clientes e utilizadores, com os seus conhecimento e consentimento. 

Trata-se de informação gerada pela própria marca a partir das suas interações diretas: não existe nenhum intermediário envolvido e a relação entre quem recolhe e quem cede os dados é verificável em todas as etapas. 

As fontes típicas de first-party data incluem: 

• Compras e histórico de transações: p. ex., registos de compra em e-commerce próprio e no CRM, devoluções, ticket médio e frequência de compra. 
• Formulários de contacto e subscrições de newsletter: revelam interesse ativo e disponibilidade para receber comunicações da marca. 
• Comportamento no site: obtido através de fatores como páginas visitadas, tempo de sessão, cliques, percursos de navegação ou pesquisas internas. 
• Interações com a app para smartphone: p. ex., as funcionalidades mais utilizadas, a frequência de acesso e o histórico de ações in-app. 
• Dados de programas de fidelidade: pontos acumulados, recompensas resgatadas, padrões de compra ao longo do tempo, etc. 
• Respostas a inquéritos e formulários: elementos como opiniões, avaliações de satisfação e preferências são recolhidos diretamente. 
• Dados de serviço ao cliente: conversas no chat, e-mail de suporte, histórico de chamadas, tickets abertos, etc. 

O que faz dos first-party data o ativo mais valioso do marketing moderno é precisamente a sua natureza, ou seja, como são recolhidos através de consentimento direto, são mais fiáveis, atuais e alinhados com o comportamento real dos clientes do que quaisquer dados de origem externa. 

Uma marca que estrutura e ativa bem os seus dados primários consegue segmentar audiências com rigor, personalizar comunicações com relevância e melhorar a experiência do cliente de forma consistente, sem depender de terceiros. 

A sua principal limitação é o volume: os first-party data só existem para quem já interage com a marca, o que torna a sua escala naturalmente menor do que a dos dados de terceiros e explica porque é que as estratégias de second-party e zero-party data surgem como complementos naturais. 

Marcas como a Nike (que utiliza os dados do programa «NikePlus» e da app SNKRS para personalizar comunicações e antecipar lançamentos) ou o Spotify (que transforma o histórico de escuta de cada utilizador no fenómeno anual «Spotify Wrapped») construíram vantagens competitivas duradouras a partir desta matéria-prima. 

Os números confirmam esta tendência: um relatório produzido pela Forrester Consulting para a Acoustic (em Inglês) indica que a utilização de dados comportamentais primários pode melhorar o custo de aquisição de clientes em 83%, a satisfação do cliente em 78% e o retorno sobre o investimento (ROI) em 72%. 

A mesma investigação revela ainda que 93% dos profissionais de marketing consideram que recolher first-party data é hoje mais crítico do que nunca. 

Para quem deseja dominar estas técnicas a nível profissional, a Pós-Graduação Online em Inteligência Artificial Aplicada a Marketing e Vendas do IPAM aborda especificamente como usar IA para extrair o máximo valor dos first-party data: personalização, segmentação preditiva e automação de campanhas. 

O que são second-party data?

Os second-party data (ou dados secundários) são, na prática, os first-party data de outra organização, partilhados diretamente entre duas entidades através de um acordo formal. 

Não há quaisquer intermediários: uma marca acede à audiência qualificada de um parceiro porque existe uma relação estabelecida para esse fim, com regras claras, limites definidos e propósitos mutuamente acordados. 

Como funciona na prática? O modelo assenta em trocas de dados benéficas entre organizações com audiências complementares. Por exemplo: 

• Uma cadeia de hotéis e uma companhia aérea partilham dados dos respetivos programas de fidelidade para criarem ofertas combinadas e campanhas segmentadas destinadas a viajantes frequentes. 
• Um comerciante e uma marca de grande consumo acordam o acesso a dados de compra numa determinada categoria de produto, permitindo à marca afinar a segmentação e ao comerciante melhorar as suas recomendações. 
• Um editor digital e um anunciante partilham dados de comportamento de leitura para aumentarem a relevância dos conteúdos patrocinados. 

Mais recentemente, este modelo evoluiu com a adoção generalizada de «data clean rooms», isto é, ambientes técnicos seguros em que dois parceiros cruzam os respetivos dados primários sem os transferirem fisicamente, preservando a privacidade e a conformidade legal. 

Empresas como a Amazon Advertising, a Google e a Meta disponibilizam infraestruturas deste tipo para marcas parceiras, sendo que a sua utilização tem crescido significativamente à medida que os third-party data vão perdendo relevância. 

As principais vantagens dos second-party data face aos third-party são a qualidade e a transparência: a origem dos dados é conhecida, a partilha é acordada diretamente e a informação é recolhida com consentimento verificável. 

Ao contrário dos dados comprados (cuja cadeia de proveniência raramente é clara e cujas práticas de recolha são frequentemente opacas), os second-party data mantêm a integridade dos first-party data enquanto aumentam o alcance da marca para além da sua própria audiência. 

A sua principal limitação é a exigência operacional: um acordo de second-party data requer negociação formal, alinhamento legal com o RGPD e uma relação de parceria estabelecida, o que limita a escala a que este tipo de dados pode ser acedido. 

Os contextos de utilização mais comuns incluem as retail media networks (em que grandes retalhistas como a Amazon ou o Continente disponibilizam os seus dados primários a marcas parceiras), as parcerias entre marcas complementares e os programas de co-marketing com troca de públicos qualificados. 

O CTeSP em Marketing Digital (Lisboa e Porto) é um bom ponto de entrada para estudantes que querem começar a trabalhar com dados e campanhas digitais de forma prática, incluindo a compreensão das parcerias de dados que estão na base das estratégias modernas de media. 

O que são third-party data?

Os third-party data (ou dados de terceiros) são recolhidos por entidades externas que não têm uma relação direta com os indivíduos em causa, de que são exemplos agregadores, data brokers e plataformas publicitárias que recolhem, compilam e vendem informação sobre comportamentos, interesses e características sociodemográficas de grandes volumes de utilizadores. 

Ao longo de mais de uma década, o mecanismo central que tornou os third-party data operacionais foram os cookies de terceiros, ou seja, pequenos ficheiros colocados no navegador do utilizador por domínios diferentes do site que estava a visitar. 

Estes cookies permitiam rastrear o comportamento desse utilizador em múltiplos sites (páginas vistas, categorias de interesse, intenção de compra, frequência de visita, etc.) e consolidar esses dados num perfil detalhado que podia depois ser ativado por anunciantes em plataformas programáticas, sem que alguma vez tivesse existido uma interação direta entre a marca e esse utilizador. 

Este modelo constituiu a coluna vertebral do retargeting, dos lookalike audiences e dos públicos de interesse nas plataformas de display e na publicidade programática em geral. 

O elemento mais atrativo era a escala: data brokers como a Acxiom, a Oracle Data Cloud ou a Nielsen Marketing Cloud agregam dados de centenas de milhões de utilizadores, muito mais do que qualquer marca consegue recolher diretamente. 

A escala era, contudo, apenas uma das suas três vantagens históricas: os third-party data ofereciam igualmente segmentação muito detalhada (perfis de interesse construídos a partir de comportamentos em múltiplos sites) e disponibilidade imediata (os dados podiam ser comprados e ativados em campanhas sem qualquer investimento prévio numa recolha direta). 

O problema é que este modelo assenta num pressuposto que está a desmoronar-se: a capacidade de rastrear utilizadores em múltiplos sites e dispositivos sem o seu consentimento explícito. 

Com o agravamento da regulação europeia, as mudanças nos principais navegadores e a crescente resistência dos consumidores à vigilância publicitária, os third-party data estão a perder cada vez mais relevância, precisão e escala. 

O que foi o principal combustível do marketing programático durante anos está progressivamente a tornar-se um sinal mais fraco, difícil de ativar e arriscado do ponto de vista normativo, sendo que as suas limitações crescentes tornam-no cada vez menos fiável: 

• Qualidade variável: os dados são frequentemente desatualizados, imprecisos ou de origem difusa, sem relação direta com o utilizador final. 
• Conformidade com o RGPD cada vez mais questionada: a cadeia de consentimentos que sustenta as recolha e revenda de dados raramente é transparente ou rastreável. 
• Dependência de cookies de terceiros que estão a ser progressivamente bloqueados pelo Safari e pelo Firefox e rejeitados pelos utilizadores do Chrome. 
• Ausência de relação direta com o consumidor: sem interação própria, a marca não controla nem a qualidade nem a atualidade da informação que recebe. 

Quais são as diferenças entre first, second e third-party data?

A forma mais clara de compreenderes as diferenças entre estes três tipos de dados consiste em analisares a relação entre a marca e a origem da informação e o que essa mesma relação implica em termos de qualidade, consentimento e risco. 

Eis um breve termo de comparação: 

First-party data

• Origem: recolhidos diretamente pela marca. 
• Consentimento: explícito e verificável. 
• Qualidade/precisão: alta. 
• Escala: limitada a um público próprio. 
• Custo: investimento numa infraestrutura própria. 
• Risco de violação normativa: baixo. 
• Exemplo prático: histórico de compras na loja online da marca. 

Second-party data

• Origem: dados primários de um parceiro com o qual foi celebrado um acordo direto. 
• Consentimento: verificável através de um acordo de parceria. 
• Qualidade/precisão: média a alta. 
• Escala: aumentada pelo parceiro. 
• Custo: acordos e parcerias diretas. 
• Risco de violação normativa: de baixo a médio. 
• Exemplo prático: dados partilhados entre uma cadeia de hotéis e uma companhia aérea parceira. 

Third-party data

• Origem: recolhidos por entidades externas sem relação direta com o utilizador. 
• Consentimento: difuso e frequentemente dúbio. 
• Qualidade/precisão: de baixa a média. 
• Escala: bastante elevada. 
• Custo: comprados via brokers ou plataformas. 
• Risco de violação normativa: alto. 
• Exemplo prático: perfis de interesse comprados a plataformas de data brokerage. 

A hierarquia de valor inverteu-se: durante anos, os third-party data foram tratados como a base do targeting digital, dadas as suas escalabilidade, facilidade de compra e disponibilidade para todos. 

Por outro lado, os first-party data eram considerados limitados por terem pouco volume e serem difíceis de estruturar e ativar em termos de custos. Atualmente, esta lógica está completamente virada do avesso. 

O que antes era menos valorizado (os first-party data) é agora o ativo mais estratégico de qualquer marca. O que era a base do targeting programático (os third-party data) tem vindo a perder terreno a cada ano que passa, à medida que os navegadores bloqueiam cookies, o enquadramento legal se torna mais exigente e os consumidores requerem maior controlo sobre a sua informação pessoal. 

Esta inversão tem uma lógica simples: num ecossistema digital cada vez mais orientado para a privacidade, os dados que mais valem são os que foram partilhados com consentimento genuíno, o que permite à marca que constrói uma relação direta e de confiança com os seus clientes adquirir uma vantagem competitiva que nenhum broker consegue vender. 

A este quadro acrescentam-se ainda os zero-party data, que representam o nível mais elevado de transparência e consentimento em toda a hierarquia de dados. 

O que são zero-party data e porque estão a ganhar importância?

Os zero-party data são o conceito que leva a relação entre marca e consumidor um passo adiante; o termo foi cunhado pela Forrester Research e define-se como “os dados que o consumidor partilha de forma ativa e intencional com uma marca”, nomeadamente: 

• Preferências. 
• Intenções de compra. 
• Opiniões. 
• Contexto pessoal (…) 

(…) tudo isto em vez de dados inferidos a partir de comportamentos observados, o que torna a distinção face aos first-party data fundamental: 

Os first-party data obtêm-se através da observação do que o cliente faz (p. ex., páginas que visita, produtos que compra, tempo que passa em cada secção do site, e-mails que abre, etc.). 

Os zero-party data são declarados, ou seja, o cliente apenas diz o que quer (revelando as suas preferências explícitas, os seus gostos, as suas intenções e o contexto em que se encontra). 

Exemplos práticos de recolha de zero-party data

• Questionários de onboarding numa plataforma de subscrição ou app cujas questões poderão ser, entre outras: 
  • “Quais são os teus objetivos?”. 
  • “Com que frequência pretendes utilizar este serviço?”. 
  • “Que tipo de conteúdo preferes visualizar?”. 
• Centros de preferências em que o utilizador seleciona os temas sobre os quais deseja receber comunicações, com que frequência e em que formatos. 
• Questionários interativos, como os testes de diagnóstico de pele usados por marcas de beleza, que geram dados de preferência altamente qualificados enquanto criam valor imediato para quem responde aos mesmos. 
• Sondagens e inquéritos rápidos em newsletters, redes sociais ou no próprio site. 
• Listas de desejos e favoritos em que os produtos são guardados ou marcados como preferidos numa loja online ou plataforma, o que revela uma intenção de compra explícita. 
• Interações com chatbots que recolhem contexto sobre necessidades, preferências e intenções em tempo real. 

Os zero-party data são particularmente valiosos por três razões

1. São altamente precisos: o consumidor diz exatamente o que quer, eliminando a necessidade de inferência. 
2. São recolhidos com consentimento explícito: o consumidor escolhe partilhá-los. 
3. Criam uma troca de valor clara e transparente: a marca obtém informação e o consumidor recebe uma experiência mais personalizada e relevante. 

É, por isso, considerado o tipo de dado com maior potencial de personalização, assim como o de maior durabilidade num contexto regulatório progressivamente mais restritivo, em que a confiança do consumidor se torna um ativo próprio. 

A Sephora, com o programa «Beauty Insider», é um dos exemplos mais bem-sucedidos desta abordagem: ao pedir às clientes as suas preferências de pele, rotinas de beleza e os tipos de produtos que mais utilizam, a marca gera zero-party data altamente qualificados enquanto fideliza com recomendações precisas e ofertas personalizadas. 

O mesmo princípio está por detrás dos questionários de estilo do Stitch Fix ou dos perfis de preferência musical do Spotify. 

Os números apontam para uma tensão que os zero-party data ajudam a resolver: segundo um estudo de 2024 da Qualtrics XM Institute (e no âmbito do qual foram entrevistados mais de 23.000 consumidores), 64% dos inquiridos afirmaram preferir comprar a empresas que personalizam a sua experiência, mas apenas 33% acreditam que as marcas utilizam os seus dados de forma responsável. 

Os zero-party data resolvem esta tensão, uma vez que são o único tipo de dados em que a recolha é, por natureza, um ato de confiança voluntária, tornando-os simultaneamente mais valiosos e menos controversos dos pontos de vista ético e regulatório. 

Como é que o fim dos cookies de terceiros está a mudar o panorama do marketing digital?

Durante mais de duas décadas, os cookies de terceiros foram a infraestrutura invisível do marketing digital, tornando possíveis ações como o retargeting, a medição de conversões multitoque, a modelação de públicos e a execução de campanhas programáticas em escala. 

O seu declínio não é uma mudança técnica menor, mas sim uma reorganização estrutural da forma como as marcas acedem a públicos online. 

Os últimos eventos

O Safari, da Apple, bloqueia cookies de terceiros por definição desde 2020 através de Intelligent Tracking Prevention (ITP). 

O Firefox, da Mozilla, bloqueia-os também por defeito desde 2019 através de Enhanced Tracking Protection (ETP). 

O Chrome, da Google, é o navegador mais utilizado à escala global, com uma quota de mercado superior a 70% em maio de 2026, segundo o StatCounter, tendo optado por um caminho diferente: 

1. Em julho de 2024, a Google abandonou o plano de deprecação forçada de cookies de terceiros no Chrome, recuando numa decisão anunciada em 2019. 
2. Em abril de 2025, confirmou que não introduziria um prompt autónomo de consentimento, mantendo os cookies ativos por definição com gestão de preferências nas definições do navegador. 
3. Em outubro de 2025, a Google retirou a maioria das APIs do Privacy Sandbox (o projeto que deveria substituir os cookies), encerrando, na prática, essa iniciativa. 

Isto não significa, porém, que o problema tenha desaparecido, já que a direção estrutural é inequívoca: estima-se que cerca de 40% dos utilizadores já naveguem sem cookies de terceiros (seja porque utilizam o Safari ou o Firefox, porque os rejeitam em banners de consentimento ou porque os eliminam regularmente). 

As escala e precisão do targeting baseado em third-party data deterioram-se progressivamente, independentemente do suporte técnico do Chrome. Tratar a não deprecação forçada como um sinal de normalidade seria um erro estratégico. 

O impacto concreto nas campanhas

• Retargeting: sem cookies consistentes entre domínios, é significativamente mais difícil acompanhar um utilizador que visitou o site sem converter e voltar a comunicar consigo noutros contextos digitais. 
• Atribuição multitoque: os modelos de atribuição que identificam cada ponto de contacto no caminho de conversão ficam cegos a uma parte crescente da jornada do cliente. 
• Lookalike audiences: os públicos semelhantes construídos a partir de third-party data perdem precisão, enquanto aqueles que são construídos a partir de first-party data tornam-se a alternativa preferencial nas plataformas de paid social e paid search. 
• Frequency capping: sem um identificador consistente entre sites, controlar a frequência de exposição a um anúncio torna-se um desafio técnico crescente, com riscos de sobre-exposição e deterioração da perceção de marca. 
• ROAS reportado pelas plataformas menos fiável: sem rastreamento consistente entre canais, os modelos de atribuição subestimam as conversões e sobrestimam o desempenho de campanhas, comprometendo decisões orçamentais. 

O que está a substituir os third-party cookies

À medida que o ecossistema se reorganiza, cinco abordagens estão a ganhar terreno como alternativas estruturais ao targeting baseado em cookies de terceiros: 

• First-party data + Google Consent Mode: campanhas alimentadas por dados recolhidos diretamente, com modelação de conversões para preencher as lacunas de rastreamento. 
• Contextual targeting: publicidade baseada no contexto da página visitada e não no perfil do utilizador; não requer cookies e responde bem a ambientes regulatórios restritivos. 
• IA e modelação probabilística: os algoritmos inferem os comportamentos e intenções sem rastreamento individual, recorrendo a padrões agregados e sinais de first-party data. 
• Retail media networks: os dados primários de grandes plataformas de retalho (Amazon, Continente, Fnac, etc.) são disponibilizados a anunciantes em ambientes controlados e em conformidade com o RGPD. 
• Unified ID 2.0: é um sistema alternativo baseado em e-mail hasheado com consentimento explícito do utilizador, mantendo a portabilidade de identidade sem depender de cookies. 

A Pós-Graduação Online em Growth Marketing & Performance do IPAM aborda especificamente estas estratégias de aquisição e crescimento num contexto cookieless, preparando profissionais para trabalharem eficazmente neste novo panorama. 

Um estudo da Adobe (em Inglês), realizado junto de 2667 líderes de marketing e experiência do cliente em oito países, revelou que 75% das empresas ainda dependem fortemente de cookies de terceiros para as suas atividades de marketing. 

Por sua vez, a IAB Europe reportou (também em Inglês) que 76% das empresas do setor publicitário digital europeu reconhecem depender de cookies de terceiros, com apenas 51% a sentirem-se preparadas para operarem sem os mesmos. 

Os enquadramentos legais europeu e português

Na Europa e em Portugal, o enquadramento legal segue a mesma direção que os navegadores: a Diretiva ePrivacidade 2002/58/CE (transposta para a jurisdição portuguesa pela Lei n.º 41/2004, de 18 de agosto, e respetivas alterações) estabelece que os cookies não essenciais exigem consentimento informado, específico e explícito do utilizador. 

São inválidos os mecanismos de opt-in automático, como caixas pré-selecionadas ou ausência de opção de recusa. Este enquadramento funciona em articulação com o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD), que prevê coimas até 20 milhões de euros ou 4% do volume de negócios global. 

A Comissão Nacional de Proteção de Dados (CNPD) tem vindo a intensificar a sua atividade: em 2023, emitiu 90 coimas (que se traduzem num total de 559.950 euros), tendo recebido mais de 2500 queixas relacionadas com comunicações não solicitadas e práticas de cookies. 

A tendência europeia aponta no mesmo sentido: a autoridade francesa de proteção de dados (Commission nationale de l’informatique et des libertés – CNIL) aplicou coimas de 325 milhões de euros à Google em setembro de 2025 por violações relacionadas com cookies. 

Para os profissionais de marketing, a conclusão prática é clara: quem já estiver a construir uma estratégia sólida de first-party e zero-party data estará muito mais bem posicionado para esta transição. 

Para compreenderes este tema no contexto mais amplo da evolução do setor, podes explorar o artigo do IPAM intitulado «Como a tecnologia e os dados estão a redefinir o futuro do marketing digital». 

Como escolher a melhor estratégia de dados para uma empresa?

A melhor estratégia de dados depende dos objetivos da empresa, da dimensão da base de clientes, do nível de maturidade digital e dos recursos disponíveis. Na prática, não existe uma abordagem única: a maioria das organizações combina diferentes tipos de dados para melhorar a personalização, otimizar campanhas e cumprir os requisitos legais de privacidade. 

Ao definires uma estratégia de dados, deves considerar vários fatores: 

• Objetivos de negócio: identifica se a prioridade passa por aumentar as vendas, captar novos clientes, melhorar a fidelização ou personalizar a experiência do utilizador. 
• Dimensão da base de clientes: empresas com uma audiência alargada conseguem gerar mais first-party data, enquanto organizações com menor volume poderão beneficiar de parcerias estratégicas para complementar a informação disponível. 
• Maturidade digital: o nível de desenvolvimento tecnológico da empresa influencia a capacidade de recolher, integrar, analisar e ativar dados de forma eficiente. 
• Recursos tecnológicos: ferramentas como CRM, Customer Data Platforms (CDP), plataformas de automação de marketing e soluções de análise de dados são essenciais para transformar informação em decisões. 
• Requisitos legais: a estratégia deve cumprir o RGPD e as restantes normas aplicáveis, garantindo uma recolha transparente, consentimento adequado e uma gestão responsável dos dados pessoais. 
• Estratégia de personalização: quanto maior for a ambição de oferecer experiências personalizadas, maior será a importância de investir em first-party e zero-party data, que proporcionam informação mais fiável, relevante e obtida com o consentimento do utilizador. 
• Independentemente da abordagem escolhida, a tendência atual passa por reduzir a dependência de dados de terceiros e construir uma estratégia sustentada em dados próprios, mais precisos, duradouros e alinhados às exigências de privacidade e à evolução do marketing digital. 

Como podes construir uma estratégia de first-party data?

A construção de uma estratégia de first-party data não começa com tecnologia, mas sim com um inventário honesto do que a marca já tem. Muitas empresas detêm mais first-party data do que pensam; o problema não é a escassez de dados, mas a fragmentação, a falta de estrutura e a ausência de ativação estratégica. 

1. Audita os dados que já tens

O ponto de partida é perceberes o que existe: 

• O que está no CRM? 
• Que dados recolhe o site através das ferramentas de analytics? 
• Que informação existe nas plataformas de e-commerce, nas interações com o serviço de apoio ao cliente e nos registos de programas de fidelidade? 

A resposta, muitas vezes, surpreende: a maioria das empresas tem dados dispersos em múltiplos sistemas, sem integração entre si e sem qualquer ativação estratégica. A consolidação começa com este mapeamento, ou seja, antes de investires numa nova recolha, deves compreender o que já existe e o que está a ser subutilizado. 

2. Cria trocas de valor genuínas

Os consumidores partilham dados quando percebem claramente o que ganham com isso. Por exemplo, programas de fidelidade, conteúdo exclusivo (gated content), newsletters temáticas, ferramentas interativas, simuladores, testes de diagnóstico e questionários de onboarding são mecanismos eficazes de recolha de dados com consentimento explícito, criando valor imediato para quem os preenche. 

A Sephora, com o «Beauty Insider», é um exemplo claro: ao recolher preferências de pele e rotinas de beleza, gera zero-party data altamente qualificados enquanto aumenta a lealdade dos clientes com recomendações verdadeiramente personalizadas. 

3. Garante a conformidade com o RGPD

Todas as estratégias de dados devem estar alinhadas com o RGPD e com a Lei n.º 41/2004, de 18 de agosto, o que implica: 

• Uma gestão de consentimentos clara e auditável. 
• Políticas de privacidade transparentes. 
• Uma minimização de dados (ou seja, recolher apenas o necessário). 
• Políticas de retenção definidas. 
• Uma referência à CNPD como entidade reguladora em Portugal, cuja fiscalização em matéria de cookies e marketing digital tem vindo a intensificar-se. 
• Uma plataforma de gestão de consentimentos (Consent Management Platform – CMP) que garanta conformidade no registo de cada interação. 

A inteligência artificial está cada vez mais a ser utilizada para personalizar experiências a partir de dados comportamentais, o que significa que a conformidade regulatória e a ética no tratamento de dados deixaram de ser meras obrigações legais, desempenhando também o papel de vantagem face à concorrência direta. 

4. Investe em infraestruturas de dados

Ter dados dispersos em múltiplos sistemas sem integração é algo que gera pouco valor estratégico. Uma Customer Data Platform (CDP) permite-te agregar informação proveniente de diferentes fontes, resolver identidades (ligar o mesmo utilizador a diferentes dispositivos e canais) e construir perfis unificados que podem ser ativados em tempo real e de forma segmentada. 

A consultora MarketsandMarkets projeta que o mercado de CDP passe de 9,72 mil milhões de dólares em 2025 para 37,11 mil milhões em 2030, o que reflete o papel central que estas plataformas estão a assumir nas arquiteturas de marketing modernas. 

Para além do CDP, a integração com as plataformas de publicidade é um passo essencial: as APIs de conversões do Google Ads e do Meta Ads permitem enviar eventos de conversão diretamente dos servidores da marca (sem depender de cookies), garantindo uma atribuição mais precisa e reduzindo as perdas de sinal que afetam as campanhas de performance. 

Podes aprofundar as formas como a Data Science e a automação de marketing se articulam com esta infraestrutura a partir dos artigos dedicados publicados no blog do IPAM. 

5. Ativa os dados em todos os canais

Os first-party data não têm qualquer valor se ficarem numa base de dados inativa. A ativação implica: 

• Personalização de conteúdo no site com base em comportamentos anteriores. 
• Segmentação avançada em e-mail marketing. 
• Supressão de clientes já convertidos em campanhas de paid media. 
• Construção de lookalike audiences nas plataformas de paid social a partir de dados próprios obtidos com consentimento. 

A McKinsey & Company estima que as marcas que utilizam first-party data para modelarem e segmentarem públicos online podem alcançar uma melhoria de 40% no retorno sobre a despesa publicitária (ROAS), com a personalização a potenciar entre 5% e 15% de aumento de receita e a reduzir os custos de aquisição de clientes até 50%.

Porque é que os dados first-party são considerados o futuro do marketing?

Os first-party data são considerados o futuro do marketing porque permitem às empresas conhecer melhor os seus clientes através de dados recolhidos diretamente, com maior qualidade, transparência e respeito pela privacidade. 

Num contexto em que os cookies de terceiros estão a perder relevância e a legislação sobre proteção de dados é cada vez mais exigente, os dados próprios tornaram-se um dos ativos mais estratégicos para criar experiências personalizadas e tomar decisões baseadas em informação fiável. 

As principais razões para esta mudança são: 

• Maior confiança: os first-party data resultam de uma relação direta entre a marca e o consumidor, reforçando a transparência e a confiança no tratamento da informação. 
• Melhor qualidade: como são recolhidos pela própria organização, tendem a ser mais precisos, atualizados e relevantes do que dados obtidos através de entidades externas. 
• Maior conformidade legal: a recolha com consentimento explícito facilita o cumprimento do RGPD e reduz os riscos associados ao tratamento de informação pessoal. 
• Melhor desempenho da inteligência artificial: modelos de IA produzem resultados mais eficazes quando utilizam dados fiáveis e bem estruturados, permitindo melhorar a segmentação, a personalização e a previsão de comportamentos. 
• Maior personalização: o conhecimento direto sobre os interesses, preferências e comportamentos dos clientes permite criar campanhas, conteúdos e ofertas mais relevantes ao longo de toda a jornada do consumidor. 
• Menor dependência de plataformas externas: ao investir em dados próprios, as empresas reduzem a dependência de cookies de terceiros, plataformas publicitárias e fornecedores externos de dados, ganhando maior controlo sobre a sua estratégia de marketing. 

À medida que o marketing digital evolui para um modelo centrado na privacidade, na confiança e na utilização responsável da informação, os first-party data assumem um papel cada vez mais importante na construção de relações duradouras com os clientes e na criação de vantagens competitivas sustentáveis. 

Como é que a inteligência artificial está a transformar a utilização de dados no marketing?

A inteligência artificial está a transformar a utilização de dados no marketing ao permitir analisar grandes volumes de informação em poucos segundos, identificar padrões difíceis de detetar manualmente e automatizar decisões que anteriormente exigiam uma intervenção humana significativa.  

Com base em first-party e zero-party data, a IA ajuda as empresas a compreender melhor os seus clientes, otimizar campanhas e oferecer experiências mais relevantes e personalizadas. 

Atualmente, a IA apoia diversas atividades relacionadas com a gestão e ativação de dados: 

• Segmentação automática: agrupa clientes com características e comportamentos semelhantes, permitindo criar audiências mais relevantes para cada campanha. 
• Personalização em tempo real: adapta conteúdos, ofertas e recomendações às preferências e ações de cada utilizador durante a sua interação com a marca. 
• Modelos preditivos: analisa dados históricos para antecipar comportamentos, prever intenções de compra, identificar risco de abandono ou estimar o valor futuro de cada cliente. 
• Recomendação de produtos: sugere produtos ou serviços com maior probabilidade de interesse, com base no histórico de navegação, compras ou preferências declaradas. 
• Automatização de campanhas: ajusta automaticamente audiências, mensagens, canais e momentos de comunicação para melhorar o desempenho das ações de marketing. 
• Deteção de padrões de comportamento: identifica tendências, alterações nos hábitos de consumo e oportunidades de negócio que podem passar despercebidas numa análise manual. 

O que continua a depender das pessoas?

Apesar da evolução da inteligência artificial, existem áreas fundamentais que continuam a exigir conhecimento, pensamento crítico e tomada de decisão humana. 

A intervenção das pessoas permanece essencial em aspetos como: 

• Estratégia: definir prioridades, posicionamento e objetivos de negócio continua a ser uma responsabilidade humana. 
• Definição de objetivos: a IA pode otimizar campanhas, mas não determina quais são as metas estratégicas da organização. 
• Interpretação dos resultados: os dados precisam de ser analisados no contexto do mercado, do negócio e das necessidades dos clientes. 
• Ética: a utilização responsável dos dados, a prevenção de enviesamentos e a definição de limites para a utilização da IA dependem de decisões humanas. 
• Privacidade: garantir o cumprimento do RGPD e das restantes normas de proteção de dados exige supervisão e responsabilidade por parte das organizações. 
• Tom de comunicação: a definição da identidade da marca, da criatividade e da forma como comunica com os seus públicos continua a depender da sensibilidade e do julgamento humano. 

À medida que a IA evolui, o seu maior potencial não passa por substituir os profissionais de marketing, mas por complementar a sua capacidade de análise e apoiar decisões mais rápidas, informadas e eficazes. 

Onde podes estudar marketing digital e estratégia de dados em Portugal

Em suma, os termos “first-party data”, “second-party data”, “third-party data” e “zero-party data” não são apenas categorias técnicas, mas também o mapa que define como uma marca acede à e recolhe e utiliza a informação sobre os seus clientes num ecossistema digital em desenvolvimento. 

A transição de um modelo assente em dados de terceiros para uma estratégia centrada em dados próprios é, atualmente, uma das prioridades mais prementes para qualquer equipa de marketing que queira manter a eficácia das suas campanhas e a conformidade legal. 

Os profissionais que compreenderem os diferentes tipos de dados, as respetivas implicações legais e as formas de os ativarem estrategicamente estarão mais bem posicionados no mercado nos próximos anos. 

O IPAM forma profissionais e estudantes preparados para trabalharem neste novo paradigma, com programas que articulam estratégia, tecnologia e dados aplicados ao marketing real (em contexto de sala de aula e com recurso a casos de empresas concretas). 

Para além dos cursos de Marketing apresentados neste artigo, se pretendes aprofundar os teus conhecimentos a nível académico, existem também as seguintes opções:

• O Mestrado Online em Marketing Digital oferece-te uma formação avançada e flexível que articula estratégia, tecnologia e dados num contexto rigoroso e orientado para os desafios reais do mercado. 
• A Pós-Graduação em Marketing Digital (Lisboa, Porto e Online) capacita-te para liderares estratégias digitais integradas, com uma abordagem prática e fortemente orientada para resultados de negócio, tendo já formado mais de 3400 profissionais em mais de 100 edições.