O que é growth hacking: o método que sobreviveu à buzzword

Atualizado em outubro/2026.

O que você vai aprender aqui

• Growth hacking é um método de crescimento baseado em experimentos curtos e medidos: o time levanta hipóteses, testa as mais promissoras, mede o resultado e reinveste no que funcionou, em qualquer etapa da jornada do cliente.
• De onde veio o termo, como o Hotmail cresceu com um convite embutido no próprio uso e por que o atalho do Airbnb tinha prazo de validade.
• A métrica norte, o funil pirata e o ciclo de experimentação que um time de growth repete toda semana.
• O que faz um growth hacker, por que growth é trabalho de time e qual a diferença para growth marketing.
• O que mudou em dez anos, como a IA generativa barateou o teste e dois prompts para começar.

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Em junho de 2016 escrevi aqui que growth hacking era a buzzword que todo profissional de marketing teria de engolir. O termo tinha seis anos, aparecia em toda palestra de startup, e a fatia mais experiente do mercado torcia o nariz para ele.

A palavra saiu das palestras e o método ficou. Testar pequeno, medir e reinvestir no que funciona virou rotina em empresa de todo tamanho, inclusive nas que nunca usaram o nome.

O que mudou foi o preço do teste, que a IA generativa derrubou.

O que é growth hacking

Hackear alguma coisa é modificá-la para atender a um propósito que ela não tinha. Aqui no Brasil a palavra hacker ficou presa à invasão de computadores, mas o sentido original vale para quem adapta um equipamento ou um processo.

Growth hacking é essa lógica aplicada ao crescimento de um negócio. O time espalha testes por qualquer ponto da jornada do cliente, e o hack pode estar no produto, no preço, no cadastro, na indicação ou num canal que ninguém estava usando.

O termo apareceu em julho de 2010, quando o empreendedor Sean Ellis publicou o texto Find a Growth Hacker for Your Startup. Ali ele definiu o growth hacker como alguém cujo norte verdadeiro é o crescimento: tudo o que essa pessoa faz é avaliado pelo impacto possível num crescimento que escala.

Na prática, o growth hacker responde por uma métrica de crescimento, e é por ela que o trabalho dele é julgado. Em 2012, o empreendedor Andrew Chen popularizou a ideia num ensaio que apresentava esse profissional como alguém que pensa como gente de marketing e constrói como gente de engenharia, e usava como prova um atalho do Airbnb.

Os casos que deram nome ao método

O caso mais citado é anterior ao próprio termo. O Hotmail entrou no ar em julho de 1996, e o investidor Tim Draper insistiu numa linha no rodapé de cada e-mail enviado pelo serviço, convidando quem recebia a criar a própria conta grátis.

Segundo o jornalista Adam Penenberg, no livro Viral Loop, em trecho publicado pelo TechCrunch, o serviço chegou a 1 milhão de usuários em seis meses. Quando a Microsoft anunciou a compra, em 31 de dezembro de 1997, o Hotmail tinha mais de 9 milhões de membros.

Cada pessoa que mandava um e-mail virava, sem perceber, o anúncio do produto.

O atalho do Airbnb seguiu a mesma lógica nos primeiros anos. A plataforma criou um botão para o anfitrião publicar o anúncio também no Craigslist, site de classificados muito usado nos Estados Unidos, com link de volta para o Airbnb. O Craigslist não oferecia integração oficial, e o time construiu a ponte mesmo assim.

O caso também mostra o risco do hack de plataforma: a brecha fica aberta só enquanto o dono da plataforma quiser.

Pratiquei growth hacking antes de o método ter nome. Estou online desde o começo da internet comercial no Brasil, e muitas das técnicas que levaram meu blog a milhões de visitas no começo dos anos 2000 hoje seriam chamadas de growth hacking. Eu publicava dicas com frequência, numa época em que o Google começava a premiar quem produzia conteúdo, e registrei um domínio próprio para acumular reputação no buscador.

Entre 2005 e 2006 larguei o emprego convencional para viver só do site. Anos depois, na boo-box, rede de publicidade para blogs e sites onde fui conselheiro e depois VP de Publishers, usamos técnicas parecidas para formar uma base de mais de 400 mil sites na rede.

Como o growth hacking funciona na prática

Quem descobre growth hacking costuma copiar o hack famoso: o rodapé do Hotmail ou o programa do Dropbox que dava espaço extra a quem indicava um amigo. O hack de uma empresa é o resultado de um processo que ela rodou com os próprios clientes, e copiado fora desse contexto costuma falhar.

O processo começa por dois instrumentos. O primeiro é a métrica norte, o número que melhor traduz o valor que o cliente recebe. Numa plataforma de hospedagem, noites reservadas; numa distribuidora, pedidos recorrentes por cliente; numa empresa de software para empresas, contratos renovados. Experimento que não mexe nela, nem de forma indireta, sai da fila.

O segundo é o funil pirata, apelido do AARRR, sigla que lida em voz alta lembra o grito de pirata. Ela divide a jornada em aquisição, ativação (o primeiro uso de verdade), retenção, receita e indicação.

Na versão que uso em aula, o funil ganha mais um A na frente, de awareness, quando a pessoa ainda está descobrindo que a empresa existe, e vira AAARRR.

Cada etapa tem métricas próprias para acompanhar, e o hack costuma estar na etapa que perde mais gente. Quanto se perde nela hoje é a linha de base, o número contra o qual cada teste vai ser comparado.

Para escolher o que medir em cada etapa, separe dois tipos de métrica. A métrica acionável mostra causa e efeito e muda a próxima decisão: custo de aquisição de cliente (CAC), usuários ativos, valor médio de cada compra, valor do cliente ao longo da relação com a empresa (LTV).

A métrica de vaidade dá a imagem mais otimista possível sem ligação com o caixa: cadastros totais, downloads, acessos ao site. Ela também alimenta o viés de quem decidiu antes de o dado chegar, porque o número bonito confirma o que o time queria ouvir.

Com a métrica norte, o funil e a linha de base definidos, o time roda um ciclo curto, revisado toda semana:

1. Levantar hipóteses a partir dos dados: em que etapa o cliente desiste, onde o custo de aquisição sobe, o que os melhores clientes têm em comum.
2. Dar a cada hipótese uma nota de 1 a 10 para impacto esperado, confiança e facilidade de testar, e começar pelas de maior soma (critério que o mercado chama de ICE, das iniciais em inglês).
3. Rodar o teste com prazo, métrica e meta definidos antes, de preferência num teste A/B: metade das pessoas vê a versão nova, metade continua na antiga.
4. Analisar o resultado e decidir: escalar, ajustar ou descartar.
5. Registrar o aprendizado, mesmo quando o teste falha, e voltar ao primeiro passo.

Cada teste fica no ar até juntar gente suficiente para a comparação valer. A revisão semanal decide o que entra e o que sai da fila, e muitos testes atravessam mais de uma semana.

O que faz um growth hacker

Em 2016 eu descrevia o growth hacker como um profissional híbrido de tecnologia e marketing. A descrição vale para startup no começo, quando uma pessoa faz quase tudo. Em empresa maior, growth é trabalho de time, e o growth hacker coordena os experimentos entre as áreas.

Nos workshops de growth que conduzi, o time completo juntava cinco formas de olhar o mesmo problema:

• Produto: decide o que muda na experiência e em que ordem.
• Dados: organiza os números para que cada teste tenha linha de base e resultado confiável.
• Experiência do usuário (UX): enxerga onde a pessoa trava e por quê.
• Desenvolvimento: constrói o teste e automatiza o que deu certo.
• Marketing: cria a história que conecta o cliente à empresa e escolhe o canal.

Ninguém precisa dominar as cinco. O bom growth hacker consegue conversar com todas essas áreas, e essa fluência entre áreas pesa mais na carreira do que dominar uma ferramenta específica.

Na hora de contratar, a pergunta que separa candidatos é por qual métrica a pessoa já respondeu e quais áreas ela precisou convencer para mexer nela.

Técnicas de growth que continuam funcionando

Estas técnicas são fontes de hipótese: entram no ciclo no seu contexto e só viram rotina se o teste mostrar efeito. Continuam valendo porque dependem de comportamento humano e da relação com o cliente:

• Parcerias: um webinar ou material feito com outra empresa chega às duas bases ao mesmo tempo.
• Comunidade: participar de grupos do seu tema, ajudar e entregar conteúdo gratuito, ou criar a própria comunidade.
• Eventos: palestrar sobre um assunto de interesse do público, sem propaganda descarada; quanto melhor a palestra, mais gente quer saber do produto.
• Indicação e afiliados: dar ao cliente satisfeito um motivo e uma ferramenta para trazer o próximo, ou pagar comissão a parceiros por venda.
• Avaliações e depoimentos: conteúdo do próprio cliente, que aparece na busca e circula no boca a boca.
• Entrevistas: conteúdo com especialistas, que divulgam o material nos próprios canais.
• Remarketing com critério: mostrar o anúncio de novo só para quem demonstrou interesse, como quem leu o conteúdo até o fim.

Growth hacking ou growth marketing: qual a diferença

Com o tempo, parte do mercado trocou o nome. Growth marketing cobre a jornada inteira, com mais peso em retenção e no valor do cliente ao longo do tempo. Growth hacking ficou associado a testes rápidos para achar o canal que destrava o crescimento.

Vejo muita gente preferir growth marketing para fugir da fama de truque que o “hacking” ganhou. Para quem está começando, o nome importa menos do que o ciclo: os dois rótulos usam o mesmo método, e muda a fase da empresa em que ele é aplicado.

Growth hacking ainda funciona? O que mudou em dez anos

Funciona, e saiu do nicho onde nasceu. Em 2024, Augusto Bargoni e três coautores publicaram na revista científica Technological Forecasting and Social Change uma revisão crítica do que a pesquisa já disse sobre growth hacking. O estudo conclui que o método serve a empresas de qualquer setor e a áreas além do marketing, e que cada empresa precisa montar o próprio processo.

Os autores apontam três exigências:

1. Capacidade de coletar e analisar dados.
2. Times de várias áreas.
3. Estruturas com poucos níveis de aprovação.

Traduzindo: em empresa grande, o que trava costuma ser a estrutura, porque cada nível de aprovação a mais empurra o teste semanal para o mês seguinte.

Três coisas mudaram desde 2016.

O hack de plataforma dura pouco. O que se sustenta é o hack no próprio produto e na relação com o cliente, que nenhuma atualização de algoritmo de rede social ou de busca desliga.

Retenção pesa mais que aquisição. Crescer cadastro sem ativar e reter o cliente enche o funil de gente que vai embora. Obrigar o usuário a convidar amigos para liberar um recurso, tática comum naquela época, troca crescimento por irritação, e a irritação aparece depois, no cancelamento. Antes de acelerar, o produto precisa resolver um problema pelo qual alguém aceita pagar, o encaixe entre produto e mercado (product-market fit).

Dado pessoal tem regra. Com a LGPD em vigor desde 2020, teste que usa dado de cliente precisa de base legal e de finalidade clara. Copiar com um robô a lista de contatos que outra empresa publica, outra tática que circulava muito, trata dado pessoal sem consentimento, e o argumento de que o dado já era público não está pacificado. Antes de rodar um teste com dado pessoal, vale perguntar ao jurídico qual base legal cobre aquele uso.

Growth hacking com IA generativa

Uma variação de página, de assunto de e-mail ou de anúncio, que dependia de redator e da fila de desenvolvimento, sai em minutos com IA generativa. Quem não programa consegue montar um protótipo de calculadora ou de quiz para captar contatos com vibe coding, que é criar o software descrevendo para a IA o que ele deve fazer.

Com o teste barato, o gargalo foi para a escolha. Quem gera vinte variações sem hipótese só descobre qual das vinte teve sorte. Eu começaria pela hipótese escrita e só depois abriria a ferramenta, porque quem decide o que testar e lê o resultado continua sendo o time, com o contexto do cliente que a IA não tem.

A IA ajuda nas duas pontas: a levantar hipóteses e a ler o resultado. Anexe os dados que você tem (relatório do funil, pesquisa com clientes, planilha de campanhas) antes de colar o primeiro prompt:

Você é analista de growth de uma empresa de [setor] que vende [produto] para [público].
Anexei o relatório do funil dos últimos 90 dias, com volume e conversão por etapa, e [outros dados disponíveis, como pesquisa com clientes ou planilha de campanhas].
Identifique as duas etapas com maior perda e, para cada uma, proponha 5 hipóteses de experimento.
Para cada hipótese, informe o que muda, a métrica que deve se mexer, o resultado esperado e o que precisa ser verdade para ela funcionar.
Dê a cada hipótese uma nota de 1 a 10 para impacto, confiança e facilidade, e explique a nota de impacto.
Não invente números que não estejam no relatório; quando faltar dado, diga qual dado falta.

Com pouca gente no teste, a diferença entre as duas versões pode ser sorte, e o cálculo estatístico diz se não é. O segundo prompt pede que a IA faça essa conta em Python, porque modelo de linguagem erra conta feita de cabeça:

Anexei o resultado de um teste A/B: [descreva a mudança testada], com o número de visitantes e de conversões de cada versão.
Rode a análise em Python e diga se a diferença entre as versões é estatisticamente significativa com 95% de confiança.
Mostre o cálculo, o tamanho de amostra necessário para detectar a diferença observada e se o teste deveria continuar rodando.
Liste três explicações para o resultado que não dependam da mudança testada.

Dado de cliente só entra em ferramenta de IA aprovada pela empresa.

Por onde começar

Dá para rodar o primeiro ciclo na semana que vem, do lugar onde você está:

1. Escolha uma etapa do funil e descubra quanto se perde nela hoje, na ferramenta de análise do site, no sistema de vendas ou na plataforma de e-mail.
2. Escreva três hipóteses no formato “se mudarmos X, a métrica Y sobe, porque Z”.
3. Dê a nota de impacto, confiança e facilidade a cada uma e defina, antes de testar, quanto a métrica precisa subir para a mudança valer.
4. Teste a hipótese mais bem avaliada até juntar gente suficiente para comparar as duas versões.
5. Decida se escala, ajusta ou descarta, e registre o resultado numa planilha que o time inteiro veja, inclusive quando der errado.

Se a decisão de montar um time de growth é sua, comece pequeno: um responsável pela métrica, uma etapa do funil, uma pessoa de cada área envolvida e uma data para avaliar depois de alguns ciclos. Corte o nível de aprovação que mais atrasaria um teste semanal.

Comunidade no WhatsApp: as novidades de IA aplicada a marketing, produto e vendas saem no grupo Product Marketing, com curadoria minha e do Rafael Sbarai. Veja como entrar no grupo.

Para ir além, dois livros: Hacking Growth, de Sean Ellis e Morgan Brown, publicado no Brasil pela Alta Books, e Growth Hacker Marketing, de Ryan Holiday. Se preferir vídeo, a aula sobre growth hacking que gravei no MediaLab do meuSucesso resume o método.

Perguntas frequentes

O que é growth hacking? Growth hacking é um método de crescimento baseado em experimentos curtos e medidos. O time levanta hipóteses a partir dos dados, testa as mais promissoras, mede o resultado e reinveste no que funcionou, em qualquer etapa da jornada do cliente: aquisição, ativação, retenção, receita ou indicação. O termo foi criado por Sean Ellis em 2010.

O que faz um growth hacker? O growth hacker responde por uma métrica de crescimento e coordena experimentos para mexer nela. No dia a dia, ele analisa onde o cliente desiste, escreve hipóteses, prioriza os testes, acompanha os resultados e leva adiante o que funcionou. Em startup pequena, uma pessoa faz quase tudo; em empresa maior, ele trabalha com produto, dados, experiência do usuário, desenvolvimento e marketing.

Qual a tradução de growth hacking para o português? Não há tradução consagrada. Ao pé da letra, seria hackear o crescimento, no sentido de adaptar produto, canais e processos para a empresa crescer mais rápido. No Brasil, o mercado usa o termo em inglês ou fala só em growth, e algumas empresas preferem marketing de crescimento.

Qual a diferença entre growth hacking e growth marketing? Growth hacking ficou associado a testes rápidos para encontrar o canal que destrava o crescimento, típico da fase inicial de uma empresa. Growth marketing cobre a jornada inteira, com mais peso em retenção e no valor do cliente ao longo do tempo. Os dois usam o mesmo método de experimentação com dados; muda a fase da empresa e o horizonte do resultado.

Growth hacking ainda funciona? Funciona, com três ajustes em relação a 2016. O hack de plataforma dura pouco, então o que se sustenta está no produto e na relação com o cliente. Retenção pesa mais do que aquisição. E teste que usa dado de cliente precisa respeitar a LGPD. Uma revisão acadêmica publicada em 2024 mostra que o método serve a empresas de qualquer setor e a áreas além do marketing.

Como montar um time de growth? Comece com um responsável pela métrica de crescimento, uma etapa do funil para atacar e uma pessoa de cada área envolvida: produto, dados, experiência do usuário, desenvolvimento e marketing, que não precisam ser dedicadas no início. Combine uma revisão semanal dos testes e uma data para avaliar o resultado depois de alguns ciclos. O que mais atrasa um time de growth é ter muitos níveis de aprovação para cada teste.

Precisa saber programar para fazer growth hacking? Não. O trabalho principal é escolher boas hipóteses e ler os resultados; programar ajuda a montar testes sem depender da fila de desenvolvimento. Com ferramentas sem código e com IA generativa, quem não programa já consegue criar variações de página, e-mail e anúncio e até protótipos simples, como uma calculadora para captar contatos.

Qual é um exemplo de growth hacking? O exemplo mais citado é o Hotmail. Lançado em 1996, o serviço colocou no rodapé de cada e-mail um convite para quem recebia criar a própria conta grátis e, segundo o jornalista Adam Penenberg, chegou a 1 milhão de usuários em seis meses.

Quem criou o termo growth hacking? O empreendedor Sean Ellis, num texto publicado em julho de 2010 em que definiu o growth hacker como alguém cujo norte verdadeiro é o crescimento. Em 2012, o empreendedor Andrew Chen popularizou a ideia com um ensaio que usava o Airbnb como exemplo.

Edney “InterNey” Souza atua com tecnologia desde 1990 como professor, palestrante e Conselheiro Consultivo em Tecnologia, IA, Dados e Inovação. Participou da criação de sete startups ao longo da carreira. É professor na ESPM, Insper, PUCRS, USP e IBGC. É autor de vários e-books gratuitos sobre tecnologia, marketing, liderança e inovação.