# Diagrama de Laços Causais (DLC): modelo de difusão do produto

Se você pensar apenas no **ciclo de marketing**, o Diagrama de Laços Causais - DLC, a seguir é representativo da *dinâmica do sistema*:

* Pelo arco inferior, quanto mais clientes em potencial (ou mais mercado não explorado), maior a de conversão de marketing e, portanto, maior o número de pessoas comprando nosso app. A conversão de cliente potenciais em compradores do app é governada por dois parâmetros: “eficácia das ações de mktg” – que equivale ao percentual de clientes potenciais convertido por mês ou taxa de conversão mensal de clientes – e o número de “meses” – que equivale ao número de meses investidos em marketing;
* Pelo arco superior, quanto mais pessoas compram o app, menos pessoas estão disponíveis no mercado (se, por exemplo, o mercado fosse composto pelas pessoas que trabalham ou estudam com você, a cada “convertido” o seu mercado ficaria uma pessoa menor, até que todos fossem convertidos e você não teria mais o que fazer na vida).

![](/files/-MSG7AZN8-jGqpZl2zJi)

Na figura, eu acrescentei também uma letra “B” com um loop desenhado, representando que a sequência “Clientes potenciais > Conversão > Pessoas comprando > Clientes potenciais” é um **loop de balanceamento** (daí o “B”) ou **equilíbrio**.

Um “loop de balanceamento” é caracterizado por laços que se compensam, formando uma sequência que busca um ponto de equilíbrio dentro do sistema. Para identificá-lo, percorremos o loop partindo de qualquer variável, como Clientes potenciais, por exemplo. Supondo que esta primeira variável aumente, se, ao retornar para a variável, o efeito causado pelo loop for oposto, ou seja, de diminuição, então temos um loop de equilíbrio (caso contrário, temos um loop de reforço, que será exemplificado daqui a pouquinho). Neste exemplo, temos o seguinte efeito: se a quantidade de clientes potenciais aumentar, a conversão por marketing também aumenta, o que gera um aumento na quantidade de pessoas comprando o app, que, por sua vez, causa uma diminuição na quantidade de clientes potenciais. Ou seja, saímos de um aumento nos clientes potenciais e retornamos com uma diminuição dos mesmos. O conceito é esse, mas caso você prefira usar uma regrinha: quando o número de sinais negativos nos laços que compõem o loop é ímpar, ele é de balanceamento. Seja como for, acostume-se à ideia de que, terminado um loop, você deve passar mentalmente pela sua sequência e verificar se ela faz sentido.

Mas como eu disse, marketing é só uma das formas de atração de novos compradores. Nosso app também será divulgado pelos usuários nas redes sociais, formando um rede de divulgação boca-a-boca (Fica como exercício: na era das redes sociais, como denominar a divulgação “boca-a-boca”?), cuja dinâmica está representada na figura abaixo:

![](https://lh3.googleusercontent.com/YSLlLotWHZS56U1aaXA4paUFNF9gmDrOT0rekwPD8UTGLS-xC2RENBNzCcCovSXU90ryMg4DLKhsfTVtTw70uiJoLMmJ-uoXbAKlcBc_aZ37JbjuTaD_wY67UVndSA5dARE7f7cC)

* A taxa de pessoas comprando o app tem um impacto positivo (e direto) sobre o número de clientes (arco superior);
* Com o aumento do número de clientes, mais gente divulgará nosso poderoso app e, portanto, maior será a taxa de conversão de novos clientes por rede social. De novo, ter mais pessoas convertidas significa que mais pessoas estão comprando o app. O arco inferior representa esses efeitos.

Neste desenho, o loop de “boca a boca” ganhou um “R”, indicando que ele é um loop de reforço. Neste tipo de loop, o sistema parece aumentar (ou diminuir) indefinidamente. Tipo picada de borrachudo: quanto maior a coceira, mais você coça, o que aumenta a coceira, só que aí você coça mais… e poderíamos ficar nesse ciclo vicioso pra sempre.

A boa prática recomenda que você não desenvolva uma (nova) neurose detalhando mais e mais o diagrama de laços causais. Embora ~~o meu psiquiatra tenha sido claro~~ o diagrama anterior já seja adequado, eu ainda vou acrescentar mais um loop e gostaria que você refletisse sobre o significado dele:

![](https://lh5.googleusercontent.com/HujaWQ7EgAJ5B82kUv-6S5obj7c7K1Tu13HQmVEbBld_EkTLLdpEPQoWw46ljYJ575aFOEg87V-PjIz1Ff_fpYtrUHlFH562CHCnN5EBrcSXdwmtRk-mGXiOSvdi5iFHeTnNn_qN)

Se você quiser um roteiro conciso de dicas para construir um bom DLC, visite [esta página no The Systems Thinker](https://thesystemsthinker.com/guidelines-for-drawing-causal-loop-diagrams-2/) ou essa série bacana de [2 posts do Sterman](https://thesystemsthinker.com/fine-tuning-your-causal-loop-diagrams-part-i/) no próprio The System Thinker.


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