INTRODUÇÃO ENXERGADO O REAL RESULTADO DE CADA AÇÃO DE MÍDIA

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2 INTRODUÇÃO ENXERGADO O REAL RESULTADO DE CADA AÇÃO DE MÍDIA A jornada do consumidor sempre foi complexa. Mas, nosso entendimento não. Nós, marqueteiros, publicitários, sempre reduzimos o ciclo de compra para 4 passos simples: Conhecimento, Consideração, Compra e Pós-compra. Mas, nas últimas décadas, a explosão de novos canais de comunicação e interações com o consumidor fez com que precisássemos rever o modelo. Agora temos display digital, vídeo digital e novos formatos para gerar Conhecimento; temos buscadores, sites e fóruns para auxiliar na etapa da Consideração, temos aplicativos para realizar a Compra mais convenientemente; temos programas de relacionamento que fazem o pós-compra nunca terminar e as Redes sociais que podem fazer um pouco de tudo isso, além de influenciar a consideração de outras pessoas, ou seja, retroalimentar milhões de outros ciclos de decisão. Não só isso. Após décadas de pesquisas em marketing e negócios, começamos a entender aspectos antes desconsiderados. Por exemplo: quantos contatos com a marca cada consumidor precisa para tomar a sua decisão de compra. Aprendemos que a resposta é: "depende do produto e do consumidor". A consultoria de pesquisa Luth Research's descobriu num estudo executado em parceria com o Google, que um dos seus consumidores monitorados, passou por mais de 900 pontos de contato digitais antes de concluir a compra do seu automóvel. Impressionante! Veja o resumo: 2

3 Fonte: Porém, quando vamos analisar o resultado das ações de marketing acabamos nos deparando com conclusões simplistas como: Busca paga foi responsável por gerar 50% das minhas vendas; Mídia display converteu muito pouco apesar dos altos investimentos; Redes sociais parecem trazer muito tráfego, porém não vende muito. Isso é o que chamamos de atribuição "last-click", que é quando atribuímos todo o resultado do ciclo de venda para apenas o último canal, ou seja, no mundo digital, o último click antes da compra. Mas, nessa visão, estamos olhando só um lado da moeda. Não estamos considerando que algumas ações ampliam a consideração do consumidor, mas ele realmente toma a decisão usando outro canal como a busca paga para realizar sua compra ou ação de conversão. E é aí que entram os modelos de atribuição (ou, em inglês, técnicas MTA, Multi-touch Attribution). Através deles, conseguimos distribuir o crédito da conversão de acordo com a participação de cada canal na jornada completa do cliente. Se um anúncio veiculado no Facebook estava presente na maioria das jornadas de decisões, que concluíram com uma compra através de um link patrocinado no Google, por exemplo, poderemos, com o modelo certo, atribuir a importância correta para os anúncios na rede social. 3

4 O QUE SÃO MODELOS DE ATRIBUIÇÃO? Os modelos de atribuição são conjuntos de pesos que damos aos canais de acordo com sua posição na jornada de decisão do consumidor. Veja alguns modelos a seguir e suas premissas: Last-Click / Last-Touch, ou, Último Clique / Última Interação No modelo Last-Click, 100% do crédito da conversão é atribuído para o último canal antes da conversão. É o modelo padrão da maioria das ferramentas de Digital Analytics. A crítica mais comum sobre este modelo é que ele desconsidera o efeito de qualquer interação anterior à sessão onde acontece a conversão, e acaba desvalorizando canais que estimulam o awareness ou a consideração sobre o produto. First-Click / First-Touch, ou, Primeiro clique / Primeira interação No modelo First-Click, 100% do crédito da conversão é atribuído para o primeiro canal no início da jornada de decisão. É o modelo mais utilizado para enxergar quais canais iniciam o processo de decisão do cliente. A crítica mais comum sobre este modelo é que ele sobrevaloriza qualquer primeira interação, mesmo que seja um banner display com pouca ou nenhuma viewability, por exemplo. 4

5 Linear No modelo Linear, o crédito da conversão é distribuído igualmente entre todos os passos da jornada. Ou seja, uma interação com um banner no início do ciclo terá o mesmo peso que um clique em um link patrocinado logo antes da compra, por exemplo. U-shaped, ou, Posicional No modelo U-shaped, prioriza-se o primeiro e o último canal, como pontos de contato estratégicos na jornada, com 30% e 40% respectivamente. O restante é distribuído entre os outros pontos de contato que acabam ficando com pesos menores, porém, diferente de 0. A distribuição dessas proporções pode variar de acordo com a visão de cada empresa. Time-decay, ou, Desvalorização Temporal No modelo Time-Decay, os canais mais próximos da conversão ganham progressivamente mais crédito de acordo com sua distância em dias da interação. Por exemplo, o último canal recebe quase o dobro do crédito do penúltimo e este, quase o dobro do antepenúltimo, e assim sucessivamente. Nessa perspectiva nenhum canal fica sem crédito, porém à medida que a interação fica "velha" ela perde importância na jornada. 5

6 Personalizado Os modelos personalizados são desenhados de acordo com o entendimento mais profundo da jornada específica de um produto ou serviço. Pode-se começar, por exemplo, com a aplicação de um modelo padrão como o U-shaped, e percebendo que alguma posição não respondeu às otimizações podemos considerar diminuir a sua importância relativo, resultando num novo modelo personalizado. E COMO APLICAMOS ESSES MODELOS? As ferramentas mais utilizadas de Digital Analytics do mercado como Adobe Analytics e Google Analytics incluem relatórios e métodos para interpretar a jornada multicanal do usuário. No Adobe Analytics, a análise dos modelos básicos First-Touch e Last-Touch é feita através do relatório de Marketing Channels: 6

7 E no Google Analytics é possível comparar uma grande variedade de modelos e ainda criar seu próprio modelo através da ferramenta de Modelagem de Atribuição: Ainda no Google Analytics, está disponível um outro conceito de análise da jornada multicanal: Conversões Assistidas, que é uma métrica capaz de indicar quando um canal está presente no caminho da decisão porém não é, necessariamente responsável por gerar a conversão no último passo. Ou seja, mesmo sem partir para a complexidade da criação de modelos para a atribuição, já é possível avaliar os canais de marketing de acordo com a sua contribuição direta e sua contribuição indireta, o que permite tomar decisões com melhor embasamento. Veja como é o relatório: 7

8 QUAL MODELO DE ATRIBUIÇÃO É O MELHOR? Modelos de atribuição são como lunetas especiais que permitem enxergar seus resultados de diferentes perspectivas. Então, não existe um modelo melhor. Existe sim, um modelo que, quando utilizado para otimizar seu investimento em mídia, resulta em maiores resultados em conversões. Parece então, que a aplicação de modelos de atribuição se torna um trabalho sem fim. À cada nova otimização verifica-se o resultado obtido e aplica-se um novo modelo e assim por diante. Como fazemos isso de uma forma mais eficiente? Para ajudar a resolver este problema devemos aplicar métodos de Atribuição Algorítmica. Nestes métodos, aplicamos técnicas estatísticas avançadas que integram, correlacionam e calculam a contribuição exata de cada canal em cada jornada para, em seguida, através de um modelo matemático, realizar a otimização ideal e descobrir o modelo de atribuição mais ajustado para os seus dados, dos seus consumidores, personalizado para o seu produto e sua inerente jornada de decisão. 8

9 . ATRIBUIÇÃO ALGORÍTMICA Os métodos e ferramentas de atribuição algorítmicas conseguem avaliar automaticamente milhares de possibilidades de modelos para todas as jornadas conhecidas dos seus consumidores para criar os modelos mais precisos. Além disso, estas plataformas estão preparadas para lidar com dados on e offline, ou seja, integrando dados do seu Digital Analytics, com seus dados de mídia digital e incluir os planos de veiculação de Televisão, Rádio e Mídia Impressa, permitindo mapear a jornada de uma perspectiva mais completa. As técnicas aplicadas em Atribuição algorítmica incluem velhas conhecidas do mercado de comunicação: M.M.M. (Marketing Mix Model e Media Mix Model). São modelagens estatísticas que começaram a ser desenhadas na década de 80 e 90 por grandes grupos de comunicação em projetos para marcas de bens de consumo (CPG, Consumer Packaged Goods) que precisam correlacionar, analisar e otimizar os investimentos combinados entre os meios de comunicação escolhidos para as campanhas. Estes modelos ainda são aplicados até hoje e vêm sido aprimorados. Empresas com a Market Share e a Kantar se tornaram especialista em criar soluções de Marketing Mix Model e Consumer Mix Model para ajudar a prever e ajustar os investimentos em comunicação. Mas, as técnicas de M.M.M. ficam incompletas se não considerarmos a profusão de dados que temos com os meios digitais. Todo o volume de informações e conhecimentos que temos sobre as interações dos consumidores com seu site, banners, vídeos, redes sociais pode virar insumo para incrementar os modelos e criar uma abordagem que mistura Atribuição Algorítmica com Media Mix Modelling. Ferramentas de Digital Analytics como Google Analytics e Adobe Analytics já oferecem, em suas versões Premium, recursos de atribuição Algorítmica. No Adobe Analytics Premium, por exemplo, é possível criar seu próprio modelo algorítmico com diversas opções e recursos: 9

10 Já no Google Analytics Premium, o relatório de Data-Driven Attribution oferece uma visão mais simples, sem maiores personalizações: No assunto de Atribuição Algorítmica, porém, as grandes estrelas são as ferramentas especializadas no assunto que conseguem oferecer uma solução robusta e completa que mistura M.M.M, Atribuição Digital e integração de qualquer fonte de dados, on ou off-line. 10

11 A líder nesse mercado é a americana Visual IQ, que oferece uma suíte de atribuição que permite integrar, analisar, otimizar e aplicar as otimizações em tempo real diretamente nas plataformas de mídia que permitem automações. Através da ferramenta, é possível simular cenários de investimento e conseguir encontrar o ponto ótimo de acordo com o seu objetivo: Outra forte concorrente, é a Adometry, que foi incorporada à suíte de Marketing do Google e hoje é oferecida com o nome de Attribution 360. A Adometry tem uma oferta que inclui Media Mix Modelling, Atribuição Algorítmica Digital e Atribuição de TV. Por fazer parte da solução Google, ela consegue correlacionar dados avançados de busca e comportamento crossdevice que outras não conseguem muito facilmente: 11

12 A MELHOR FERRAMENTA FAZ A MELHOR ATRIBUIÇÃO? É importante lembrar que as suítes e plataformas de marketing que oferecem soluções de atribuição não resolvem todos os problemas de otimização de orçamento de marketing sozinhas. É preciso investir em educação, conhecimento e em serviços para fazer tudo isso funcionar de maneira integrada e trazer insights para sua empresa. Então, se você está planejando investir em Modelos de Atribuição, invista também nas pessoas que irão analisar estes modelos. 12

13 Este guia foi produzido por Leonardo Naressi - Sócio-Fundador e CIO da dp6, empresa de inteligência e métricas para marketing. Leonardo é graduado em Publicidade e Propaganda pela FAAP, com experiência de 16 anos em projetos digitais focados em Digital Analytics, Business Intelligence, Social Media, Mídia de Performance, Atribuição de Marketing, Data Mining e Data Science. SOBRE O IAB BRASIL: O IAB Brasil (Interactive Advertising Bureau) é uma entidade sem fins lucrativos, com a missão essencial de promover desenvolvimento no mercado de mídia interativa no país. É a principal entidade representativa, com mais de 230 afiliados, entre sites, portais, empresas de tecnologia, agências, empresas de pesquisa e veículos líderes em seu segmento no país. O principal objetivo é contribuir para o desenvolvimento do mercado digital no Brasil e incentivar a criação de boas práticas no planejamento, na criação, na compra, na venda, na veiculação e na mensuração de ações publicitárias interativas. Acesse o site do IAB Brasil para cursos presenciais, treinamentos Incompany, eventos, guias e pesquisas: Associe-se: Cursos: Eventos: s e Pesquisas: 13