Engagement Mapping Um novo padrão de avaliação para os anunciantes

Engagement Mapping Um novo padrão de avaliação para os anunciantes O Engagement Mapping considera cada ponto de contato do consumidor com determinada marca(e não apenas o último), permitindo maior eficácia, mais criatividade e maior relevância do marketing digital de agências e anunciantes. Índice > Os profissionais de marketing sabem que não estão calculando corretamente o ROI da propaganda digital 02 > O modelo do último anúncio versus o senso comum 02 > Os erros de cálculo baseados no modelo do último anúncio 03 > Novas pesquisas destacam a necessidade de um novo modelo de conversão 04 A importância de se conhecer a interação entre os canais 05 A sobreposição gera maiores índices de conversão 05 As buscas patrocinadas distorcem os resultados da propaganda em sites de busca 06 > O marketing voltado à tecnologia 07 > Engagement Mapping: o caminho mais curto para um novo modelo 08 Fatores de influência 08 > Aplicação do Engagement Mapping 09 Mantenha a rota, mas vá mais longe 10 > Sobre o Microsoft Atlas e o Atlas Institute 10 2008 Microsoft. Todos os direitos reservados. Microsoft Advertiser and Publisher Solutions

Os profissionais de marketing sabem que não estão calculando corretamente o ROI da propaganda digital. Até hoje, suas mãos estavam amarradas Os profissionais de marketing não precisam mudar seu modo de pensar. Eles precisam é de tecnologia de marketing digital e novas maneiras de avaliá-lo que se ajustem a seus princípios básicos de marketing. O desatualizado modelo de medir o retorno sobre os investimentos em propaganda digital é bastante precário. Mas, nem tudo está perdido: já há um novo modelo disponível, que começa a ganhar boa repercussão. O marketing digital continua a crescer de forma significativa. A rápida proliferação de novos canais digitais, com sites cada vez mais fascinantes e um sem-número de novas oportunidades, nem sempre são fenômenos fáceis de acompanhar pelos profissionais de marketing, o que torna ainda mais difícil sua capacidade de atingir seus públicos e interagir com eles. Além disso, o crescente número de usuários que já que acessa a internet via conexões de alta velocidade também mudou radicalmente os padrões de consumo de mídia. Grandes marcas e empresas de marketing direto estão sempre em atrás do mix mais adequado de canais, de sites e campanhas interessantes para envolver seu target da maneira mais eficaz. Entretanto, quando uma campanha on-line é bem sucedida, os profissionais de marketing só conseguem creditar esse sucesso a um dos vários pontos de contato pelos quais seu público passou. Normalmente, nos atuais modelos de controle, um índice que varia entre 93% e 95% de todas as interações com a propaganda on-line não recebe qualquer crédito na análise do ROI das campanhas. Ao mesmo tempo em que o universo da mídia está aumentando, agências e anunciantes se veem forçados a analisar o desempenho de suas campanhas através de uma lente extremamente limitada. E essa visão limitada acaba restringindo também a percepção, a criatividade e o sucesso das campanhas. O motivo desta distorção é que a indústria tem usado uma metodologia de medição do ROI que só atribui o crédito da eficácia da propaganda ao último anúncio visto ou acessado antes da conversão do cliente. O padrão do último anúncio obriga os profissionais a se aterem a um conjunto limitado de dados, ignorando as principais informações necessárias para calcular corretamente o retorno do investimento de cada site e de cada canal. Além disso, esse padrão contradiz alguns princípios básicos do marketing convencional, representando, com isso, um obstáculo para a criatividade e a evolução inovadora da propaganda on-line para os profissionais que estão em busca de melhores resultados. O modelo de avaliação baseado no último anúncio obriga os profissionais de marketing a dar mais importância aos aspectos de suas campanhas que suportam tal modelo em vez dos aspectos que sustentam o sucesso da campanha como um todo. O modelo do último anúncio versus o senso comum. O atual modelo baseado no último anúncio atribui 100% do crédito de uma conversão ao último anúncio visto ou acessado. Este é o atual padrão no qual a indústria teve que confiar para justificar seus gastos em mídia on-line. O problema com este enfoque é que ele ignora as contribuições de qualquer anúncio anterior com o qual o usuário tenha tido contato e que teria contribuído para conduzir o cliente à conversão. A maioria dos publicitários acredita no princípio básico que defende que os indivíduos reagem de forma diferente às mensagens de marketing, dependendo de seu grau de atenção, seu interesse ou sua intenção de comprar determinado produto ou serviço. Isso contradiz radicalmente a teoria do último anúncio que atribui todo o poder de persuasão a um único incidente. Até hoje, todos os modelos disponíveis de medição do ROI do marketing on-line, incluindo o padrão baseado na taxa de click-through e o modelo do último anúncio, estiveram razoavelmente fora de sintonia com esses dogmas de marketing. 2

Além disso, um dos conceitos mais críticos do marketing, o hoje tão difundido funil de vendas não é, em nenhum momento, levado em consideração dentro deste modelo do último anúncio. O conceito é muito simples: diferentes mensagens de marketing têm diferentes funções para os consumidores. Algumas mensagens de marketing são criadas para gerar atenção, outras para fechar uma venda. No mundo off-line, a mídia eletrônica normalmente atua no topo do funil (para gerar atenção), enquanto outras mídias, como a mala direta, são utilizadas para induzir a uma compra. Nos últimos dez anos, a mídia on-line se transformou, de um mero veículo de resposta direta (direct response), em um canal multifacetado, com o poder de atingir consumidores em qualquer etapa do processo de marketing. O modelo do último anúncio é excepcional para medir o ROI se o único objetivo do anunciante for o de avaliar o ponto de contato mais próximo da boca do funil de vendas. Infelizmente, este padrão de atribuição de conversões está totalmente fora da realidade dos conceitos que regem o marketing on-line da atualidade. O padrão do ùltimo anúncio calcula erroneamente o ROI, dando crédito apenas ao último clique ocorrido antes da conversão. Através deste modelo, parece que o consumidor não viu ou não foi exposto a nenhum outro anúncio em todo o processo. Os erros de cálculo baseados no modelo do último anúncio O modelo de avaliação baseado no último anúncio se baseia em uma única interação, o que obriga agências e anunciantes a dar mais importância aos aspectos de uma campanha que suportam tal modelo em vez dos aspectos que sustentem o sucesso da campanha como um todo. Pelo fato de o modelo do último anúncio ter obrigado os profissionais de marketing a atribuir 100% do crédito ao último clique, é óbvio que esse profissionais passaram a alocar toda sua verba de marketing àqueles canais que estão na base do funil de conversão, como os mecanismos de busca, aos sites e as redes que representam a última etapa do processo de conversão. Para ilustrar a lógica ilusória deste modelo, imagine a seguinte situação: você entra em um supermercado, plenamente ciente do produto que quer comprar. Você já assistiu a anúncios do produto na televisão, já viu um anúncio de página inteira em uma revista e já recebeu uma mala direta que o deixou com água na boca só de olhar para as fotos do produto. Você até recortou um cupom e o levou ao supermercado, para aproveitar uma oferta especial. Então você pergunta para um atendente da loja, onde está aquele item. Ele sorri e aponta para o corredor cinco. Você sai correndo para o corredor cinco, encontra o produto, paga e sai da loja. Se o modelo do último anúncio fosse aplicado a essa situação, o atendente do supermercado receberia 100% do crédito pela venda (não é à toa que ele estava sorrindo). Em consequência, os profissionais de marketing investiriam pesado em atendentes de supermercado, realocando para este alvo toda sua verba de marketing originalmente investida nos canais que geraram a atenção do prospect, aumentaram seu interesse e transportaram-no funil abaixo, até 3

a venda final. Obviamente, não temos nada contra atendentes de supermercados, mas os profissionais de marketing deveriam investir nos mecanismos mais eficazes para conquistar seus clientes e poder monitorar cada etapa desse processo. Esse é, para um anunciante, um diagrama bastante fiel do comportamento de um usuário on-line. As pessoas interagem com vários canais. Eles assistem a vídeos on-line, interagem com anúncios em rich media, são expostos a anúncios em banners ou em mecanismos de busca, clicam sobre eles, etc. Os profissionais de marketing já estão otimizando suas compras de mídia com base na última etapa do processo. Mas o modelo do último anúncio é falho. Ele ignora algumas questões realmente importantes: 1. Como os profissionais de marketing podem atingir seu público-alvo e planejar suas campanhas, se eles não têm os meios de calcular o retorno do investimento de cada ponto de contato dentro do funil descendente de conversão? 2. Que outros fatores além da exposição (como frequência e interação) podem culminar em uma conversão? 3. Qual é a interação entre os diferentes tipos de mídia? Por exemplo, qual é o nível de interação com anúncios em banners e com anúncios em sites de busca? 4. Nos diferentes pontos do funil de conversão, são utilizadas diferentes mensagens e mídias. Quais os pontos de contato de maior impacto neste processo? E os de menor impacto? O modelo do último anúncio é um modelo pouco transparente. Com este modelo inflexível, tipo caixa preta, fica difícil para as equipes de marketing tomarem decisões coerentes. Imagine uma situação de mercado na qual os profissionais de marketing pudessem detectar exatamente quais as experiências de propaganda que mais contribuíram para uma conversão, e quais foram as menos eficazes. Para colocar essa situação em prática, os profissionais teriam que ter condições de saber o que eles estariam perdendo. Novas pesquisas destacam a necessidade de um novo modelo de conversão. Recentes pesquisas comprovam que os profissionais de marketing se beneficiam por entender e considerar fatores adicionais em seus cálculos do ROI. A avaliação dos efeitos positivos da sinergia entre os vários canais e a multiplicação de seu alcance pode resultar em maiores índices do ROI. As pesquisas também indicam que agências e anunciantes obtêm benefícios quando reconsideram sua dependência dos sites de busca e do conceito do último anúncio. 4

A importância de se conhecer as interações entre os diferentes canais No modelo do último anúncio, o crédito é atribuído não só a um único anúncio, como a um único canal. Enquanto a audiência está vendo banner on-line, clicando em anúncios de busca e assistindo a vídeos na web, os profissionais de marketing nunca conseguem atribuir crédito a mais de um desses elementos. A realidade é que, na prática, existem vários canais atuando em conjunto para aumentar os índices de conversão. Consideremos o impacto de dois canais populares: a busca e o display. Os canais de busca geram excelentes índices de CPA (custo por ação). Podem até ser canais altamente qualificados, atingindo a maioria dos consumidores na etapa final do funil de conversão. Um usuário que fizer uma busca de um item, e clicar no mesmo, acaba se pré-qualificando como alguém interessado em comprá-lo. Na presença de uma pré-qualificação tão elevada, ainda faz sentido incorporar propaganda de displays nesta campanha? Como já existe esse universo de usuários que clicam nas buscas, muitos deles devidamente identificados, será que ainda há algum benefício de se complementar a experiência do mesmo anunciante com impressões de anúncios em displays? A existência de múltiplos canais tem efeito positivo. Múltiplos pontos de contato podem levar o cliente até seu produto. Mas como quantificar, projetar, otimizar e justificar um plano de mídia de múltiplos canais, para atingir públicos-alvo em diferentes canais, quando todo o crédito é atribuído apenas ao último anúncio clicado pelo cliente antes de sua conversão? Segundo pesquisa do Atlas Institute, a resposta é, definitivamente, sim. Quando as equipes de marketing complementam as impressões de busca com impressões de anúncios em display, eles conseguem um aumento significativo de conversões. Infelizmente, a maioria dos anunciantes que veicula anúncios tanto em sites de busca como em displays não estão cientes deste fato, pois nunca houve uma maneira de quantificar isso. Um recente estudo do Atlas Institute mostrou que usuários expostos a anúncios em buscas e em displays acusam maiores índices de conversão: 22% a mais que a exposição exclusiva a anúncios em sites de busca e 400% maior que a exposição exclusiva a anúncios em displays. O maior índice de resultados de anúncios em buscas sobre anúncios em display já é altamente conhecido e é atribuído ao modelo do último anúncio, pois, neste estudo, as impressões de anúncios de busca vieram antes dos anúncios em display. Contudo, as impressões precedentes são completamente ignoradas nos atuais relatórios de conversões. A inclusão dessas informações nos atuais relatórios pós-campanhas exige demorados recursos analíticos customizados. Quando se quantificam separadamente as conversões por anúncios em buscas e por displays, não se tem um retrato fiel da situação, o que leva o mercado a subvalorizar as impressões de anúncios em displays. A possibilidade de monitorar toda a mídia a partir de um único lugar centralizado e todas as interações a partir de um único modelo permite que os anunciantes avaliem o impacto das campanhas através de diferentes canais, o que acaba trazendo à tona importantes informações sobre a experiência de conversão dos usuários 1. A sobreposição gera maiores índices de conversão Outra pesquisa realizada pelo Atlas Institute revelou que aproximadamente um terço do alcance de uma campanha está sujeito à sobreposição. Isso significa que um terço do público atingido por uma campanha provavelmente estará exposto aos anúncios da mesma campanha em dois ou mais sites (esse percentual varia de um anunciante para outro normalmente quanto maior o anunciante, maior é a sobreposição). Esses usuários sobrepostos representam, de forma 5

desproporcional os usuários convertidos, aqueles que efetivamente compram seus produtos, se inscrevem em sua empresa e se transformam em leads de vendas 2. 1 Strong, Esco (2006). The Combined Impact of Search and Display Advertising Why Advertisers Should Measure Across Channels. (O impacto conjunto da propaganda em sites de busca e displays Por que os anunciantes deveriam fazer medições entre um e outro canal). The Atlas Institute. 2 Fowler, Jed (2007) Overlap s Impact on Reach, Frequency and Conversions (O impacto da sobreposição sobre o alcance, a frequência e as conversões) The Atlas Institute. A realidade da duplicação entre diferentes canais (por cross-sites). A sobreposição pode gerar conversões. Dois terços dos usuários convertidos foram expostos a anúncios em diferentes sites. Mas o modelo do último anúncio só permite que os anunciantes atribuam o crédito a um deles. Dedique alguns segundos à análise desses dois terços das conversões oriundas dos consumidores expostos a anúncios em vários sites. Aonde eles aparecem nos relatórios? Na prática, eles constam de sua coluna de conversões dos relatórios padronizados, mas o site e a veiculação à qual eles estão associados se referem exclusivamente à peça de mídia que ganhou na loteria do último anúncio. O site que apontou as impressões mais recentes receberá todos os créditos, independentemente do tipo de impressão exibido. Um terço dos usuários convertidos visualiza anúncios em múltiplos sites, mas os sites que oferecem elevados índices de sobreposição com os usuários que clicaram em sites de busca, não recebem todo o crédito das conversões, devido às limitações impostas pelo modelo do último anúncio. Assim, um anúncio veiculado por um site poderá ter tido uma forte contribuição para a conversão, mas como ele não foi o último anúncio acessado, ele não receberá nenhum crédito. E os anunciantes provavelmente não considerarão aquele anúncio na análise do ROI de seus futuros planejamentos de campanhas. As buscas patrocinadas distorcem os resultados da propaganda em sites de busca O recente estudo do Atlas Institute, Search as Navigation (A busca como forma de navegação), investigou as campanhas em sites de busca e o comportamento do público. Foi analisado, por exemplo, como os usuários que clicam nas buscas utilizam o meio e a função dos termos patrocinados em relação aos termos não patrocinados 1. E os pesquisadores também avaliaram o primeiro clique em um termo de busca em comparação com a repetição de cliques naquele mesmo termo. O primeiro clique correspondia sempre à primeira vez que um usuário clicava nos links patrocinados do anunciante 2. 1 Termos não patrocinados são palavras genéricas que não podem ser apropriadas pelo anunciante, como tênis, produtos esportivos, meias, TVs, tela plana, etc. São termos de domínio público, que não podem ser de propriedade de ninguém, embora muitos anunciantes queiram se apropriar deles. Para a finalidade da pesquisa do The Atlas Institute, a definição do termo busca patrocinada foi bastante restrita. Termos como Nike, Nike.com e www.nike.com foram os termos patrocinados incluídos na pesquisa. 2 Broks, Nico (2007 ) Paying for Navigation The Impact of Navigational Behavior on Paid Search (Pagando pela navegação: o impacto do comportamento durante a navegação em buscas pagas). The Atlas Institute 6

Frequentemente os consumidores utilizam as buscas patrocinadas para navegar até os sites que eles já sabem de antemão que querem visitar. O modelo do último anúncio geralmente atribui 100% dos créditos de conversão a esses cliques. Tomando por base essas duas dimensões, os pesquisadores revelaram que a maior parte dos cliques em buscas patrocinadas são cliques de mera navegação, ou os assim chamados cliques navegacionais. Na verdade, a pesquisa mostrou que 71% dos cliques nas buscas patrocinadas devem ser atribuídos exclusivamente à navegação. Isso significa que quase 75% das compras de buscas patrocinadas não estão adicionando nenhum cliente novo: essas compras estão apenas trazendo consumidores que já estavam predispostos a procurar pela sua URL. O Atlas Institute também considerou o fator custo, descobrindo que entre vários anunciantes, os cliques navegacionais já representavam mais da metade dos custos de seus links de buscas patrocinadas. Imagine um usuário que clica no termo tênis para basquete hoje, e depois de alguma pesquisa decide comprar um par da Nike. No próximo dia, esse mesmo usuário volta ao mecanismo de busca e pesquisa o termo tênis para basquete Nike, e efetua sua compra. Que palavras-chave merecem o crédito pela conversão? No modelo de avaliação do último anúncio, 100% do crédito irá para o termo de busca patrocinado. O marketing voltado à tecnologia Com base em todos esses fatores e pesquisas, faz sentido nos questionarmos por que a indústria ainda utiliza o modelo do último anúncio. O motivo é que, até hoje, as tecnologias de marketing on-line só viabilizaram um conjunto limitado de recursos e funcionalidades para mensurar a mídia on-line. Embora imperfeita, as primeiras métricas da propaganda on-line, como os índices de click-through, foram aceitas pelos profissionais de marketing que precisavam de um recurso de mensuração mais lógico, à medida que eles se embrenhavam nesta mídia em franca expansão. E este modelo acabou se tornando padrão, pois era o que estava disponível naquele momento. E esse não deixou de ser um bom começo. Alguns anos depois, o Atlas Institute introduziu o Action Tag, uma nova tecnologia que possibilitava aos profissionais de marketing monitorar com mais precisão as conversões, identificando os consumidores que clicavam em um anúncio, depois visitavam o site do anunciante para, em seguida, se converter. Finalmente, os anunciantes podiam visualizar quais anúncios se transformavam em conversões reais. No final dos anos 90, a mídia on-line já havia passado por grandes transformações. Não havia grande sobreposição entre os sites e a maioria dos usuários consumia pouco o canal. Na prática, havia apenas um mecanismo de marketing (os anúncios em display), e o serviço de busca ainda não era um canal, apenas um utilitário. Hoje, os anunciantes concordam que ambos os modelos deixam a desejar em termos de avaliação quantitativa, pois nenhum enfoque atende aos principais requisitos das agências e anunciantes de definir e avaliar os programas que se ajustem a seus objetivos e projetos de marketing. Os profissionais desta área precisam ter condições de calcular o ROI da exposição e da interação de cada marca, em cada site (e não apenas o último). Este novo mecanismo de avaliação é 7

conhecido como Engagement ROI. As avançadas tecnologias de propaganda on-line já possibilitam o cálculo do Engagement ROI, de forma mais abrangente. Engagement Mapping: o caminho mais curto para um novo modelo O novo modelo se denomina Engagement Mapping e se baseia em três premissas, muito simples: 1. Os publicitários precisam dar crédito a vários sites, e não apenas ao último 2. Os profissionais de marketing precisam ter a necessária flexibilidade para pesar os fatores de influência em seus cálculos de ROI, como o tamanho do anúncio, sua frequência e as interações por rich media. 3. Os profissionais da publicidade precisam fazer a transição do modelo antigo e a adoção do novo modelo de forma muito simples. O Engagement Mapping é viabilizado por uma tecnologia de back-end que analisa os diferentes fatores de influência, nos bastidores, para que os profissionais de marketing não tenham que se preocupar com os aspectos tecnológicos dos terabytes de dados gerados pelas atuais campanhas. No novo modelo, os fatores de influência podem ser relacionados em forma de uma avançada análise, site por site, para resumir de forma sucinta o Engagement ROI. Alguns dos fatores a serem considerados são a frequência, o tamanho do anúncio, sua recenticidade, seu formato, sua interação e a ordem de interação. A consideração desses fatores da experiência permitirá que os anunciantes aprendam com as campanhas anteriores e façam ajustes em sua estratégia de mídia durante a fase de desenvolvimento dessas campanhas. Assim, as agências e anunciantes podem gerenciar seus investimentos em mídia digital por canal, por veiculação, por site, por tipo de mídia, etc. É muito fácil concentrar-se demasiadamente nas árvores e perder de vista a floresta. É muito comum perdermos de vista o processo como um todo por excesso de concentração nos detalhes. Neste sentido, o Engagement Mapping é um conceito simples, que traz nova luz sobre o funil de conversão como um todo. A essência do Engagement Mapping se baseia em dois fatores: no alcance de uma campanha e na qualidade deste alcance. A função de um fornecedor externo de serviços é a de disponibilizar campanhas em mídias confiáveis e avaliar a quem serão destinados os vários anúncios. Este é o componente do alcance de uma campanha. Cabe aos anunciantes e agências decidir, em benefício de suas empresas, como a qualidade desse alcance será avaliada. Fatores de influência O modelo de Engagement Mapping é suportado por um novo padrão de flexibilidade de avaliação. A aplicação do modelo pode ser facilmente customizada, de acordo com os fatores que a agência ou o anunciante considerarem importantes para avaliar campanha. Cada um desses fatores pode ter um peso diferente nos cálculos do Engagement ROI. Os diferentes eventos poderão receber diferentes pesos: por exemplo, eventos passivos, como a visualização de um link de texto ou um display de anúncio, poderão receber um peso relativamente baixo; eventos ativos, como cliques ou interações com anúncios em rich media, que envolvem algum nível de interesse, podem receber pesos maiores. Quando um anunciante não tiver certeza que peso a atribuir a determinado fator, basta definir uma configuração padronizada que reflita seus objetivos de marketing. 8

Fatores de impacto do Engagement ROI. O Engagement Mapping é um modelo flexível de atribuições que permite que os profissionais de propaganda incluam uma série de fatores em seus cálculos do Engagement ROI. Aplicação do Engagement Mapping exemplo em sites individuais Quando o Engagement Mapping é aplicado, a cada exposição ou interação será atribuída uma parcela do crédito de conversão. Este é um exemplo hipotético de como o modelo atribui créditos diferentes aos vários fatores. Imagine que você tenha um site que registre 1.000 conversões sob o modelo do último anúncio. Quando a frequência é incorporada aos cálculos, através do novo modelo, ele impulsiona significativamente o número de atribuições, mais que duplicando as conversões. Com isso, o número de conversões atribuídas ao site específico salta para 2.000. Ocorre que várias dessas impressões frequentes não ao de anúncios muito grandes, então, quando se incorpora o tamanho do anúncio no cálculo o número de conversões atribuídas a este site sofre uma revisão para baixo, totalizando 1.400. O Engagement Mapping é um modelo transparente que permite definir e visualizar o impacto de cada fator de influência sobre o cálculo do ROI. Esta é uma ilustração de como esses fatores possibilitam que a atribuição de crédito das conversões seja mais relevante e abrangente neste novo modelo. 9

Continuando nesse processo, o modelo do Engagement Mapping também toma em consideração as interações, o tipo de anúncio, o alcance, a recenticidade e a ordem de interação. Com isso, o modelo acaba atribuindo 1.600 conversões a este site em particular. Quando se usa o Engagement Mapping para avaliar os sites que geraram maior retorno sobre seus investimentos de mídia, a aparência final deste site específico parece ser bem diferente do que aquele do modelo do último anúncio. Quando se consegue avaliar a importância dos diferentes fatores, é possível evidenciar os aspectos mais relevantes, como por exemplo, os cliques e a recenticidade em uma campanha de resposta direta. Para campanhas institucionais, os parâmetros de mensuração poderão ser avaliados de outra forma, atribuindo mais crédito a interações mais passivas (como a exibição de vídeos e o tamanho dos anúncios), mesmo que não haja qualquer interação. Os objetivos podem ir de um extremo a outro, com todas as graduações intermediárias. A essência deste novo modelo está no peso com o qual cada fator é quantificado. Mantenha a rota, mas vá mais longe A boa prática de marketing resulta de uma combinação saudável da reflexão proveniente de ambos os hemisférios do cérebro. A propaganda on-line tende a ter sua criatividade diminuída, pois os recursos analíticos do modelo do último anúncio levam os anunciantes a acreditar que os melhores resultados são provenientes de canais e sites, o que limita as opções criativas. Imagine o quanto suas campanhas podem ganhar em criatividade, em atenção dos usuários, em eficácia do plano de mídia, quando for possível quantificar e justificar a incorporação de uma grande variedade de formatos, sites e canais. O Engagement Mapping pode levar sua empresa para este novo destino. Sobre Microsoft Atlas e o Atlas Institute A Atlas, uma subsidiária da Microsoft, é um dos líderes mundiais em tecnologias de mídia on-line para anunciantes, agências e empresas da internet. As soluções Atlas para os profissionais de marketing viabilizam o gerenciamento unificado de campanhas de marketing on-line, tanto no formato de banners, rich media, buscas, vídeos ou sites. As soluções Atlas para empresas da web maximizam suas receitas de propaganda em todas as plataformas de mídia on-line já existentes ou em desenvolvimento. O Atlas Institute é o braço de pesquisa e treinamento da Microsoft Advertising e periodicamente publica boletins exclusivos sobre marketing on-line os Digital Marketing Insights que são uma série de publicações dos principais analistas e especialistas em marketing on-line do mercado. Para maiores informações, acesse o site: www.atlassolutions.com/insights. 2008 Microsoft. Todos os direitos reservados. Microsoft Advertiser and Publisher Solutions 10