Modelo de Atribuição: o que é e por que é importante para análise de resultados?
Uma pesquisa realizada pelo eMarketer estima que pelo menos 88% das empresas norte-americanas vão adotar modelos de atribuição para analisar a efetividade de todas as ações de marketing digital até 2020.
O estudo prevê que empresas de médio a grande porte seguirão esta tendência, considerando que tenham pelo menos 100 funcionários e invistam em mais de um canal digital. Mas antes de nos aprofundarmos nos números, vamos entender melhor o que são os modelos de atribuição e qual a importância deles para analisar os resultados das iniciativas digitais.
Modelos de Atribuição
Modelo de atribuição é um método para mensurar as ações de marketing de uma forma efetiva, considerando toda jornada do consumidor, quais foram os pontos de contato do cliente com a marca e qual teve principal papel na conversão final. Com esta análise, é possível atribuir a qual tipo de mídia vai ser dado o crédito de uma conversão de campanha digital para que a marca possa analisar onde deve investir ou não.
Apesar do modelo mais tradicional ser o last click (que atribui 100% do valor da conversão ao último canal com o qual o cliente interagiu antes de concluir a conversão), existem diversos pontos de contato da marca com o consumidor ao longo da jornada e que também têm sua importância e mérito até a decisão de compra (conversão final). É injusto desconsiderar todo trabalho de marketing feito até então.
Imagina que um consumidor foi impactado por um anúncio no site Terra. O banner chamou atenção, mas ele não interagiu. Depois recebeu um e-mail marketing e foi direcionado ao site da marca, mas também não efetuou nenhuma compra. Uma semana depois, foi impactado novamente com o produto através de um link patrocinado no Google. Neste momento, estava no trabalho e não conseguiu concluir a compra. Mais tarde, é impactado por outro anúncio no site IG e decide fazer a campra. Qual ponto de contato foi mais importante? O primeiro? O último?
O modelo de atribuição propõe uma nova forma de mensuração do quanto cada uma das estratégias contribuiu para conversão, sem considerar apenas a primeira ou a última. Existem algumas formas de adotar modelos de atribuição e o que varia é o valor de conversão calculado para cada canal.
Alguns Tipos de Modelos de Atribuição
Linear
Cada etapa pela qual o consumidor passou recebe a mesma porcentagem de crédito. Por exemplo: se ele foi impactado por um e-mail marketing, depois de uma semana volta à página de compra acessando um link do Instagram, no mesmo dia retorna por um link de Google Ads e, finalmente, no dia seguinte, volta diretamente na URL do site e faz a compra, o modelo linear ficaria:
– 25% para o e-mail marketing
– 25% para social
– 25% para Google Ads
– 25% para tráfego direto
Última Interação
O último ponto de contato recebe 100% do crédito da venda, independente do resto da jornada.
Último Clique Não Direto
todas as visitas diretas são ignoradas e o último canal que levou o cliente ao site recebe 100% do crédito.
Primeira Interação
A primeira interação que o consumidor teve com o produto recebe todo o crédito, independente do que acontecer depois. No nosso exemplo, seria o e-mail marketing.
Com Base na Interação
40% para a primeira interação + 40% para a última interação e os 20% restantes distribuídos igualmente para tudo o que acontecer no meio da jornada.
Com Base na Interação
40% para a primeira interação + 40% para a última interação e os 20% restantes distribuídos igualmente para tudo o que acontecer no meio da jornada.
Modelo de Atribuição orientado a dados
Ainda que os Modelos de Atribuição Tradicionais (principalmente o last click) sejam muito utilizados por conta de limitações tecnológicas das empresas, experimentar modelos que realmente forneçam insights relevantes e usar os dados e tecnologia a favor da marca para que deem suporte aos objetivos estratégicos dos negócios é essencial. O Modelo de Atribuição Orientado a Dados, disponível no Google Analytics 360, traz uma visão mais assertiva para os resultados.
Funciona da seguinte maneira:
Esses modelos atribuem crédito aos pontos de contato com base no impacto que cada um teve em uma conversão. Ele analisa dois cenários:
- >> os dados pertinentes ao caminhos percorridos ao longo da jornada para desenvolver modelos personalizados
>> aplicar a esse conjunto de dados probabilístico um algoritmo sofisticado que atribui crédito de conversão parcial aos seus pontos de contato de marketing.
A prática parece estar agradando os profissionais de Marketing. Em uma pesquisa do Salesforce com 4.101 líderes de marketing em todo o mundo, 42% dos entrevistados disseram estar usando métodos orientados por dados para medir o sucesso das suas estratégias.
A prática oferece uma visão mais personalizada de cada caso de conversão ao invés de modelos pré estabelecidos que nem sempre são sinérgicos a elas.
A Importância dos Modelos de Atribuição
Voltando à pesquisa do eMarketer, houve um aumento considerável das empresas analisadas no que se refere ao uso do modelo de atribuição para análise das ações de marketing. 48,6% disseram usar o método para mensurar os resultados em 2017, enquanto em 2018, o número subiu para 54%.
Isso comprova a importância que os profissionais de marketing dão para o método. Uma pesquisa feita pela Nielsen com 3.000 executivos de marketing dos EUA mostra que, por mais que os modelos não estejam em primeiro lugar em importância no que diz respeito a tecnologias de mensuração das iniciativas de marketing, eles são considerados fundamentais.
Para 51% dos executivos, os modelos são de extrema importância dentre as estratégias de mensuração. Mensuração de alcance e frequência, assim como viewability, foram os pontos mais relevantes levantados pelos profissionais.
O modelo de atribuição é um meio e não um fim. É um método de mensuração que permite que os profissionais de marketing tenham uma visão mais ampla e justa sobre quais canais e estratégias performam melhor. Dessa forma, a marca consegue fazer uma análise mais precisa de todas as etapas e otimizar os resultados das iniciativas digitais.
