dezembro 2022 - AD Network Full Service

O modelo de atribuição é um método de análise que ajuda os profissionais de marketing a entender como cada canal de marketing contribui para uma venda. É uma ferramenta essencial para analistas que buscam conhecer melhor seus clientes e otimizar o ROI de suas campanhas de marketing. Se você é um parceiro de anúncios da Grumft, seja bem-vindo ao nosso blog. Mas se ainda não é, esperamos que este conteúdo te motive a conhecer nossas soluções de programática direta. Nesse artigo, você vai entender como o modelo de atribuição funciona e como aproveitá-lo ao máximo. O que é Modelo de Atribuição no marketing digital? O modelo de atribuição é um método usado no marketing digital para identificar a contribuição de cada canal de marketing para o esforço de vendas. Pode parecer óbvio à primeira vista, mas o processo é muito complexo à medida que você se aprofunda no assunto. No entanto, com os processos e a metodologia corretos, um bom modelo de atribuição pode ajudá-lo a otimizar significativamente seu ROI de marketing. Por que é essencial usar a atribuição? Hoje, os consumidores interagem com as marcas online de maneiras cada vez mais diversas. A tecnologia continua a criar canais, que permitem que as marcas enviem a mensagem certa para cada usuário, quando eles estão mais receptivos a ela e em um número cada vez maior de dispositivos. É por isso que, em caso de conversão, fica cada vez mais difícil saber quais interações entre a marca e o usuário foram decisivas. Recriar as jornadas do cliente e decifrar esse tipo de informação costuma ser desafiador. Mesmo sem levar em conta os problemas de qualidade e confiabilidade dos dados de cookies de terceiros, os conjuntos de dados de jornada do cliente são relativamente complexos e levantam muitas questões: Até que ponto as jornadas do cliente devem ser reconstruídas? Quais interações considerar? Quais devemos excluir? Os conjuntos de dados fornecidos pelas ad networks são confiáveis e complementares? Mesmo que essas respostas sejam complexas, vamos comentar esse assunto com uma abordagem científica e metodológica para que você consiga ter uma ideia clara sobre os seus dados. Combinado com poder de computação e economias de escala, uma análise de atribuição precisa ser corretamente interpretada fornecerá respostas concretas e o ajudará, a longo prazo, a otimizar o ROI de suas iniciativas de marketing. Quais são os Modelos de Atribuição? O primeiro passo da atribuição consiste em recriar as jornadas dos clientes, de modo a beneficiar de uma visão 360° dos consumidores. Para conseguir isso, você precisa medir todas as interações do cliente com a sua marca, em todos os dispositivos e mídias, e depois organizá-las cronologicamente. Somente depois de reconstruir as jornadas do usuário desde o contato inicial até a intenção de compra, você pode aplicar uma variedade de modelos de atribuição. O princípio é sempre ponderar as diferentes interações de acordo com sua contribuição para cada nova etapa da jornada do cliente. Os modelos de atribuição geralmente se enquadram em duas grandes categorias, ambas com vantagens e desvantagens: modelos baseados em regras e modelos algorítmicos. Modelos de Atribuição baseados em regras Os modelos de atribuição baseados em regras têm várias vantagens: são acessíveis, fáceis de aplicar e completamente neutros. Encontramos nesta categoria os seguintes modelos: Primeiro clique: é o primeiro ponto de contato que recebe todo o crédito pela conversão. Último clique: é o último ponto de contato que recebe todo o crédito pela conversão. Linear: o crédito é dado igualmente a todos os pontos de contato. Posição: o mérito é compartilhado entre todos os pontos de contato, X% para o primeiro e X% para o último, sendo o restante distribuído entre todos os outros pontos de contato. Redução de tempo: o crédito vai para todos os pontos de contato, com um peso que aumenta gradualmente à medida que você se aproxima da venda. Existem também modelos de atribuição baseados em regras personalizadas. Nesse subconjunto, é o analista quem define a ponderação a ser aplicada a cada uma das interações, de acordo com sua posição na jornada do cliente. Este método tem a vantagem de adaptar modelos baseados em regras à estratégia de negócios. No entanto, dá um resultado menos imparcial e implica conhecer previamente as jornadas do cliente para serem configuradas corretamente. Modelos de Atribuição baseado em dados (DDA) Os modelos nesta categoria usam técnicas avançadas de ciência de dados e aprendizado de máquina para identificar a ponderação a ser aplicada a cada uma das interações que levaram à venda. Muitos fatores são considerados no processo. Essa abordagem de atribuição provou ser imparcial e muito eficiente, sendo a chave das economias de escala. No entanto, há uma desvantagem: para ser preciso, esses modelos mobilizam volumes consideráveis de dados e exigem um investimento significativo de tempo e um esforço significativo de desenvolvimento. Além disso, você deve ter conhecimento avançado em ciência de dados para configurá-los. Por fim, os custos de desenvolvimento e manutenção podem, no final, produzir o efeito contrário ao pretendido, ao pesar no retorno do investimento em marketing. Como definir uma estratégia de atribuição? Para definir qual modelo de atribuição você deve aplicar ao seu negócio, entenda que não existe um modelo de atribuição certo ou errado, pois todos oferecem informações interessantes sobre o comportamento do cliente e ajudam a maximizar o ROI de marketing. O segredo é selecionar os modelos que melhor refletem a estratégia da empresa. Portanto: 1. Você está priorizando a aquisição de usuários e o reconhecimento da marca? Analise seus dados por meio de um modelo de primeiro clique. 2. Está com problemas para converter clientes em potencial uma vez expostos à sua marca? Prefira um modelo de último clique. 3. Você tem jornadas de cliente particularmente longas e todos os pontos de contato são essenciais, desde o contato inicial até a compra? Considere um modelo linear ou com depreciação ao longo do tempo. Depois de identificar os modelos de atribuição certos para sua empresa, você precisa mantê-los. Eles servem como referência para você analisar a evolução de seus resultados e avaliar o sucesso de suas otimizações. No entanto, se são necessários para a análise do progresso observado, a multiplicação dos ângulos de ataque e o benchmarking não são suficientes. A validação humana é essencial, pois possibilita contextualizar os resultados e verificar a relevância dos dados. O desafio também é entender completamente o valor de cada ponto de contato e o lugar que ele ocupa entre outras interações com o cliente. Ferramentas de Modelo de Atribuição baseado em dados Existem diferentes ferramentas de atribuição no mercado que podem te ajudar a ter sucesso em um mundo com menos cookies e outros identificadores, com novas maneiras de respeitar o consentimento do usuário, medir conversões e desbloquear insights granulares de sites e aplicativos. Neste tópico destacamos alguns produtos do Google: Google Ads Por padrão, o Google Ads usa um modelo de atribuição de último clique, mas você pode configurar o DDA desde atenda os requisitos de campanha: 15.000 cliques e 600 conversões por tipo de conversão em 30 dias 10.000 cliques e 40 conversões em 30 dias contínuos. O DDA do Google Ads leva em consideração apenas as campanhas pagas ao atribuir o crédito, de modo que outros canais de marketing envolvidos não receberão nenhum reconhecimento pelo papel que desempenharam na conversão. Embora esse DDA não forneça uma visão geral holística da jornada do cliente, ele é útil para otimizar palavras-chave e campanhas pagas. Search Ads 360 O DDA do SA 360 pode abranger cliques de exibição, cliques pagos, cliques sociais pagos e cliques de pesquisa natural. Para usar, você precisará de: 15.000 cliques e 600 conversões do Floodlight nos últimos 30 dias. O período de aprendizado inicial leva 24 horas, portanto, o ideal é que a DDA seja configurada pelo menos 24 horas antes de usar. Crie agrupamentos de canais (por exemplo, palavras-chave genéricas, palavras-chave de marca) para configurar o DDA no Search Ads 360. Também selecione quais atividades do Floodlight você deseja que sejam analisadas em DDA. Depois vá em aplicar agrupamentos de canais e, por fim, criar colunas na interface. Considere: O SA 360 ignora as impressões de pesquisa e exibição, então o DDA considera apenas os cliques que levam a conversões. Você precisará configurar no Campaign Manager e em um conjunto comum de atividades do Floodlight para rastrear cliques de exibição. Você precisará usar os relatórios da pesquisa natural do Search Ads 360 e escolher a opção de atribuição igual para rastrear os cliques da pesquisa natural. As conversões off-line podem ser usadas para gerar um modelo se o ID de clique para conversões tiver menos de 30 dias. Campaign Manager O DDA no Campaign Manager incorpora as mesmas métricas e canais do Search Ads 360, mas também inclui dados de impressão, oferecendo uma visão um pouco mais abrangente da jornada do cliente. Para usar a ferramenta de modelagem de atribuição do Campaign Manager: Vá para Relatórios> Atribuição; Selecione uma configuração de Floodlight; Clique em Ferramenta de modelagem de atribuição; Clique na lista suspensa ao lado do modelo padrão e selecione Criar novo modelo baseado em dados; Nomeie o modelo; Selecione todas as atividades do Floodlight que representam conversões; Escolha o agrupamento de canais básico ou selecione um agrupamento de canais personalizado; Defina uma janela de lookback personalizada. Leva até 48 horas para um modelo de atribuição baseada em dados no Campaign Manager ‘treinar’ antes de ser utilizável. Google Analytics Na análise de marketing digital, poucas coisas são tão complicadas quanto a modelagem de atribuição multicanal. A atribuição no Google Analytics oferece uma atribuição gratuita baseada em dados em vários canais, permitindo relatar com precisão os totais de conversão, sem duplicação em todos os canais digitais e tenha uma visão consolidada e consistente de todo o desempenho digital, além de ajudar na construção de uma compreensão da jornada do cliente. Insights revelados pelo aprendizado de máquina no Google Analytics Além de usar a modelagem para medição e otimização de conversão mais completa, a modelagem também pode ajudá-lo a obter insights mais profundos do cliente a partir de seus dados de análise comportamental. Desde 2020 o Google Analytics usa aprendizado de máquina para exibir insights de marketing relevantes, como uma mudança significativa no desempenho de sua campanha ou na probabilidade de seus clientes fazerem uma compra. Google Analytics 360 O Analytics 360 oferece uma visão geral holística de todas as ações do usuário em todas as atividades de marketing digital. Portanto, a criação de um DDA no GA360 pode fornecer informações detalhadas sobre como cada canal contribui para as conversões. O DDA só está disponível no GA360 se você atender aos seguintes requisitos iniciais: Ser cliente do Google Analytics 360; Ter o acompanhamento de comércio eletrônico ou metas configuradas; Ter uma conta do Google Ads com pelo menos 15.000 cliques no Google Search e uma ação de conversão com pelo menos 600 conversões nos últimos 30 dias. Você também precisará atender ao requisito contínuo de 400 conversões por tipo de conversão com um comprimento de caminho de 2+ interações e 10.000 caminhos na vista de relatórios selecionada, em um período de 28 dias. Como o DDA no Analytics 360 oferece uma visão completa de como cada canal contribui para as conversões, os insights podem ser usados para informar sua estratégia de orçamento, pois destaca como o investimento em canais específicos pode fornecer um ROI mais alto. Pensamentos finais Em suma, o objetivo do modelo de atribuição é fornecer todas as informações necessárias para explorar as jornadas de seus usuários e entender melhor o comportamento de seus clientes. Além disso, as ferramentas permitem que você avalie o desempenho de diferentes ângulos de uma só vez. Acima de tudo, conte com a Grumft para apoiá-lo nessa jornada!

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