Modelos de atribuição para profissionais de marketing: como obter insights precisos que importam

Você trabalhou durante todo o trimestre em uma nova série de marketing de conteúdo e as conversões estão aumentando.

Você atribui essas conversões exclusivamente ao seu conteúdo? E quanto aos clientes que clicaram em seu artigo a partir de sua página de mídia social - você atribui essas conversões às redes sociais ou ao artigo (ou ambos)?

A otimização dos gastos com marketing é uma das principais prioridades dos profissionais de marketing. Mas é difícil saber onde concentrar seus esforços quando os funis lineares estão desaparecendo cada vez mais na lenda.

Os modelos de atribuição multitoque tentaram resolver esse problema, mas muitos profissionais de marketing estão usando os modelos errados para medir suas campanhas.

Neste artigo, vamos nos aprofundar nos modelos de atribuição populares que funcionam e explicar como obter os dados de atribuição mais precisos para que você possa obter uma imagem precisa do seu ROI.

O que é um modelo de atribuição?

Um modelo de atribuição é um conjunto de regras que regem como você aloca o crédito concedido aos esforços de marketing e vendas que resultam em uma conversão. Em outras palavras, visa responder à pergunta “qual canal ou campanha gerou esse usuário, lead ou venda?”

No modelo de marketing tradicional, a atribuição era fácil. Um cliente visitou sua loja com um recorte de jornal e você atribuiu essa venda ao seu recente anúncio de jornal.

Como os pontos de contato agora acontecem em dezenas de canais (geralmente no intervalo de dias ou até horas), os caminhos de conversão são mais complicados e muito menos lineares:

Os clientes agora interagem com as marcas nas mídias sociais, e-mail, Google Ads, postagens de blog etc. Isso torna mais difícil desenvolver um modelo preciso para medir o valor do ponto de contato (e, portanto, saber onde alocar o orçamento).

Um exemplo de modelagem de atribuição

Faça esta jornada do cliente bastante direta:

• Um cliente pesquisa no Google para resolver um problema e descobre uma das postagens do seu blog;
• O artigo apresenta soluções para o desafio e eles baixam seu e-book para saber mais;
• A isca digital aciona sua sequência de nutrição de e-mail para enviar dicas semanais para se manter atualizado sobre esse ponto problemático;
• Em algum momento da campanha de e-mail, você oferece uma demonstração personalizada do produto;
• Após a demonstração, o cliente se inscreve em sua plataforma.

Nesse caminho, qual ponto de contato é responsável pela conversão?

Você poderia argumentar:

• A postagem do blog atraiu o cliente para o seu site em primeiro lugar, embora eles possam não estar prontos para comprar.
• A campanha de e-mail educou o cliente sobre um desafio que ele ainda não entendia - mas ainda não estava pronto para comprar.
• A demonstração de vendas levou à venda - mas eles só viram a demonstração porque baixaram o e-book.

Na realidade, cada um dos pontos de contato provavelmente contribuiu de alguma forma . A modelagem de atribuição multicanal eficaz ajuda a determinar quais canais são mais influentes para que você possa tomar melhores decisões de marketing.

Por exemplo, você pode achar que sua campanha de e-mail tem pouca influência na conversão, e o conteúdo social com o qual eles se engajaram semanas após o download do e-book é o que impulsiona a venda. Alinhar essa sequência de emails com seu conteúdo social pode acelerar o ciclo de vendas, reduzindo o custo de aquisição do cliente (CAC).

Você só pode acessar esses insights depois de determinar o modelo de atribuição mais adequado para sua marca.

Pronto para uso: os modelos de atribuição padrão

Nenhum modelo de atribuição de marketing é perfeito, mas o modelo certo no contexto certo ajudará você a extrair mais de seu orçamento de marketing .

O Google Analytics, a plataforma mais usada para rastrear a atribuição de marketing, oferece uma ferramenta de comparação de modelos de funis multicanal (MCF) para ajudá-lo a determinar qual modelo faz mais sentido para suas campanhas.

Use os diferentes modelos de atribuição abaixo para orientar seu processo de tomada de decisão e esteja preparado para fazer algumas experiências para encontrar o modelo certo para sua estratégia de marketing.

De onde eles vieram? O modelo de atribuição da última interação

A atribuição de última interação, também conhecida como atribuição de último toque ou atribuição de último clique, é o padrão na maioria das ferramentas de análise e a mais amplamente usada.

Considere este caminho:

• Um cliente vê seu anúncio do Google ao pesquisar um produto que você vende;
• Eles adicionam o produto ao carrinho, mas não compram;
• Você envia um e-mail de abandono de carrinho;
• O abandono do carrinho também aciona anúncios de retargeting;
• O cliente clica em um anúncio de retargeting no Facebook e compra.

No último modelo de interação, esse anúncio de retargeting recebe 100% do crédito de atribuição.

Esse modelo de atribuição dá todo o peso à última interação com sua marca, independentemente de quais outros pontos de contato vieram antes dela.

Embora seja o modelo de atribuição padrão, o último clique é fundamentalmente falho. Quase nunca o último ponto de contato é o único responsável por uma conversão.

No caminho de exemplo acima, o cliente pode não ter acessado seu site sem ver o anúncio inicial. Eles também podem ter planejado comprar naquela noite depois de receber um desconto no e-mail de abandono de carrinho.

Como disse Avinash Kaushik, “o único uso para a atribuição do último clique agora é fazer com que você seja demitido. Evite isso."

Quando usar o modelo de atribuição de último clique

Evite o modelo de última interação quando seu ciclo de compra for longo, muitos tomadores de decisão estiverem envolvidos ou você vender itens caros. Há muita consideração envolvida nessas transações e o último clique não dirá quais pontos de contato foram mais eficazes.

Use o modelo de último clique quando o ciclo de compra for curto e houver pouca deliberação, como em setores de bens de consumo de alta rotatividade (FMCG).

Onde eles começaram? O modelo de atribuição da primeira interação

A atribuição de primeira interação, também conhecida como atribuição de primeiro toque ou primeiro clique, é o oposto do modelo de atribuição de último clique. Dá crédito inteiramente ao primeiro ponto de contato.

Lembre-se do caminho discutido no modelo anterior. No modelo de primeira interação, o anúncio inicial do Google receberia 100% da responsabilidade de influenciar a venda, independentemente dos outros pontos de contato posteriores.

Há alguma validade em usar esse modelo (os seguintes pontos de contato nunca teriam ocorrido sem o primeiro), mas ainda é falho. Os compradores raramente convertem com base em uma única interação inicial, como ler uma postagem de blog ou ver um anúncio de mídia social.

Como Avinash escreveu: “A atribuição do primeiro clique é semelhante a dar à minha primeira namorada 100% do crédito por eu ter me casado com minha esposa”.

Quando usar o modelo de atribuição de primeiro clique

O modelo de atribuição de primeiro toque pode ser apropriado onde a construção da marca é sua principal preocupação, por exemplo, se você for um novato no mercado.

Neste exemplo, seu objetivo é que seus esforços de marketing atinjam o maior número possível de clientes em potencial, de modo que as interações de primeiro contato se tornem vitais para atingir esse objetivo.

O que eles faziam antes de fazer isso? O último modelo de atribuição de clique não direto

A atribuição do último clique não direto é semelhante ao modelo do último clique, exceto pelo desconto do tráfego direto.

Considere um caminho de comércio eletrônico que se parece com isto:

• Um cliente faz uma busca orgânica por determinado produto no Google;
• Esta palavra-chave aciona um de seus anúncios do Google;
• O cliente clica no anúncio, procura produtos e adiciona alguns ao carrinho;
• Eles não realizam a compra, o que aciona um e-mail de abandono de carrinho;
• Posteriormente, o cliente volta diretamente ao seu site e prossegue com a compra.

No modelo da última interação, essa conversão seria atribuída ao tráfego direto. No último modelo de clique não direto, é atribuído ao e-mail de abandono de carrinho.

Quando usar o último modelo de atribuição de clique não direto

Para a maioria das empresas, o modelo de último clique não direto ainda é muito básico para explicar a maioria das jornadas de compra. Freqüentemente, direciona o crédito para onde não é devido.

Se o seu tráfego direto for convertido rapidamente, você poderá se beneficiar desse modelo. No entanto, se os clientes tendem a navegar em seu site durante uma sessão de compra, evite esse modelo. Pode ser outra coisa que os convença a comprar.

Como disse Avinash, “Por que subestimar o Direct? Por que subestimar os esforços de um profissional de marketing para criar reconhecimento e valor de marca?”

Dividindo o crédito igualmente: o modelo de atribuição linear

A atribuição linear é um passo melhor do que os modelos de ponto de contato único. Ele leva em consideração todas as interações rastreáveis ​​e distribui o crédito de atribuição uniformemente.

Embora cada ponto de contato receba um prêmio de participação por contribuir com a venda, o modelo não leva em consideração o quão merecido é esse compartilhamento.

Vejamos este caminho do cliente:

• O cliente vê um tweet positivo sobre sua marca de um influenciador que ele admira, então ele passa cerca de uma hora explorando o conteúdo do seu site;
• A partir do seu site, eles clicam nos ícones das suas redes sociais e seguem você em vários canais, além de se inscreverem na sua newsletter;
• Nos próximos meses, o cliente percorre as postagens de sua marca nas mídias sociais, raramente parando para ler alguma;
• Eles também nunca abrem seus boletins;
• Uma situação no trabalho leva o cliente a precisar da sua solução rapidamente e o influenciador volta a postar sobre a sua marca no mesmo dia;
• O cliente abre sua newsletter mais recente em sua caixa de entrada e se inscreve em sua plataforma por meio do CTA na parte inferior.

O modelo de atribuição linear dá crédito igual à mídia social, seu site e seu boletim informativo, mesmo que eles passem por suas postagens e não leiam seus e-mails.

Seguindo essa lógica, você ficaria tentado a dividir seus gastos com marketing igualmente para cada canal. No entanto, você pode argumentar que o marketing de influenciadores e o conteúdo do seu site foram os mais eficazes aqui.

Quando usar o modelo de atribuição linear

Grandes empresas ou empresas mais estabelecidas com um orçamento de marketing decente devem se concentrar em determinar porcentagens de atribuição com mais precisão.

Se você não tiver o orçamento ou os dados para alocar porcentagens mais precisas, o modelo linear pelo menos contabiliza vários pontos de contato em vez de colocar tudo em um barco.

Priorizando o primeiro e o último ponto de contato: o modelo de atribuição baseado em posição

O modelo de atribuição baseado em posição (às vezes chamado de atribuição em forma de u) é uma mistura entre os modelos linear, de última interação e de primeira interação.

Esse modelo atribui a maior parte do crédito à primeira e à última interação, com o crédito restante distribuído igualmente entre todos os outros pontos de contato.

Este modelo parece fazer mais sentido; o primeiro e o último ponto de contato são claramente muito influentes. Ele reconhece duas etapas críticas na jornada do comprador, enquanto ainda contabiliza outras ao longo do caminho.

Quando usar o modelo de atribuição baseado em posição

Use o modelo de atribuição baseado em posição se sua empresa tiver vários pontos de contato antes que os clientes façam uma compra (ou seja, empresas com ciclos de vendas longos).

Aumentando em importância: o modelo de atribuição de redução de tempo

O modelo de atribuição de redução de tempo é baseado no princípio de que todos os pontos de contato valem alguma coisa, mas aqueles mais próximos da conversão valem mais.

A última interação recebe mais crédito e todas as interações anteriores recebem atribuição em quantidades decrescentes.

A maior crítica a esse modelo é que ele subestima o valor dos esforços de marketing de topo de funil, que apresentaram a marca ao cliente em primeiro lugar.

Quando usar o modelo de atribuição de redução de tempo

Use modelos de redução de tempo em cenários com ciclos de compra longos e quando a construção de relacionamento for um fator chave para o sucesso de vendas (especialmente em B2B).

Indo além dos modelos padrão para obter dados de atribuição de marketing mais precisos

Os seis tipos tradicionais de modelos de atribuição discutidos acima são um bom começo, mas são bastante limitados em sua aplicação.

A escolha de um dos modelos de atribuição padrão é subjetiva, com base na intuição dos profissionais de marketing sobre onde e quando os clientes tomam decisões de compra. Decisões subjetivas podem ser incorretas, levando a desperdício de esforços e gastos.

A personalização de modelos de atribuição padrão pode aproximá-lo da precisão

É possível criar modelos de atribuição personalizados com base nos modelos prontos do Google Analytics.

Por exemplo, você pode ajustar a ponderação das interações em um modelo baseado em posição para dar menos crédito à primeira ou à última interação.

Você pode personalizar ainda mais seu modelo de atribuição combinando Google Analytics e R, uma linguagem de programação para computação estatística.

Use modelos de Markov (modelos de processos aleatórios que refletem sistemas em mudança) para melhorar o rastreamento de atribuição. Em um nível alto, os modelos de Markov analisam a probabilidade de etapas subsequentes em um caminho de conversão e tentam calcular a importância de um ponto de contato com base em sua remoção.

Kaelin Tessier da Bounteous, uma agência de experiência digital, descreve os benefícios do uso de modelos Markov para modelagem de atribuição:

Objetividade – Sem sentimentos aqui! Apenas fatos.
Precisão Preditiva – Prevê eventos de conversão.
Robustez – Resultados válidos e confiáveis.
Interpretabilidade – Transparente e relativamente fácil de interpretar.
Versatilidade – Não depende do conjunto de dados. Capaz de se adaptar a novos dados.
Eficiência Algorítmica – Fornece resultados oportunos.

Os modelos de Markov resolvem o maior desafio dos modelos AG baseados em heurísticas: a objetividade. O modelo determina a importância de cada ponto de contato, não o profissional de marketing.

Mas ainda há muitas nuances a serem consideradas. Por exemplo, e se um lead seguir seu CEO no LinkedIn e for influenciado pelo conteúdo que ele publica? Atribuir ao “funil escuro” pode ser complicado.

Para obter informações de atribuição mais precisas, consulte os modelos baseados em dados.

Aumentando a precisão com modelos de atribuição baseados em dados

À medida que as jornadas do cliente aumentam em complexidade, os modelos de atribuição também devem. Forçar as jornadas do cliente em pequenas caixas organizadas raramente representa com precisão como as decisões de compra ocorrem.

Por enquanto, abordagens algorítmicas ou baseadas em dados podem ser consideradas o padrão-ouro da atribuição de marketing.

Como Bill Macaitis, ex-CMO do Slack, disse em uma entrevista:

Bill Macaitis:

“Hoje, a atribuição algorítmica tornou-se a melhor prática para profissionais de marketing e empresas orientados por dados.

Agora podemos utilizar toda a coleta de dados, ferramentas e modelos disponíveis para obter todos os diferentes pontos de contato e fazer atribuições algorítmicas preditivas. Quando configurado corretamente, podemos rastrear cada ponto de contato e todas as métricas de funil downstream. E ponderando proporcionalmente em um conjunto de dados muito grande, podemos determinar com muito mais exatidão e precisão o que deve receber o crédito – incluindo publicidade on-line, off-line, baseada em desempenho e de marca.

Não é perfeito, e não é fácil. Fica difícil com referências boca a boca, dark social e outros “toques ocultos”. Mas isso leva a uma compreensão muito mais profunda da jornada do comprador e quais de seus esforços de marketing estão valendo a pena.”

Produtos como Google Analytics 360 e Impact.com usam aprendizado de máquina e cálculos estatísticos avançados, como regressão logística, para determinar como o crédito deve ser distribuído para pontos de contato de marketing.

Em um alto nível, a atribuição baseada em dados analisa as diferenças no engajamento do ponto de contato entre clientes que convertem e aqueles que não convertem. Os padrões de engajamento, agora contabilizando conversões rápidas e oportunidades perdidas, informam uma atribuição de crédito proporcional mais precisa.

Os modelos algorítmicos são objetivos e automatizados, removendo as decisões “instintas” que os profissionais de marketing tomam quando decidem qual etapa parece mais importante.

Os modelos algorítmicos são altamente complexos e voltados para empresas. Vai ser um exagero para muitas empresas, principalmente quando se considera o custo desses produtos (o Google Analytics 360 começa em US$ 150.000 por ano).

Se a atribuição algorítmica estiver fora de alcance, sua melhor abordagem é usar o modelo padrão que melhor se adapta à sua estratégia, personalizá-lo e otimizá-lo continuamente à medida que você aprende o que funciona e o que não funciona.

Isolando pontos fracos por meio de testes de existência

“Teste de existência” é inferir a eficácia de um determinado canal, retirando-o um pouco do mix. A propósito, é nisso que muitos dos modelos baseados em dados acima se baseiam, mas em escala.

Jim Novo, fundador do The Drilling Down Project, colocou isso bem em um episódio do Digital Analytics Podcast:

Jim Novo:

“Se você acha que [display] é tão valioso em termos de ajudar outras campanhas, por que você simplesmente não o mata por uma ou duas semanas e vê o que acontece? E, em seguida, adicione-o de volta.

Você não pode fazer esse tipo de teste? Vale a pena investir esse dinheiro em outro lugar? Quão sério você é sobre descobrir o valor da exibição?”

Conectando os pontos entre comportamento offline e online

O comportamento de compra moderno inclui uma série de atividades do cliente. Você pode ter clientes que se envolvem em qualquer um ou em uma combinação dos seguintes:

• Pesquisa e compra exclusivamente online;
• Pesquisa e compra puramente offline;
• Pesquisa online e compra offline (também conhecido como ROPO ou webrooming);
• Testar produtos na loja e comprar online (também conhecido como showrooming).

Os modelos de atribuição padrão tendem a considerar exclusivamente o marketing digital e o comportamento online. Mesmo ao rastrear canais off-line, como mídia impressa e mala direta, isso é feito com um URL dedicado.

Então, como os profissionais de marketing podem acompanhar o que está acontecendo offline?

Existem algumas maneiras pelas quais as empresas conseguiram contabilizar as atividades na loja e conectar os pontos às atividades online.

1. Beacons Bluetooth Low Energy (BLE)

Os beacons podem ser úteis para seus clientes, além de fornecer informações sobre seus hábitos de compra.

Normalmente funciona como “GPS na loja”. Quando os clientes que instalaram seu aplicativo em seus dispositivos entram em sua loja, os beacons se comunicam com o aplicativo e conectam o comportamento on-line desse usuário às compras na loja.

A Target usa beacons para ajudar os clientes a localizar itens em sua lista de compras, encontrar ajuda na loja e até mesmo um feed de notícias com base geográfica.

A Macy's usa beacons para oferecer sugestões, enviar promoções em tempo real e rastrear e atribuir compras desde 2014.

Embora esse tipo de rastreamento seja popular entre as lojas de varejo, alguns clientes podem não se sentir confortáveis ​​com ele. Antecipar o interesse pesquisando os compradores e, em seguida, testar com um pequeno grupo antes de lançar.

2. Cartões de fidelidade

Os cartões de fidelidade são uma maneira simples de conectar perfis digitais com compradores off-line, desde que os cartões sejam ativados on-line.

Várias plataformas oferecem programas de fidelidade integrados às empresas, como Yotpo e Stampme.

As plataformas conectam experiências online e offline, geralmente solicitando que os usuários digitalizem um cartão de fidelidade no caixa físico, para que os usuários possam acumular pontos em qualquer lugar onde fizerem compras.

3. Conduza os clientes offline

A produtora de móveis e decorações VOX conduz a jornada do cliente para culminar em uma consulta cara a cara usando um aplicativo chamado VOXBOX.

O VOXBOX permite que os clientes criem um layout virtual de móveis e, em seguida, recomenda que os clientes agendem uma consulta pessoal em uma de suas lojas físicas.

Com essa abordagem, a VOX pode rastrear todos os pontos de contato desse cliente, incluindo atividades off-line.

Conclusão

Não existe um tamanho único na modelagem de atribuição. As soluções mais robustas usam modelagem algorítmica para atribuir crédito de atribuição, mas têm um custo significativo.

Se a atribuição algorítmica não estiver em sua casa do leme, sua melhor aposta é criar modelos personalizados sobre as ofertas de linha de base em seu conjunto de análise preferido. Otimize sua atribuição conforme você aprende mais sobre como seus clientes interagem com pontos de contato de marketing.

Torne-se um mestre em atribuição com nosso curso de atribuição de marketing.