Os porquês e como da atribuição de marketing: um guia baseado em dados

Marcas medíocres adivinham : “Parece que nossa última execução de anúncios no Facebook está funcionando bem”.

As marcas de primeira linha sabem : “Nosso atual conjunto de anúncios do Facebook está gerando tráfego, mas é nosso pixel de retargeting que está convertendo os clientes”.

É a compreensão baseada em dados do que funciona — e do que não funciona — que separa os profissionais de marketing sofisticados do grupo.

Os modelos de atribuição de marketing ajudam os profissionais de marketing a avaliar os dados por trás dos pontos de contato e conversões do usuário para entender o impacto no ROI.

Neste artigo, você aprenderá como a atribuição de marketing funciona, como ela pode ser medida com seis modelos diferentes e como tomar decisões baseadas em dados que melhoram seu orçamento de marketing.

O que é atribuição de marketing e por que isso importa?

A atribuição de marketing é a prática de analisar como os clientes se envolvem com pontos de contato de marketing ao longo de sua jornada de compra.

Você escolhe um modelo de atribuição (um conjunto de regras que rege como você atribui crédito de conversão a cada ponto de contato) para entender como suas táticas de marketing contribuem para o crescimento da receita.

A atribuição de marketing fornece os dados que respaldam insights como:

• Nossos anúncios do Google são nosso gerador de receita mais significativo.
• Esta campanha de nutrição por e-mail é ineficaz e precisa ser reconstruída.
• A maioria de nossos clientes nos descobre por meio de nosso conteúdo orgânico.

Sem esses dados, as decisões de marketing são amplamente baseadas na intuição.

Digamos que você tenha o desafio de aumentar a geração de leads em 25% no próximo trimestre, em busca de fechar as metas de receita da sua organização para o ano.

Os dados de atribuição de marketing podem mostrar, por exemplo, que seu conteúdo orgânico é o primeiro ponto de contato mais comum na jornada típica do cliente. Em outras palavras, o conteúdo é como a maioria dos clientes encontra sua empresa.

Sem esses dados, você pode analisar os canais e as táticas de marketing que tem em uso no momento e dizer: “Vamos realocar o orçamento de conteúdo deste trimestre para o Google Ads. Precisamos correr atrás dessa meta de receita.”

Nesse caso, diminuir a prioridade dos esforços de publicação de conteúdo é o movimento errado, mas você pode facilmente fazer se não tiver acesso aos dados de atribuição.

A eficácia desses insights depende de como você mede a atribuição de marketing.

Como medir a atribuição de marketing

A maioria dos profissionais de marketing usará um dos modelos prontos para uso em seu software de atribuição. Embora tenham falhas (que discutiremos em breve), elas fornecem uma compreensão básica de como os clientes interagem com os pontos de contato de marketing.

Modelos de atribuição de toque único

Os modelos de atribuição de toque único dão crédito a apenas um ponto de contato na jornada do cliente.

A desvantagem aqui é imediatamente óbvia: os clientes raramente convertem a partir de um único ponto de contato.

Considere este mapa de jornada do cliente da consultoria de vendas digitais Columbia Road, com 10 pontos de contato a caminho de uma decisão.

No entanto, há algum mérito nesses modelos de atribuição simples. Considere esta jornada do cliente, que se aproxima do caminho típico que os clientes percorrem para comprar de uma marca de comércio eletrônico:

• Um cliente acessa seu site por meio de um anúncio do Google
• Eles adicionam um produto ao carrinho, mas não convertem
• Isso aciona um e-mail de carrinho abandonado, que o cliente vê, mas não clica
• O cliente também vê anúncios de retargeting no Facebook, um dos quais desencadeia uma compra

Pelo valor de face, o anúncio do Facebook é inteiramente responsável pela conversão.

Mas o modelo de atribuição de primeiro toque destaca o catalisador de anúncios do Google.

Os modelos de atribuição de toque único podem não ser abrangentes, mas ajudam você a entender como os pontos de contato se unem para fornecer uma indicação melhor do que está funcionando.

Atribuição de primeiro toque

A atribuição do primeiro toque dá todo o crédito à primeira interação que um cliente tem com sua marca.

Não importa quantos pontos de contato vieram depois, ou quanto tempo levou para o cliente comprar após aquela primeira interação. O primeiro clique recebe 100% do crédito.

No exemplo acima, o anúncio inicial do Google recebe todo o crédito de atribuição.

Embora limitado, esse modelo de atribuição é útil para entender quais atividades de marketing atraem clientes.

Você pode usar esses dados para otimizar as atividades do topo do funil e gerar mais novos leads.

Atribuição de último toque

A atribuição de último toque dá todo o crédito ao ponto de contato final na jornada do cliente. Este seria o anúncio de redirecionamento do Facebook do nosso exemplo acima.

É o modelo de atribuição de toque único mais usado, especialmente para empresas com ciclos de compra e estágios de consideração curtos. Nesses casos, é mais provável que a última interação tenha motivado a compra.

Take Wish, um mercado online conhecido por vender produtos estranhos que você nunca pensaria em comprar de outra forma. Provavelmente não possui jornadas de cliente elaboradas, então a atribuição de último toque seria um modelo apropriado.

Atribuição do último clique não direto

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

Vamos considerar uma jornada de compra de comércio eletrônico ligeiramente diferente:

• Um cliente acessa seu site por meio de um anúncio do Google
• Eles adicionam um produto ao carrinho, mas não convertem
• Isso aciona um e-mail de carrinho abandonado, que o cliente vê, mas não clica
• Mais tarde, o cliente volta diretamente ao seu site e compra

No modelo de atribuição de último clique, ele iria para o tráfego direto. Usando o último modelo de interação não direta, o e-mail de recuperação do carrinho recebe todo o crédito.

Este modelo é apropriado se os clientes convertem rapidamente uma vez em seu site (por exemplo, eles adicionam o produto que desejam ao carrinho e vão direto para o checkout).

Evite esse modelo se seus clientes demorarem mais para converter porque ele ignora fatores de influência (como CTAs e avaliações de clientes em destaque) na conversão.

Modelos de atribuição multitoque

Os modelos de atribuição multitoque levam em consideração todos os pontos de contato digitais e atribuem pelo menos algum crédito de taxa de conversão a cada interação.

Considere o caminho que um comprador B2B pode seguir para adquirir uma plataforma de gerenciamento de projetos.

O cliente vê um anúncio de produto da Asana no YouTube e clica no CTA. Eles lêem a página de destino, mas não convertem.

Ponderando sobre o problema apresentado no anúncio em vídeo (por exemplo, gerenciar uma equipe de freelancers), o cliente realiza uma pesquisa no Google por “managing freelancers”. O cliente clica na postagem da Asana, reconhecendo a marca.

É útil e eles decidem implementar algumas estratégias. Mais tarde, eles veem um anúncio da Asana no LinkedIn e clicam no CTA para baixar um e-book.

Em seguida, eles recebem uma série de e-mails de nutrição de leads da Asana. A última é uma oferta para o primeiro mês grátis ao se inscrever em um plano anual, que eles aceitam.

Nesta jornada, existem seis canais de marketing digital distintos envolvidos:

• anúncio do YouTube
• página de destino
• conteúdo orgânico
• anúncio do LinkedIn
• E-book
• Campanha de criação de e-mail

Os modelos de atribuição de toque único ignorariam, por natureza, cinco de seis dessas interações. Os modelos multitoque compartilham o crédito de atribuição em todos os canais, embora a distribuição do crédito dependa do modelo implementado.

Atribuição linear

O modelo de atribuição linear atribui crédito uniformemente em todos os pontos de contato. No exemplo acima, cada um dos seis pontos de contato receberia 16,67% do crédito de atribuição.

Este modelo é adequado se você não tiver orçamento ou dados para determinar ponderações mais precisas, mas não pode se contentar com as limitações do modelo de toque único.

Se você é uma empresa estabelecida com amplos recursos, invista em determinações mais precisas.

Atribuição com base na posição

A atribuição baseada em posição (também chamada de atribuição em forma de U) dá mais peso à primeira e à última interação. Ainda assim, atribui algum crédito aos pontos de contato intermediários.

O modelo mais comum é atribuir 40% de cada um ao primeiro e ao último ponto de contato, com os 20% restantes distribuídos uniformemente pelo restante.

Em nosso exemplo acima, a distribuição de crédito ficaria assim:

• Anúncio do YouTube – 40%
• Página de destino – 5%
• Conteúdo orgânico - 5%
• Anúncio no LinkedIn – 5%
• E-book – 5%
• Campanha de criação de e-mail – 40%

A atribuição baseada em posição é útil se o seu ciclo de vendas for longo e houver vários pontos de contato envolvidos em uma decisão de compra, como na compra B2B. Para ciclos de compra longos, é importante dar pelo menos algum crédito a cada interação que manteve a conversa viva.

Atribuição de decaimento de tempo

O modelo de atribuição de redução de tempo distribui crédito com base em quanto tempo se passou desde a interação.

O ponto de contato final sempre recebe mais crédito e o primeiro ponto de contato recebe menos.

Em nosso exemplo Asana, a distribuição de crédito pode ser assim:

• Anúncio do YouTube – 5%
• Página de destino – 7,5%
• Teor orgânico - 12,5%
• Anúncio no LinkedIn – 20%
• E-book – 25%
• Campanha de criação de e-mail – 30%

Os modelos de redução de tempo são úteis quando a construção de relacionamento é um fator-chave, como em vendas corporativas, pois as interações iniciais tendem a ser menos importantes para a conversão.

No entanto, se a construção de marca e os canais de conscientização forem essenciais para suas metas de negócios, use o modelo baseado em posição.

Desafios e limitações da atribuição de marketing

Embora os modelos de atribuição ajudem os profissionais de marketing a obter uma compreensão básica do comportamento do cliente, eles são imperfeitos e incompletos. Eles estão limitados a capturar, em vez de criar, a demanda.

A maioria dos modelos tradicionais fica aquém porque se baseiam em suposições ou ignoram completamente as atividades do funil escuro.

Modelos de atribuição sofisticados superam os básicos, mas lembre-se dessas limitações antes de escolher uma direção.

A escolha do modelo de atribuição é amplamente arbitrária

A escolha de um modelo de atribuição é amplamente baseada na intuição, não em dados concretos.

Por exemplo, você pode escolher o modelo de atribuição baseado em posicionamento se parecer razoável atribuir mais crédito ao primeiro e ao último ponto de contato.

Mas por que cada um merece 40%? Por que não 30% para a primeira interação e 50% para a última, ou vice-versa? A distribuição de crédito é baseada em sentimentos viscerais, não em dados concretos.

A solução ideal é implementar um modelo de atribuição baseado em dados ou algorítmico usando uma plataforma como Impact.com ou Google Analytics 360.

Essas ferramentas de modelagem usam cálculos estatísticos avançados e aprendizado de máquina para entender as diferenças entre os clientes que convertem e os que não convertem. Em seguida, interprete esses padrões de engajamento para determinar como atribuir crédito entre os pontos de contato de forma eficaz.

Infelizmente, esses produtos são proibitivamente caros para algumas empresas (as assinaturas do Google Analytics 360 começam em US$ 150.000 por ano).

Se esse nível de modelagem de atribuição estiver fora de alcance, o melhor caminho é:

1. Escolha o modelo de atribuição padrão que faz mais sentido para sua estratégia
2. Otimize e personalize enquanto aprende mais sobre o que funciona e o que não funciona
3. Entenda as limitações da atribuição não algorítmica ao usar insights para informar decisões de marketing

A maioria dos modelos de atribuição não considera pontos de contato não digitais

Todos os modelos de atribuição discutidos acima atendem a pontos de contato digitais, mas as jornadas de compra não são puramente digitais.

Isso é especialmente verdadeiro em setores de varejo como vestuário e confecções, onde dois padrões de compra distintos estão surgindo, além das abordagens padrão on-line versus off-line:

• ROPO (pesquisa online, compra offline). Os compradores passam pela maior parte do funil online, mas depois concluem a compra em uma loja física.
• Exposição. Os compradores examinam os produtos em lojas físicas, mas depois os compram online.

Em ambos os casos, os modelos de atribuição totalmente digitais não levam em conta todos os pontos de contato.

Encontrar uma solução completa para esse desafio é difícil. Uma estratégia é usar cartões de fidelidade para conectar compras offline com perfis digitais.

Plataformas como Yotpo e Stampme permitem que marcas integrem programas de fidelidade para que possam rastrear pontos de contato off-line com eficiência.

Outra tática é levar propositadamente clientes offline, como a produtora de móveis e decorações VOX.

Seu aplicativo VOXBOX permite que os clientes criem layouts de móveis virtuais online. Em seguida, eles recomendam aos compradores agendar consultas presenciais em uma loja física.

Isso permite que a VOX controle a transição da jornada de compra de online para offline, permitindo que eles integrem os pontos de contato offline em seu modelo de atribuição.

Se apropriado para sua marca e setor, considere a implementação de uma dessas estratégias para rastrear as interações off-line. Caso contrário, tenha em mente que um modelo de atribuição somente digital pode não capturar a imagem completa.

Contabilizar clientes que já estão no mercado é um desafio

Os modelos de atribuição de marketing geralmente levam a vieses baseados em correlação, em que os eventos na jornada do cliente (por exemplo, conversão) são considerados causados ​​por outro (por exemplo, o ponto de contato final). Na realidade, este pode não ser o caso.

Em particular, os profissionais de marketing podem atribuir indevidamente a atribuição de conversão a clientes que estavam no mercado para comprar esse produto de qualquer maneira.

Considere este anúncio direcionado do Facebook da Shopify.

Digamos que a Shopify configurou esse anúncio para segmentar um público que interage com páginas específicas relacionadas a comércio eletrônico no Facebook.

O público se envolve com essas páginas e discute com frequência as melhores ferramentas do mercado. Há uma grande chance de eles determinarem que Shopify é a escolha certa antes que o anúncio seja exibido.

Então, quando eles veem e clicam, é responsável pela conversão?

Considere o viés do mercado realizando pesquisas pós-compra. Vá além de perguntar “Como você ouviu falar de nós?” e pergunte: “O que fez você decidir comprar de nós?”

Para obter dados mais qualitativos, inclua uma pergunta como: “Antes de se inscrever na Shopify, você clicou neste anúncio do Facebook. Quanto esse anúncio influenciou sua compra?” Faça com que os clientes classifiquem as respostas em uma escala de 1 a 5. Isso ajuda você a entender melhor se seus anúncios realmente influenciam a conversão ou apenas atrapalham uma compra que acontecerá de qualquer maneira.

Usando modelagem de atribuição personalizada para atribuição avançada

Os modelos acima são modelos de atribuição de linha de base — modelos simples baseados em heurística e prontos para uso encontrados no Google Analytics. Todos eles fornecem uma resposta, mas os principais profissionais de marketing questionarão sua precisão.

Você também pode criar modelos personalizados sobre os modelos baseados em regras prontos para uso no Google Analytics.

Você também pode criar modelos personalizados sobre os modelos baseados em regras prontos para uso no Google Analytics.

No entanto, mesmo os modelos personalizados correm o risco de se inclinar para preconceitos e suposições, que são arbitrários e baseados nas nuances da jornada do cliente.

Também vimos alguns artigos interessantes sobre a aplicação de modelos de Markov no Google Analytics. Eles são úteis quando você está insatisfeito com os modelos descritos acima, especialmente se faltam determinados pontos de dados para obter uma visão completa da jornada do cliente.

Para simplificar o modelo de Markov neste caso de uso, observe a probabilidade das próximas etapas em um determinado caminho de conversão. Calcule a importância relativa de um determinado ponto de contato com base em sua remoção:

Os modelos de Markov têm os seguintes benefícios, conforme descrito neste artigo:

• Objetividade – Sem sentimentos viscerais.
• 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.

Aqui está um bom post explicando como fazer isso. Aqui está outro. Um bom analista de dados será capaz de aplicar isso ao seu modelo de atribuição.

Medir a eficácia de ações específicas usando coortes

Coortes com base no tempo podem ser a chave para encontrar a eficácia das mudanças feitas na atividade de marketing ou nos canais em que são implantadas. No mínimo, você pode encontrar uma indicação de eficácia combinando análise de coorte com experimentos controlados para maior validade.

Especificamente, olhar para coortes pode ajudá-lo a determinar a eficácia de uma determinada ação de marketing, pelo menos correlativamente. Jim Novo, fundador do The Drilling Down Project, colocou isso bem em um episódio do Digital Analytics Podcast:

Acho que as pessoas em SaaS que trabalham com análise de coorte estão fazendo isso bem.

Então você olha para as pessoas que se inscreveram em janeiro e, quando chegamos a março, esse percentual caiu. Podemos associar isso a um certo esforço promocional que fizemos naquele período.

Mas então olhamos para a coorte que começou em março, tivemos um tipo diferente de esforço promocional acontecendo e tivemos uma conversão muito melhor de freemium para pago, ou qualquer outro, nesse modelo.

Relacionado a isso, há um tipo de teste de existência em que você infere a eficácia de um determinado canal retirando-o um pouco do mix, Jim sugere testar para ver se você pode viver sem ele:

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?

A atividade que você sempre fez pode não estar causando um impacto tão grande quanto você acredita. Testar é tanto a arte de remover quanto de adicionar. Isso vale para cortar completamente iniciativas inteiras.

Como usar a atribuição de marketing para tomar decisões baseadas em dados mais fortes

Os modelos de atribuição existem para melhorar a visibilidade e os insights sobre a jornada do cliente. Feito da maneira certa, eles levantam o véu sobre como os clientes interagem com os pontos de contato e o que influencia o comportamento de compra.

Alimente essas descobertas em seus esforços de marketing para desenvolver uma estratégia mais eficaz e orientada por dados.

Crie mapas de jornada do cliente mais realistas

Os mapas de jornada do cliente podem ser ferramentas poderosas para alinhar pontos de contato e mensagens em todo o ciclo de compra.

Infelizmente, muitos deles são básicos demais para serem tão úteis. Este mapa, por exemplo, mal cobre mais de um ponto de contato potencial em cada estágio e não entra em detalhes suficientes. Por exemplo, onde ocorre a pesquisa do produto?

Ao entender com quais pontos de contato os clientes se envolvem e em que ponto de sua jornada, você pode criar um mapa de jornada abrangente, como este da Rail Europe.

Neste mapa de jornada do cliente, existem vários pontos de contato para cada estágio porque nem toda experiência do cliente é igual. A Rail Europe é responsável por essa dissimilaridade e incorpora todos os pontos de contato possíveis identificados por meio de atribuição. A atribuição personalizada ajuda a mapear interações e jornadas complexas do cliente.

Use seus dados de atribuição para criar mapas de jornada do cliente mais realistas e considere onde a segmentação pode ser necessária.

Por exemplo, uma marca de comércio eletrônico pode identificar dois caminhos comuns para a compra:

1. Anúncio direcionado no Facebook > Navegação no site > Adicionar produto ao carrinho > Bounce > E-mail de recuperação de carrinho abandonado > Conversão
2. Pesquisa orgânica > Navegação no site > Inscrever-se para associação de fidelidade > Bounce > Comprar na loja

Procure tendências nos dados de atribuição e segmente as jornadas do cliente, se apropriado.

Use a atribuição de marketing para alinhar a alocação de gastos com as metas organizacionais

Use a atribuição de marketing para informar como você investe em diferentes canais e pontos de contato e otimize a alocação de orçamento usando dados do mundo real.

Dobre as atividades que seu conjunto de análises considera as mais influentes. Por exemplo, se sua plataforma de atribuição informa que o Google Ads tem um bom desempenho, faria sentido aumentar o investimento nesse canal.

Lembre-se de que seu modelo de atribuição e alocação de crédito impulsionam esses insights.

Digamos que, neste exemplo, você esteja usando um modelo de atribuição de primeiro toque.

O que esses dados dizem é que seus anúncios do Google estão tendo um bom desempenho como uma interação inicial, mas não estão necessariamente fazendo nenhum trabalho pesado quando se trata de conversão. Dobrar os gastos com anúncios levaria mais clientes em potencial ao topo do funil, mas não necessariamente os converteria de maneira mais eficaz.

Em vez disso, analise vários modelos de atribuição para obter uma perspectiva de 360 ​​graus e use esses insights para alinhar a alocação de gastos com as metas da sua empresa.

Nesse caso, você também pode analisar como é a atribuição usando o modelo de último toque, fornecendo informações sobre quais canais estão funcionando bem na outra ponta da jornada.

Em seguida, ajuste os gastos com base nas metas da sua empresa. Se a aquisição de novos clientes for uma prioridade, invista mais na interação de último toque. Se a construção do conhecimento da marca e do impulso no topo do funil for mais crítico, invista no primeiro ponto de contato.

Entenda o impacto das mensagens na eficácia do ponto de contato

A suposição geral com a atribuição de marketing é que, se um canal não está funcionando tão bem quanto os outros, esse canal é o culpado. Seus clientes simplesmente não estão no LinkedIn, você diz.

Mas isso não é necessariamente verdade. Pode ser, por exemplo, que seus clientes estejam lá, mas sua mensagem não esteja se conectando.

A atribuição de marketing pode ser usada para entender como mensagens diferentes afetam a eficácia do ponto de contato.

Digamos que seus anúncios de retargeting no Facebook estejam convertendo excepcionalmente bem, mas seus anúncios no LinkedIn estão com baixo desempenho. Considere a mensagem que você está usando dentro do contexto em que ela é apresentada.

O que funciona para um canal não se traduzirá necessariamente em outro, e as mensagens que ressoam com os clientes em potencial no topo do funil não farão com que os compradores do fundo do funil cruzem a linha.

Use diferentes modelos de atribuição para medir o impacto das mensagens em diferentes estágios do funil.

Por exemplo, se o Google Ads parece forte no modelo de primeiro contato, considere como você pode replicar essa mensagem em outros canais para atingir os compradores em estágio inicial. Em seguida, analise como o crédito de atribuição muda à medida que essas mudanças entram em ação.

Você pode usar a mesma mensagem de um anúncio do Google em uma nova execução de anúncios do LinkedIn para testar o impacto dessa mensagem no canal.

Se o crédito de atribuição mudar a favor do LinkedIn, a mudança está funcionando. Caso contrário, você aprendeu que esta mensagem específica não funciona para o seu público do LinkedIn. Teste, analise e otimize.

Ferramentas de atribuição de marketing: como escolher a certa para o seu negócio

O Google Analytics é facilmente a ferramenta mais usada para atribuição de marketing, mas não é a única.

Ruler Analytics é uma ferramenta poderosa para conectar receita à atribuição para que você possa medir os pontos de contato de marketing em um nível de dólar. O Oktopost fornece análises robustas sobre o uso de mídia social B2B e pontos de contato sociais que contribuem para a conversão. A AppsFlyer analisa a atribuição de marketing no contexto do crescimento de aplicativos móveis.

Dependendo do seu setor, estágio de crescimento e metas de negócios, você pode optar por usar uma ou uma combinação dessas plataformas.

Google Analytics

Um dos maiores atrativos do Google Analytics é que, apesar de ser um produto robusto, é gratuito.

Isso torna mais fácil para os iniciantes mergulharem no mundo da atribuição de marketing e começarem com alguns dos modelos mais básicos, como primeiro ou último clique.

O Google Analytics é adequado para monitorar a atribuição de linha de base nestes canais:

• Pesquisa paga e orgânica (em todos os mecanismos de pesquisa, não apenas no Google)
• Sites de referência e afiliados
• Redes de mídia social
• E-mail
• Campanhas personalizadas, se você as configurou no Google Analytics (como campanhas off-line que direcionam o tráfego para URLs personalizados)

Se você estiver convertendo mais de 600 clientes a cada período de 30 dias, também poderá aproveitar o modelo de atribuição baseada em dados do Google Analytics (atualmente em versão beta). Esse modelo usa aprendizado de máquina para entender quais pontos de contato têm maior probabilidade de gerar conversão e atribui crédito de atribuição de acordo.

Análise de régua

O Ruler Analytics oferece vários recursos úteis além da atribuição de marketing, como modelagem de mix de marketing e análise preditiva.

No entanto, seu principal benefício é a capacidade de conectar a plataforma ao seu CRM e inserir dados de receita em seu modelo de atribuição.

A atribuição usando modelos padrão informa quais pontos de contato e canais geram conversão. Com o Ruler Analytics, você entende como esses pontos de contato influenciam a receita.

Digamos que você seja capaz de determinar que possui dois caminhos de conversão principais.

• Caminho um: 70% dos seus clientes o utilizam e gera um valor anual para o cliente de US$ 4.500.
• Caminho dois: 30% de seus clientes o aceitam (incluindo todos os clientes corporativos) e o valor anual do cliente é de $ 560.000.

Sem ter fechado o ciclo de receita, você provavelmente teria investido mais no primeiro caminho, que na verdade converte clientes de menor valor.

Use o Ruler Analytics para entender melhor como os pontos de contato em suas campanhas de marketing influenciam a receita, não apenas as conversões.

Oktopost

O Oktopost não é exatamente uma ferramenta de atribuição de marketing; é uma plataforma de gerenciamento de engajamento de mídia social para equipes de marketing B2B.

Os profissionais de marketing B2B estão percebendo cada vez mais o valor do social, seja exibindo anúncios no LinkedIn ou fazendo com que os representantes de vendas criem marcas pessoais no Twitter.

O Oktopost ajuda os profissionais de marketing a medir e atribuir com precisão o valor dessas atividades.

Você poderá medir o engajamento por canal, tipo de conteúdo e região. Você pode até mesmo ir até o nível da postagem para analisar como mensagens, palavras-chave, hashtags e tipos de mídia se relacionam com o engajamento.

Se você estiver em B2B, use o Oktopost para se aprofundar em como a mídia social afeta a conversão, além de saber que o LinkedIn trabalha para aumentar a conscientização.

AppsFlyer

A AppsFlyer é uma plataforma de análise de marketing especificamente para medir o crescimento de aplicativos.

Onde outras ferramentas de atribuição tendem a se concentrar em conversões no contexto de um site, a AppsFlyer analisa a modelagem de atribuição no ecossistema móvel.

Com a AppsFlyer, você pode atribuir crédito aos pontos de contato que levam à instalação de um aplicativo. Por exemplo, você pode observar o envolvimento com anúncios em outros aplicativos e como eles contribuíram para que um novo cliente baixasse o seu.

A modelagem de atribuição deles também se estende para medir eventos dentro do aplicativo, para que você possa atribuir separadamente instalações de aplicativos e conversões a planos pagos.

Use a AppsFlyer para entender como sua rede de anúncios influencia os downloads de aplicativos e melhorar a eficácia de sua alocação de gastos com anúncios.

Conclusão

Para obter uma compreensão básica de como os clientes interagem com vários pontos de contato de marketing, os modelos de atribuição padrão disponíveis na maioria das plataformas de análise serão suficientes.

Para uma visão mais abrangente de quais canais e táticas influenciam a conversão e para tomar decisões baseadas em dados sobre a alocação de gastos com marketing, consulte os modelos algorítmicos orientados por IA.

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