Como usar a atribuição algorítmica para gamificar a conversão e impulsionar o crescimento do funil completo

Como você impulsiona o crescimento lucrativo se não tiver certeza de onde alocar seus dólares de marketing? No mundo cada vez mais fragmentado de hoje, onde as jornadas do comprador abrangem vários dispositivos, canais e pontos de contato antes de resultar em uma conversão, essa questão continua sendo mais importante do que nunca.

A resposta é atribuição algorítmica.

Com o crescimento acelerado de novos canais digitais e tecnologia, os consumidores tornaram-se mais inteligentes (com períodos de atenção cada vez mais curtos). De acordo com um estudo da Cisco, um cliente leva em média 56 pontos de contato para fazer uma compra. Para os profissionais de marketing que desejam obter uma visão completa do desempenho, agora é a hora de avançar para formas mais abrangentes de medição de marketing.

O que é um modelo algorítmico de atribuição multitoque (MTA)?

A atribuição de toque único tem sido o modelo principal por vários anos; sua facilidade de uso e popularidade decorre de seus laços com o Google Analytics. No entanto, um modelo de atribuição de toque único concede 100% do crédito de conversão a apenas um ponto de contato sem poder avaliar o impacto de cada ponto de contato individual (e as ações que o usuário realizou durante a sessão) que levaram a uma conversão. Veja abaixo alguns exemplos de modelos de atribuição de toque único:

• Último toque: dá 100% do crédito ao último ponto de contato de marketing antes da conversão
• Último clique: dá 100% do crédito ao “último clique” antes da conversão
• Primeiro toque: dá 100% do crédito ao primeiro ponto de contato de marketing (o canal ou atividade que conquistou o cliente)
• Primeiro clique: dá 100% do crédito ao “primeiro clique”

Em suma, simplesmente não faz sentido atribuir crédito cegamente a um único ponto de contato de conversão sem rima ou razão. Você provavelmente já está investindo seu dinheiro em anúncios em diferentes canais e campanhas, então por que não ser aquele profissional de marketing com visão de futuro e começar a atribuir crédito, com base em dados, a cada ação do usuário com base em sua verdadeira contribuição para a conversão?

Os modelos de MTA algorítmicos são a nova melhor prática para atribuir o crédito mais preciso e relevante possível aos pontos de contato com o cliente, ampliando a compreensão dos profissionais de marketing sobre como as diferentes interações de canal estão impactando diretamente o desempenho de marketing. Aqui está um exemplo de como pode ser uma jornada típica do cliente:

Ao medir de forma otimizada o desempenho de cada ponto de contato (e ações do usuário durante esses pontos de contato), o MTA algorítmico provou ser muito mais superior em comparação com os modelos de primeiro ou último toque.

Aprofundando-se, a atribuição algorítmica procura diferenças nas maneiras como os clientes que convertem se envolvem com o marketing versus aqueles que não convertem, permitindo que os profissionais de marketing gamifiquem objetivamente o crédito para esses compromissos de conversão mais alta. Essencialmente, ele procura padrões entre públicos lucrativos em oposição a públicos não lucrativos. Quando encontra padrões consistentes na sequência de pessoas que se convertem, concentra-se mais nesses padrões.

Principais considerações ao escolher um modelo de atribuição que funcione para seu negócio principal

Atualmente, o Google Ads e o Google Analytics usam uma abordagem orientada por dados (DDA) para atribuição multitoque, que dá crédito pelas conversões com base em como as pessoas interagem com seus vários anúncios e decidem se tornar seus clientes. Mas você não deve apenas considerar o uso de um modelo DDA ou MTA de terceiros, mas deve dar um passo adiante e adicionar “conversões suaves” como pontos de contato que alimentam suas plataformas. Uma conversão suave comum seria um cliente adicionando ao carrinho, mostrando um interesse demonstrável em seu produto ou serviço. Embora muitos profissionais de marketing já rastreiem esse evento no Google Analytics para ajudar no remarketing, é possível se aprofundar atribuindo o abandono de carrinho como uma meta na plataforma para rastrear onde estão perdendo clientes. Aqui está um exemplo de um visitante interagindo com várias conversões suaves antes de finalmente fazer uma compra:

Passou 30 segundos no site→ visitou mais de 3 páginas de detalhes do produto→ olhou as avaliações dos produtos na página→ adicionou ao carrinho→ iniciou o checkout→ compra

Em vez de atribuir 100% do valor ao ponto de contato final (compra), os profissionais de marketing devem adotar um modelo de MTA algorítmico que leve em consideração outras conversões suaves que existiam nesse caminho de conversão. Certas métricas e características que são essenciais para o núcleo do algoritmo incluem:

• Considerando todos os canais de marketing ativos
• A natureza do ponto de contato (por exemplo, clique, download, inscrição)
• O nível de envolvimento do usuário no site (por exemplo, tempo gasto na página)
• Adaptando-se quando o mix de mídia evolui

Ao ter essa visão mais holística de seus clientes, você pode inserir esses dados em suas técnicas de lances automáticos e manuais e otimizar as campanhas de acordo. A combinação de compartilhamento de crédito por meio do MTA, bem como a atribuição de valores a conversões suaves por meio de atribuição algorítmica, pode levar à gamificação final do marketing de desempenho.

Usando um modelo algorítmico de MTA para maximizar o retorno do investimento em marketing

Embora o atalho seja simplesmente usar o Google Analytics gratuitamente e operar com base no modelo de último clique para determinar de onde vêm as conversões, isso simplesmente não é um reflexo verdadeiro da jornada do cliente de hoje.

Um modelo de MTA algorítmico permite identificar mais do que apenas os canais com bom desempenho em qualquer ponto de contato. O verdadeiro poder dessa abordagem é sua capacidade de ajudar os profissionais de marketing a entender como seus canais funcionam lado a lado para levar os clientes ao longo do funil para uma eventual conversão. Outras vantagens incluem:

• Medição unificada: melhores insights sobre os esforços de marketing para uma visão holística e integrada do envolvimento do cliente
• Otimização em tempo real: uma compreensão granular do que está funcionando para alcançar o público certo no momento certo com a mensagem certa
• Investimentos mais inteligentes: inteligência de marketing poderosa para tomar decisões de gastos mais inteligentes e obter um maior retorno sobre o investimento (ROI)

Simplificando: ajuda os profissionais de marketing a descobrir o que está funcionando e o que não está – e a dedicar fundos aos canais que fornecem o maior ROI. Se algum dos itens a seguir se aplicar à sua empresa, você deve usar o MTA algorítmico qualificado:

1. Você está comercializando por meio de vários canais e redes: a atribuição algorítmica não terá muito valor agregado, a menos que você esteja comercializando por meio de várias plataformas de anúncios. Nesse ponto, o caminho de compra de seus clientes não é tão simples, o que significa que você precisa de uma maneira mais sofisticada de informar a alocação de orçamento nas plataformas de anúncios.
2. Você está considerando ou comprando ativamente canais off-line: no momento em que você se envolve em marketing off-line, como mídia impressa, feiras, etc., é o momento em que o Google Analytics se torna inadequado para fornecer dados relevantes. Se você não consegue medir seu marketing offline, não tem como saber onde aumentar ou cortar gastos.
3. Sua equipe definiu metas e expectativas realistas: os benefícios de um modelo algorítmico raramente são percebidos da noite para o dia. Todas as equipes envolvidas devem entender que você está construindo a base de marketing necessária para os próximos dois anos, não para amanhã. É provável que, nos primeiros meses, suas campanhas sejam executadas sem otimizações algorítmicas para estabelecer uma referência de desempenho de linha de base.
4. Você precisa mostrar como seu marketing está produzindo resultados: em um mundo ideal, seria bom canalizar dólares de marketing para todos os canais possíveis. Mas, na realidade, os profissionais de marketing têm um orçamento limitado e precisam maximizar o ROI em todos os aspectos. A solução: uma estratégia de atribuição algorítmica possibilita que as equipes de marketing otimizem suas campanhas para gerar mais receita para cada dólar gasto e eliminar quaisquer táticas com baixo desempenho.

Como escolher o software de atribuição certo que atenda às suas necessidades

A próxima etapa é procurar um software de atribuição de marketing que permita medir mais do que apenas cliques, reunir conversões de plataformas individuais e integrá-las para obter dados gerais de conversão precisos. Aqui estão algumas dicas para começar:

• Considere ferramentas de software que gerenciam e rastreiam modelos de MTA complicados, como um painel de análise ou um mecanismo de relatório que oferece detalhes granulares e de alto nível sobre o desempenho de cada canal e ponto de contato
• Procure soluções que ofereçam a capacidade de ver como os clientes se comportam e interagem com sua marca em vários canais. Ter um painel centralizado fornece a visão precisa necessária para a análise entre canais.
• Mais importante ainda, certifique-se de que o sistema canalize os dados de volta para as plataformas. Embora um modelo de MTA sofisticado possa ajudar os humanos a entender melhor o que está funcionando e o que não está, também precisamos informar os lances automáticos que acontecem durante o leilão para realmente desbloquear os benefícios do MTA.

Lembre-se de que os dados por si só são inerentemente inúteis; direcionar para insights acionáveis ​​é o objetivo final de qualquer negócio.

Aplique e aprofunde os insights do cliente por meio da otimização contínua

O MTA algorítmico não é um evento de configuração e esquecimento. Para liberar todo o seu potencial, é essencial testar, analisar e otimizar continuamente seu modelo para informar seus esforços de marketing e garantir que você alcance os clientes certos no momento certo.

Por exemplo, identificar e rastrear conversões suaves, como abandono de carrinho, pode levar a insights cruciais e ser o primeiro passo para a otimização contínua.

O objetivo real de uma estratégia de atribuição algorítmica é ajudar os profissionais de marketing a investir nas experiências que comprovadamente impulsionam o crescimento. Embora a realidade seja que a maioria dos profissionais de marketing tende a ter uma compreensão incompleta (ou mesmo falsa) do que motiva seus consumidores, essa abordagem pode ajudá-los a entender com um grau muito maior de certeza qual o papel de certas táticas de marketing em seus segmentos de público mais amplos.

Os profissionais de marketing bem-sucedidos estão constantemente aprofundando seus insights e aproveitando os dados para testar o desempenho. Uma estrutura de marketing de desempenho construída sobre uma base sólida de aprendizados-chave – e alimentada pela interação contínua de dados e estratégia – fará maravilhas pelo seu marketing, relacionamento com o cliente e resultados.

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