Como escolher e testar um modelo de atribuição

Quando um profissional de marketing enfrenta o desafio de atrair um determinado número de conversões sem exceder o orçamento, ele deve garantir que o modelo de atribuição aplicado o ajude a tomar as decisões corretas e entender a lógica do modelo. Muitos erros podem ser cometidos ao longo do caminho, levando a perdas de tempo e dinheiro.

Neste artigo, reunimos informações que ajudarão você a comparar e aplicar modelos de atribuição modernos para ajudar você a levar o marketing da sua empresa para o próximo nível.

Como os usuários podem interagir com várias campanhas publicitárias, você precisa aplicar um modelo de atribuição para estimar o número e o valor das conversões resultantes de cada campanha. Um modelo de atribuição permite distribuir o valor da conversão entre as campanhas com as quais um usuário interagiu antes da conversão.

O que esperamos de um modelo de atribuição? Deve ser preciso e compreensível. Mas a maioria dos modelos conhecidos satisfaz apenas um desses requisitos.

Por exemplo, o modelo de atribuição de último toque mais popular (último clique, último clique não direto) é bastante claro: todo o valor é dado à última campanha. Mas tem uma desvantagem óbvia: ignora a contribuição de todas as campanhas, exceto a última.

Muitas pessoas usam conversões associadas , especialmente para avaliar campanhas da Rede de Display. Esse modelo também é bastante claro: ele fornece o valor da conversão para cada campanha com a qual o usuário interagiu. Mas tal avaliação é extremamente imprecisa, pois leva em conta apenas a presença de uma campanha na cadeia e ignora o grau de sua influência.

Por exemplo, as campanhas de alcance obtêm o valor de todas as conversões dos usuários que veem os banners da campanha. Como resultado, o número de conversões atribuídas excede significativamente o número real de conversões.

Os serviços modernos priorizam a precisão e desenvolvem modelos de atribuição probabilísticos . Por exemplo, o Google promove seu modelo Data-Driven, o Facebook promove o Conversion Lift e a Nielsen promove o Campaign Lift.

Esses modelos compartilham uma abordagem comum: eles medem até que ponto uma determinada campanha aumentou a probabilidade de conversão e determinam seu valor de acordo. Isso torna a avaliação mais objetiva, mas deixa muitas questões em aberto para os anunciantes, pois os modelos parecem uma caixa preta e há poucas ou nenhuma oportunidade de depuração.

Na OWOX, desenvolvemos um modelo de atribuição probabilística desde 2015. O modelo de atribuição OWOX é baseado em aprendizado de máquina. Ele avalia as campanhas publicitárias no nível da sessão do usuário, leva em consideração sua contribuição para o funil e permite que os profissionais de marketing especifiquem canais gerenciados e a janela de conversão, além de conectar dados de CRM.

Recentemente, lançamos uma nova versão do modelo de atribuição OWOX BI que reúne as melhores práticas e oferece importantes benefícios comerciais:

1. O modelo determina a contribuição das campanhas com base na probabilidade de conversão e não requer seleção manual de etapas do funil. No exemplo abaixo, na primeira sessão do canal Pesquisa Paga, o usuário tinha 20% de chance de conversão; na segunda sessão do canal Retargeting, a probabilidade aumentou para 70%; e na terceira sessão, o usuário converteu.

O valor de cada sessão é igual ao aumento da probabilidade de conversão do usuário em relação à sessão anterior. Nesse caso:

• a primeira sessão da Pesquisa paga receberá 20% do valor da conversão, pois aumentou a probabilidade de 0% para 20%
• a segunda sessão com Retargeting receberá 50% do valor da conversão, pois aumentou a probabilidade de 20% para 70%
• a terceira sessão com Email receberá os restantes 30% do valor da conversão

Em qualquer modelo de atribuição probabilística, o mais importante é a precisão na previsão da probabilidade de uma conversão. Os algoritmos de aprendizado de máquina OWOX BI são extremamente precisos, o que é confirmado pelos resultados obtidos pela iProspect e Eldorado, que usaram esses algoritmos para obter um aumento de 2,2x no ROI.

2. A segunda vantagem da nova versão do modelo de atribuição OWOX é sua capacidade de prever o valor até mesmo das sessões que ainda não levaram a uma conversão:

Essa previsão permite que você descubra quantas conversões de uma campanha de publicidade você pode esperar receber no futuro se desativar a campanha hoje.

Isso permite que você tome decisões mais rápidas para desativar campanhas com baixo desempenho e não desativar campanhas atrasadas por engano.

A precisão de previsão de um modelo depende não apenas dos algoritmos, mas também do tamanho da amostra de treinamento. O aumento na velocidade e qualidade da previsão para o modelo OWOX foi alcançado treinando o modelo em dezenas de milhares de projetos.

3. Mais importante ainda, para tornar a lógica de cálculo o mais transparente possível e levar em conta as peculiaridades de um determinado negócio, tornamos o código de transformação de dados aberto a todos os clientes. Você mesmo pode fazer alterações no código e o OWOX BI cuidará das atualizações regulares dos dados, combinará os custos das campanhas publicitárias e fornecerá todos os relatórios necessários. Você pode aprender sobre os benefícios de transformar dados em dbt (ferramenta de compilação de dados) inscrevendo-se em uma demonstração.

Ao avaliar campanhas usando diferentes modelos de atribuição, você pode esperar resultados diferentes. Portanto, surge inevitavelmente a pergunta: qual modelo de atribuição você deve escolher e qual mostra o caminho certo?

Na verdade, um comerciante não precisa de uma bússola que aponte para a esquerda ou para a direita, mas precisa de um sistema de navegação completo que calcule e recomende rotas, levando em consideração os engarrafamentos e a hora de chegada necessária. Este é um modelo de atribuição, que permite que uma empresa atinja uma meta com base em recomendações específicas.

Além disso, gerenciar seu orçamento de anúncios sem levar em conta a capacidade do canal pode levá-lo a um beco sem saída, assim como uma bússola que não leva em consideração o cenário. A maioria dos profissionais de marketing sabe que um baixo custo por conversão não é suficiente para tomar a decisão de aumentar o orçamento. Por exemplo, campanhas de marca podem ter um baixo custo por conversão, mas esgotaram sua capacidade, portanto, aumentar seu orçamento não aumentará as conversões.

O gráfico acima mostra como o número de conversões nas campanhas A e B depende do orçamento investido nessas campanhas. Observe que o CPA atual da campanha A é menor que o da campanha B. Mas a próxima conversão no canal A custará mais do que no canal B!

Portanto, para aplicar a atribuição, você precisa saber não apenas o desempenho atual do canal, mas também como o resultado geral mudará se você aumentar ou diminuir o orçamento de cada canal, campanha e palavra-chave.

Com esse modelo em seu projeto, a equipe de marketing pode escolher a estratégia de crescimento adequada:

1. Obtenha o mesmo número de conversões reduzindo seu orçamento.
2. Aumente o número de conversões com o mesmo orçamento.
3. Aumente o número de conversões com o mesmo CPA.

Isso permite que você obtenha imediatamente não apenas recomendações sobre a redistribuição do orçamento, mas também o resultado previsto.

A questão principal permanece: como você pode saber a curva de capacidade para cada palavra-chave? Na OWOX BI, usamos dados de mercado de dezenas de milhares de projetos para treinar um modelo que responda a essa pergunta quando dada a região e o nicho de um projeto. Com base em nossa experiência, os dados de um mês, mesmo para grandes projetos, não são suficientes para obter uma previsão de alta qualidade.

Principais conclusões:

1. Um modelo de atribuição avalia campanhas publicitárias, mas não fornece recomendações para redistribuir o orçamento publicitário.
2. Para obter recomendações, você precisa conhecer a capacidade das campanhas e a estratégia de promoção.
3. O melhor modelo de atribuição é aquele baseado em recomendações que permite que sua empresa atinja uma meta específica.

Formas de aumentar a capacidade do canal (mídia) e erros comuns na definição de metas para agências (último clique) merecem atenção especial (e artigos). Escreva nos comentários o que você gostaria de ler em nossos próximos artigos.

Se você quiser saber mais sobre o modelo de atribuição OWOX, inscreva-se para uma demonstração. Teremos o maior prazer em responder a todas as suas perguntas.