Comportamento modelado: uma nova estratégia de medição à prova de futuro

No atual ambiente centrado na privacidade, os métodos tradicionais de medição de marketing e análise não são mais viáveis. Portanto, a questão urgente é: quais são os próximos passos importantes que as marcas devem seguir para poder medir efetivamente sua atividade de marketing?

Em todo o setor, não há escassez de diferentes iniciativas e soluções que tentam resolver isso – desde o Privacy Sandbox até as salas limpas de dados e o Unified ID 2.0. Percorrendo os detalhes dessas soluções, é compreensível que qualquer profissional de marketing acabe ficando sobrecarregado com as várias opções.

Portanto, em vez de se preocupar com o que você deve fazer em reação a algo como os Tópicos do Google (resposta curta: não muito até que o Google execute testes mais concretos e forneça evidências de que é totalmente compatível com a privacidade), há duas áreas específicas nas quais todas as marcas devem ser focando no futuro imediato.

A mudança das grandes plataformas de tecnologia para dados modelados

A medição no nível do usuário sempre foi a estrela do norte para as marcas. Em um mundo perfeito, ele nos permite entender com mais precisão o impacto das campanhas de marketing para tomar decisões eficazes de otimização e orçamento.

No entanto, em uma era centrada na privacidade, plataformas como Google e Meta implementaram vários aprimoramentos para preservar ao máximo a medição no nível do usuário. Isso inclui as conversões otimizadas e a API de conversões, cada uma permitindo que as conversões sejam atribuídas com mais precisão às suas campanhas de marketing.

Ambos os recursos devem estar em mente. Dito isso, isso cobrirá apenas uma parte de seus dados ausentes e é onde entra algo como o Modo de consentimento do Google. Isso aproveita as técnicas de modelagem para explicar os usuários que optam por não receber o consentimento de marketing/análise.

Pode haver algum ceticismo sobre confiar em dados modelados em seus relatórios. No entanto, é importante notar que isso não é nada novo.

Na verdade, as conversões modeladas estão em vigor em ferramentas como o Google Ads e o Facebook Ads Manager há muitos anos. O requisito de modelagem só aumentará à medida que os conjuntos de dados de usuários conhecidos continuarem a diminuir.

Embora os grandes fornecedores previsivelmente não facilitem muito, com o suporte especializado certo, é possível comparar a aparência de seus resultados não modelados versus modelados. Isso permitirá que você tome decisões mais informadas sobre os números informados e seu grau relativo de precisão.

Em vez de se esquivar da modelagem, os profissionais de marketing devem procurar entendê-la melhor e abraçá-la de todo o coração.

Aprofunde-se: Por que a atribuição de marketing é um desafio e uma necessidade

Econometria + atribuição = atribuição modelada

A atribuição tem sido um eterno debate no marketing e já era bastante desafiadora. Ainda mais quando pensamos em como navegar pelos inúmeros jardins murados e restrições de privacidade.

Dadas as inevitáveis ​​lacunas nos dados conhecidos, um modelo de atribuição em nível de usuário agora é muito difícil — a menos que você esteja olhando para um subconjunto específico de canais que não cruzam jardins murados. Caso contrário, criar uma solução robusta de atribuição de usuário personalizada em vários canais agora é quase impossível.

No entanto, todas as empresas ainda precisarão de profissionais de marketing para medir com precisão o desempenho de seu mix de mídia e tomar decisões orçamentárias eficazes. Curiosamente, a solução ideal de próxima geração é na verdade uma combinação de duas abordagens históricas.

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Visão de funil completo do desempenho de marketing

A atribuição modelada usa as melhores partes do MMM (modelagem de mix de mídia) e MTA (atribuição multitoque) para fornecer uma visão completa do funil do desempenho de marketing, ao mesmo tempo em que é totalmente resiliente à privacidade.

A base da atribuição modelada é baseada no MMM, que usa conjuntos de dados de nível agregado em vez de entradas de nível de usuário (ou seja, dados de cookies). Isso significa que não precisa se preocupar com considerações de MTA, como consentimento do usuário ou como navegar em jardins murados.

Uma vantagem adicional da atribuição modelada é que, usando uma abordagem baseada em regressão, é muito mais fácil incorporar todos os seus canais de marketing em seu modelo sem precisar rastrear tudo em uma única solução.

Você também pode incluir fatores externos, como sazonalidade, níveis de estoque ou atividade de concorrentes para aumentar a precisão de seu modelo e isolar o impacto específico de suas campanhas de mídia.

Vá mais fundo: Medindo o invisível: a verdade sobre a atribuição de marketing

Uma nova abordagem granular

A desvantagem histórica do MMM era que os resultados estavam em um nível muito baixo de granularidade (por exemplo, TV versus digital versus impresso) e que os resultados só estavam disponíveis a cada seis meses.

No entanto, a atribuição modelada pode alavancar conexões diretas com cada uma de suas plataformas de marketing para obter entradas diárias no nível mais granular. Isso o torna muito mais acionável para planejamento tático e decisões orçamentárias.

Embora a configuração inicial exija planejamento e experiência precisos, a atribuição modelada procura fornecer todos os detalhes com os quais você está acostumado com o MTA, ao mesmo tempo em que se protege contra outras mudanças do setor, o que é possível por meio do poder da modelagem.

Então acontece que a resposta para nosso futuro incerto era algo que estava na nossa frente o tempo todo. De muitas maneiras, estamos voltando para o futuro com nossas estratégias de medição.

As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente da MarTech. Os autores da equipe estão listados aqui.

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