Qual é o melhor modelo de atribuição de marketing em 2022?

Os profissionais de marketing de hoje têm um papel desafiador demonstrando o valor e o impacto de suas atividades de marketing. Com vários canais de marketing disponíveis online e offline e as jornadas de compra e decisão do consumidor se tornando mais complexas, a capacidade de entender a influência do marketing tornou-se mais importante, porém mais difícil do que nunca. Neste artigo, analisamos por que as marcas devem adotar a atribuição orientada a dados (DDA) para obter melhor visibilidade de desempenho, dimensionar e adaptar estratégias rapidamente e conquistar novos clientes.

Os profissionais de marketing lutam há anos para entender o valor de suas atividades. As jornadas de compra permanecem ambíguas para a maioria dos profissionais de marketing, apesar da disponibilidade de soluções inovadoras em análise e ciência de dados em todo o setor. Muitas vezes ainda não está claro qual a influência das atividades de marketing em uma venda, por exemplo.

No entanto, as jornadas de compra podem ser analisadas por meio de interações com clientes nos canais de marketing de uma empresa. Uma dessas soluções é implantar modelos de atribuição de marketing prontos para uso em análises.

No entanto, as jornadas do cliente são complexas. Os profissionais de marketing geralmente descobrem rapidamente que os modelos prontos para uso não refletem com precisão as complexidades das jornadas do cliente.

O caminho a seguir é que os profissionais de marketing abandonem os métodos padrão e prontos para uso de atribuição de marketing que têm sido usados ​​há anos e adotem a atribuição orientada a dados (DDA).

Neste artigo, exploraremos a inadequação dos modelos de atribuição de marketing prontos para uso e nos aprofundaremos no motivo pelo qual o DDA fornece uma lente focada para entender as jornadas multitoque.

É hora de confiar nos resultados objetivos da máquina.

O que é a atribuição orientada a dados (DDA)?

A atribuição orientada a dados é um método de aprendizado de máquina para verificar a influência dos canais de marketing nas decisões do cliente.

Em vez de depender de modelos de atribuição de marketing padrão desatualizados (com regras supostas sobre como os canais se comportam), modelos de aprendizado de máquina como o DDA removem a subjetividade, fornecendo uma visão detalhada do impacto real que os canais tiveram nas decisões finais de compra.

Por que usar o modelo de atribuição de marketing correto é importante?

Nem todas as atividades de marketing são tão influentes quanto as outras. É provável que uma postagem de mídia social tenha um nível diferente de influência de um anúncio PPC, mesmo que possa estar conectado à mesma campanha abrangente. Como resultado, seria impreciso supor que todas as atividades são igualmente eficazes para gerar (por exemplo) conversões.

Compreensivelmente, não é fácil para os profissionais de marketing descobrir o impacto de suas campanhas quando várias atividades estão sendo executadas nos canais - às vezes ao mesmo tempo.

Além de determinar quais canais funcionam melhor para mensagens ou produtos, os profissionais de marketing também desejam planejar e orçar com eficiência. Isso é especialmente crítico, já que os orçamentos de marketing costumam ser os primeiros a serem espremidos.

Para complicar ainda mais o quadro, diferentes canais desempenham papéis diferentes nas decisões de compra do consumidor em todos os setores. Por exemplo, as atividades de marketing digital que geram impacto para um negócio de varejo B2C se traduzirão de maneira diferente no setor de saúde privado.

O mesmo vale para aplicativos B2B. Uma solução de tamanho único simplesmente não existe, e é por isso que os modelos de atribuição de marketing padrão nunca serão adequados.

Os modelos de atribuição de marketing também ajudam os profissionais de marketing a identificar os melhores canais para:

• Apresentando um cliente ao negócio
• Momentos de encerramento e tomada de decisão
• Planejamento e dimensionamento de ações de marketing
• Reagindo rapidamente às mudanças.

Existem dois tipos de modelos de atribuição de marketing:

Básico: Modelos prontos para uso, como primeiro clique, último clique, baseado em posicionamento, decaimento de tempo. Todos são baseados em regras, geralmente assumindo que as decisões são tomadas pelos consumidores de forma linear.

DDA (Data Driven Attribution): Em vez de usar regras predeterminadas e suposições criadas por humanos, as máquinas são deixadas para aprender com os dados e determinar a ponderação de crédito ideal para cada canal

Os modelos básicos de atribuição baseados em regras costumam ser a solução ideal para os departamentos de marketing, pois são simples de entender. Mas eles não contam a história completa.

O que há de errado com os modelos básicos de atribuição de marketing?

Listamos os principais tipos de modelos básicos de atribuição de marketing e por que eles não são ideais:

• Último clique: todo o crédito vai para o último clique antes da conversão ou inscrição
• Primeiro clique: O inverso do acima

Os métodos acima não levam em consideração quaisquer outros pontos de contato que possam ter influenciado a jornada do cliente. Os métodos abaixo levam em consideração vários estágios do processo de conversão em graus variados, mas ainda se baseiam na suposição de que as jornadas do cliente são lineares.

Como resultado, cada canal ganha crédito na atualidade ou sua posição em um processo de decisão excessivamente simplificado:

• Último clique não direto: O canal indireto final usado antes da conversão do cliente recebe todo o crédito
• Decaimento de tempo: o crédito aumenta dependendo da recente conversão ou inscrição, com a última atividade ganhando mais crédito
• Linear: Cada estágio recebe uma quantidade igual de crédito dividido
• Com base na posição: a primeira e a última interação ganham crédito dividido igual.

O DDA é o único método de atribuição que estabelece uma visão representativa das jornadas do cliente, que são (afinal) únicas para cada empresa.

Na atribuição orientada a dados, uma máquina aprende com grandes amostras de jornadas do cliente em um determinado período, analisando todas as interações confusas e complexas entre os canais como elas são, sem assumir linearidade.

A DDA atribui crédito com base nas relações entre os canais que foram analisados ​​computacionalmente. Assim, os modelos de DDA podem garantir que o crédito seja atribuído de forma mais objetiva. Isso é significativamente mais representativo da realidade das jornadas reais do cliente, que são confusas e complexas.

O 'melhor' modelo de atribuição de marketing é...? Subjetivo

O DDA fornece a visão mais completa do desempenho do canal. No entanto, algoritmicamente, há mais de uma maneira de executar o DDA. Plataformas de marketing como o Google Analytics 360 aplicam uma abordagem de teoria dos jogos usando Shapley Values.

Outras plataformas podem usar métodos probabilísticos como a Cadeia de Markov. Empresas mais avançadas digitalmente usarão modelos DDA personalizados, que são otimizados regularmente.

Isso significa que, embora o DDA seja a escolha superior em relação aos modelos lineares básicos, não existe uma única maneira "melhor" de aplicar o DDA. Cada empresa é diferente e as atividades de marketing variam para conjuntos exclusivos de clientes.

Para os profissionais de marketing que pretendem testar as águas com o DDA antes de assumir um grande compromisso de criar seus próprios modelos personalizados, talvez a maneira mais amigável e acessível seja por meio do Google Analytics 4. O Google Ads agora também usa o DDA como o modelo de atribuição padrão para o marketing Pay Per Click atividade.

Dê crédito onde o crédito é devido com modelos de atribuição de marketing baseados em dados

As jornadas do cliente são muito mais confusas, complexas e difíceis de entender do que os modelos de atribuição prontos para uso. Isso não significa que os profissionais de marketing devam confiar em modelos de atribuição padrão: muito pelo contrário.

Com ferramentas mais poderosas do que nunca à disposição dos profissionais de marketing, nunca houve um momento melhor para criar modelos de atribuição orientada a dados. Uma equipe de dados madura pode consultar, projetar e projetar a infraestrutura de análise necessária para ingerir e modelar grandes quantidades de dados da jornada do cliente.

Em todas as plataformas, os profissionais de marketing podem estabelecer uma visão clara de onde atribuir crédito e, finalmente, descobrir o impacto de suas atividades.

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