Modelo de atribuição sem complicação

Olá!

Tenho ouvido muito falar de modelos de atribuição e o assunto ainda parece estar cercado por certos tabús (pelo menos no que diz respeito a mídia display).

Minha intenção aqui é compartilhar conhecimento, experiência e incentivar o uso de modelos além do last click.

A seguir temos os 5 principais modelos de atribuição (todos customizáveis):

Last click ou last impact

Descrição: o último impacto ou clique recebe a atribuição de conversão;

Recomendação de uso: indicado para marcas já conhecidas nas quais a decisão de compra é imediata, ou seja, o ciclo não envolve período de consideração. Campanhas com foco 100% em performance (vendas, inscrição em promoções, cadastro, entre outros).

First click ou first impact

Descrição: o primeiro clique ou impacto recebe a atribuição de conversão;

Recomendação de uso: para marcas pouco conhecidas ou completamente novas que dependem de canais efetivos para o awareness e geração de tráfego. O primeiro impacto torna-se então mais importante do que os intermediários e que o último.

Linear

Descrição: todos os impactos ou cliques da jornada de conversão recebem participação igual da atribuição de conversão;

Recomendação de uso: marcas que precisam engajar o consumidor durante todo o ciclo de compra (commodities, baixa fidelidade à marca). Alta probabilidade de desistência de compra.

Time weighted

Descrição: segue uma escala de tempo. Quanto mais próximo o impacto ou o clique estiver da conversão, maior o share de atribuição;

Recomendação de uso: indicado para o varejo altamente competitivo e marcas que desejam dar mais crédito para canais que influenciaram o final do funil. Cabe muito bem para o e-commerce já que não importa tanto quem gerou o awareness, mas qual e-commerce obteve a compra (seja por disputa de preço, por facilidade de entrega, condições de pagamento, entre outros).

Position Based

Descrição: o último impacto ou clique e o primeiro impacto ou clique recebem maior participação da atribuição. Os intermediários recebem uma participação menor - regra 40 : 20 : 40;

Recomendação de uso: para marcas que precisam influenciar todo o funil - do awareness à consideração, da avaliação à ação de compra. Indicado para campanhas nas quais o objetivo é um mix entre branding e performance. Aquele canal que gerou o awareness é tão importante quanto o canal que gerou a conversão final.

Observações e dicas:

• É indispensável o tagueamento do site do anunciante para que esse estudo seja completo;
• Diferença entre modelos de atribuição que consideram somente o post-click e modelos que usam post-click + post-view: se o comportamento de compra do consumidor for imediato e impulsivo, não há necessidade de considerar o post-view (um caso raro, concorda? A não ser que se trate de jogos de aposta online ou algo do tipo). Caso contrário, recomendo usar sempre os dados post-view;
  • Há discussões sobre a validade dos dados post-view, já que o cookie drop acontece mesmo que o anúncio não tenha sido visto – a evolução disso é a inclusão de dados post-view cruzados com viewability. As ferramentas de adserver com atribuição em breve farão lançamentos nessa área;
• Para saber o período de consideração, é necessário estudar quanto tempo o consumidor levou do primeiro impacto ao dia que efetuou a compra – nesse caso, é imprescindível estudar a jornada visualizando dados post-view para entender o comportamento do consumidor (hoje, os adservers oferecem esse recurso – minha experiência é com o DoubleClick DCM, acredito que o Google não deve demorar para integrar esses recursos e disponibiliza-los também para usuários do DBM)
  • Esse dado também serve para definir qual a janela de conversão ideal – se o produto tem na média 7 dias de consideração, o seu cookie window deverá ser de 7 a 10 dias;
• Outro dado interessante que esses relatórios detalhados da jornada nos trazem, é o de touchpoints to conversion. Ou seja, a frequência média que leva o consumidor a converter. Utilizado para planejar o frequency cap das campanhas. Ex: Sabendo que meu consumidor converte após ver meu anúncio 7 vezes na média, não seria aconselhável desperdiçar verbas com frequências muito mais altas do que isso. Um cap eficiente significa investir de forma eficiente. Podendo portanto migrar recursos para prospecção de outros clientes potenciais;
• Os adservers com recursos de atribuição dão luz ao upper funnel, agregam inteligência aos estudos hoje coletados pelo webanalytics e conseguem visualizar dados post-view que o analytics não identifica. A combinação das duas ferramentas ajudam a investir e planejar de forma muito mais eficiente e assertiva.

E por último, mas nem por isso menos importante, há outros tipos de soluções disponíveis para anunciantes no que diz respeito à atribuição e jornada de conversão:

• Os DMPs também estão entrando nesse campo  de atribuição, a Krux por exemplo oferece uma solução bastante completa;
• Assim como os institutos de pesquisa como Nielsen, Comscore e Millward Brown que oferecem estudos capazes de analisar todo o funil e a eficiência de cada canal /publisher / criativo do awareness à conversão. Informações importantíssimas para implementar  o modelo de atribuição correto para cada marca.

Resumindo, alternativas não faltam. Todas essas empresas fazem negócio com o Brasil. A utilização desses recursos fazem uma diferença enorme para as marcas: entendendo melhor a jornada do seu consumidor, tirando insights relevantes para desenvolvimento de novos negócios e investindo de forma muito mais eficiente.

Espero que ajude. Qualquer dúvida ou sugestão, estou à disposição.