Atribuição no marketing de performance é como desvendar o mistério de quem ou o que realmente merece crédito por levar seu cliente a tomar uma decisão de compra. Essa prática, longe de ser trivial, carrega consigo a promessa de otimizar cada centavo investido em campanhas de marketing, maximizando o retorno sobre investimento (ROI). Mas por que isso é tão crucial?
Imaginemos que você dirige uma sofisticada máquina de marketing, uma orquestra digital onde cada instrumento — anúncios de display, e-mails, redes sociais, SEO — contribui para a sinfonia do sucesso. Atribuição é a batuta do maestro, coordenando e calibrando a harmonia entre as partes para garantir que o público não apenas escute, mas aplauda de pé. Sem um bom modelo de atribuição, você corre o risco de desafinar, desperdiçando recursos em canais que não geram o impacto esperado.
Vamos explorar em detalhes os quatro principais modelos de atribuição:
1. Self Reported Attribution
O modelo de Self Reported Attribution coloca o poder de determinar a origem da conversão nas mãos do próprio cliente. Este método se baseia na coleta de informações diretamente dos consumidores, geralmente por meio de pesquisas ou formulários, onde eles são perguntados sobre como ouviram falar sobre a empresa ou produto.
Vantagens:
Insights Diretos: Oferece uma visão direta das percepções dos clientes sobre quais canais foram mais influentes.
Simples de Implementar: Pode ser facilmente adicionado em pontos de contato como páginas de agradecimento ou e-mails de confirmação.
Desvantagens:
Subjetividade: A memória e a percepção dos clientes podem ser falhas, levando a dados imprecisos.
Baixa Taxa de Resposta: Nem todos os clientes se sentem inclinados a responder, o que pode enviesar os resultados.
2. Single Touch Attribution
Single Touch Attribution atribui todo o crédito da conversão a um único ponto de contato. Este método é simples e fácil de entender, mas pode ser bastante limitador.
Tipos Principais:
First Touch Attribution: Credita a conversão ao primeiro ponto de contato com o cliente. Ideal para campanhas focadas em brand awareness, onde a prioridade é atrair a atenção inicial do público.
Last Touch Attribution: Atribui a conversão ao último ponto de contato antes da conversão. Este método é frequentemente usado em estratégias de marketing direto, onde o foco é a interação final que leva à compra.
Vantagens:
Simplicidade: Fácil de implementar e entender.
Clareza: Proporciona uma visão clara do ponto inicial ou final da jornada do cliente.
Desvantagens:
Visão Limitada: Ignora todas as outras interações que podem ter influenciado a decisão de compra.
Redução da Complexidade: Simplifica demais o comportamento do consumidor, que geralmente é multifacetado.
3. Multi Touch Attribution
Multi Touch Attribution reconhece que cada interação ao longo da jornada do cliente tem valor e distribui o crédito de uma conversão entre todos os pontos de contato.
Modelos Comuns:
Linear Attribution: Distribui o crédito igualmente entre todos os pontos de contato.
Time Decay Attribution: Atribui mais crédito aos pontos de contato mais próximos da conversão.
U-Shaped Attribution: Dá mais crédito ao primeiro e ao último ponto de contato, com o restante distribuído igualmente entre os intermediários.
W-Shaped Attribution: Enfatiza três pontos principais: o primeiro contato, a conversão do lead e o último contato antes da conversão.
Vantagens:
Compreensão Holística: Oferece uma visão mais completa da jornada do cliente.
Maior Precisão: Permite ajustes finos e uma alocação de recursos mais eficiente.
Desvantagens:
Complexidade: Pode ser difícil de implementar e interpretar, especialmente sem ferramentas analíticas avançadas.
Necessidade de Dados: Requer um volume significativo de dados para ser eficaz.
4. Modelagem Estatística
A Modelagem Estatística, ou atribuição algorítmica, utiliza algoritmos e análises avançadas para determinar a influência de cada ponto de contato na conversão. Este modelo pode incluir técnicas como regressão logística, cadeias de Markov e machine learning.
Vantagens:
Alta Precisão: Analisa a interação entre os pontos de contato e ajusta o crédito de acordo com a influência real.
Insights Profundos: Fornece uma visão detalhada e baseada em dados da jornada do cliente.
Desvantagens:
Complexidade Técnica: Requer conhecimento avançado em estatística e ciência de dados.
Custo e Tempo: Pode ser caro e demorado para implementar.
Aplicação Prática
Em minha experiência como professor em cursos de MBA, muitos alunos relatam que iniciar com modelos mais simples, como o Single Touch, e gradualmente evoluir para Multi Touch ou Modelagem Estatística, pode ser uma abordagem eficaz. Essa progressão permite que as equipes de marketing desenvolvam suas habilidades analíticas e ajustem suas estratégias com base em insights mais granulares e precisos.
No mundo real, por exemplo, uma empresa de e-commerce pode começar com o Last Touch Attribution para entender quais canais estão fechando mais vendas. Com o tempo, ao coletar mais dados e sofisticar suas análises, podem migrar para um modelo de Multi Touch Attribution ou até mesmo implementar Modelagem Estatística para maximizar o impacto de suas campanhas.
Marcos Figueira é sócio da Wyse Brandformance (https://wyse.com.br), um mix de agência e consultoria especializada em Branding e Marketing que atuam de forma integrada.
Referências
Anderl, E., Becker, I., von Wangenheim, F., & Schumann, J. H. (2016). Mapping the Customer Journey: Lessons Learned from Graph-Based Online Attribution Modeling. International Journal of Research in Marketing, 33(3), 457-474.
Li, H., & Kannan, P. K. (2014). Attributing Conversions in a Multichannel Online Marketing Environment: An Empirical Model and a Field Experiment. Journal of Marketing Research, 51(1), 40-56.
Shao, X., & Li, L. (2011). Data-Driven Multi-Touch Attribution Models. Proceedings of the 17th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 258-264.