Compreender e comprovar resultados é o maior desafio para quase 50% dos profissionais de marketing ouvidos em pesquisa
Em junho de 2021, falamos aqui sobre a estimativa de que até o final do ano passado, ao menos 84% das empresas norte-americanas com 100 funcionários estariam usando modelos de atribuição de algum tipo. Os dados são do eMarketer.
O tema continua quente em 2022 e não deve sumir do radar dos profissionais. Maximizar a performance dos canais e mensurar o ROI continuam sendo grandes desafios do marketing moderno, segundo o estudo “Marketing Trends 2022: Marketers Tell All About Successes”, feito pela Ascend and Oracle e destacado pelo eMarketer.
Mas como mensurar tudo isso? Como provar a eficiência de tais ações? Parece simples mensurar resultados da publicidade, mas há uma série de variáveis, como a falta de linearidade na jornada do consumidor, a falta de dados, ou os dados isolados em silos e a falta de profissionais especializados. No entanto, o processo pode ser feito com modelos de atribuição, ou seja, com regras que determinem o crédito nas vendas a cada ponto do contato do cliente na jornada de conversão.
Um dos dados que mostram o quão latente é essa dor vem de uma pesquisa realizada no mercado B2B. Quase 50% dos profissionais ouvidos em estudo destacado pelo eMarketer apontaram que atribuir e rastrear ROI é o maior desafio do marketing.
A necessidade crescente de mensurar o MROI não é algo novo. Esse desafio sempre existiu, mas com a chegada de gigantes do mundo digital como Google e Facebook, além da crescente geração de dados, a possibilidade de ter modelos de atribuição mais precisos evoluiu.
Olhando a jornada como um funil, o marketing gera diversos impactos no consumidor. Há a dificuldade de identificar qual impacto gerou a decisão de compra. A decisão é na verdade um conjunto de vários pontos de contato. E cada um com uma função específica. Hoje o mercado atribui mais para o momento já próximo da venda, mas todos os pontos são relevantes. Por isso é importante olhar cada um deles e entender o impacto deles.
Além da evolução no mundo digital e da ótica do funil, talvez a principal razão para acabar com a divisão entre branding e performance é que, do ponto de vista do consumidor, essa divisão não existe. A pessoa vê a campanha no OOH, na TV, no Instagram, procura mais informações no Google, pede opinião de alguém de confiança etc, não necessariamente nessa ordem. Ou seja, para o consumidor é uma jornada fluida.
Entre os modelos possíveis, o que mais tem sido utilizado é Multitouch Attribution (MTA), que contempla a jornada de forma holística, considerando pesos diferentes para cada ponto de interação do consumidor. Há a opção de realizar a atribuição de forma linear para todos os canais, com todos canais ganhando o mesmo peso, ou ainda personalizar cada interação, de acordo com as especificidades do negócio, por exemplo, 20% para a primeira interação, 30% para interação intermediária e 50% para a última interação. Além disso, é possível utilizar métodos mais avançados, como os modelos algorítmicos, por exemplo, as Cadeias de Markov.
Como já comentamos, um modelo de atribuição bem-feito permite ainda entender os aumentos de vendas, determinar o valor vitalício de clientes específicos, e faz com que a marca crie táticas mais certeiras de acordo com a praça, faça testes antes de um lançamento e avalie a viabilidade de categorias.
Apesar de essencial para determinar o MROI, vale reforçar que tão importante quanto ter um modelo de atribuição é ter bom conhecimento da jornada do consumidor e gerar sinais ao longo dela. O MROI começa muito antes do famoso last click. Ele começa na estratégia.
Desde o início das campanhas, independentemente dos canais e objetivos escolhidos, é fundamental desenhar sinais, ou seja, os pequenos pontos de contato que vão ajudar a marcar cada interação e deixar residuais das ações do consumidor. Por exemplo, um QR Code em uma peça OOH, para mostrar quem, quando e como acessou a mensagem do anúncio. Há formas criativas de gerar sinais. Quanto mais a campanha for feita já pensando em gerar sinais, mais fácil será mensurar seus resultados.
É importante, urgente e indicado. Por que então as empresas sentem tanta dificuldade ou ainda não adotaram essa prática?
Independentemente do modelo de atribuição e do uso das dicas para implementá-los, há uma série de fatores necessários e condições que favorecem o MROI.
Na parte de dados, um dos maiores problemas é a falta de unificação entre eles. Muitas vezes os dados estão espalhados em diferentes áreas, canais, times e dinâmicas. Há uma complexidade alta em juntar tudo isso e ainda de forma alinhada com a proteção à privacidade. Ter dados isolados impossibilita o uso em conjunto, dificulta alavancar crescimento e otimizar investimento. Não ter uma visão única do cliente cria barreiras para entregar conteúdo personalizado e na hora certa.
Falando em tecnologia, este é um recurso escasso nas empresas. O marketing nem sempre vai ser prioridade nesse sentido. Um dos desafios é quando a priorização dos casos de uso de marketing conflita com projetos de tecnologia, dificultando a extração de valor das estratégias de mídia. Outro desafio é quando a estrutura de martech tem diversos donos, o que dificulta a integração das plataformas. Além disso, ter tecnologias distintas para captura de dados pode criar diferentes visões e dificultar também a análise e otimização do investimento de marketing.
Em outro pilar, aparecem pontos mais relacionados ao lado humano da corporação. Ter processos manuais pode levar a ineficiência, aumento de custos e morosidade para aproveitar oportunidades. A falta de experiência em marketing e tecnologia gera soluções incompletas, com baixo impacto ou aderência do time. Ainda nesse sentido, a escassez de talentos em martech é um dos principais gargalos da transformação digital. Há falta de talentos, com conhecimentos mais híbridos no digital. Obter o MROI exige um mix de skills, a mescla de perfis criativos, analíticos, e técnicos, com habilidades específicas, como o domínio de estatística, conhecimento das plataformas de mídia e de estratégias criativas usadas em uma campanha, por exemplo.
Desafios intrínsecos
Para além desses três pontos, há outro ligado à natureza de cada indústria e seus campos de atuação. Ou seja, cada segmento, a partir de suas condições, terá dificuldades distintas de provar o ROI.
É possível identificar alguns graus de dificuldade. Varejistas online são as empresas com maior facilidade nesse sentido. Elas são donas de seus canais de venda, têm fontes como modelo de atribuição online, além de tracking da jornada em seu site e aplicativos, por exemplo.
Ainda no mundo online, as empresas com canais de vendas terceirizado, como companhias aéreas ou de bens de consumo, têm um nível alto, mas com um pouco mais de dificuldade. Elas dependem de parcerias com varejistas online para compartilhamento de dados.
Indo para o mundo offline, as varejistas com lojas físicas têm menos possibilidades e precisam, por exemplo, de fontes como wifi, visitas às lojas, campanhas geolocalizadas, pixel no e-commerce terceiro, tracking de leads D2C como proxy + acordo de data exchange, cupons e programas de CRM. No nível ainda mais difícil aparecem asFMCGs, que precisam de parcerias com varejistas online para compartilhamento de dados, venda identificada no PDV com dado PII coletado, cupons e proxies de marketing.
Tendo todos esses fatores em mente, vale considerar também que alcançar o MROI não é um processo realizado da noite para o dia. Outra coisa é que ele não é um processo unilateral que determine um único caminho. E reforçando: o MROI começa na estratégia, por isso é sempre bom colocar novos sinais e testar novos canais, para evoluir o modelo e encontrar mais e melhores caminhos.
Apesar das dificuldades, independentemente do seu negócio ou setor de atuação, é possível aprimorar a mensuração. Confira 10 dicas:
1 – Investir em coleta de dados automatizada
2 – Buscar times dedicados e com as skills corretas
3 – Promover incentivos alinhados entre todas as partes
4 – Estimular cultura e priorização de demandas
5 – Investir em acordos de data Exchange
6 – Coletar sell-out identificado em todos os canais
7 – Realizar testes A/B
8 – Encontrar proxys intermediários
9 – Adotar novos modelos de trabalho e preparar bem o time
10 – Intensificar o uso de tecnologia para automação
