O que levou um cliente a comprar de você? A pergunta parece simples, mas vai ficando complicada à medida que você tenta respondê-la. Será que o cliente fez a compra depois de ver um post ou foto no Instagram Stories? Será que seu produto apareceu no Google, ou talvez em um e-mail promocional?
Quanto maior for o seu e-commerce e quanto mais você investir em sites, redes sociais, influenciadores digitais e nas interações offline, mais difícil será chegar a uma resposta. Pense na mudança de comportamento dos clientes nos últimos 10 anos: quantos dispositivos, aplicativos e sites estão ao alcance das pessoas todos os dias, desde quando elas acordam até a hora de dormir?
Ainda temos muito o que aprender sobre ações, estratégias, campanhas e atribuições de marketing. Nesse cenário, quanto mais você entender a jornada dos consumidores, melhores serão suas decisões sobre os canais que trazem mais clientes e as interações que rendem os melhores resultados.
Afinal, o que é atribuição de marketing?
O objetivo da atribuição de marketing é entender melhor todas as interações e pontos de contato dos clientes com a sua marca durante a jornada de conversão. Com esse entendimento, você consegue saber quais canais e campanhas específicas geram mais conversões, além de descobrir como e onde investir seu tempo e dinheiro. Embora pareça simples na teoria, esse conceito pode ser bastante complicado na prática.
Por que está cada vez mais difícil trabalhar a atribuição de marketing?
Pare um instante e pense no seu comportamento como consumidor. Quem tem idade para se lembrar da vida antes dos iPhones, tablets e redes sociais sabe que a maioria das pessoas só tinha um dispositivo com acesso à internet (um computador de mesa). Trabalhar a atribuição de marketing era relativamente simples nessa época.
Hoje em dia, você precisa avaliar uma série de novos fatores que influenciam consideravelmente a qualidade das suas ações, campanhas e resultados. Aliás, é preciso ter em mente que esses fatores estão em constante transformação. Por exemplo:
- Vivemos em um mundo conectado: algumas pessoas têm um computador no trabalho e outro em casa, além de dois (ou mais) smartphones ou tablets e dispositivos domésticos inteligentes. Embora cada dispositivo apareça como visitante exclusivo do seu site, todos representam o mesmo consumidor.
- O mundo está levando a privacidade e o monitoramento a sério: os dispositivos e navegadores estão mais rigorosos quanto a permissões de monitoramento e acesso a determinadas informações. Com as regras estabelecidas pelo Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD, do inglês GDPR), cada consumidor deve indicar se concorda ou não com o monitoramento de suas interações online.
- A maioria das ações se baseia em cliques: como a maioria dos relatórios de marketing é feita com base no comportamento identificado por cliques e no rastreamento dos parâmetros UTM (veja mais a seguir), o impacto dos anúncios que não geram cliques fica de fora desses relatórios.
A situação é complexa, mas não desanime! Você pode usar implementações e táticas específicas para lidar com alguns desafios do cenário atual.
Como fundamentar a melhoria da atribuição
Antes de falarmos sobre o funcionamento e os modelos de atribuição de marketing, é preciso fazer um esclarecimento: não há como comprovar que uma atribuição de marketing é sempre 100% eficaz.
Jamais conseguiremos entender completamente como determinada atribuição de marketing influenciou a jornada de um consumidor. Todos os modelos de atribuição de marketing são apenas uma aproximação do mundo real, e somente as medidas a seguir garantem um nível mais elevado de precisão:
- Configuração correta de pixels e monitoramento de conversões, como o pixel do Meta, as conversões do Google Ads e o acompanhamento do e-commerce no Google Analytics;
- Criação de um sistema coerente para rastreamento UTM, que priorize dados organizados e completos sobre as jornadas dos seus clientes;
- Entendimento do propósito dos modelos de atribuição e de como cada modelo influencia suas decisões de marketing.
www.sualoja.com?utm_source=facebook&utm_medium=cpc
Embora pareçam estranhas, as marcas de UTM são um sistema padronizado no marketing digital. Você pode gerar essas sequências usando criadores de URLs de campanhas do Google ou uma extensão do Chrome, como o UTM.io.
Você pode usar cinco tipos padrão de parâmetros UTM para delimitar o tráfego recebido, com ferramentas de análise que agrupam, organizam e analisam esses dados em lotes. A decisão de quando e como usar esses padrões depende de você, então procure ser coerente na categorização e no rastreamento do UTM:
- Origem da campanha (utm_source): descreve o site ou a principal origem em que o link será divulgado. Por exemplo, se você está promovendo um link para a sua loja no Instagram e tem o hábito de usar as redes sociais para marketing, a origem da sua campanha pode ser utm_source=instagram.
- Mídia da campanha (utm_medium): descreve a atividade de marketing. Por exemplo, se você pretende usar o link para rastrear o tráfego de uma campanha do Google Ads, sua mídia pode ser algo como utm_medium=cpc, indicando a publicidade de custo por clique.
- Nome da campanha (utm_campaign): permite identificar o tráfego de determinada campanha em andamento, mesmo que seja da mesma origem. Por exemplo, para uma campanha de pesquisa com marca, você pode usar utm_campaign=branded%20search%20exact (os espaços podem ser codificados como %20 para evitar a quebra do URL).
- Termo da campanha (utm_term): usado para rastrear palavras-chave específicas que você pretende segmentar, caso esteja fazendo anúncios no Google Ads.
- Conteúdo da campanha (utm_content): usado caso você esteja testando a separação de anúncios. Ou seja, é possível acompanhar cada anúncio para saber qual direcionou mais tráfego.
Parâmetros UTM personalizados
Você também pode criar seus próprios parâmetros UTM para especificar ainda mais a origem do tráfego. Um parâmetro como utm_season=outono, por exemplo, seria útil para acompanhar os dados de uma campanha sazonal.
Além disso, você pode usar qualquer um dos parâmetros ValueTrack para marcar dinamicamente várias configurações de campanha ou atributos de usuário. Por exemplo, &utm_device={dispositivo} mudaria automaticamente {dispositivo} para identificar o dispositivo que o cliente está usando enquanto navega no seu site.
Entenda essa dinâmica na prática: vamos supor que você queira acompanhar o tráfego e as vendas de uma campanha de pesquisa do Google Ads para jaquetas de inverno, sem identificar a marca, segmentando as palavras-chave "jaquetas de inverno". O URL com rastreamento UTM poderia ser o seguinte:
www.minhaloja.com?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=pesquisa%20sem%20marca%20jaquetas%20de%20inverno&utm_term=jaquetas%20de%20inverno
Observe que cada parâmetro indica algo sobre o tráfego:
Como ajudam a rastrear o tráfego de origens específicas, os UTMs permitem analisar o desempenho do tráfego mais detalhadamente. No entanto, sua análise será eficaz apenas se você tiver em mente o seguinte:
- UTMs são subjetivos e definidos por você: embora haja práticas comuns para nomear UTMs, use um método que faça sentido. Se você souber exatamente o que está fazendo e se a sua equipe entender a lógica, seu método será perfeito.
- Há diferenciação entre maiúsculas e minúsculas: utm_source=Facebook e utm_source=facebook vão aparecer como duas origens diferentes no Google Analytics.
- Registre seus parâmetros: crie um sistema coerente para listar seus parâmetros UTM. Assim, você e sua equipe saberão quais parâmetros já foram usados e o que cada um deles representa.
- Preze pela coerência no uso: mostre o seu sistema de UTMs aos novos integrantes da equipe e verifique cada UTM atentamente antes do uso.
- Teste os URLs finais: o URL final pode quebrar às vezes. Procure sempre verificar suas páginas de destino antes de investir dinheiro em anúncios e codifique os caracteres especiais (o URL Encoder pode ajudar).
- Se necessário, use um encurtador de URL: os parâmetros UTM podem deixar os links longos e pouco atrativos. Se você vai mostrar os links publicamente, como em uma biografia de rede social ou em um material impresso, os encurtadores de URL podem deixá-los mais atraentes.
IDs de usuário para agrupar a jornada em vários dispositivos
Fazer o rastreamento UTM adequado é apenas primeiro passo. Por padrão, se o mesmo usuário visitar seu site em vários dispositivos, cada acesso será considerado como um visitante novo com uma jornada diferente.
Por exemplo, o consumidor que vê um produto no Instagram Stories pode não concluir a compra logo na primeira visita. Talvez ele prefira pesquisar o produto no celular depois e acessar novamente no laptop antes de dormir. Para contornar essa questão e agrupar o comportamento do mesmo usuário, você deve configurar o ID de usuário no Google Analytics e importar seus dados de CRM.
O mesmo usuário pode visitar seu site em vários dispositivos, e cada acesso será considerado um visitante novo com uma jornada diferente.
O ID de usuário (ou User-ID) no Google Analytics é um identificador exclusivo, mas que não registra informações de identificação pessoal do usuário. O ID aparece sempre que o mesmo usuário acessa um site, seja qual for o dispositivo de origem. Você pode usar esse recurso para unificar as interações de cada cliente em todos os dispositivos e pontos de contato.
Saber transformar o que parecem ser várias jornadas independentes em uma série de interações de um único usuário é fundamental para entender melhor o envolvimento dos consumidores com a sua marca em diferentes dispositivos e campanhas.
Seis tipos de modelos de atribuição de marketing
Existem seis tipos de modelos de atribuição de marketing que você pode escolher com base nos objetivos da sua empresa e na parte do funil que você deseja destacar.
É importante entender o propósito de cada modelo e saber identificar quais interações terão mais influência. Você também pode alternar entre diferentes modelos de atribuição para ver como as mudanças afetariam sua perspectiva sobre o impacto das campanhas nas conversões.
Para entender melhor cada modelo de atribuição, veja uma breve descrição a seguir e observe como a jornada do mesmo consumidor pode ser interpretada de formas diferentes, dependendo do modelo usado.
1. Atribuição da última interação
Por ser o modelo mais usado, a atribuição da última interação virou padrão na maioria das plataformas de marketing. Esse modelo de toque único é útil quando você tenta insistentemente converter o tráfego em clientes.
Nesse cenário, 100% do crédito de conversão vai para o anúncio clicado pela última vez e a palavra-chave correspondente. Ou seja, as campanhas de fundo de funil (como as de marca ou redirecionamento) terão mais valor, e as campanhas de reconhecimento de marca e de topo de funil podem não receber valor algum.
2. Atribuição do primeiro clique
Esse modelo de atribuição de toque único considera o primeiro ponto de contato como o mais importante, conferindo 100% de crédito à atração de clientes para o funil. Esse tipo de atribuição é útil quando você prioriza o investimento em campanhas que geram tráfego e encontram novos públicos.
Com ele, o crédito da conversão recai sobre o anúncio ou a palavra-chave correspondente que recebe o primeiro clique. Atividades de alto valor de fundo de funil (como remarketing) não surtem efeito nesse modelo, levando potencialmente a um investimento reduzido desses esforços e diminuindo seu nível geral de conversões e receita bruta.
3. Atribuição linear
O modelo de atribuição linear distribui igualmente o crédito da conversão por todos os cliques na jornada até a compra. Essa é a forma mais simples de atribuição de vários toques. Nenhuma interação fica sem crédito nesse modelo, mas não dá para saber exatamente qual canal teve mais impacto.
4. Atribuição de redução de tempo
O modelo de atribuição de redução de tempo é semelhante ao modelo de última interação. Entretanto, ele também confere algum crédito às interações que levaram à conversão, dando mais peso aos cliques ocorridos antes do momento da conversão.
5. Atribuição com base em posição
Modelos com base em posição atribuem o mesmo peso ao primeiro e ao último clique, cada qual recebendo 40% do crédito. Os 20% restantes são creditados igualmente entre outros cliques.
Ou seja, esse modelo indica que o primeiro e o último cliques são as interações mais valiosas, mesmo que as campanhas ou pontos de contato no meio da jornada também tenham sido importantes.
6. Atribuição algorítmica
Esse modelo também é conhecido como atribuição personalizada. Quando você tem dados suficientes, é possível deixar que o mecanismo automatizado determine quais pontos de contato merecem mais crédito na jornada do consumidor.
Esse é o melhor modelo na teoria, mas é preciso ter uma quantidade considerável de dados para que o mecanismo de aprendizado de máquina distribua o crédito entre diferentes pontos de contato.
Diferenças na atribuição entre plataformas e propriedades
Quem trabalha com marketing há mais tempo sabe que plataformas diferentes podem gerar valores e créditos diferentes para conversões, dependendo do relatório em análise. Portanto, pode haver discrepâncias entre suas análises do Google Ads, do Facebook, do Google Analytics ou os relatórios da Shopify. Nesse caso, qual seria a fonte mais confiável?
Tecnicamente todas elas estão "certas", mas cada fonte analisa o marketing por uma perspectiva diferente. Veja um resumo de como algumas plataformas funcionam.
Google Ads
O Google Ads monitora apenas o tráfego de anúncios do Google e não elimina a duplicação das conversões de campanhas em outras plataformas porque não vê esses pontos de contato. Ou seja, o Google Ads receberá o crédito por qualquer usuário que interagir em uma campanha do Google a qualquer momento, mesmo que o usuário também interaja no Facebook/Instagram, por e-mail ou diretamente no site.
Por padrão, a configuração de atribuição do Google Ads mostra as ações até 30 dias após o clique nos anúncios usando a atribuição da última interação.
Facebook Ads
Essa plataforma de publicidade monitora apenas o tráfego e as interações dos anúncios do Facebook e dos produtos de propriedade do Facebook, como o Instagram. O Facebook Ads também não elimina a duplicação de dados das campanhas em outras plataformas. Isto é, ele recebe crédito por qualquer usuário que vê ou clica em um anúncio do Facebook em determinado período, mesmo que o usuário interaja com uma campanha do Google, envie um e-mail ou acesse o site diretamente.
O Facebook padroniza a atribuição da última interação com períodos até 24 horas após a visualização do anúncio e até 28 dias após o clique. O Facebook Ads é a única plataforma de publicidade avançada a receber crédito por usuários que provavelmente viram um anúncio (mesmo sem clicar) e fizeram a conversão por outros meios.
💡 Dica: para fazer uma comparação melhor dos resultados entre as plataformas, é recomendável alterar as configurações para a atribuição baseada em cliques.
Google Analytics
O Google Analytics e outras plataformas de análise monitoram ações clicáveis em vários canais pagos e gratuitos. Em geral, as plataformas de análise podem ser configuradas para conectar fontes de dados externas/offline, IDs de usuários e/ou outras propriedades da web que não integram diretamente o seu e-commerce.
O Google Analytics oferece um recurso de importação que permite integrar dados de outras fontes para centralizar suas análises. Com fontes de dados extras e IDs de usuários, você pode concentrar a maioria das interações dos seus clientes nas mais diversas plataformas em um só lugar.
O Google Analytics também elimina a duplicação das conversões de todos os canais e confere o crédito ao último ponto de contato da jornada de conversão, exceto em casos de acesso direto ao site da sua loja. Nesses casos, o crédito recai sobre o último ponto de contato indireto.
Servidores de anúncios e atribuição com base em impressões
Embora a maioria das atribuições seja baseada em cliques, também é possível usar a atribuição e a geração de relatórios com base em impressões. Pense na sua própria experiência: você sempre clica em todos os anúncios que chamam sua atenção? Mesmo que você não clique, esses anúncios podem influenciar sua decisão de compra.
Em um servidor de anúncios, você pode consolidar e eliminar a duplicação de todos os dados de marketing em uma só plataforma, além de obter acesso aos dados no nível da impressão. Esses dados mostram com mais clareza a jornada de compra do cliente e quais canais merecem mais investimento.
Por exemplo, seus anúncios de pesquisa podem ter um ótimo desempenho no nível do clique. No entanto, ao analisar os dados no nível da impressão, você nota que os consumidores convertidos na pesquisa já tinham sido expostos a anúncios em vídeos no YouTube antes de pesquisaram seu produto no Google.
O Google Marketing Platform é um exemplo de tecnologia que permite acessar os dados no nível de impressão, como pesquisas, vídeos, anúncios patrocinados pelo Gmail e algumas redes sociais.
Shopify
A Shopify monitora ações clicáveis em vários canais pagos e gratuitos. As análises da Shopify eliminam conversões duplicadas de todos os canais e dão crédito ao último ponto de contato da jornada de conversão, mesmo em casos de acesso direto à sua loja. Essa é a principal diferença entre o funcionamento da atribuição padrão no Google Analytics e na Shopify.
A atribuição de marketing não é perfeita
Compreender o cenário da atribuição, suas deficiências e os diferentes modelos disponíveis para uso é uma boa forma de começar a melhorar o acompanhamento do tráfego, organizar os bancos de dados dos clientes e tomar decisões mais eficazes.
A atribuição de marketing está longe de ser perfeita e tem sido cada vez mais complicada. Ainda assim, lembre-se de que ela pode oferecer informações valiosas sobre como e onde os clientes interagem com a sua marca, desde o primeiro contato até a decisão final de compra.
Sobre a autora
Carolina Walliter é escritora, tradutora, intérprete de conferências e editora-chefe do blog da Shopify em português do Brasil.
Post original em inglês: Marc Weisinger
Tradução e localização: Mitsue Siqueira
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