Vamos falar de atribuição
O tema de atribuição está cada vez mais comum. Ele é muito incentivado pelos parceiros de mídia que querem mostrar que estão trazendo mais valor para o negócio do que os modelos tradicionais indicam.
O consumidor possui uma jornada de compra com diversas interações com o seu negócio. Inicialmente ele não conhece seu produto, depois ele estuda a proposta de valor e finalmente decide comprar — e dificilmente tudo isso vai acontecer dentro do mesmo canal de mídia. Como vou avaliar minha estratégia de maneira simplista quando faço algo assim:
Busco clientes novos com um vídeo no Stories que leva para uma página de captura de lead. Então eu impacto esses clientes com um e-mail promocional. Os clientes que clicaram no e-mail, mas não iniciaram o processo de checkout vão para minha lista de Display. Finalmente, aqueles que já estão nas últimas etapas para finalizar o pedido, eu crio uma lista específica para poder aumentar o bid de minhas campanhas de Search.
Isso é só um exemplo , mas é verdade que existem modelos que são objetivamente mais precisos para explicar essa jornada, mas está faltando na discussão a complexidade necessária para chegar nesses modelos — e que nem sempre essa troca entre precisão versus complexidade compensa.
Caminhos possíveis
Atribuição de uma interação
São os modelos mais simples de atribuição possíveis. Levam em consideração apenas uma sessão para determinar o canal responsável por aquela conversão. O maior benefício deles é a simplicidade para explicar e analisar o dado, mas essa simplicidade acaba nos deixando míopes em relação à jornada do usuário. Deixando muitas informações de fora, ele pode nos levar para decisões erradas.
Last Click
O modelo de “Last Click” é o modelo mais tradicional e o mais utilizado pelos e-commerces. Ele atribui a conversão para o último canal que o usuário utilizou para realizar a transação — ela é dada para o parceiro que trouxe o cliente quando ele tomou decisão da compra.
Imagine o exemplo ao lado. O usuário recebe um e-mail, se interessa, entra no site e estuda os produtos, mas não compra. Em seguida vê uma postagem no Facebook, novamente entra no site, chega até a adicionar o produto que quer no carrinho, mas não compra. Chegando em casa, ele entra no site digitando sua URL, inicia o processo de compra, mas não acha seu cartão e não consegue concluir a compra. Por fim, fazendo uma busca no Google, ele é impactado por um anúncio, clica e finalmente finaliza a compra. Quando você for olhar seu relatório, apenas o canal de SEM vai ser atribuído à essa conversão.
Esse modelo tem uma variação que é o modelo da “Última interação não direta”, onde a única diferença é que se o último canal tiver sido o direto — a conversão irá para o canal anterior.
Essa variação é muito utilizada para pagamentos de parceiros de mídia que rodam em modelos CPA — onde é pago um valor relacionado com as conversões geradas. É um primeiro passo em direção ao reconhecimento da jornada do consumidor, mas ainda tímido e míope — pois estamos negando a relevância dos demais pontos de contato do cliente.
É muito natural acreditar que quem fez o cliente “bater o martelo” deva ter o mérito, mas isso ignora um funil de compras e o processo de estudo do consumidor. E acaba sendo perigoso para decisões estratégicas.
Imagine o caso abaixo:
Temos 4 compras. 2 com o “Last Click” em e-mail, 1 em SEO e 1 em SEM. Uma análise rápida indica que e-mail é o canal que melhor performa, seguido das buscas orgânicas e pagas, e que nossas campanhas em Redes Sociais não estão tendo qualquer efeito. Isso é o que nosso relatório de vendas com atribuição em Last Click nos diz. Talvez devamos reformular o que fazemos no Instagram enquanto disparamos mais e-mails.
Mas o que está nos sendo escondido é que todas essas compras tiveram início através de nossas Redes Sociais. Que elas são os canais que mais geraram pontos de contato nessas compras. E que provavelmente e-mail só tem uma conversão tão boa porque essa estratégia deixa os clientes já propensos para a conversão quando recebem o e-mail.
First Click
O exato oposto do que acabamos de ver aqui, mantendo a mesma simplicidade.
Continuamos atribuindo a conversão para apenas um canal, mas agora fazemos isso para aquele que gerou o primeiro contato do cliente naquela jornada de compra — e também seguimos com o mesmo problema de escondermos informações importantes.
Ele pode ter espaço em estratégias em que o topo do funil seja complexo com muitas opções, mas o seu meio e fim sejam bem simples, com poucas (ou até apenas uma) estratégias de finalização.
Ele também faz mais sentido quando falamos de uma marca não estabelecida, onde um cliente novo tem muito valor, pois estamos concentrando investimentos em construir marca e gerar tráfego.
Mas mesmo assim, é um modelo muito pouco usado e com uma perda de informação muito grave.
Atribuição de múltiplas interações
Muito provavelmente é aqui que você deve buscar posicionar seu modelo de atribuição. Defendo que quando falamos dos grupos modelo de atribuição, a recomendação de qual grupo você deve buscar segue a curva normal.
Uma pequena minoria tem uma operação simples o suficiente para se contentar (e ter um risco pequeno o suficiente) com os modelos de atribuição de uma interação. Da mesma forma, um outro pequeno grupo é complexo o suficiente para ser necessário investir em um modelo de atribuição de múltiplas interações ponderadas. E a grande maioria fica exatamente aqui nessa sessão.
Em um modelo de atribuição de múltiplas interações, reconhecemos que o nosso cliente possui uma jornada de compra. Vemos que ele inicialmente não conhece a nossa marca, em seguida passa por um período de estudo do produto, um momento de avaliação de benefícios e custos, e que finalmente toma a decisão de comprar — e que essa jornada se dá através de muitos pontos de contato.
Aqui ainda perdemos informações e podemos tomar decisões erradas (que vou explicar mais adiante), mas é um avanço importante.
Temos 3 modelos principais.
Atribuição linear
É o modelo mais simples de atribuição com múltiplas interações, sendo dado o mesmo peso para todas as visitas do consumidor.
No exemplo ao lado temos um processo de compra em que o consumidor visita o site cinco vezes. Cada uma por um canal diferente.
Damos então a parte igual da conversão (20%) para cada um dos canais.
Importante ressaltar que isso não se aplica apenas à receita, mas à própria transação. Imagine uma compra de R$100. Em nosso relatório, cada um desses cinco canais teria R$20 de receita atribuída a ele, mas também apenas 0,2 de conversão.
Esse é um primeiro ponto obstáculo para os modelos de atribuição de múltiplas interações: as conversões fracionadas. Uma vez que você entende a lógica de que estamos distribuindo aquela compra para os canais que fizeram parte da jornada de compra, fica fácil entender (e é a partir do conceito que devemos explicar a informação) — mas é uma confusão natural.
Atribuição de redução ao tempo
O modelo de quando o “Last Click” dá as mãos para a “Atribuição Linear”. Aqui seguimos atribuindo parte da conversão para cada um dos canais que geraram sessões, mas acreditamos que quanto mais próximo da conversão, mais relevante é aquele ponto de contato para a transação.
Acabamos ficando com o modelo como o demonstrado ao lado. O peso maior é dado para o Last Click e ele vai diminuindo igualmente até chegar ao menor peso, que é atribuído ao First Click.
Esse modelo pode fazer sentido para negócios que já estejam bem estabelecidos e tenham poucos esforços para atrair clientes, ou então para aqueles que tenham um topo de funil simples e que precise aumentar muito os esforços conforme vá se afunilando (algo mais comum em empresas B2B).
A crítica fica a cargo da pouca relevância dada aos canais responsáveis por iniciar o processo de compra.
Atribuição baseada em posição
Esse modelo é a última etapa antes de chegarmos aos modelos mais complexos — e acredito que o mais adequado para a maioria dos negócios. A grande diferença dele para o modelo linear, é que damos pesos diferenciados para os momentos (em teoria) mais relevantes para a compra: o primeiro e o último, enquanto ainda valorizamos todos os pontos de contato.
Olhando um exemplo prático, ficamos com a situação como a ao lado.
O primeiro e último pontos de contato (first e last click) ficam com o mesmo peso definido pelo usuário, enquanto os demais canais dividem de forma igualitária a parte que sobrar — independente de quantos canais tivermos aqui.
Então no exemplo dado, e-mail e SEO ficariam com 35% cada e Social, Direto e SEM ficariam com 10% cada. Normalmente, cabe ao usuário definir o % que os canais das pontas vão receber (sendo o mais comum 40% para cada — eu simplifiquei aqui o exemplo) e os do meio dividem igualmente o resto.
Existem variações que dão um peso maior para alguns eventos que podem ocorrer ao longo do processo, como a geração de um lead. Conforme vamos aumentando os eventos que damos pesos ao longo do processo, aumentamos a complexidade do modelo, mas nos aproximamos do modelo mais preciso e que vamos falar em seguida.
Atribuição de múltiplas interações ponderadas
Esse é o grupo de atribuição mais complexo, mas em compensação o mais preciso de todos. Apesar de que deve ser o modelo de toda organização que faz investimentos de publicidade, é preciso ressaltar que deve ser evitado caso não haja condições de fazer o investimento necessário para seu desenvolvimento — seja ele interno através de capital humano, seja ele através de aquisição de ferramentas externas.
Esse tipo de atribuição é um refinamento da “Atribuição Baseada em Posição”, pois segue dando mais peso para as interações mais relevantes, porém há uma mudança fundamental em como elas são determinadas. Se antes escolhemos com base em que momento ela ocorreu, aqui definimos com base em o quê ocorreu durante cada sessão.
As perguntas aqui são: Quais eventos ocorreram em cada sessão? O que o usuário fez em cada contato? E que peso deve ter cada um desses eventos?
Em quais sessões houve adição ao carrinho? Onde o usuário iniciou o checkout? Quando ele se cadastrou? E que peso vamos dar para cada coisa?
Está exatamente nessas perguntas o perigo desse modelo. Ele é o mais preciso somente se tiver sido feito de maneira adequada. Para responder essas perguntas, é preciso um trabalho estatístico para definir quais eventos realmente são relevantes e que peso deve ter cada um.
Somente um estudo bem feito vai ser capaz de fugir dos vieses que temos. As vezes eventos que acreditamos serem relevantes, não possuem tanto impacto; enquanto acontecimentos fora de nosso radar são fundamentais para a conversão.
Deixar nossas pré-concepções e percepções sem fundamentação em dados definirem esse modelo vão levar à miopia da situação e decisões incorretas. É melhor dar um passo para trás e adotar um modelo mais simples e seguro.
O resultado final que temos é que cada jornada do consumidor vai ter um gráfico de atribuição diferente. Isso é o que observamos na prática, pois cada consumidor possui uma jornada diferente e é justamente o que torna esse modelo o mais preciso. Buscar não o momento que o consumidor fez suas sessões, mas sim o quê eles fez em cada sessão.
Considerações finais
As compras por impulso ainda existem. Com certeza. Mas o consumidor está mais exigente e é fundamental que o quando fizermos uma campanha de mídia, paremos de olhar para cada canal individualmente.
O consumidor possui uma jornada complexa. Ele pesquisa, estuda, namora o produto, busca o melhor preço, espera um cupom… E ignorar isso vai te levar às decisões erradas.
É preciso entender não apenas como os canais se encaixam em seu funil, mas também como os canais se complementam e não apenas como concorrem entre si.
Entenda seu momento de negócio e qual modelo de atribuição se encaixa melhor com as suas necessidades. Esteja preparado para avaliar corretamente seus canais, seja criativo com seu funil e esteja pronto para otimizar cada vez mais seu ROI — ou LTV, mas isso é conversa para outro dia.
