A jornada do consumidor no ambiente digital torna-se cada vez mais complexa. De acordo com um estudo da Salesforce, pode haver facilmente entre 6 a 8 pontos de contato diferentes antes de uma venda ser concluída no ambiente online. Sendo assim, entender essas etapas e definir quais delas são mais efetivas é fundamental para que os comerciantes focados em performance possam alocar o seu orçamento na fonte de tráfego correta.
Imagine, por exemplo, que um usuário visita seu e-commerce a partir de uma pesquisa paga, visualiza um produto específico, mas não compra nada. Uma semana depois, ele clica em um banner publicado por um de seus retargeters. No mesmo dia, ele clica pela segunda vez em uma de suas campanhas de e-mail. Finalmente, ele volta ao site por outro anúncio e faz a compra.
Qual fornecedor foi o responsável pela venda? Onde você deve investir no longo prazo para garantir o sucesso da sua campanha?
Existem várias maneiras de atribuir o sucesso de cada provedor e, portanto, responder às perguntas acima. Mas vamos analisar inicialmente os modelos mais populares:

Primeiro clique

A atribuição por primeiro clique é um dos modelos mais simples. Ele assume que a primeira fonte que levou o usuário ao site, independentemente do que aconteceu depois, deve ser 100% creditada para a conversão.
Mas supor que o primeiro anúncio clicado é o mais importante, muitas vezes, pode levar a conclusões erradas. Isso porque a jornada digital de um consumidor não começa e termina em um único momento. Pode levar dias ou semanas desde o primeiro contato com a campanha até a compra ser feita.

Último clique

A atribuição por último clique é o modelo mais utilizado no marketing de performance.
Esta regra credita a última fonte de tráfego paga como aquela responsável pela conversão – mesmo que uma fonte não paga tenha ocorrido diretamente antes da conversão, como, por exemplo, o tráfego direto (digitando o endereço da loja no navegador).

Linear

Neste modelo de atribuição todas as fontes de tráfego que foram clicadas antes de uma conversão serão creditadas igualmente.
Porém, imagine que se três ou cinco fontes de tráfego, por exemplo, forem atribuídas a um sucesso, será difícil descobrir qual ferramenta realmente foi a mais eficaz para incentivar aquela compra.

Com base na posição

Este é um modelo de atribuição que leva em conta a ordem ou a posição de cada ponto de contato antes da venda. Nele, ao invés de creditar 100% da conversão à primeira ou à última interação, o crédito será dividido entre elas – normalmente se atribui 40% de conversão ao primeiro e ao último canal, e os 20% restantes são divididos entre os intermediários.
De forma geral, para definir a quem se deve atribuir uma conversão, é sempre importante conhecer toda a jornada do consumidor antes da compra. Isso porque, é perfeitamente comum ocorrer mais de um clique de um mesmo parceiro em uma mesma conversão, por exemplo, o que significa que o usuário ainda pode estar se decidindo.
Vale ressaltar, por fim, que atribuir sucesso a um provedor não trata necessariamente de “escolher o melhor retargeter”, mas sim descobrir como os orçamentos de marketing devem ser alocados, de acordo com os objetivos específicos de cada campanha e a jornada do consumidor envolvido
Isso implica também na escolha por considerar ou não na estratégia os tráfegos direto e orgânico, por exemplo, tendo em vista que esses fluxos não podem ser escalados da mesma forma que as mídias pagas.
No fim do dia, o uso do modelo de atribuição apropriado ajudará a aumentar a eficácia da sua campanha de retargeting, pois ao atribuir cada conversão a uma fonte, você poderá comparar facilmente o resultado final de cada provedor.
Com este método, fica mais fácil otimizar o orçamento de marketing para obter os melhores resultados possíveis.

Rodrigo Lobato
Author

Rodrigo Lobato é country manager Brasil da RTB House, uma empresa de tecnologia europeia focada em oferecer um serviço completo e personalizado de retargeting. A RTB House opera atualmente 850 campanhas exclusivas para marcas globais na Europa, APAC e América Latina.

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