Atribuição analítica com o Customer Journey Analytics

A atribuição analítica avalia e atribui valor ou crédito a cada ponto de contato de marketing encontrado ao longo da jornada do cliente a fim de entender sua contribuição específica para alcançar um resultado empresarial desejado, como uma conversão, um cliente potencial ou aumento de receita. O objetivo é identificar a influência e quantificar o impacto de cada email lido, vídeo assistido ou relatório baixado.

À medida que a atribuição analítica evolui para enfrentar novos obstáculos, como o aumento dos regulamentos de privacidade dos dados e a fragmentação cada vez maior das jornadas do cliente, sua capacidade de fornecer insights profundos também avança. A atribuição moderna, especialmente quando viabilizada por aprendizado de máquina e modelos estatísticos sólidos, não se limita meramente a atribuir crédito a eventos específicos e sim busca entender o impacto incremental preciso de cada ponto de contato. Esse entendimento mais profundo revela vantagens estratégicas significativas: fomenta oportunidades de personalização mais eficazes ao revelar os fatores que geram conversão, melhora o retorno do investimento (ROI) em marketing ao identificar os canais e as táticas com melhor desempenho, orienta o desenvolvimento de produtos ao destacar os recursos que os clientes valorizam e fornece evidências baseadas em dados necessárias para justificar para as partes interessadas os gastos com marketing.

A atribuição analítica se baseia em estruturas de modelagem para atribuir sistematicamente crédito ou valor às várias interações na jornada do cliente. O objetivo fundamental é quantificar a influência de pontos de contato como emails, visualizações de vídeo, anúncios de exibição ou downloads de conteúdo no caminho para a conversão. Esses modelos fornecem maneiras estruturadas de interpretar dados de interação complexos, mas variam significativamente em como são abordados. Em geral, os modelos de atribuição se enquadram em duas categorias principais: modelos de fonte única (ou contato único) e modelos de várias fontes (ou multicontato).

É crucial entender que esses modelos baseados em regras servem como diretrizes e não são imposições estritas. Muitas plataformas de análise permitem que os usuários personalizem ou criem modelos de atribuição baseados em regras que se adaptam a necessidades empresariais específicas. A seleção de um modelo apropriado, ou combinação de modelos, depende bastante de vários fatores:

• Ciclo de vendas e complexidade dos pontos de contato. Empresas com ciclos de vendas curtos e poucas interações com o cliente podem considerar adequados modelos mais simples e de fonte única. Por outro lado, ciclos mais longos com vários pontos de contato em vários canais costumam exigir abordagens multicontato mais sofisticadas.
• Objetivos de negócios e estratégia de canal. Nesse caso, a seleção do modelo é influenciada pelo objetivo principal a ser medido (por exemplo, gerar percepção ou impulsionar vendas imediatas) e os canais que recebem o maior investimento (como topo do funil versus fundo do funil). Por exemplo, um modelo em forma de W, que reconhece etapas de tomada de decisão, pode ser mais apropriado do que um modelo simples linear ou em forma de U se um orçamento significativo for alocado para atividades do meio do funil que geram alto impacto, como conferências.
• Mix de canais online versus offline. Quando uma parte significativa das interações com o cliente ocorre offline (como por meio de anúncios impressos, visitas à loja ou centrais de atendimento), o rastreamento desses pontos de contato apresenta desafios inerentes no caso de modelos de atribuição puramente digitais. Para ajudar a explicar essas lacunas, pode ser necessário adaptar modelos ou considerar métodos complementares, como integrar dados offline agregados sempre que possível ou utilizar abordagens estatísticas mais amplas, como a modelagem de mix de marketing.
• Recursos de software. Diferentes ferramentas de análise oferecem vários modelos integrados e opções de personalização. É essencial entender as capacidades e limitações da plataforma de software escolhida, incluindo configurações padrão como taxas de decaimento temporal. Algumas plataformas dão prioridade a oferecer uma ampla variedade de modelos para atender a diversos casos de uso. Elas reconhecem, desse modo, que diferentes usuários dentro de uma organização, como analistas digitais, compradores de mídia e profissionais de marketing B2B, podem ter diferentes necessidades de atribuição.

Embora os modelos de atribuição baseados em regras forneçam um ponto de partida, as limitações inerentes a tais modelos costumam impedir que profissionais de marketing obtenham os insights profundos e precisos necessários para navegar em jornadas complexas do cliente. A natureza arbitrária dos modelos de contato único e as suposições simplistas dos modelos multicontato básicos não conseguem capturar o impacto sutil de cada interação. As organizações devem adotar metodologias de atribuição avançadas, viabilizadas cada vez mais por rigor estatístico, aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA), para compreender mais profundamente a eficácia do marketing.

As plataformas de análise avançada são o motor da atribuição moderna, automatizando cálculos complexos, integrando dados de fontes distintas e fornecendo as interfaces necessárias para obter insights acionáveis. Ao avaliar possíveis ferramentas, plataformas ou soluções mais amplas de análise de atribuição da jornada do cliente, as organizações não devem se limitar apenas aos recursos superficiais, elas devem avaliar uma variedade de recursos essenciais.

• Flexibilidade e sofisticação do modelo. A plataforma deve ser compatível com diversas abordagens de modelagem de atribuição padrão (como primeiro contato, último contato, linear, decaimento temporal e baseada em posição) para atender a diferentes necessidades analíticas. Técnicas de atribuição avançadas, como modelagem de mix de marketing, permitem obter insights mais detalhados. A capacidade de criar modelos personalizados adaptados à lógica de negócios específica também é muito valiosa.
• Integração de dados abrangente. O verdadeiro poder de uma plataforma está em combinar dados de todos os tipos de canais de marketing e interação com o cliente (mídia paga, própria e obtida) nos ambientes online e offline. Procure uma ampla variedade de integrações pré-criadas com tecnologias de marketing padrão (por exemplo, CRMs como Salesforce, plataformas de anúncios como Google Ads e provedores de serviços de email) e APIs robustas para conexões personalizadas.
• Recursos de IA e aprendizado de máquina. Visando melhorar a análise, as principais plataformas estão incorporando cada vez mais IA e aprendizado de máquina. Esse processo pode variar de potencializar modelos de atribuição algorítmica a fornecer análises preditivas (que podem ajudar a estimar resultados, prever taxas de abandono de clientes etc.) e recomendações prescritivas (por exemplo, sugerir mudanças no orçamento para otimização).

• Suporte omnicanal. Para empresas com atividade significativa entre canais, a plataforma deve ter recursos sólidos para atribuição de marketing omnicanal. Entre eles, recursos para resolução robusta de identidades entre dispositivos, que vinculam comportamentos online com interações offline (como dados da central de atendimento ou de compras na loja) e fornecem uma visão unificada da jornada do cliente em todos os pontos de contato.
• Conformidade com a privacidade e a governança de dados. As plataformas devem ter recursos compatíveis com os requisitos de conformidade relativos à privacidade, como ferramentas para gerenciar o consentimento do usuário e cumprir com regulamentos como o GDPR e a CCPA. Um fator importante que também pode ser levado em consideração é o suporte a técnicas que melhoram a privacidade, como o rastreamento do lado do servidor.
• Relatórios, visualização e usabilidade. Para que os dados tenham um valor real, devem ser compreendidos e utilizados para tomar medidas. Avalie se as funcionalidades relativas a relatórios e painéis da plataforma oferecem clareza, são intuitivas e permitem visualizar dados complexos de modo eficaz. Embora muitas vezes seja útil ter certa experiência em análise de dados, os profissionais de marketing devem poder usar as plataformas com facilidade, sem necessidade de um conhecimento profundo.
• Suporte do fornecedor, experiência e comunidade. Avalie a disponibilidade de serviços profissionais, suporte técnico, documentação completa, recursos de treinamento e uma comunidade de usuários ativa, pois podem ser essenciais para implementar e maximizar com sucesso o valor de uma plataforma de atribuição avançada.
• Revisão e adaptação contínuas. A atribuição analítica não é uma configuração que se faz uma única vez. As estratégias de marketing evoluem, novos canais surgem e o comportamento do cliente muda. Portanto, os modelos e as configurações de atribuição devem ser revisados e ajustados regularmente (por exemplo, a cada trimestre) para garantir que continuem sendo sempre relevantes e precisos.