Um dos efeitos colaterais da pandemia nos negócios é que ela nos fez olhar com mais atenção para os orçamentos de marketing — e isso é uma coisa boa em qualquer circunstância. Afinal, independentemente da conjuntura, essa é a área que deve manter os ganhos da empresa. E ter essa percepção é extremamente útil em momentos como o que vivemos, no qual as empresas podem enfrentar desafios financeiros.
O foco nos orçamentos significa foco na conversão. Isso nos leva a uma discussão sobre atribuição e incrementalidade. E, mesmo que essas métricas costumem aparecer juntas, vale dizer que não são a mesma coisa.
A atribuição é a ciência (ou, muitas vezes, a arte) de distribuir crédito para obter conversões entre os seus vários canais de marketing. Quando falamos em modelagem de atribuição em ferramentas como Adobe ou Google Analytics, estamos essencialmente falando que: se a partir de uma busca paga houver 4 interações na sua mídia — seja ela em canal próprio ou pago —, isso quer dizer que o crédito para a conversão deve ser distribuído entre todas as interações.
Pensando no exemplo acima, a questão que a incrementalidade nos coloca é: "Quantas dessas conversões teriam acontecido de qualquer forma, sem nenhum gasto em publicidade?"
A incrementalidade é algo realmente difícil de medir. Basta pensar em todos os dados que precisam ser recolhidos para descobrir a resposta. E isso acontece porque a incrementalidade é uma métrica complexa — quando líderes levantam a questão da incrementação, muitas vezes eles se referem a algo diferente.
Para ajudar a lidar melhor com essa questão, compartilho os três tipos de incrementalidade de marketing e como cada tipo pode ser usado.
1. Incrementalidade no silo de canais
Digamos que você gaste muito dinheiro em publicidade de pesquisa paga. Excelente!
E então, um executivo curioso sobre incrementalidade pergunta: “Quantas das conversões que recebemos da pesquisa paga teríamos obtido de qualquer maneira, a partir das nossas listagens de pesquisa orgânica?”
Isso é o que chamo de incrementalidade de silo de canais.
Você pode, por exemplo, conduzir estudos de aumento de conversão a partir das respostas diretas da sua publicidade. Você também pode medir a incrementalidade dos canais destinados à publicidade da sua marca. (Aqui estão instruções detalhadas sobre como fazer isso nas plataformas de publicidade da Rede de Display do Google e do YouTube.)
Outra opção são testes controlados e randomizados. Esses são experimentos em nível de usuário (em oposição aos testes em nível geográfico, como testes de correspondência de mercado) que usam metodologia causal para determinar se um anúncio realmente mudou o comportamento do consumidor. Eles dividem o público-alvo aleatoriamente em dois: mostrando anúncios para um e retendo anúncios para o outro — uma comparação simples de usuários que foram ou teriam sido expostos aos anúncios.
Alguns diriam que incrementalidade de silo de canais não é incrementalidade verdadeira, e eles estão certos. Mas ainda assim é algo útil para alcançar uma compreensão tática de como otimizar sua publicidade em um canal individual.
Você pode medir a incrementalidade de um silo de canal destinado à publicidade da sua marca.
Se você está investindo 2 milhões de dólares em pesquisa paga a cada mês e ela tem 16% de incrementação, a primeira coisa a fazer é identificar as palavras-chave que geram esses 16%. A segunda coisa é identificar o que faz sua busca orgânica ser fraca. A partir daí, invista em busca paga nessas palavras-chave, gerando mais conversões.
2. Incrementalidade cruzada
Algumas empresas com as quais você anuncia oferecem várias opções. Por exemplo, você pode anunciar na Pesquisa do Google, na Rede de Display do Google e no YouTube.
Um executivo com curiosidade em incrementalidade pode perguntar a você: “Qual é a incrementalidade do Google em minha publicidade?”.
Eu responderia: "Chamo isso de incrementalidade cruzada".
Todos esses gastos estão gerando conversões a mais? A resposta é: “Não”.
Você pode ter as mesmas conversões no YouTube e na busca do Google. Você também pode ter obtido as mesmas conversões a partir das buscas na Rede de Display. E assim por diante.
Devido à complexidade de medir o comportamento da conversão cruzada, a maioria dos anúncios não oferece uma maneira de medir a incrementalidade.
Por isso, executar testes de mercado, nos quais você compara o comportamento dos usuários em uma única região de controle com o comportamento dos usuários em uma única região de teste, é uma boa maneira de medir a incrementalidade. Outro jeito, se você investe muito em ad stack, é usar modelagem avançada, como modelagem de conversão.
A incrementalidade cruzada ajuda a otimizar os orçamentos em ad stack, bem como otimizá-los.
3. Incrementalidade do portfólio de marketing
Mensurar todas as atividades é a parte mais difícil da análise de marketing.
Um colega pergunta a você: “Qual é a conversão em todas as atividades de marketing nas quais gastei dinheiro?”.
Eu chamo isso de incrementalidade do portfólio de marketing.
Em outras palavras, qual é a verdadeira incrementalidade do dinheiro gasto no Google, YouTube, Display, Facebook, cinema, mídia impressa, televisão, canal de marketing e promoções?
Quantas vendas todo esse dinheiro realmente rendeu? Você pode se questionar do mesmo jeito sobre uma métrica de marca, como awareness ou consideração. Quanto de uma métrica X não teria ocorrido sem o anúncio?
Quando medido corretamente, o impacto da incrementalidade em suas decisões de marketing pode ser transformador. Mas medi-lo é realmente difícil. E pode produzir descobertas aparentemente conflitantes.
Em um ano, todos aqueles outdoors comprados em várias cidades podem ser totalmente inúteis em um contexto de incrementalidade. Em outro ano, no entanto, os mesmos outdoors podem oferecer tanto retorno em brand lift que devíamos parar com os anúncios nas redes sociais. Acho que você entendeu a ideia.
A incrementalidade do portfólio de marketing, como a incrementalidade cruzada, pode ser medida com testes de mercado correspondente.
Independentemente do tamanho do seu negócio ou orçamento, você precisa entender o conceito de incrementalidade.
Os profissionais de marketing que executam grandes campanhas em vários canais costumam usar a modelagem de mix de marketing (MMM). Quando bem feito, é bom para avaliar o desempenho da mídia e otimizar orçamentos entre os tipos de mídia que levam em consideração um orçamento de longo prazo. Mas eu tenho meus próprios problemas com MMM.
Primeiro porque esse método entende os canais individualmente, portanto, identifica efetivamente a incrementalidade de cada um deles, apenas. Segundo, conforme praticado em muitas empresas, o MMM incorpora o viés humano ao modelo. E esses modelos requisitam uma quantia enorme de gastos para obter um retorno adequado — e demoram muito para serem produzidos.
Aqui, um exemplo da abordagem que prefiro:
- Use múltiplos algoritmos baseados em machine learning para primeiro entender as relações implícitas dos dados, removendo o viés humano.
- Construa um gráfico de influência em todo o portfólio, removendo a análise do silo.
- Entenda as dependências associadas em todas as variáveis aleatórias para identificar índices, e fazê-lo em conjuntos de dados menores.
Esse método MMM é muito escalável, inteligente e permite que você faça tanto análises retrospectivas (como fizemos) quanto previsões antecipadas (quanto devemos investir com base em curvas de retorno decrescentes).
Independentemente do tamanho do seu negócio ou orçamento, você precisa entender o conceito de incrementalidade. Entender de forma aprofundada. Além dos benefícios para o seu marketing, você pode ganhar um aumento e até mesmo uma promoção.
