A atribuição de anúncios é para todos. Sim, até você!
Se você já trabalhou com marketing digital ou até mesmo publicou um anúncio on-line, sabe que o sucesso de suas campanhas, e provavelmente de seu trabalho, depende inteiramente de sua capacidade de saber quantas compras vieram de seus anúncios. Para quem não trabalhou com marketing digital, isso se chama “atribuição de anúncios”, e é muito mais antigo e inerente à publicidade do que se poderia esperar. A atribuição sistemática e mensurável já estava bem estabelecida no início do século XX, sendo quase tão antiga quanto a própria publicidade moderna.
Como todas as ciências, o campo evoluiu devido a um punhado de questões simples: Meus esforços são em vão, e se minhas suposições estão realmente funcionando, o que eu esperaria ver para confirmá-las? O cupom, o brinde e o protocódigo promocional vieram logo depois.
Neste artigo, oferecerei um rápido exame dos problemas que as táticas de atribuição originais foram inventadas para resolver, alguns dos métodos originais que eram tradicionalmente usados por anunciantes de resposta direta (conforme informado pelo lendário Claude Hopkins), como a atribuição digital funciona e como ela se tornou o único jogo na cidade e, finalmente, por que Acho que a boa e velha atribuição off-line está de volta e algumas sugestões para como você pode implementá-lo em seu negócio, não importa quão estranho ou incomum seu setor possa ser.
Mais especificamente, meu argumento é o seguinte: a publicidade digital moderna fez com que os profissionais de marketing esperassem que cada modelo de negócios fosse rastreado como uma loja de comércio eletrônico. Isso funciona muito bem para algumas empresas e muito mal para outras. A solução, em muitos casos, não é abandonar a atribuição digital, mas combiná-la com antigas táticas de resposta direta que foram criadas para resolver exatamente esses tipos de problemas.
Começamos com as questões candentes.
Por que acreditar nos vendedores?
Eu, Casey, não tenho uma carreira tão extensa em marketing quanto muitos profissionais de marketing que você conhece, mas o que me falta em quantidade, compenso em qualidade. Ou foi o que disse a mim mesmo enquanto lia furiosamente todos os livros sobre marketing digital que pude encontrar em 2023.
Minha carreira anterior geralmente girava em torno dos departamentos de vendas e marketing, em vez de existir dentro deles, normalmente atuando como PME ou líder criativo para pacotes promocionais que vendiam. Quando eu gerenciava uma equipe criativa em uma estação de rádio, era regularmente chamado para sessões de estratégia com equipes de vendas para especular sobre resultados que poderíamos razoavelmente adicionar aos SoWs de eventos pop-up da estação.
Lembro-me claramente, mesmo naquela época, de ficar curioso sobre a responsabilidade dos pacotes que a equipe de vendas vendia. Como as empresas que pagaram para que a estação de rádio local organizasse um concurso em sua loja sabiam que o pacote que compraram realmente impulsionou as vendas? Quais métricas a equipe de vendas estava usando para justificar seus serviços? Como a própria equipe de vendas julgou o sucesso desses eventos?
Minha equipe criativa e eu estávamos nos esforçando muito para fornecer ativos digitais para essas empresas, mas, mesmo assim, eu sabia intuitivamente que uma empresa não pode sobreviver com visualizações no YouTube e curtidas no Facebook. A equipe de vendas, teorizei, deve ter alguma forma de comprovar o lucro obtido com os eventos e os ativos resultantes. De que outra forma você poderia saber se os participantes do evento vieram dos anúncios de rádio ou pararam porque viram as placas na estrada? Se coubesse ao cliente fazer os cálculos do ROAS, ele poderia errar. Se você estivesse voando às cegas, como a equipe de vendas poderia saber como definir o preço desses pacotes de eventos?
A questão que eu estava pensando era sobre a atribuição de anúncios, e só receberia minhas respostas sobre o assunto seis anos, três mudanças de carreira e um número incontável de livros depois.
Por fim, porém, consegui minhas respostas. Estou entregando-os a você agora para que você possa acelerar minha jornada.
Você pode me agradecer mais tarde.
No começo era o anúncio
As primeiras formas de publicidade datam de aproximadamente 3.000 a.C., no Egito, na forma de rolos de papiro que circulavam para encontrar escravos fugitivos; um bom lembrete de que o marketing sempre atende à ordem social em que existe.
A publicidade moderna, como a reconheceríamos, começou junto com a invenção da imprensa em 1400, na forma de panfletos que podiam ser distribuídos aos transeuntes. Realmente explodiu no século 17, quando os jornais ingleses começaram a incluir anúncios junto com as fofocas locais. É tentador imaginar que o marketing evoluiu muito desde então com a invenção do rádio, da televisão e da internet. No entanto, penso que, olhando mais de perto, o meio quase não mudou.
Em poucas palavras, marketing é a arte de sugerir delicadamente e, em última análise, convencer uma pessoa a redirecionar seu tempo, dinheiro ou recursos para algo que talvez não tenha considerado. Embora as pessoas possam ficar gratas pelo resultado, muito raramente ficam entusiasmadas com a perspectiva de serem persuadidas sem o seu consentimento explícito.
Esse insight nos dá os dois maiores problemas do marketing: convencer sutilmente e fazer com que uma pessoa lhe diga como, onde e por que foi convencida.
Hoje vamos nos concentrar neste último.
Com a ascensão da automação industrial e do taylorismo no início do século 20, as filosofias da ciência foram aplicadas liberalmente a qualquer indústria à qual pudessem ser aplicadas; o marketing não foi exceção. Em seu livro fundamental, Scientific Advertising(1923), Claude C. Hopkins explicou como aplicou um rigoroso ciclo de feedback de “hipóteses, testes, teorização, otimização, repetição” ao campo, na época, amplamente artístico e baseado em suposições. Sua verdadeira contribuição não foi inventar o desejo de medir a publicidade, mas codificar uma lógica de resposta direta particularmente clara e influente para fazê-lo.
Na época da publicação, em 1923, os anúncios tinham acabado de começar a ser veiculados no rádio. O livro de Hopkins, para mim, representa um mestre na arte tentando convencer os evangelistas tecnológicos de sua época a não virarem as costas aos métodos testados e comprovados tão facilmente. Hopkins começou a trabalhar em publicidade por mala direta. No enquadramento moderno, enquanto o rádio representaria uma abordagem fria de um para muitos à publicidade, a mala direta representa uma abordagem calorosa de um para um.
O que isso significa é que os anúncios de rádio são transmitidos indiscriminadamente para qualquer pessoa que tenha um rádio. Os próprios anúncios têm de ser adaptados a um público que não consentiu em receber notícias deste negócio específico e que pode ser tão populoso que o desempenho do anúncio pode ser confuso e difícil de acompanhar. Ou pelo menos era esse o caso na época. Mais sobre isso mais tarde.
Compare isso com a publicidade por mala direta (sim, estou me referindo àquelas peças de “lixo eletrônico” que você provavelmente usa como gravetos ou “papel para cachorrinhos”). Se a correspondência vier de uma fonte à qual o cliente em potencial forneceu suas informações voluntariamente, ele já consentiu com o material dessa fonte e pode ser considerado um lead “quente” em vez de um lead “frio”. Além disso, a mensagem do anúncio pode ser personalizada de forma mais pessoal para o destinatário, porque se sabe mais sobre ele antes de receber o anúncio. Este segundo ponto foi o que permitiu a Hopkins aperfeiçoar sua ciência de atribuição.
Hopkins usou “publicidade chaveada” ou códigos exclusivos ou canais de resposta incorporados ao anúncio. Isso assumiu a forma de cupons com códigos exclusivos para aquele criativo de anúncio específico ou uma oferta para receber um brinde se o anúncio fosse respondido de uma maneira específica. Esse avanço possibilitou muitas métricas que reconheceríamos hoje no mundo digital, como custo por cliente e custo por dólar de venda.
Hopkins sabia que a atenção humana é um bem precioso e que o cupom em si servia como um lembrete físico do anúncio e da oferta que encontraram. Um cupom para uma amostra grátis reduz a barreira para uma pessoa responder e aprender mais sobre o produto, sim, mas também tem o benefício adicional de servir como um ponto de dados em um funil de geração de leads. Se vários anúncios fossem veiculados para vários grupos demográficos, as taxas de sucesso dos anúncios poderiam ser atribuídas com precisão ao resgate desse grupo demográfico e usadas para melhorar anúncios futuros, mesmo que esse segmento demográfico específico tivesse baixas taxas de resposta em geral.
As táticas para direcionamento de resposta direta não se limitaram apenas a cupons. Hopkins descreve a veiculação de anúncios incentivando as pessoas a ligar para um número e pedir para receber seu presente grátis, mas quando ligam para perguntar por “Nick”, enquanto um anúncio diferente pode dizer às pessoas para pedirem por “Gill”. Esta época também viu o surgimento das táticas do “código promocional” ou “mencione este anúncio para receber…”, que foram rapidamente adotadas pelas transmissões de rádio.
O sucesso dessas táticas ilustra alguns insights importantes. Em primeiro lugar, é de fundamental importância que você tenha alguém cuidando das planilhas. Todo o rastreamento de atribuições no mundo não vale nada se os resultados não forem registrados. Em segundo lugar, uma grande parte do esforço investido em criativos e táticas de atribuição precisa ser direcionada para incentivar o cliente em potencial a informar que viu um determinado anúncio, mesmo que não saiba que é isso que está fazendo.
A década de 1960 viu o surgimento da modelagem do mix de marketing e a aplicação de estatísticas modernas ao marketing, como o uso de regressão multivariada em dados de vendas para otimizar métricas de anúncios individuais. Os mercados de teste poderiam ser isolados de cidade a cidade, e métricas como gastos, preços ou até mesmo clima local poderiam ser incorporadas em modelos matemáticos para avaliar o sucesso do anúncio.
Embora poderosos e eficazes, esses novos métodos de atribuição e teste ainda tinham suas falhas. Por exemplo, muitas vezes eles tratavam as impressões de anúncios de maneira mais uniforme do que a realidade justificaria, já que os profissionais de marketing não tinham como inferir diferentes níveis de intenção ou valor entre os respondentes.
E apesar de todo o seu progresso, esse foi um fardo que a indústria de marketing teve de carregar.
Isto é, até o cookie chegar.
Soluções modernas exigem problemas modernos
Em meados da década de 1990, a Internet foi aberta para uso comercial. Tal como aconteceu com a introdução de todas as tecnologias de comunicação de massa na história, os seus primeiros casos de utilização foram inevitavelmente entretenimento adulto e publicidade; muitas vezes simultaneamente.
1994 marcou a ocorrência do primeiro banner publicitário amplamente reconhecido na web. Impulsionado pelo precedente de atribuição de resposta direta, o “cookie” surgiu logo depois e permitiu o rastreamento e a otimização hiperespecíficos do ambiente de marketing online que conhecemos hoje.
O cookie do navegador, um pequeno código armazenado no seu computador, foi originalmente introduzido para ajudar os sites a lembrar o estado e reconhecer os navegadores que retornam. Com o tempo, especialmente através de implementações de terceiros, os cookies também se tornaram um mecanismo importante para rastreamento entre sites e publicidade direcionada.
É difícil exagerar esse avanço. Representa um salto qualitativo tão grande na sofisticação da atribuição que é difícil até mesmo fazer uma analogia na história do marketing até aquele ponto. O cookie permitiu métricas avançadas como análise de comportamento, retargeting e, o mais importante para este artigo, rastreamento de conversão 2.0.
O Google foi um dos primeiros a adotar e padronizar a atribuição digital em suas plataformas de publicidade. O método de atribuição usado nos primórdios do digital é conhecido como “Atribuição de último clique”. Nesse modelo, 100% do crédito de uma venda ou conversão é atribuído à última palavra-chave, anúncio ou link em que o cliente clicou antes de comprar. As plataformas de anúncios da era da pesquisa ajudaram a normalizar esse tipo de atribuição porque era simples, legível e fácil de automatizar, mesmo que nunca tenha sido um reflexo perfeito de como a persuasão funciona na realidade.
Havia obviamente espaço para melhorias. Por exemplo, os clientes podem ouvir um anúncio no rádio, ver um outdoor na rodovia ou até mesmo clicar em um anúncio nas redes sociais, não fazer nada e só mais tarde, no mesmo dia, acessar um dispositivo diferente e pesquisar no Google a oferta que viram anteriormente. O modelo de atribuição de último clique perde essas conversões.
Como costuma acontecer na história do marketing, estatísticas mais avançadas foram aplicadas para resolver esse problema.
Os modelos deatribuição baseada em regras foram projetados para distribuir crédito pelos vários canais com os quais um cliente interage em sua jornada para fazer uma compra. A atribuição de último clique tornou-se uma estratégia de atribuição entre muitas. Nesse novo paradigma, a atribuição de primeiro clique poderia atribuir 100% de crédito ao primeiro canal com o qual o cliente interagiu, e não ao último. A atribuição linear distribui o crédito igualmente em todos os canais com os quais o cliente interage. A atribuição baseada em posição atribui 40% ao primeiro clique, 40% ao último clique e 20% a todos os demais. Graças aos carimbos de data e hora dos eventos digitais, o tempo também pode ser levado em consideração na equação, dando mais crédito ao canal que ocorreu mais próximo do momento da compra.
Isso marca o início da era do marketing moderno em que nos encontramos. Com o surgimento da atribuição multicanal e multitoque e a reação negativa à privacidade na Internet que se seguiu, os cálculos e distribuições de créditos de atribuição tornaram-se tão sofisticados que plataformas de publicidade on-line como Meta e Google criaram sistemas de modelagem de dados cada vez mais baseados em probabilidades que atribuem taxas de conversão de anúncios a probabilidades com base em quaisquer variáveis disponíveis no momento da compra.
No ecossistema atual do Google, a atribuição baseada em dados substituiu em grande parte vários padrões antigos baseados em regras.
Aqui reside o problema. Os modelos probabilísticos, embora gerados por necessidade, representam um retrocesso na atribuição de anúncios sob certas perspectivas. A variedade de plataformas de publicidade, cada uma com seu próprio método de rastreamento proprietário, complexificou o espaço publicitário on-line a ponto de parecer lançar uma enorme rede e classificar as capturas, em oposição ao paraíso de resposta direta que a Internet comercializada prometia ser.
Os anúncios digitais também ignoram completamente muitos dos benefícios da publicidade tradicional.
Como qualquer bom hegeliano, acho que a maneira como resolvemos esses problemas é através da compreensão das falhas das táticas e modelos de atribuição online e offline, e da síntese (os hegelianos não gritam comigo por usar essa palavra) em um novo método que evita as armadilhas de ambos, ao mesmo tempo que permite seus benefícios.
Nem online, nem offline, mas uma terceira coisa secreta e muito mais legal
Vamos avaliar o problema. Os principais problemas na atribuição digital decorrem da separação entre a pegada digital de um cliente (os sites que ele visita, os anúncios digitais que ele vê, os aplicativos que ele usa) e suas interações físicas (lojas que ele visita, chamadas telefônicas que ele faz, outdoors que ele vê). As táticas de marketing de ponta são aquelas que encontram maneiras criativas de preencher essa lacuna, e muitas dessas táticas vêm diretamente de 1923.
Para rastrear chamadas feitas a partir de anúncios, os profissionais de marketing usam números de telefone rotativos e dinâmicos que permitem que sistemas de roteamento inteligentes catalogem informações como o local físico e digital de origem da chamada, o horário em que a chamada foi feita ou até mesmo mantenham um registro de todas as palavras-chave ditas pelo cliente na chamada. Essas informações podem ser usadas para atribuir conversões a anúncios específicos com alto grau de certeza. As plataformas modernas de CRM podem interpretar esse tipo de dados e vincular de forma confiável conversas off-line a compras individuais e, assim, à receita final gerada. Assim como nos anúncios de 1923, vários números de telefone permitem o rastreamento manual das atribuições dos anúncios, independentemente do modelo de atribuição probabilística da plataforma online.
Você pode usar essas plataformas on-line para distribuir seus anúncios, mas isso não significa que você precisa acreditar na palavra deles sobre o desempenho de seus anúncios.
URLs personalizados também representam as mais recentes táticas de atribuição on-line/off-line. Os códigos QR tornam excepcionalmente fácil para campanhas impressas, televisivas ou de mala direta capturar identificadores digitais para seus clientes off-line. Ao criar URLs e páginas de destino exclusivas para anúncios individuais, eles obtêm os dados abundantes fornecidos pelos anúncios digitais sem abrir mão do impacto, da personalidade ou do alcance da publicidade tradicional.
Um avanço sutil em relação aos anúncios comerciais “E diga a eles que [o apresentador deste programa] enviou para você” na mídia tradicional foi o código promocional. Se você pagar para três podcasters diferentes divulgarem sua marca específica de roupas íntimas antimicrobianas em seu programa, você ficará praticamente preso a acreditar na palavra deles sobre quantas pessoas baixaram o programa e ouviram o anúncio. Isso significa que não há como auditar quanto eles cobraram por essas mensagens.
Com a introdução do código promocional exclusivo, apenas pelo preço do desconto promocional (normalmente compensado pelo valor dos dados que ele fornece), as empresas podem rastrear, por si mesmas, quais compras vêm de quais comerciais. Devido ao desconto ou vantagem associada ao código promocional, o cliente é altamente incentivado a informar exatamente qual anúncio lido o levou a fazer uma compra. Você não precisa acreditar na palavra de um podcaster e pode rastrear, em dólares, quanto dinheiro essas leituras renderam para você. Você pode então auditar por si mesmo se o preço é justo ou lucrativo para você.
Embora um pouco distópico em termos de valor nominal, a Internet das Coisas, a tecnologia GPS móvel e os sensores sempre ativos permitiram a atribuição autônoma de conversão off-line.
Nos Estados Unidos, a lei de privacidade é uma colcha de retalhos de regras federais específicas do setor, aplicação da FTC, regras de plataforma e leis estaduais de privacidade. Na prática, as empresas dependem frequentemente de aviso prévio, consentimento em alguns contextos, restrições contratuais e direitos de exclusão noutros. A regra para as empresas, então, é ser direto e, em caso de dúvida, divulgar tudo o que você usa, onde consegue, como usa e como uma pessoa pode evitar esse processo, se desejar.
O recente aumento nos banners de aceitação de cookies em sites coincide com o aumento no número de fontes de coleta de dados com as quais as pessoas geralmente interagem diariamente.
Quando você é solicitado a entrar no Facebook para acessar o Wi-Fi do shopping, quando passa um certo tempo olhando determinados itens antes de fazer uma compra, quando usa seu cartão de fidelidade ou cartão de crédito específico da loja, o valor do que você oferece em dados supera em muito o custo de quaisquer benefícios que você recebe para quem estendeu esses benefícios a você.
Mesmo que você entre em uma loja para navegar e depois faça a compra pelo telefone, cada parte disponível de sua pegada digital que você deixou para trás pode se tornar um sinal utilizável em algum lugar dessa cadeia de atribuição mais ampla. Parte disso pode estar em análises próprias, parte pode ser transmitida por meio de integrações de anúncios e CRM e parte pode simplesmente melhorar a capacidade da plataforma de modelar quem converteu depois de ver um anúncio.
Se você viu um anúncio que o levou a visitar a loja, provavelmente você tem cookies em seu dispositivo que rastrearam a plataforma e o dispositivo em que você viu o anúncio. Se esse anúncio tiver um cupom ou código promocional, o modelo fica mais preciso. Suas informações de faturamento no momento da compra podem ser usadas como pontos de dados em modelos probabilísticos de atribuição de anúncios digitais. Os dados de localização do seu telefone podem permitir que o CRM interno de uma loja combine você com as informações do sensor físico da loja e vincule a personalidade demográfica que você representa ao tempo que você passou olhando vários produtos em várias partes da loja. Se você pagar usando um programa de fidelidade, o modelo ficará ainda melhor.
Trago isso à tona para destacar o que é comumente chamado de “Barreira de Consentimento”. A coleta de dados on-line se transformou em uma indústria de trilhões de dólares. A legislatura moderna está lenta mas seguramente a acompanhar a tecnologia e a criar barreiras para proteger a sua privacidade, sem destruir completamente a referida indústria colossal. Os serviços de localização precisam ser ativados, algumas políticas de cookies precisam ser aceitas e os próprios cookies expiram automaticamente, etc.
O que isso destaca é a necessidade de “marketing de permissão”.
Só para abordar isso brevemente, já que não é o foco do artigo, o marketing de permissão, popularizado por Seth Godin, enfatiza abordagens de publicidade com base no consentimento, em vez de abordagens de interrupção. Novamente, esta é uma tática saída diretamente de 1923. Em vez de um comercial indesejado que interrompe seu programa favorito, um anúncio pop-up que interrompe sua navegação na Internet ou uma chamada de vendas que interrompe seu jantar, é muito mais eficaz trocar a distribuição em massa para grandes públicos frios por uma distribuição personalizada e menor para públicos consentidos. O “consentimento” em questão aqui não é exatamente a mesma coisa que consentimento legal formal de privacidade. É mais estratégico do que legal.
Nesse sentido, o consentimento é semelhante ao “consentimento” que você dá para que sua imagem seja registrada se você estiver em um local público. Quando você se inscreve em um boletim informativo, segue alguém nas redes sociais, assina um podcast ou usa o programa de recompensas de uma loja, você dá consentimento implícito de que gosta dessa empresa ou pessoa e está disposto a receber mais interações dela no futuro. Esses atos transformam você de um cliente potencial frio em um cliente potencial caloroso no sentido estratégico, e a tática usada para fazer você comprar muda junto com isso.
Trago esse ponto tangencial para destacar uma consideração importante nas táticas de atribuição de anúncios híbridos on-line/off-line: Você pega mais moscas com mel do que com vinagre.
A melhor atribuição acontece quando as pessoas fornecem suas informações; isso representa um custo para eles. Custa-lhes tempo e pode custar-lhes a sensação de segurança e privacidade. Portanto, em primeiro lugar, nessas abordagens, você precisa ser sincero sobre como está usando os dados de um cliente e, em segundo lugar, fornecer a eles motivos honestos e valiosos para fornecer informações adicionais e permitir que você as use.
Agora, se você chegou a esse ponto e está dizendo a si mesmo: “claro que essas táticas funcionam para o Walmart e a Amazon, mas nunca funcionariam para o meu setor”, tentarei convencê-lo de que a atribuição online/offline não só é possível, como também é mais fácil de fazer do que você imagina, não importa quão estranho ou único seja seu modelo de negócios.
As únicas coisas necessárias para que isso funcione são um pouco de conhecimento técnico e muita criatividade.
A vontade de experimentar também não faz mal.
Aplicação do modelo de atribuição “floco de neve” da CaJu Creative
Não gosto da conotação negativa que o termo “floco de neve” desenvolveu na última década. As empresas, assim como as pessoas que as compõem, são únicas, cada uma com sua própria história, desafios e características, totalmente únicas.
Quando digo “você também pode fazer atribuição híbrida de anúncios on-line/off-line, não importa quão incomum seja seu negócio”, é isso que quero dizer. Quase sempre há uma maneira de fazer isso e da maneira certa. Basta levar em conta as oportunidades únicas à sua disposição e construir uma estratégia sobre como utilizá-las adequadamente. Isso é o que chamo de meu “Modelo de Atribuição Floco de Neve”. Acredito que qualquer empresa pode acompanhar as conversões em seus anúncios, independentemente do setor, desde que seja suficientemente criativa em suas táticas.
Para encerrar a edição desta semana, vou jogar um joguinho. Selecionarei aleatoriamente alguns setores ou modelos de negócios que acho que tradicionalmente teriam dificuldade em rastrear conversões de anúncios e discutirei algumas maneiras pelas quais acho que esses desafios poderiam ser superados.
Para começar, darei alguns exemplos reais de meus clientes.
Atribuição de assinante de podcast
Um dos meus clientes tem um podcast. Os podcasts, como meio baseado na tecnologia RSS, foram projetados para serem simples e comparativamente resistentes ao tipo de atribuição de nível de usuário nativa da plataforma a que os profissionais de marketing estão acostumados na Web.
Meu cliente queria veicular anúncios para promover seu podcast, mas alguns desafios tornariam muito difícil acompanhar seu sucesso. Em primeiro lugar, nem as plataformas de distribuição nem de distribuição que utilizavam ofereciam integração com Meta ou Google, pelo que qualquer atribuição para assinantes de programas teria de ser atribuída externamente. Além disso, a assinatura de podcast não tem nenhum valor monetário inerente, portanto, mesmo que as conversões pudessem ser rastreadas, todas as impressões seriam tratadas como iguais, mesmo que alguns assinantes fossem mais valiosos do que outros.
Minha solução proposta foi transferi-los para um hub de links para servir como um local único para todos os seus links, principalmente o link “inscreva-se agora” do Spotify, que também serviria como um meio-termo entre o Meta/Google e o Spotify. Como o hub de links específico que recomendei tinha integrações com plataformas de anúncios, ele poderia servir como link de destino para anúncios. O botão de inscrição na parte superior pode servir como evento a ser otimizado.
Isso resolveu o problema de rastreamento.
Para abordar o lado econômico do problema, tive que argumentar qualitativamente com esse cliente para determinar qual era o objetivo final de suas campanhas publicitárias. Em última análise, eles queriam ser captados por uma rede. Trabalhando de trás para frente, determinei uma avaliação estimada que seu podcast precisaria valer para ser atraente para essa rede. Com base na audiência atual, avaliei quanto valeria a leitura de um anúncio em seu programa. A partir daí, atribuí uma fração do valor por assinante ao evento de conversão. Em seguida, criei um sistema de valores ponderados para vários eventos no hub de links.
Isso permitiu que meu cliente não apenas começasse a anunciar seu podcast de forma mais eficaz, mas também acompanhasse seu progresso no sentido de estar pronto para se apresentar à rede. Como você pode começar a ver, resolver problemas de atribuição normalmente significa escolher métodos históricos de atribuição que funcionaram anteriormente em uma época ou outra e reutilizá-los estrategicamente com base nos problemas para os quais foram inventados. Neste caso específico, criamos um tipo aproximado de modelo de atribuição probabilística com características baseadas em posição.
Formulário de contato, atribuições de cotação de tarifa de grupo
Essa foi divertida.
Meu cliente ofereceu tarifas de grupo aos clientes, mas forneceu orçamentos personalizados para essas tarifas de grupo com base nos envios por meio de um formulário de contato em seu website. Ao contrário das compras em sua loja online, os valores de venda de grandes grupos não foram repassados pela API de compra que configurei para eles. Isso significa que eu estava muito limitado na forma como poderia otimizar anúncios para suas ofertas de tarifas de grupo. Um desafio adicional era que esse cliente específico hesitava em usar códigos promocionais em sua publicidade.
Apresentei a eles três abordagens possíveis, cada uma com seus prós e contras, e deixei que eles escolhessem uma delas.
A primeira solução potencial seria construir um método de estimativa semelhante à solução de podcast mencionada acima. Se eles me dessem alguns exemplos das cotações que deram aos inquiridores, eu poderia obter uma receita média para as tarifas do grupo. Se eles me dessem uma taxa de conversão estimada de consultas em reservas confirmadas, eu poderia obter um valor estimado de quão lucrativo seria cada envio de formulário online. Então, usando um pixel que instalei no site deles, eu atribuiria esse valor estimado a um anúncio para cada envio de formulário gerado pelo anúncio. Além disso, eu poderia pesar o valor com base no número de participantes nas reservas de grupo se adicionassem esse campo ao formulário online. Este método seria o menos preciso, mas representaria uma quantidade igualmente mínima de trabalho para configurar.
A segunda solução que apresentei envolvia um código promocional. Se eles aceitassem isso, eu veicularia anúncios de tarifas de grupo, cada um com seu próprio código promocional exclusivo anexado. Tudo o que eles precisariam fazer é me enviar as informações do cliente e de vendas para cada reserva de grupo que mencionasse um código promocional. Esse método me permitiria rastrear, em termos monetários, quanto valor os anúncios estavam trazendo, bem como testar vários criativos ao mesmo tempo. Esse método seria o mais preciso, para uma pequena quantidade de mão de obra, mas exigiria o uso de um código promocional.
Para a opção final, como eu sabia que eles geralmente não gostavam de códigos promocionais, descrevi um método híbrido de atribuição on-line/off-line que poderíamos usar. Se eles estivessem dispostos a me enviar informações de vendas e de clientes para cada reserva de grupo que recebessem, eu poderia agrupar esses dados para alinhar com a atribuição offline do Meta/Google e carregá-los diretamente nas plataformas online. Utilizando os dados que as plataformas receberam dos envios do formulário de contato ou do botão “ligue-nos”, poderia aplicar seu modelo probabilístico às compras offline. Se os dados do cliente off-line e o horário da compra estiverem alinhados com as informações de pixel dos envios do formulário de contato, o anúncio que levou o usuário ao formulário de contato poderá ser creditado com esse valor de compra. Esse método híbrido on-line/off-line representava um meio-termo entre a precisão e a mão de obra, mas permitia que eles fizessem atribuição de anúncios on-line sem a necessidade de veicular promoções.
Atribuições off-line para um bar ou restaurante
Agora passamos para algumas situações hipotéticas.
Veja como eu faria a atribuição de anúncios on-line/off-line se fosse dono de um bar ou restaurante.
Neste ponto, depois de discutir a eficácia dos códigos promocionais, eles imediatamente se destacam como uma solução óbvia. O verdadeiro problema dessa abordagem seria ter que contar com o bartender para controlar quais códigos promocionais foram usados em quais guias ou contar com a equipe de garçons para repassar manualmente os valores das contas aplicadas à promoção para a equipe de marketing para upload manual.
O objetivo aqui seria automatizar o máximo possível desses processos. Então, se eu estivesse no comando, faria a transição do meu menu para um digital, se minha clientela concordasse. No mínimo, eu configuraria um sistema de pagamento eletrônico para processamento de pedidos e pagamento de contas. Eu trabalharia com esse serviço de pagamento eletrônico apenas se ele oferecesse funcionalidade de código promocional.
Os pedidos dos clientes seriam processados através de um sistema de emissão de bilhetes por computador, e não em papel. Quando chegasse a hora de pagar a conta, os leitores eletrônicos exibiriam um campo de entrada de código promocional. Isso significaria que meu banco de dados de pedidos de clientes agora conteria um recurso para o código promocional específico aplicado, quando aplicável.
O próximo truque seria conectar essas transações off-line a anúncios on-line específicos. Aqui também existe um método “bom e antigo” que funcionaria. A instituição de um programa de recompensas de fidelidade do cliente vincularia contas individuais a identificadores individuais de clientes, como nome, e-mail ou número de telefone. Além do campo promocional, o cliente também seria solicitado a inserir suas informações em troca de descontos futuros em compras repetidas. Se o cliente consentisse e me fornecesse essas informações, eu poderia incluir esses dados como recursos adicionais em meu conjunto de dados e carregá-los no Meta ou no Google como atribuições off-line para identificar os clientes que responderam a anúncios individuais.
Como todas essas informações seriam executadas por meio de um sistema de pagamento eletrônico e armazenadas em um banco de dados, seria relativamente simples escrever um programa que empacotasse e carregasse automaticamente qualquer código promocional aplicado e/ou compras de programas de fidelidade diretamente para as plataformas de anúncios on-line, onde poderiam ser considerados para atribuição.
Todos esses sistemas parecem caros de implementar, até que você considere o valor que pode advir da capacidade de segmentar clientes com precisão e otimizar os gastos com publicidade.
Atribuição off-line para agentes imobiliários
Este é um campo extremamente desafiador para otimizar anúncios. O principal problema decorre do fato de que um agente imobiliário médio realiza apenas algumas vendas por ano, e os clientes em potencial podem levar muito tempo até entrar em contato, mesmo que se envolvam com um anúncio.
A solução precisaria ser multifacetada. Encontre uma maneira razoável de estimar o valor das conversões (com impressões ponderadas para leads mais engajados), atribua a compra final ao conjunto de anúncios que trouxe aquele cliente para você e acompanhe de maneira confiável as atribuições de anúncios, mesmo durante longos períodos entre a impressão e a atribuição.
Aqui podemos pensar nos cupons. Lembre-se, Claude Hopkins diz que eles servem como um lembrete físico de que uma pessoa viu seu anúncio. Muitos corretores de imóveis distribuem brindes, mas o verdadeiro truque aqui seria fazer com que alguém entrasse em contato com você on-line ou off-line, informando como viu seu anúncio.
Talvez alguém possa oferecer algum tipo de presente se alguém responder a um anúncio específico e perguntar por uma pessoa específica. Por exemplo, “Ligue para este número e peça ‘Gill’ para receber uma avaliação gratuita do valor da sua casa”. Como alternativa, números de telefone separados do Google podem ser registrados em vários anúncios, caso seu nome não seja “Gill”.
Supondo que você seja diligente no rastreamento de quais leads vieram de quais métodos, isso resolveria os problemas de atribuição de longo período e de venda final. O econômico permaneceria. Semelhante ao hub de links de podcast que descrevi anteriormente, o valor médio de uma venda pode ser determinado para este agente específico. Uma fração desse valor poderia ser deduzida e depois ajustada manualmente dependendo do peso de qualquer um dos canais de publicidade utilizados.
Contanto que cada método tenha um identificador confiável associado a ele, pode-se medir as taxas de sucesso de vários métodos e ajustar os pesos de acordo. Coloque códigos QR em páginas de destino exclusivas de sites em anúncios de revistas comerciais, códigos promocionais memoráveis em outdoors ou promova um evento ou pop-up exclusivo se estiver fazendo uma entrevista de rádio.
Isso permitiria razoavelmente que um agente atribuísse estimativas de valor de atribuição a conversões em muitos canais diferentes. Juntamente com identificadores exclusivos para anúncios individuais, isso permitiria a otimização de canais de publicidade, bem como de criativos de anúncios individuais.
Atribuição off-line de faz-tudo
Vamos pensar sobre isso. É provável que um faz-tudo, doravante denominado “faz-tudo”, seja descoberto on-line por meio de pesquisas locais do Google, mas suas conversões ocorreriam principalmente off-line, ou pelo menos fora de um fluxo de checkout padrão de comércio eletrônico. Por exemplo, nunca paguei antecipadamente ou encomendei um faz-tudo on-line.
Se eu fosse um faz-tudo, começaria avaliando exatamente de qual canal vinham meus leads. Formulário do site? Número de telefone? Algum outro tipo de botão ‘entre em contato comigo’?
No mínimo, eu precisaria de um site. Supondo que as páginas de destino do site serviriam a dois propósitos: 1. Capturar dados de leads e 2. Armazenar parâmetros de atribuição.
A partir daí, a estratégia reflete algumas das outras sobre as quais falamos: códigos QR exclusivos para mídia impressa e números de telefone ou endereços de e-mail separados do Google para anúncios on-line. Potencialmente, pode haver um código promocional vinculado a um pequeno benefício ou desconto vinculado ao fornecimento de informações de contato adicionais por meio de um formulário on-line.
Se você frequenta feiras comerciais, poderá ter diferentes cartões de visita com diferentes códigos QR feitos para testar quais feiras valem a pena ir.
Se você realmente quiser se divertir com isso, você pode usar um serviço de rastreamento de chamadas ou informar aos seus leads que suas chamadas serão gravadas para garantir a qualidade. Como as chamadas telefônicas provavelmente seriam o principal evento de conversão de um faz-tudo, o rastreamento de chamadas pode ser valioso por sua capacidade de fornecer atribuição de origem, duração da chamada, códigos de área do chamador e, como mencionado anteriormente, um armazenamento de palavras-chave valiosas para tópicos e questões que estão mais na mente de seus clientes.
Supondo que eles se sintam confortáveis com a atribuição manual de anúncios, esse profissional poderia facilmente fazer um balanço dos dados à sua disposição, carregá-los para atribuição off-line manual e usá-los para otimizar seus gastos com anúncios da mesma forma que uma loja de comércio eletrônico.
E eles se sentiriam confortáveis se lessem este boletim informativo.
Se eu fosse um escultor
Mas, novamente… não.
Esta seção foi deixada intencionalmente em branco como exercício para o leitor. Se você chegou até aqui, as possíveis abordagens devem ser óbvias.
E se não estiverem, envie-me um e-mail e vamos conversar.
Até a próxima, fique atualizado.
-Casey