Descubra o poder do painel de atribuição e das janelas de pesquisa do Adobe Analytics para entender melhor a jornada do cliente.

Quando pensei pela primeira vez no painel de atribuição e na  janela de retrospectiva, lembrei-me imediatamente do conceito de “viagem no tempo“; depois, é claro, lembrei-me também de que nossa reação típica a muitas ferramentas novas como essas é deixar de tentar usá-las, porque elas parecem muito complicadas.

Sinceramente, basta olhar para todas essas opções, interruptores, painéis, leituras e botões. E, falando sério, vamos falar sobre essas complicadas luzes piscantes, mangueiras e medidores... ESPERE. Este não é o momento de nos distrairmos falando sobre máquinas do tempo, nós não temos tempo... ou será que temos?

Admito que o  painel de atribuição  é uma ferramenta bastante complexa; no entanto, nosso trabalho típico como analistas, dia após dia, é usar outra de nossas ferramentas favoritas e altamente complexas para também dar uma olhada no que aconteceu no passado. Essa ferramenta é chamada de  Adobe Analytics. Então, sim, para responder à nossa pergunta muito relevante, acho que essas duas coisas dizem que temos muito tempo.

Portanto, por que deveríamos permitir que algo como um pequeno medo atrapalhasse ferramentas tão incríveis, sofisticadas e poderosas como essas, que literalmente nos permitem olhar  para trás  no tempo, todos os dias?

Afinal de contas, isso é VIAGEM NO TEMPO, pessoal. Somos todos a favor desse tipo de coisa. Não é?

Então, o que estamos esperando? Um carro de metal brilhante, uma cabine de polícia ou uma cabine telefônica antiga com fiação de um guarda-chuva velho como antena aparecer em nossa porta?

Não. Temos algo ainda melhor, então aperte os cintos e segure firme.

Bom, você entendeu a ideia.

Agora que estamos todos empolgados com a viagem no tempo, vamos respirar fundo, recuar um pouco, estabelecer o que o  painel de atribuição   realmente é e detalhar um pouco as coisas:

Figura 1: números exibidos em linha com o texto abaixo

Na  atribuição, basta considerar como os eventos/ações podem ser causados por um único indivíduo, por vários indivíduos ou por um de qualquer número de eventos diferentes ao longo do tempo.

De acordo com a Adobe, a  atribuição  oferece aos analistas a capacidade de personalizar como os itens do Dimension recebem crédito pelos eventos de sucesso.

Na verdade, raramente uma determinada jornada do cliente é realmente linear e menos previsível. Mais ainda, cada cliente seguirá em seu próprio ritmo; muitas vezes, ele pode voltar, parar, desistir ou adotar outro comportamento não linear. Essas ações orgânicas dificultam ou praticamente impossibilitam saber o impacto dos esforços de marketing em toda a jornada do cliente. Também dificultam os esforços para unir vários canais de dados.

Isso mesmo. Deixe suas analogias de “dominó” para trás e abra sua mente para conceitos mais parecidos com o efeito borboleta e a teoria das cordas, mas, como tudo o mais, precisamos começar com alguns dos conceitos básicos.

Modelos de atribuição

Quando usamos o painel de atribuição, podemos começar a observar várias coisas diferentes. Por exemplo, os  modelos de atribuição  demonstram para nós como nossas  conversões  (ou seja, ❶  métricas de sucesso) podem ser distribuídas entre  ocorrências  em qualquer grupo específico.

Simplificando, se 10 pessoas pressionarem um GRANDE BOTÃO VERMELHO para passar por uma porta, nossos modelos de atribuição nos dirão a quais dessas 10 pessoas queremos atribuir “crédito” (ou, melhor ainda, quanto “crédito” queremos atribuir a elas) por terem pressionado esse botão.

Tendo isso em mente, aqui estão alguns exemplos de como os ❸  modelos de atribuição  podem afetar essas  10 pessoas:

• Primeiro contato: esse modelo funciona exatamente como parece, dando  100% de crédito  para a  primeira  pessoa que entrou pela porta. Os profissionais de marketing têm mais probabilidade de usar essa abordagem para táticas como  redes sociais  ou  exibição; no entanto, também é uma ótima tática para usar com frequência na eficácia das recomendações de produtos no local.

• Último contato: essa tática também funciona exatamente como parece, mas oferece  100% de crédito  à ÚLTIMA pessoa que passou pela porta. Normalmente, esse modelo é usado para analisar questões como  pesquisa natural (orgânica)  e outras campanhas do ciclo de marketing de  curto prazo.

• Linear: esse modelo distribui crédito igual para TODAS AS PESSOAS que passaram pela porta.

• Forma de U: essa abordagem atribui 40% do crédito à primeira pessoa que entra pela porta, distribui 20% do crédito entre os demais e, em seguida, concede 40% ao último a entrar. Esse modelo será usado com mais frequência em situações em que você tem um longo ciclo de conversão/vendas com vários pontos de contato ao longo do caminho. Nesse caso, sua meta é destacar principalmente a primeira e a última  táticas de marketing que contribuíram para a conversão do cliente.

• Em forma de J e J invertido:

  • Pense no Formato de U, mas, em vez disso, esse modelo atribui 60%  do crédito à última pessoa que passa pela porta, 20% à primeira e, em seguida, divide os  20%  restantes entre todos os outros que estão no meio.  J invertido  faz exatamente o oposto.

    O objetivo aqui é colocar a maior parte da ênfase no início ou no final da campanha; no entanto, você ainda deseja atribuir uma certa quantidade de crédito ao item contribuinte na extremidade oposta e, ao mesmo tempo, reconhecer os “pequenos” ao longo do caminho.

• Decaimento de tempo: agora, eu seria negligente se não compartilhasse esse modelo. Esse modelo tem literalmente uma meia-vida que decai exponencialmente com o tempo. Neste caso, o parâmetro  padrão  para a meia-vida deste modelo é  7 dias. A maneira como funciona é aplicar um  peso  a cada  canal de marketing,  com base no tempo decorrido  entre o  ponto de contato inicial  e a conversão do cliente.

  Os modelos de decaimento de tempo e de atribuição em forma de U são normalmente usados para medir campanhas de longo prazo, mas, como você pode ver, eles têm objetivos ligeiramente diferentes, com base no peso referente ao valor do resultado.

• Personalizado: você escolhe quem vai receber crédito. A campanha é sua.

Para obter mais informações sobre esses e outros modelos de atribuição, clique aqui

Para tornar isso ainda mais interessante, vamos falar sobre voltar no tempo.

Janelas de retrospectiva

Agora é hora de começar a levar sua mente ao próximo nível. É aqui que literalmente adicionamos o elemento de viagem no tempo à nossa análise, e, novamente, estamos começando com o básico.

A Adobe  define ❹ janelas de retrospectiva como “a quantidade de tempo que uma conversão deve olhar para trás para incluir pontos de contato. Os modelos de atribuição que dão mais crédito às primeiras interações veem diferenças maiores ao exibir diferentes janelas de retrospectiva.”

Em outras palavras,  janelas de retrospectiva  determinam o período durante o qual  conversões  são consideradas e fornecem  contexto  à análise de atribuição. O Adobe Analytics  oferece três tipos de  janelas de retrospectiva:

• Janela de retrospectiva de visita:  volta ao início de uma  visita  quando ocorreu uma conversão, fornecendo insights sobre as interações imediatas que levaram às conversões.

  Lembre-se de que essa é normalmente a  janela de retrospectiva  mais curta a ser usada.

• Janela de retrospectiva do visitante:  examina todas as  visitas  até o primeiro dia do mês no intervalo de datas selecionado, oferecendo uma visão muito mais ampla das interações do cliente e ajudando a identificar padrões ao longo do tempo.

• Janela de pesquisa personalizada: permite expandir a janela de atribuição para além do intervalo de datas do relatório até um máximo de 90 dias. Ela proporciona  flexibilidade  na captura de pontos de contato que ocorreram  fora  do  intervalo de datas selecionado, garantindo uma análise abrangente.

Ao ajustar uma determinada  janela de retrospectiva, os analistas podem examinar o impacto de um ou mais pontos de contato em intervalos de tempo específicos e obter mais informações sobre como diferentes durações afetam os resultados da atribuição.

Juntando tudo

Então, o que tudo isso significa para nós, analistas?

O  painel de atribuição  e a  janela de retrospectiva  nos dão o poder de olhar além dos dados mundanos e superficiais e nos aprofundar na jornada do cliente. Ao entender quais pontos de contato tiveram o maior impacto nas conversões, podemos tomar decisões informadas sobre nossas estratégias de marketing e alocar recursos de modo mais eficaz.

Lembre-se de que, depois de selecionar seus  modelos de atribuição  e  janelas de retrospectiva, você ainda poderá manipular seus dados filtrando-os com um ❺  segmento ou qualquer outro componente que desejar nesse momento. Além disso, depois que o painel for renderizado, você terá toda a funcionalidade de um espaço de trabalho tradicional à sua disposição.

Finalmente, colocando em prática

Agora que você já entendeu os conceitos, imagine que está executando uma campanha de marketing e tentando determinar qual canal é o mais eficaz para gerar conversões. Com a ajuda do  painel de atribuição, você não só pode ver o  último contato, mas também o  primeiro contato, o  mesmo contato e qualquer outro  modelo  que escolher para determinar quais  canais  são  mais eficazes  para gerar suas  conversões. Em seguida, essas informações podem ser usadas para otimizar suas campanhas e melhorar o desempenho geral simplesmente voltando o relógio com a janela de retrospectiva de sua escolha.

Agora que você já viu o que ele pode fazer, não se deixe enganar ou intimidar pelos recursos aparentemente complexos do painel de atribuição.  Encare-os.  Adote-os.  Entenda-os.
MAS, ACIMA DE TUDO:  use-os a seu favor.  O  painel de atribuição  e a  janela de retrospectiva  são a chave para revelar uma compreensão mais profunda de seus clientes e da jornada deles com sua marca.

Agora, podemos viajar “de volta no tempo” com confiança e usar o poder de nossa confiável máquina do tempo (também conhecida como  Adobe Analytics) para tomar decisões orientadas por dados.