Práticas recomendadas de atribuição

Escolher o modelo de atribuição correto para sua organização depende de várias considerações. Este artigo explora uma metodologia e algumas práticas recomendadas gerais.

Etapa 1: Análise exploratória

OBSERVAÇÃO

Essa análise precisa ocorrer antes que você escolha um modelo de atribuição.

Essa fase consiste inicialmente em entender o comportamento do cliente e definir métricas de conversão. Com base nas métricas de conversão, ferramentas como os Feeds de dados (para dados brutos) ou o Analysis Workspace facilitam a compreensão de

  • Quantos clientes estão entrando em contato com diferentes canais de marketing antes da conversão?
  • A proporção/distribuição desses comportamentos.

Por exemplo, se 50% dos clientes acessarem três canais antes da conversão, haverá alguma interação entre esses três canais?
Você poderia então fazer uma análise de topo e fundo de funil para expandir sua compreensão.

Análise de topo de funil

A análise de topo de funil analisa os canais usados para criar uma percepção de marca e produto. Por exemplo, o objetivo da maioria das publicidades de TV é a percepção de marca. Você pode usar o modelo de atribuição “Time decay”, já que as pessoas esquecerão sobre seu anúncio de TV com o passar do tempo.

Análise de fundo de funil

Nesta análise, a suposição é que as pessoas já sabem sobre sua marca e você deseja convertê-las. Use notificações por push, ou email, ou anúncios no Facebook.

Etapa 2: Atribuição baseada em regras

A finalidade dessa etapa é validar a sua hipótese.

Exemplo 1

Digamos que sua hipótese é “Meu canal de primeiro contato tem mais impacto na conversão do que meu canal de último contato”. Em seguida, você usaria o modelo de atribuição “Inverse J-shaped” para testar essa hipótese. Esse modelo concede 60% do crédito ao primeiro ponto de contato.

Exemplo 2

Sua hipótese pode ser: “Em nosso setor (como o de viagens), a janela de atribuição é de 60 ou 90 dias, não 30 dias, porque os clientes pesquisam muito antes de comprar um produto”. Em seguida, você alteraria sua janela de retrospectiva para 90 dias.

Etapa 3: Uso de atribuição algorítmica

Como é muito difícil validar um grande número de hipóteses e combinações possíveis, você pode usar a atribuição algorítmica e deixar esse trabalho para algoritmos integrados. Porém, se você já encontrou um modelo de atribuição perfeito e que responde todas as suas perguntas, essa etapa não é necessária.

Outras considerações

  • Talvez seja necessário usar os serviços de um cientista de dados, em vez de depender apenas do Analysis Workspace.
  • Você pode confiar em dados brutos, como os feeds de dados da Adobe.
  • Considere usar o Customer Journey Analytics, por exemplo, se desejar considerar seus dados de impressões.

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