[:pt]O sucesso de qualquer campanha digital depende diretamente dos objetivos traçados, acompanhados da06s métricas usadas na avaliação dos resultados. A boa notícia é que, no meio digital, praticamente tudo é mensurável. Mas entre a variedade de modelos disponíveis, o que seria mais adequado: mensurar pelo primeiro clique, pelo último ou pelo número de visualizações?
O consumidor está em contato com vários canais de forma simultânea, o que não facilita nossa tarefa. Ser verdadeiramente omnichannel implica em um grau mais alto de compromisso com a coerência entre canais e o acompanhamento do processo de compra, incluindo a qualificação de leads.
Primeiramente, precisamos falar sobre alguns modelos de atribuição:
O último ponto de contato
Como o próprio nome já sugere, este modelo atribui a conversão à última campanha ou ponto de contato do lead com a marca. Ele é bastante usado em ferramentas analíticas como Adwords e é simples para quem está gerenciando apenas duas campanhas, por exemplo. No caso de múltiplas campanhas, porém, o modelo last touch pode ser traiçoeiro na hora de medir o ROI de cada campanha em diferentes canais.
Ok, o cliente fechou negócio. Mas como saber exatamente qual das campanhas o impactou antes da compra? Se a conversão se deu no e-commerce, um tanto mais fácil. Mas e se ele comprou na loja física? E se ele abriu o e-mail marketing e clicou na campanha de Adwords? Não vamos nem entrar no mérito das redes sociais. Além disso, embora um número imenso de usuários visualizem as campanhas de display, em média, somente 16% clicam.
E ainda sobre interação: como avaliar o impacto da pesquisa orgânica do cliente que procura pelo melhor preço? É preciso medir a eficácia de cada estratégia para alocar recursos de forma inteligente nas campanhas futuras e a last touch attribution não conta toda a história.
Blended attribution
Essa alternativa incorpora múltiplas campanhas e pontos de contato, incluindo visualização e cliques em anúncios que antecedem a compra. O ideal é testar diferentes modelos de atribuição multitouch para customizar o modelo mais adequado às ações de marketing da empresa, verificando quais campanhas estão influenciando na decisão de compra.
Com essa abordagem é possível analisar de forma assertiva como a publicidade está impactando o público online. Assim, definir o orçamento para cada ponto de contato se torna uma tarefa muito mais simples.
Medir para atribuir
Não dá pra administrar o que você não está medindo. A partir dos dados fornecidos por campanhas de e-mail marketing, por exemplo, é possível mensurar taxa de aberturas únicas, cliques e conversão. Mas o que acontece quando o cliente gosta de um produto destacado no e-mail, não clica, mas vai buscar diretamente na loja física? São situações como essa que tiram o sono dos profissionais de marketing.
Por outro lado, se são tão poucas as pessoas que de fato clicam em anúncios, eles estão contribuindo para a conversão? A resposta para esta pergunta se encontra nos testes A/B. Observando quantos visitantes visualizaram determinado anúncio em comparação com um segundo anúncio, pode-se medir a eficácia da estratégia de display e acompanhar quantos por cento dos visitantes fecharam uma compra depois de um contato com esse tipo de campanha. Assim, as chances de avaliar assertivamente o impacto da campanha e melhor alocar o orçamento só tendem a crescer.
Criar seu próprio modelo de atribuição pode parecer trabalhoso, mas vale lembrar que as opções de métricas são muitas e cabe a você selecionar as que mais sentido fizerem no seu negócio. O segredo é basear-se em modelos já existentes e adaptar às suas necessidades únicas, número de campanhas ativas, diversidade de canais e pontos de contato da marca. Acompanhe de perto o processo de conversão para fazer as alterações necessárias e vá sofisticando o processo conforme sua empresa evolui.
Conte também com um parceiro estratégico como a Pmweb para lhe apoiar nessa jornada.
Fonte: Shop.org e Econsultancy[:en]There is no denying it: the success of any digital campaign depends directly on the metrics used to evaluate the results based on the objectives outlined. The good news is that, in the digital environment, virtually everything is measurable. But among the variety of models available, which would be more appropriate: measure by the first click, the last, both, the number of views..?
The online consumer is in contact with several channels simultaneously, which doesn’t make our work easier. Being truly omnichannel implies a higher degree of commitment to channel consistency and tracking the purchase process, including the qualification of leads.
First of all, let’s talk about some attribution models:
The last touchpoint
As the name itself suggests, this template assigns the conversion to the last campaign or point of contact of the lead with the brand. It is widely used in analytical tools such as Adwords and simple enough for those who are managing only two campaigns, for example. In the case of multiple campaigns, however, the last touch model can be treacherous when it comes to measuring the ROI of each campaign on different channels.
Okay, the customer placed an order. But how do you know exactly which of the campaigns impacted them before the purchase? If the conversion took place in e-commerce, that’s somewhat easier. But what if they bought it in the physical store? What if they opened an email marketing but clicked on the Adwords campaign? We’ll not even get into the merits of social media. Besides, while a huge number of users view display campaigns, only 16% click on it.
Still about interaction: how can we evaluate the impact of organic search on the customer that seeks the best price? We, marketers, need to measure the effectiveness of each strategy to intelligently allocate resources in future campaigns, and last touch attribution clearly doesn’t tell the whole story.
Blended attribution
This alternative incorporates multiple campaigns and touch points, including visualizations and clicks on ads that preceded the purchase. The ideal course of action would be to test different models of multi-touch attribution to customize the most adequate model to the company’s marketing goals, checking which campaigns are influencing the purchase decision.
This approach makes it is possible to assertively analyze how advertising is impacting the online audience. So setting the budget for each point of contact becomes a much simpler task.
Measure to attribute
You can not manage what you’re not measuring. From the data provided by email marketing campaigns, for example, we can measure single opening, clicks and conversion rates. But what happens when the customer likes a product featured in the email, does not click, but goes directly to the physical store? These are situations that make marketers awake at night.
On the other hand, if only a few people actually click on ads, are they contributing to the conversion? The answer to this question lies in the A/B tests. By looking at how many visitors viewed an ad compared to a second version, we can measure the effectiveness of the display strategy and track how many percents of visitors closed the deal after contact with that type of campaign. Thus, the chances of assertively assessing the impact of the campaign and better allocate the budget only tend to grow.
Creating your own attribution model may seem hard and time-consuming, but keep in mind that there are many metrics options available and it’s up to you to select the ones that are the most relevant to your business. The key is to create from an existing model and adapt it to your unique needs, the number of active campaigns, channel diversity, and brand touchpoints. Track the conversion process closely to make the necessary changes and refine the process as your business evolves.
Also, count on a strategic partner like Pmweb to support you on this journey.
Source: Shop.org and Econsultancy
[:es]El éxito de cualquier campaña digital depende directamente de los objetivos descritos, acompañados de las métricas utilizadas para evaluar los resultados. La buena noticia es que, en el medio digital, prácticamente todo es mensurable. Pero entre la variedad de modelos disponibles, que sería más apropiado: medir por el primer clic, el último o el número de visualizaciones?
El consumidor está en contacto con varios canales simultáneamente, lo que no facilita nuestra tarea. Ser verdaderamente omnichannel implica un mayor grado de compromiso con la consistencia del canal y el seguimiento del proceso de compra, incluyendo la calificación de clientes potenciales.
Primero, necesitamos hablar de algunos modelos de atribución:
El último punto de contacto
Como sugiere el propio nombre, este modelo asigna la conversión a la última campaña o punto de contacto del lead con la marca. Es ampliamente utilizado en herramientas analíticas como Adwords y es simple para aquellos que sólo están administrando dos campañas, por ejemplo. En el caso de múltiples campañas, sin embargo, el modelo last touch puede ser traicionero cuando se trata de medir el ROI de cada campaña en diferentes canales.
Bueno, el cliente cerró el trato. Pero, ¿cómo saber exactamente cuál de las campañas le impactó antes de la compra? Si la conversión tuvo lugar en el comercio electrónico, algo más fácil. Pero, ¿y si lo compró en la tienda física? ¿Qué pasa si abrió la campaña de marketing por correo electrónico pero hizo clic en la campaña de Adwords? Ni siquiera entraremos en los méritos de las redes sociales. Además, aunque un gran número de usuarios ven campañas de display, en promedio, solo un 16% hacen clic.
Todavía sobre la interacción: ¿cómo evaluar el impacto de la búsqueda orgánica del cliente que busca el mejor precio? Es necesario medir la eficacia de cada estrategia para asignar inteligentemente los recursos en las campañas futuras, y la atribución de último toque no cuenta toda la historia.
Atribución combinada
Esta alternativa incorpora varias campañas y puntos de contacto, incluyendo previsualizar y hacer clic en los anuncios que precedieron a la compra. Lo ideal es probar diferentes modelos de asignación multitouch para personalizar el modelo más adecuado a las acciones de marketing de la empresa, verificando qué campañas están influyendo en la decisión de compra.
Con este enfoque es posible asertivamente analizar cómo la publicidad está afectando a la audiencia en línea. Así que establecer el presupuesto para cada punto de contacto se convierte en una tarea mucho más sencilla.
Medir para asignar
No se puede manejar lo que no se está midiendo. A partir de los datos proporcionados por las campañas de marketing por correo electrónico, por ejemplo, es posible medir la tasa de aberturas individuales, clics y conversión. Pero ¿qué pasa cuando el cliente le gusta un producto destacado en el correo electrónico, no hace clic, pero va directamente a la tienda física? Estas son situaciones que desafían a los marketers.
Por otro lado, si tan pocas personas hacen clic en anuncios, ¿ellos están contribuyendo a la conversión? La respuesta a esta pregunta reside en las pruebas A/B. Al mirar cuántos visitantes vieron un anuncio en comparación con un segundo anuncio, se puede medir la eficacia de la estrategia de visualización y controlar cuántos por ciento de los visitantes hicieron una compra después de un contacto con ese tipo de campaña. Por lo tanto, las posibilidades de evaluar asertivamente el impacto de la campaña y asignar mejor el presupuesto tienden a crecer.
Crear su propio modelo de atribución puede parecer ser laborioso, pero tenga en cuenta que las opciones de métricas son muchas y que depende de usted seleccionar las que tienen más sentido en su negocio. La clave es aprovechar los modelos existentes y adaptarlos a sus necesidades únicas, el número de campañas activas, la diversidad de canales y los puntos de contacto de la marca. Siga el proceso de conversión de cerca para hacer los cambios necesarios y perfeccionar el proceso a medida que su negocio evoluciona.
También cuente con un socio estratégico como Pmweb para apoyarte en este viaje.
Fuente: Shop.org y Econsultancy[:]