Atribuição digital e modelagem de mix de mídia — qual você deve escolher?

Atribuição digital, modelagem de mix de mídia, modelagem de atribuição – estes estão conectados a uma noção muito maior e muito importante em marketing conhecida coletivamente como modelagem de comportamento do cliente .

Embora possa parecer fácil, na verdade existem alguns aspectos complexos em cada um deles que todo profissional de marketing, empresário e empresário deve entender para implementá-los em sua própria estratégia.

Modelagem do Comportamento do Cliente

A modelagem do comportamento do cliente trata da identificação de comportamentos em diferentes grupos de clientes para prever como clientes semelhantes se comportarão em determinadas circunstâncias. Na maioria das vezes, a modelagem do comportamento do cliente é amplamente baseada na mineração de dados dos dados do cliente com cada modelo que você forma projetado para responder a uma determinada pergunta.

Por exemplo, um modelo de comportamento do cliente pode prever o que um determinado grupo de clientes semelhantes fará em resposta a uma determinada ação de marketing realizada pela empresa (por exemplo, mulheres jovens reagindo a um anúncio que promove a diversidade e a aceitação de diferentes tipos de corpo feminino). Se o modelo foi criado corretamente, o profissional de marketing pode esperar que a maioria das pessoas desse grupo reaja como o modelo previu.

Como com qualquer outra coisa, existem certos problemas com a modelagem do comportamento do cliente que existem até hoje. Para começar, é um processo muito difícil e caro. Isso ocorre porque os especialistas geralmente são muito caros. Eles têm que realizar vários cálculos matemáticos complexos que nem sempre são perfeitamente precisos. E mesmo uma vez que o modelo é criado, muitas vezes não é utilizável.

Além de tudo isso, apesar dos modelos matemáticos serem complexos, a maioria dos modelos de comportamento do cliente são simples porque muitos fatores estão sendo ignorados para tornar o resultado mais prático para o profissional de marketing – o que, por sua vez, torna o modelo inutilizável por não ser preciso o suficiente. É meio paradoxal, mas é verdade.

Modelagem do mix de marketing

A modelagem do mix de marketing (ou MMM) está, na verdade, intimamente relacionada à modelagem do comportamento do cliente. Muitas vezes, é considerado como parte integrante da modelagem do comportamento do cliente. O principal objetivo da modelagem do mix de marketing é descobrir como as diferentes atividades de marketing estão determinando as métricas de negócios de um determinado produto. Normalmente, o MMM é muito eficaz para prever o retorno do investimento (ou ROI) de suas táticas de marketing.

Um modelo de mix de marketing padrão divide várias métricas de negócios que permitem que profissionais de marketing e proprietários de empresas diferenciem entre as atividades de marketing e promocionais que você faz para sua estratégia.

Estes podem ser divididos em:

• Direcionadores Incrementais : incluem todos os resultados de negócios que resultam das atividades de marketing em anúncios impressos e televisivos, anúncios digitais, descontos e promoções de preços, alcance social e assim por diante.
• Drivers de base : A menos que haja mudanças econômicas ou ambientais, os drivers de base geralmente são fixos. O resultado base é sempre alcançado sem publicidade, mas devido ao valor da marca que cresceu ao longo dos anos.
• Outros drivers : um pouco semelhantes aos drivers básicos, outros drivers são medidos como o valor da marca acumulado em um determinado período. Outros impulsionadores resultam do impacto de longo prazo das atividades de marketing.

Existem três principais benefícios da modelagem do mix de marketing . Primeiro, você poderá alocar melhor os orçamentos de marketing e determinar qual canal de marketing é adequado para qual quantidade de investimentos. Em segundo lugar, você executará melhor as campanhas publicitárias sugerindo níveis de gastos ideais. Terceiro, você poderá testar vários cenários de negócios simulando o possível desenvolvimento de eventos.

Modelagem de atribuição

A modelagem de atribuição pode ser considerada um subconjunto da modelagem do mix de marketing e integrada a esta. A modelagem de atribuição adota uma abordagem exclusiva para analisar o comportamento do cliente. O objetivo é identificar os caminhos que os diferentes segmentos do seu público seguem para se tornar um cliente e como eles se comportam após a compra. Ele examina os dados em cada etapa do processo para identificar o valor de cada componente da iniciativa de marketing.

A modelagem de atribuição geralmente se concentra mais em atividades como vendas digitais, publicidade e outros esforços de conversão. O processo requer uma análise próxima e regular dos dados coletados, muitas vezes em tempo real.

Devido à grande quantidade de dados e aos vários canais de marketing disponíveis, vários tipos diferentes de modelos de atribuição foram desenvolvidos ao longo do tempo e estão em uso atualmente:

• Última interação : esse modelo de atribuição existe desde o início do comércio eletrônico. É eficaz, mas ainda existem alguns problemas com este método. Você dá todo o crédito da conversão para a última leas com a qual o cliente interagiu. Por exemplo, a pessoa pode ter visto vários anúncios no Google, Facebook e Twitter, mas apenas o anúncio do Twitter em que clicou receberá o crédito.
• Primeira interação : esse modelo de atribuição difere completamente do modelo Última interação. Aqui, o crédito é dado ao primeiro anúncio com o qual seu lead interagiu, ou melhor, à forma como seu cliente foi apresentado ao seu negócio. Por exemplo, se a pessoa interagiu com o anúncio do Google e depois interagiu com outros conteúdos ou anúncios comerciais, o anúncio do Google receberá o crédito.
• Último clique não direto : essa abordagem também significa que você dá crédito a uma única interação para o lead obtido, mas a lógica é diferente dos dois métodos anteriores. A única interação que pode ser creditada é o último clique não direto (ou seja, o usuário que digita a URL do seu site não é elegível, mas o usuário que clica em um anúncio do Google é).
• Atribuição Linear : O modelo de Atribuição Linear é uma abordagem mais “justa” porque dá crédito a todas as interações que o cliente teve antes de concluir sua compra. Por exemplo, se eles interagiram com o conteúdo da marca nas mídias sociais e clicaram em anúncios no Google e no Twitter, o crédito será dado a tudo isso.
• Time Decay Attribution : Este modelo é baseado no método de Atribuição Linear e distribui crédito entre as interações do cliente. No entanto, também leva em consideração o fato de que anúncios diferentes podem ter uma importância diferente no geral, o que distribui o crédito de acordo com a importância das interações.
• Atribuição em forma de U : também conhecida como modelo de atribuição baseada em posição, a atribuição em forma de U também divide o crédito, mas fornece valores fixos para cada uma das interações específicas: a primeira recebe 40%, a última recebe 40% e todos os outros recebem partes iguais dos 20% restantes.
• Outros modelos de atribuição : alguns profissionais de marketing gostam de misturar e combinar os diferentes modelos de atribuição e criar suas próprias abordagens.

Melhores Práticas

Simplificando, não há maneira certa ou errada de usar os métodos listados acima, então você terá que experimentá-los e ver quais funcionam melhor para o seu negócio antes de decidir sobre uma determinada abordagem para sua estratégia de marketing.

Tenha em mente que nenhum deles é perfeito e todos eles têm desvantagens. Mas isso não significa que você não poderá usar essas desvantagens a seu favor se encontrar a maneira certa de usá-las.

Você pode começar observando como outras empresas estão analisando o comportamento de seus clientes. Por exemplo, a Chobani, uma marca de iogurte, usa experiências de produtos para melhorar a experiência geral do cliente. A marca se tornou tão popular na Austrália porque eles reagiram rapidamente ao que seus clientes queriam, em vez de ignorar suas necessidades.

Você também pode usar a previsão orientada por dados como a Target fez para entender como o status de seus clientes mudou e quais podem ser suas novas necessidades. Trata-se de se adaptar à situação de diferentes maneiras e usar o que você já tem.

Pensamentos finais

Descobrir qual modelo funciona melhor para o seu negócio é muito fácil quando você entende como eles são construídos e quais benefícios você pode extrair deles. Como Zig Ziglar disse uma vez: “As pessoas não compram por razões lógicas. Eles compram por razões emocionais.” Leve todas as variáveis ​​em consideração usando um dos modelos acima e você obterá uma vantagem significativa sobre seus concorrentes.