A mensuração do ROI (Retorno sobre Investimento) em campanhas multicanais tem se tornado uma das tarefas mais complexas para os profissionais de marketing.
Por conta da crescente fragmentação dos pontos de contato e do comportamento omnichannel dos consumidores, determinar quais canais estão realmente contribuindo para os resultados é um desafio. Atribuir corretamente o impacto de cada canal e ajustar as estratégias com base nisso é essencial para maximizar o ROI.
Neste artigo, vamos falar sobre as principais metodologias de atribuição em campanhas multicanais, suas vantagens e limitações, além de como garantir que a análise do ROI esteja alinhada com os objetivos de negócio. Confira!
Por que medir o ROI de campanhas multicanais é mais complexo?
Campanhas multicanais envolvem diversos pontos de contato com o consumidor, como redes sociais, e-mail marketing, Google Ads, mídia paga, marketing de conteúdo e até pontos de venda físicos.
Cada um desses canais pode desempenhar um papel diferente na jornada de compra. O desafio reside em como medir o valor de cada interação e o impacto de cada canal no resultado final da campanha.
Tradicionalmente, a mensuração de ROI é feita com o valor total gerado por uma campanha dividido pelo custo investido. No entanto, em uma campanha multicanal, esse cálculo simples não captura a complexidade da jornada do consumidor, que pode envolver múltiplas interações ao longo de vários canais.
Por isso, é crucial adotar metodologias de atribuição que levem em conta essa multiplicidade e a sinergia entre os canais.
Modelos de atribuição: da simplicidade à sofisticação
A atribuição de valor aos diferentes canais é uma das formas mais eficazes de mensurar o ROI de campanhas multicanais. Existem várias metodologias, desde as mais simples até as mais avançadas, cada uma com suas vantagens e limitações.
1. Atribuição de último clique
O modelo de atribuição de último clique é o mais simples e comum, mas também o mais limitado. Este modelo atribui 100% do crédito pela conversão ao último canal em que o cliente interagiu antes de fazer a compra. Embora seja fácil de implementar, esse modelo ignora todas as interações anteriores na jornada do cliente.
Se um usuário clicou em um anúncio no Facebook, navegou pelo site, mas só finalizou a compra depois de clicar em um e-mail promocional, o modelo de último clique dará todo o crédito ao e-mail. Isso pode subvalorizar o impacto de canais como social media ou display ads.
2. Atribuição de primeiro clique
No oposto do modelo anterior, a atribuição de primeiro clique dá 100% do crédito ao primeiro ponto de contato. Embora reconheça o valor da descoberta inicial do produto ou serviço, ele também não leva em consideração as contribuições dos canais subsequentes, que podem ter sido cruciais para a decisão final de compra.
Este modelo é útil para avaliar campanhas focadas em awareness (conscientização), mas falha em atribuir valor adequado aos canais que ajudam a nutrir o lead ao longo da jornada de compra.
3. Atribuição linear
O modelo de atribuição linear é uma alternativa que distribui igualmente o crédito por uma conversão entre todos os pontos de contato. Esse modelo reconhece a contribuição de cada canal, dando um peso igual a cada interação, seja ela no início ou no fim do funil de conversão.
Embora mais equilibrado do que os modelos de primeiro ou último clique, a atribuição linear ainda simplifica a realidade, tratando todos os pontos de contato como igualmente valiosos, quando, na verdade, alguns canais podem ter mais influência sobre a decisão do consumidor do que outros.
4. Atribuição com base em tempo decrescente
Esse modelo atribui mais valor aos canais com os quais o cliente interagiu mais recentemente, atribuindo menos crédito às interações anteriores. A lógica por trás dessa abordagem é que os canais mais próximos do ponto de conversão têm um impacto maior na decisão de compra.
Se um consumidor viu um anúncio no Google, depois clicou em um e-mail e finalmente converteu por meio de um link patrocinado, o crédito seria distribuído com base no tempo decrescente, com maior peso no link patrocinado.
5. Atribuição em forma de U (U-shaped)
A atribuição em forma de U dá maior peso ao primeiro e ao último ponto de contato na jornada do consumidor, reconhecendo tanto a importância do canal que capturou o lead quanto do canal que finalizou a conversão. Os canais intermediários recebem uma quantidade menor de crédito, mas ainda são considerados.
Este modelo é eficaz para campanhas que envolvem uma estratégia de nutrição de leads, onde tanto a descoberta inicial quanto a conclusão da compra são igualmente importantes.
6. Atribuição com IA e machine learning
Os modelos baseados em inteligência artificial e machine learning são os mais avançados em termos de mensuração de ROI em campanhas multicanais.
Essas tecnologias analisam padrões de comportamento dos consumidores e ajustam dinamicamente a atribuição de crédito com base em fatores como engajamento, frequência de interações e tipo de dispositivo utilizado.
Com a IA, é possível identificar relações complexas entre diferentes pontos de contato, o que seria impossível com os modelos tradicionais. Ferramentas como Google Attribution e plataformas como o Facebook Attribution utilizam machine learning para fornecer uma visão mais precisa e em tempo real do impacto de cada canal.
Fatores que influenciam a escolha do modelo de atribuição
Escolher o modelo de atribuição certo depende de vários fatores, incluindo os objetivos da campanha, o orçamento disponível e a complexidade da jornada do cliente.
Cada modelo tem suas vantagens, e em muitos casos, os especialistas em marketing utilizam uma combinação de metodologias para obter uma visão mais completa do desempenho de suas campanhas.
Além disso, é importante considerar a natureza dos canais que você está utilizando.
Como garantir uma mensuração precisa do ROI em campanhas multicanais
Para mensurar o ROI de forma precisa em campanhas multicanais vai além da escolha de um modelo de atribuição. Existem outros fatores que podem impactar a qualidade da mensuração e que devem ser considerados pelos profissionais de marketing.
1. Integração de dados entre plataformas
Um dos maiores desafios na mensuração de campanhas multicanais é a integração de dados. Muitas vezes, as plataformas de mídia social, Google Ads, e-mail marketing e outros canais funcionam de maneira isolada, dificultando a consolidação das métricas.
Investir em ferramentas de integração de dados, como CRMs avançados ou plataformas de automação de marketing, pode ajudar a unificar as informações e facilitar a análise.
2. Avaliação contínua de métricas de engajamento
O ROI não é medido apenas em termos de vendas. As métricas como tempo de permanência, taxa de cliques, e a profundidade das visitas são indicadores de que os canais estão funcionando bem, mesmo que a conversão final não tenha ocorrido naquele ponto específico da jornada.
Monitorar essas métricas ao longo do tempo é crucial para entender o impacto real de cada canal.
3. Testes contínuos e ajustes de campanha
Campanhas multicanais exigem testes contínuos para otimizar o desempenho. Através de testes A/B e multivariados, é possível ajustar elementos da campanha para melhorar o ROI.
A análise de atribuição permite identificar quais canais ou estratégias estão funcionando melhor, fornecendo uma base sólida para esses testes.
Mensurar o ROI em campanhas multicanais é um processo complexo, mas essencial para entender o impacto real de cada canal e ajustar as estratégias de marketing de forma eficiente.
A escolha do modelo de atribuição certo, aliado à integração de dados e a uma análise contínua das métricas, garante que as campanhas estejam sempre otimizadas para maximizar o retorno sobre investimento.
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