Atribuição de incrementalidade: medindo o verdadeiro impacto de marketing

Introdução

Este artigo explora a atribuição de incrementalidade no marketing mobile, fornecendo aos profissionais de marketing e gerentes de aquisição de usuários insights sobre como medir o impacto real da campanha em uma era de mudanças de privacidade. À medida que as políticas de privacidade primeiro e a perda de sinais de rastreamento tradicionais remodelam a paisagem digital, entender como avaliar com precisão a eficácia dos seus esforços de marketing é mais importante do que nunca. Seja você um profissional de marketing, gerente de UA ou especialista em crescimento mobile, este guia ajudará a navegar pelas complexidades da atribuição de incrementalidade e seu papel em impulsionar decisões mais inteligentes e baseadas em dados.

O que é atribuição de incrementalidade?

A atribuição de incrementalidade mede o aumento incremental, que são as conversões ou receita extra geradas especificamente por causa de uma campanha publicitária, além da atividade orgânica de base. A Atribuição de Incrementalidade ajuda a determinar o impacto causal dos esforços de marketing nos resultados desejados, como conversões ou vendas. Ao comparar o desempenho de um grupo de teste exposto ao marketing com um grupo de controle que não está, os profissionais de marketing podem isolar o efeito verdadeiro de suas campanhas e tomar decisões mais informadas sobre alocação de orçamento e estratégia.

Atribuição de incrementalidade no marketing mobile

A atribuição de incrementalidade é um método que mede o aumento incremental, significando as conversões ou receita extras geradas especificamente devido a uma campanha publicitária, além do que teria acontecido organicamente. A incrementalidade visa medir o impacto real da sua campanha de marketing com base num resultado específico. Esta abordagem é especialmente relevante no marketing mobile, onde as mudanças de privacidade e a perda de identificadores de dispositivo tornaram os modelos de atribuição tradicionais menos confiáveis.

Atribuição, em geral, é o processo de correspondência de dois pontos de dados, como cliques para instalações ou impressões para instalações. Os modelos de atribuição creditam uma conversão ou venda aos pontos de contato de marketing com os quais um cliente interagiu em sua jornada. A incrementalidade, por outro lado, é um termo para medir a verdadeira eficácia das atividades de publicidade, focando no que não teria acontecido sem o esforço de marketing.

Nós exploramos a atribuição de próxima geração extensivamente, incluindo aquisição de usuários pós-IDFA, o fim da medição de último clique e o futuro da medição mobile. A atribuição de incrementalidade é uma grande parte dessa conversa, pois o ímpeto para todas essas discussões é a perda de sinal que as medidas de privacidade, embora necessárias, estão causando para os profissionais de marketing. A mudança para longe dos cookies de terceiros está impactando ainda mais a medição de publicidade e os modelos de atribuição, tornando mais difícil avaliar com precisão a eficácia das atividades de marketing.

A atribuição de próxima geração consiste em encontrar novas maneiras de medir o impacto real do marketing. Os modelos de atribuição têm sido tradicionalmente usados para medir a eficácia da publicidade, creditando ações do cliente a pontos de contato de marketing específicos, mas suas limitações diante das mudanças de privacidade levaram ao surgimento da atribuição de incrementalidade como uma abordagem mais confiável.

A questão de medição mobile

O desafio da medição segura para a privacidade

Como os profissionais de marketing medirão, atribuirão e otimizarão o marketing em um ecossistema seguro para a privacidade?

E sejamos honestos, isso não é apenas qualquer marketing sobre o qual estamos falando. Isso não é vender imóveis ou bebidas esportivas ou calças Lululemon. Mobile aquisição de usuários é talvez o nicho de marketing mais rápido por aí, onde encurtar a distância entre estímulo e resposta é fundamental para a otimização da campanha.

Métodos de atribuição em marketing móvel

Existem vários métodos disponíveis para atribuição, incluindo:

• Atribuição de múltiplos toques (modelos MTA)
• Atribuição de incrementalidade
• Modelagem de mix de marketing

Cada um desses oferece uma maneira sistemática de avaliar a eficácia do marketing. Entender a jornada do cliente, rastrear a série de pontos de contato e interações que um potencial cliente tem antes de converter é essencial para uma medição e atribuição precisas.

Perspectivas do mundo real

Fiquei intrigado com o que ouvi do veterano da AppLift, Maor Sadra, sobre sua nova startup, INCRMNTAL, bem como com o que Brian Krebs, CEO da MetricWorks, teve a dizer sobre a incrementalidade como uma forma-chave de medição de marketing mobile.

Recentemente, tive uma conversa com Moshi Blum para o podcast Mobile Heroes, que faço com Peggy Anne Salz para a Liftoff.

Ele é o VP da Beach Bum, um estúdio de mobile jogos de propriedade da Voodoo, foi gerente geral da Adjust, liderou a aquisição de usuários para o Viber e muito mais. E ele conhece a incrementalidade, com sangue, suor, lágrimas e cicatrizes para mostrar, além de praticamente todas as outras formas de medição mobile tanto do lado do profissional de alto volume quanto do lado do fornecedor de medição.

Ele meio que já passou por isso em muitos níveis diferentes. E ele é bem realista sobre os desafios e oportunidades na medição de marketing.

Na verdade, se você se lembrar da famosa citação de Winston Churchill sobre a democracia ser a pior de todas as formas de governo, exceto as demais, você reconhecerá a inspiração por trás da visão de Blum sobre atribuição de último toque:

“A atribuição do último toque é a pior maneira de medir suas campanhas de marketing … exceto todas as outras métricas de medição de suas campanhas de marketing.”

– Moshi Blum, VP de Marketing na Beach Bum

À medida que avançamos, vamos explorar os benefícios da atribuição de incrementalidade e como ela pode fornecer insights únicos para os profissionais de marketing.

Benefícios da atribuição de incrementalidade

Benefícios dos testes de incrementalidade

A atribuição de incrementalidade tem alguns benefícios significativos para os profissionais de marketing e gerentes de UA:

• Isola o impacto real da campanha: Ao comparar grupos de teste e controle, a atribuição de incrementalidade revela quantas conversões são resultados diretamente atribuíveis a ações de marketing específicas.
• Informa a alocação de orçamento: Isso ajuda os profissionais de marketing a entender quais canais e campanhas estão realmente impulsionando resultados incrementais, permitindo decisões de orçamento mais inteligentes.
• Otimiza a combinação de mídia: A atribuição de incrementalidade fornece insights sobre a interação entre os canais, ajudando os profissionais de marketing a otimizar sua combinação de mídia para obter o máximo impacto.
• Reduz gastos desnecessários: Ao identificar conversões que teriam ocorrido organicamente, os profissionais de marketing podem evitar gastos com usuários que de qualquer forma se converteriam.

Exemplos do mundo real

Você pode, por exemplo, estar adicionando um aplicativo totalmente novo ao seu portfólio. Com campanhas limitadas ou inexistentes, você pode verificar a incrementalidade de forma bastante fácil por meio de diferentes plataformas, canais e parceiros. Em outras circunstâncias, você pode pausar a maioria ou todos os seus esforços em um aplicativo, colocar todos os ovos na mesma cesta e verificar os resultados. Embora você saiba que tem algum orgânico existente e algum atraso persistente de campanhas anteriores, você terá uma leitura útil sobre um canal sobre o qual talvez tenha se perguntado.

Testes de incrementalidade e medição de incrementalidade permitem que os profissionais de marketing determinem o aumento incremental comparando grupos de teste e controle, revelando quantas conversões são resultados diretamente atribuíveis a ações de marketing específicas. Essa abordagem vai além da atribuição tradicional, isolando o verdadeiro valor das suas campanhas. A incrementalidade informa o que teria acontecido sem os seus esforços de marketing, ajudando a entender o impacto genuíno e a eficácia do seu investimento.

Não apenas isso, você terá uma noção da interação entre os canais, especialmente à medida que vê a sobreposição de público entre eles. Aqui está como Brian Krebs colocou isso em uma conversa que tive com ele:

“A analogia que eu ouço com frequência é a das varas de pesca no riacho, certo? É o mesmo grupo de peixes, cada fonte de mídia que você adiciona é apenas mais uma vara de pesca.

E a coisa crítica aqui não é realmente otimizar seu marketing com base no que aconteceu por último, os anúncios que por acaso tiveram a última interação. É realmente otimizar a mistura de mídia, que é otimizar o número perfeito de varas de pesca e a mistura perfeita de varas de pesca naquele riacho.”

– Brian Krebs, CEO da Metricworks

Com esses benefícios em mente, vamos examinar os desafios e complexidades envolvidos nos testes de incrementalidade.

Por que os testes de incrementalidade são difíceis?

Desafios na medição da incrementalidade

Então, por que a incrementalidade, que pretende mostrar os resultados adicionais ou incrementais de suas campanhas de marketing, é tão notoriamente difícil?

Porque as causas e efeitos estão misturados, e as relações entre causas e efeitos individuais estão emaranhadas em massas difíceis de separar. Além disso, muitos efeitos são superdeterminados, o que significa que não têm uma causa única, mas vários fatores trabalhando juntos para criar um efeito. Tudo está mudando o tempo todo, à medida que vários departamentos da sua organização estão desenvolvendo produtos, lançando recursos, iniciando campanhas, postando nas redes sociais, criando ofertas, desenvolvendo criativos. E surpresa: o mundo está mudando, à medida que sistemas de nível macro, como clima e economia, se cruzam com microcosmos de situações individuais e estados momentâneos, como fome, desejo, tédio, tempo, atenção e mais.

Etapas do teste de incrementalidade

Para medir com precisão o impacto causal das atividades de marketing, os profissionais de marketing geralmente usam experimentos controlados, como testes controlados randomizados (RCTs). Aqui está como funciona tipicamente o teste de incrementalidade:

1. Defina o objetivo: Decida qual resultado você deseja medir (por exemplo, instalações, receita, usuários pagantes).
2. Configure os grupos de teste e controle:
   • Divida aleatoriamente sua audiência em dois grupos.
   • O grupo de teste (tratamento) é exposto à campanha publicitária.
   • O grupo de controle não é exposto à campanha.
3. Execute a campanha: Entregue sua atividade de marketing ao grupo de teste enquanto a retém do grupo de controle.
4. Medir resultados: Acompanhe os resultados para ambos os grupos por um período determinado.
5. Comparar resultados: Analise a diferença nos resultados entre os grupos de teste e controle para determinar o impacto causal verdadeiro de sua campanha.

Esta abordagem ajuda a distinguir entre correlação e causalidade, garantindo que o aumento medido seja diretamente atribuível ao esforço de marketing em vez de fatores externos.

Tanto que separar o impacto incremental pode parecer impossível.

“Ao longo da experiência que tivemos tentando entender como calculá-lo ou levá-lo ainda mais longe, desde instalações até receita, de receita até usuários pagantes, de usuários pagantes até entender quanto do que eu gastei no Google, Facebook, Apple ou qualquer outra rede de anúncios está realmente contribuindo para o meu lucro ... isso é algo que eu achei absolutamente ou quase impossível de obter.”

– Moshi Blum, VP de Marketing na Beach Bum

Apesar desses desafios, o teste de incrementalidade oferece benefícios únicos para os profissionais de marketing, que exploraremos a seguir.

Modelagem e otimização da mix de marketing

Modelagem de Mix de Marketing (MMM) é como uma verificação final da realidade para seus esforços de marketing. Em vez de confiar em intuições ou no último anúncio em que alguém clicou, a MMM usa análise estatística para desembaralhar a teia de suas táticas de marketing e mostrar o que realmente está impulsionando os resultados de negócios, seja vendas, conversões ou receita. Ao considerar a atribuição incremental, a MMM vai um passo além: não apenas informa o que aconteceu, mas revela a verdadeira eficácia de cada campanha, canal ou tática na geração de conversões incrementais.

Para os profissionais de marketing que gerenciam múltiplas campanhas e canais, isso significa que você pode finalmente ver quais atividades de marketing estão realmente movendo a agulha, e quais estão apenas junto para o passeio. A atribuição incremental dentro da modelagem de mix de marketing ajuda a atribuir crédito onde é verdadeiramente devido, dando a você uma compreensão mais clara de como o seu orçamento de marketing está sendo executado em toda a linha.

O verdadeiro poder do MMM com incrementalidade está na otimização. Com uma visão abrangente do desempenho de marketing, você pode tomar decisões mais inteligentes de alocação de orçamento, mudando o gasto para os canais e campanhas que entregam impacto real e incremental. Nada de superatribuição ao ponto de contato mais alto ou subestimação do valor de um desempenho constante. Em vez disso, você obtém resultados acionáveis que ajudam a maximizar o ROI de marketing e impulsionar resultados mais eficazes para o seu negócio.

Em um mundo onde cada dólar de marketing conta, combinar modelagem de mix de marketing com atribuição incremental fornece as informações necessárias para otimizar campanhas, aumentar conversões e, por fim, aumentar as vendas. Não se trata apenas de medir o que aconteceu, mas de entender por que aconteceu, para que você possa fazer mais do que funciona e menos do que não funciona.

Ao considerar como integrar a incrementalidade em sua estratégia de medição, é importante entender como ela se encaixa no mix de atribuição mais amplo.

Atribuição incremental como parte do mix de atribuição

A chave é camadas e tecelagem.

Incorporando diferentes metodologias de medição conforme necessário. Tecendo-as juntas quando e onde apropriado. Não necessariamente confiando apenas em uma, mas usando todas para construir uma versão multifacetada e modelada da realidade que se baseia o máximo possível em dados determinísticos e granulares e o necessário em informações probabilísticas e agregadas.

Alcançar uma visão holística do desempenho de marketing significa entender todos os pontos de contato de marketing e os vários pontos de contato com os quais um cliente interage ao longo de sua jornada. A atribuição informa aos profissionais de marketing onde ocorre a atividade de marketing e quais pontos de contato estão envolvidos, mas nem sempre pode fornecer atribuição verdadeira ou feedback em tempo real sobre quais interações realmente impulsionam as conversões. Os modelos de atribuição tradicionais atribuem crédito em vários pontos de contato, muitas vezes proporcionalmente, mas a atribuição de incrementalidade vai além, buscando revelar o impacto real e adicional de cada esforço de marketing além do que teria acontecido naturalmente.

O que significa que há um lugar para a incrementalidade.

Não está na micromedida dos detalhes de uma campanha de marketing ou no desempenho de uma criação em relação a outra, ou mesmo na eficácia relativa de uma subcampanha em relação a outra. Isso é quase impossível, diz Blum, e eu acho que ele está certo.

Mas há um papel ocasional em obter uma boa visão sobre se uma campanha agrega valor ou não, ou se um canal está adicionando valiosas varas de pesca ao fluxo ou até mesmo, poderia estar pescando em um fluxo que poucos outros canais acessam.

A incrementalidade também tem valor específico para canais específicos, como Anúncios de Pesquisa da Apple, onde você pode verificar o volume orgânico de palavras-chave e palavras-chave concorrentes. Lá, diz Blum, é mais fácil medir seu impacto; se você está "comprando seu próprio tráfego" (AKA desperdiçando gasto com anúncios em usuários orgânicos que já estavam instalados), ou defendendo suas palavras-chave de concorrentes, ou realmente criando uma instalação nova que não teria acontecido de outra forma.

(Observação: isso é “mais fácil”, não “fácil”.)

Como vimos, a atribuição de incrementalidade é uma ferramenta valiosa no kit de ferramentas do profissional de marketing, mas não é uma solução única para todos. Vamos ver como a atribuição de último clique ainda desempenha um papel no mobile marketing.

Ame ou odeie, o último clique funciona

Isso se encaixa onde se encaixa, mas na maioria das vezes, Blum diz que está simplesmente focado em expandir o crescimento por meio de canais que se destacam de acordo com os dados de atribuição de mobile último clique, seja GAID/AAID no Android ou SKAdNetwork no iOS.

Onde a incrementalidade parece se encaixar melhor no marketing mobile não é como uma metodologia de medição diária, mas como uma verificação mensal ou, mais provavelmente, trimestral da qualidade do canal.

E é aí que você faz o teste completo.

“O que você está fazendo é executar uma análise randomizada controlada como faria em uma empresa farmacêutica … pegando uma população, dividindo-a em dois grupos separados aleatoriamente, isso é fundamental aqui, em um grupo de controle e um grupo de experimento, ou um grupo de tratamento, ou um grupo de teste, como você quiser chamar. E esse grupo de tratamento é aquele que vê os anúncios. O grupo de controle não vê.”

– Brian Krebs, CEO da Metricworks

O teste de incrementalidade é considerado o padrão ouro para medir o ROI de marketing verdadeiro porque isola o impacto causal das campanhas. Essa abordagem pode ser usada para avaliar a eficácia de plataformas específicas, como Google Ads, dentro de uma estratégia multicanal. Além disso, o aprendizado de máquina é cada vez mais aplicado para analisar dados experimentais e otimizar a precisão da atribuição.

Claramente, isso é trabalho extra. E como você provavelmente está pausando outras atividades enquanto faz esse tipo de teste e potencialmente fazendo isso para vários canais, isso consome tempo e tem um custo de oportunidade significativo para aplicativos que precisam crescer rapidamente.

Mas é um investimento que vale a pena, de vez em quando.

Apenas não é a solução mágica que gostaríamos que fosse em uma era de menos sinal e menos dados concretos.

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