Compreender a jornada do cliente e atribuir corretamente o valor a cada ponto de contato é fundamental para otimizar estratégias e investimentos. Modelos de atribuição multitoque são ferramentas poderosas que permitem uma análise mais precisa e detalhada dessa jornada, superando as limitações dos métodos tradicionais. Neste artigo, exploraremos o que são modelos de atribuição multitoque, como funcionam, as opções de algoritmos disponíveis, seus objetivos e os problemas que eles resolvem.
O que são Modelos de Atribuição Multitoque?
Modelos de atribuição multitoque (MTA) são abordagens analíticas que atribuem o crédito da conversão a múltiplos pontos de contato na jornada do cliente. Ao contrário dos modelos de atribuição de último toque, que atribuem todo o crédito ao último ponto de contato, a MTA considera todas as interações que um cliente tem antes de realizar uma conversão.
Como Funcionam os Modelos de Atribuição Multitoque?
Os modelos de atribuição multitoque funcionam analisando a sequência de interações que um cliente tem com uma marca antes de converter. Isso pode incluir cliques em anúncios, interações em redes sociais, entre outros. Cada um desses pontos de contato recebe um valor proporcional ao seu impacto na conversão final. Existem várias formas de implementar essa atribuição, cada uma com suas particularidades e vantagens. Abaixo, serão apresentados alguns modelos de atribuição multitoque.
Opções de Algoritmos para Modelos de Atribuição Multitoque
- Modelo Linear: Este modelo distribui igualmente o crédito da conversão entre todos os pontos de contato na jornada do cliente. Por exemplo, se um cliente interage com cinco pontos de contato antes de converter, cada um receberá 20% do crédito.
- Modelo de Declínio de Tempo: Atribui mais crédito aos pontos de contato que estão mais próximos da conversão. Quanto mais recente a interação, maior o valor atribuído.
- Modelo de Posição Baseada: Divide o crédito entre os primeiros e últimos pontos de contato, atribuindo valores fixos (por exemplo, 40% para o primeiro e último pontos de contato, e os 20% restantes distribuídos entre os intermediários).
- Cadeia de Markov: Utiliza probabilidades de transição entre pontos de contato para calcular a contribuição de cada interação. Este modelo é particularmente útil para entender a influência de pontos de contato intermediários e complexos.
- Modelo de Regressão Logística: Analisa a probabilidade de conversão em função dos diferentes pontos de contato, atribuindo crédito baseado em uma análise estatística mais robusta.
Objetivos dos Modelos de Atribuição Multitoque
A MTA fornece uma visão detalhada de todas as interações que os clientes tiveram com diferentes pontos de contato, e assim, permite uma compreensão mais profunda dos comportamentos e preferências dos clientes. Com informações completas sobre as jornadas dos clientes, os profissionais de marketing podem identificar quais pontos de contato foram mais significativos, alocando dessa forma os recursos disponíveis de maneira mais eficiente.
Criando campanhas de marketing mais eficazes e personalizadas com base nas jornadas dos clientes, é possível concentrar as ações em atividades específicas que engajam e convertem o cliente, melhorando não apenas as taxas de conversão, mas também a experiência do cliente. Isso tudo culmina no aumento do Retorno sobre Investimento em Publicidade (ROAS), pois com mais dados disponíveis aumenta-se a eficiência dos investimentos, seleciona-se os perfis desejados de clientes e, consequentemente, obtém-se o crescimento das receitas da empresa.
Implementação e Caso de Sucesso
Implementar um modelo de atribuição multitoque pode ser complexo, mas os benefícios superam os desafios. Uma das etapas mais desafiadoras e importantes é a preparação dos dados, quando muitas vezes deve-se consultar diferentes fontes para obter a jornada completa do cliente. Em seguida, com os dados devidamente coletados, transformados e organizados, deve-se escolher e aplicar um modelo de atribuição multiponto, construindo um algoritmo que seja capaz de atribuir o impacto de cada mídia de acordo com o desejado. Então, tem-se a etapa de validação dos dados, que deve ser feita cuidadosamente para garantir que tudo esteja funcionando como desejado e que os dados gerados sejam confiáveis. Por fim, a etapa de análise dos resultados e extração de insights transforma a tecnologia em geração de valor para a empresa.
A Orbital tem experiência na implementação de soluções de MTA, tendo ajudado uma instituição financeira a substituir seu método de atribuição de último toque por um modelo de Cadeia de Markov. Isso resultou em um aumento de 140% na quantidade de dados de contato de mídias com clientes disponibilizados para análise. Com uma base de dados significativamente mais robusta, a instituição financeira pôde tomar decisões estratégicas mais informadas e eficientes, otimizando seus investimentos em marketing.
Em suma, os modelos de atribuição multitoque são essenciais para qualquer empresa que deseja entender melhor a jornada do cliente e otimizar seus esforços de marketing. Com várias opções de algoritmos e abordagens, é possível encontrar uma solução que se adapte às necessidades específicas de cada negócio. Se sua empresa está enfrentando desafios com a atribuição de valor aos pontos de contato, entre em contato conosco para descobrir como podemos ajudar a transformar suas estratégias de marketing.
