Aprenda a usar dados para revolucionar o modelo de atribuição de marketing

Existem vários modelos de atribuição de marketing, incluindo a última ou primeira interação, deterioração do tempo, modelo personalizado ou último clique. Este último é um dos mais utilizados, embora não seja por isso o mais eficaz. Muitas vezes, o modelo de último clique faz com que as marcas disponibilizem o orçamento em canais que não dão os resultados que imaginaram, por ser o último canal selecionado pelo cliente.

As mudanças na privacidade que têm sido observadas em conjunto com outros fatores, como a mudança dos hábitos dos próprios consumidores, fazem este modelo vacilar e outros devem ser considerados. O Google mantém a recomendação de usar modelos baseados em dados, já que tendem a ter uma «precisão que outros métodos não oferecem

A atribuição baseada em dados destaca-se por usar machine learning para decifrar como diferentes pontos de contacto da jornada de compra do cliente influenciam as conversões, e só se encarrega de distribuir a atribuição de acordo. Agora isto será incorporado ao Google Analytics e poderá analisar canais como: smartphones e tablets, ou Search, redes sociais, apps, Display e YouTube.

Exemplos de marcas com resultados bem-sucedidos no uso de atribuição por dados

História de sucesso: Geox e integração de rede

A Geox unificou conjuntos de dados fragmentados para entender melhor os resultados dos seus canais de marketing. Acima de tudo, a marca italiana de calçado queria saber como é que as campanhas de pagamento nas redes sociais contribuíam para as vendas, de modo a otimizá-las.

Para fazer isso, a primeira coisa que fez foi recolher grandes quantidades de dados brutos das suas redes sociais e incluí-los na plataforma Search Ads 360 do Google . Com tudo isto fizeram um relatório e puderam determinar quais foram as melhores decisões de licitação. Para além disso, serviu para lançar uma estratégia de promoção cruzada: os consumidores que viram campanhas pagas nas redes sociais também viram anúncios pagos na pesquisa e vice-versa.

Resultados: aumento de 6% no retorno sobre o investimento em publicidade (ROAS) e redução de 30% no investimento de tempo para gerir campanhas.

«A integração das redes sociais permitiu-nos compreender melhor o impacto de dados de marketing em todos os canais e alcançar novas audiências em pesquisa e redes sociais» afirmou Giulio Salvucci, diretor global de Digital Business e Inovação da Geox.

História de sucesso: Crédit Agricole Italia

A empresa de serviços financeiros Crédit Agricole Italia queria usar o modelo, mas com foco na Pesquisa do Google e em anúncios gráficos.

Para continuar a crescer, precisávamos de modelos que reconstruíssem a jornada do cliente e atribuíssem o valor apropriado a cada interação na rede de pesquisa e na Rede de Display ”, explicou Marco Carola, chefe de compras on-line do Crédit Agricole Italia.

Ao combinar estes dois modelos, a empresa analisou como a Rede de Display estava a influenciar toda a jornada do cliente. Finalmente, permitiram à Smart Bidding licitar em tempo real o espaço publicitário e utilizaram o custo por alvo de aquisição juntamente com os dados para determinar qual seria a estratégia.

Resultados: aumento de 8% nas conversões, redução de 8% no custo por lead e as conversões na Rede de Display aumentaram 85%.

História de sucesso: Apo-rot e DocMorris

A farmácia online alemã Apo-rot queria saber a jornada completa do cliente no processo de compra para alcançar novos consumidores e continuar a crescer.

Eles usaram a ferramenta de palavras-chave que oferece atribuição baseada em dados e encontraram mais de 3.000 novas palavras que podem ser usadas para acionar anúncios.

Resultados: aumento de 40% nas conversões de compra em dispositivos móveis e redução de 18% no custo por pedido.

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