Um guia prático para atribuição multitoque

A jornada do cliente envolve múltiplas interações entre o cliente e o comerciante ou provedor de serviços.

Chamamos cada interação na jornada do cliente de ponto de contato.

De acordo com a Salesforce.com, são necessários, em média, de seis a oito toques para gerar um lead no espaço B2B.

O número de pontos de contato é ainda maior para uma compra do cliente.

A atribuição multitoque é o mecanismo para avaliar a contribuição de cada ponto de contato para a conversão e dá os créditos apropriados a cada ponto de contato envolvido na jornada do cliente.

A realização de uma análise de atribuição multitoque pode ajudar os profissionais de marketing a entender a jornada do cliente e identificar oportunidades para otimizar ainda mais os caminhos de conversão.

Neste artigo, você aprenderá os fundamentos da atribuição multitoque e as etapas para conduzir a análise de atribuição multitoque com ferramentas de fácil acesso.

O que considerar antes de conduzir a análise de atribuição multitoque

Definir o objetivo de negócios

O que você deseja obter com a análise de atribuição multitoque?

Você quer avaliar o retorno do investimento (ROI) de um determinado canal de marketing, entender a jornada do seu cliente ou identificar páginas críticas em seu site para testes A/B?

Diferentes objetivos de negócios podem exigir diferentes abordagens de análise de atribuição.

Definir o que você deseja alcançar desde o início ajuda a obter os resultados mais rapidamente.

Definir conversão

A conversão é a ação desejada que você deseja que seus clientes realizem.

Para sites de comércio eletrônico, geralmente é fazer uma compra, definida pelo evento de conclusão do pedido.

Para outros setores, pode ser uma inscrição de conta ou uma assinatura.

Diferentes tipos de conversão provavelmente têm diferentes caminhos de conversão.

Se você deseja executar a atribuição multitoque em várias ações desejadas, recomendo separá-las em diferentes análises para evitar confusão.

Definir ponto de contato

O ponto de contato pode ser qualquer interação entre sua marca e seus clientes.

Se esta é a primeira vez que executa uma análise de atribuição multitoque, recomendo defini-la como uma visita ao seu site a partir de um canal de marketing específico. A atribuição baseada em canal é fácil de conduzir e pode fornecer uma visão geral da jornada do cliente.

Se você quiser entender como seus clientes interagem com seu site, recomendo definir pontos de contato com base nas exibições de página em seu site.

Se quiser incluir interações fora do site, como instalação de aplicativo móvel, abertura de e-mail ou engajamento social, você pode incorporar esses eventos em sua definição de ponto de contato, desde que tenha os dados.

Independentemente da definição do ponto de contato, o mecanismo de atribuição é o mesmo. Quanto mais granulares os pontos de contato forem definidos, mais detalhada será a análise de atribuição.

Neste guia, vamos nos concentrar na atribuição baseada em canal e em exibição de página.

Você aprenderá como usar o Google Analytics e outra ferramenta de código aberto para conduzir essas análises de atribuição.

Uma introdução aos modelos de atribuição multitoque

As formas de creditar pontos de contato por suas contribuições para a conversão são chamadas de modelos de atribuição.

O modelo de atribuição mais simples é dar todo o crédito ao primeiro ponto de contato, por trazer o cliente inicialmente, ou ao último ponto de contato, por gerar a conversão.

Esses dois modelos são chamados de modelo de atribuição de primeiro toque e modelo de atribuição de último toque, respectivamente.

Obviamente, nem o primeiro toque nem o modelo de atribuição do último toque são “justos” para o restante dos pontos de contato.

Então, que tal alocar crédito uniformemente em todos os pontos de contato envolvidos na conversão de um cliente? Isso parece razoável – e é exatamente assim que o modelo de atribuição linear funciona.

No entanto, alocar crédito uniformemente em todos os pontos de contato pressupõe que os pontos de contato sejam igualmente importantes, o que também não parece “justo”.

Alguns argumentam que os pontos de contato próximos ao final dos caminhos de conversão são mais importantes, enquanto outros são a favor do contrário. Como resultado, temos o modelo de atribuição baseado em posição que permite aos profissionais de marketing atribuir diferentes pesos aos pontos de contato com base em suas localizações nos caminhos de conversão.

Todos os modelos mencionados acima estão na categoria de modelos de atribuição heurísticos ou baseados em regras.

Além dos modelos heurísticos, temos outra categoria de modelo chamada atribuição baseada em dados, que agora é o modelo padrão usado no Google Analytics.

O que é atribuição baseada em dados?

Como a atribuição baseada em dados é diferente dos modelos de atribuição heurística?

Aqui estão alguns destaques das diferenças:

• Em um modelo heurístico, a regra de atribuição é predeterminada. Independentemente do modelo de primeiro toque, último toque, linear ou baseado em posição, as regras de atribuição são definidas antecipadamente e depois aplicadas aos dados. Em um modelo de atribuição baseado em dados, a regra de atribuição é criada com base em dados históricos e, portanto, é exclusiva para cada cenário.
• Um modelo heurístico analisa apenas os caminhos que levam a uma conversão e ignora os caminhos sem conversão. Um modelo baseado em dados usa dados de caminhos de conversão e não conversão.
• Um modelo heurístico atribui conversões a um canal com base em quantos toques um ponto de contato tem em relação às regras de atribuição. Em um modelo baseado em dados, a atribuição é feita com base no efeito dos toques de cada ponto de toque.

Como avaliar o efeito de um ponto de contato

Um algoritmo comum usado pela atribuição baseada em dados é chamado de Cadeia de Markov. No coração do algoritmo da Cadeia de Markov está um conceito chamado Efeito de Remoção.

O efeito de remoção, como o nome sugere, é o impacto na taxa de conversão quando um ponto de contato é removido dos dados de caminho.

Este artigo não entrará nos detalhes matemáticos do algoritmo da Cadeia de Markov.

Abaixo está um exemplo que ilustra como o algoritmo atribui a conversão a cada ponto de contato.

O efeito de remoção

Supondo que tenhamos um cenário em que haja 100 conversões de 1.000 visitantes que chegam a um site por meio de 3 canais, Canal A, B e C. Nesse caso, a taxa de conversão é de 10%.

Intuitivamente, se um determinado canal for removido dos caminhos de conversão, os caminhos que envolvem esse canal específico serão “cortados” e terminarão com menos conversões no geral.

Se a taxa de conversão for reduzida para 5%, 2% e 1% quando os Canais A, B e C forem removidos dos dados, respectivamente, podemos calcular o Efeito de Remoção como a redução percentual da taxa de conversão quando um determinado canal é removido usando a fórmula:

Imagem do autor, novembro de 2022

Em seguida, a última etapa é atribuir as conversões a cada canal com base na parcela do Efeito Remoção de cada canal. Aqui está o resultado da atribuição:

Em poucas palavras, a atribuição baseada em dados não depende do número ou da posição dos pontos de contato, mas do impacto desses pontos de contato na conversão como base da atribuição.

Atribuição Multi-Touch com o Google Analytics

Chega de teorias, vamos ver como podemos usar o onipresente Google Analytics para realizar análises de atribuição multitoque.

Como o Google deixará de oferecer suporte ao Universal Analytics (UA) a partir de julho de 2023, este tutorial será baseado no Google Analytics 4 (GA4) e usaremos a conta de demonstração da Merchandise Store do Google como exemplo.

No GA4, os relatórios de atribuição estão em Instantâneo de publicidade, conforme mostrado abaixo no menu de navegação à esquerda.

Depois de acessar a página Instantâneo de publicidade, a primeira etapa é selecionar um evento de conversão apropriado.

O GA4, por padrão, inclui todos os eventos de conversão para seus relatórios de atribuição.

Para evitar confusão, recomendo fortemente que você escolha apenas um evento de conversão (“compra” no exemplo abaixo) para a análise.

Captura de tela do GA4, novembro de 2022

Entenda os caminhos de conversão no GA4

Na seção Atribuição na barra de navegação à esquerda, você pode abrir o relatório Caminhos de conversão.

Role para baixo até a tabela de caminho de conversão, que mostra todos os caminhos que levam à conversão.

No topo desta tabela, você encontra o número médio de dias e o número de pontos de contato que levam a conversões.

Captura de tela do GA4, novembro de 2022  

Neste exemplo, você pode ver que os clientes do Google levam, em média, quase 9 dias e 6 visitas antes de fazer uma compra em sua Merchandise Store.

Encontre a contribuição de cada canal no GA4

Em seguida, clique no relatório Todos os canais na seção Desempenho na barra de navegação à esquerda.

Neste relatório, você encontra as conversões atribuídas para cada canal do evento de conversão selecionado – “compra”, neste caso.

Captura de tela do GA4, novembro de 2022

Agora, você sabe que a Busca Orgânica, juntamente com o Direct e o Email, impulsionaram a maioria das compras na Merchandise Store do Google.

Examine os resultados de diferentes modelos de atribuição no GA4

Por padrão, o GA4 usa o modelo de atribuição baseado em dados para determinar quantos créditos cada canal recebe. No entanto, você pode examinar como diferentes modelos de atribuição atribuem créditos para cada canal.

Clique em Comparação de modelo na seção Atribuição na barra de navegação à esquerda.

Por exemplo, comparando o modelo de atribuição baseada em dados com o modelo de atribuição de primeiro toque (também conhecido como “modelo de primeiro clique” na figura abaixo), você pode ver que mais conversões são atribuídas à pesquisa orgânica no modelo de primeiro clique (735) do que os dados modelo acionado (646.80).

Por outro lado, o Email tem mais conversões atribuídas no modelo de atribuição baseada em dados (727,82) do que no modelo de primeiro clique (552).

Captura de tela do GA4, novembro de 2022

Os dados nos dizem que a busca orgânica desempenha um papel importante em trazer clientes em potencial para a loja, mas precisa da ajuda de outros canais para converter visitantes (ou seja, para que os clientes façam compras reais).

Por outro lado, o e-mail, por natureza, interage com os visitantes que já visitaram o site antes e ajuda a converter os visitantes recorrentes que inicialmente chegaram ao site a partir de outros canais.

Qual modelo de atribuição é o melhor?

Uma pergunta comum, quando se trata de comparação de modelos de atribuição, é qual modelo de atribuição é o melhor. Eu diria que essa é a pergunta errada para os profissionais de marketing.

A verdade é que nenhum modelo é absolutamente melhor que os outros, pois cada modelo ilustra um aspecto da jornada do cliente. Os profissionais de marketing devem adotar vários modelos conforme acharem adequado.

De atribuição baseada em canal para atribuição baseada em exibição de página

O Google Analytics é fácil de usar, mas funciona bem para atribuição baseada em canal.

Se você quiser entender melhor como os clientes navegam pelo seu site antes da conversão e quais páginas influenciam suas decisões, você precisa realizar uma análise de atribuição nas exibições de página.

Embora o Google Analytics não ofereça suporte à atribuição baseada em exibições de página, existem outras ferramentas que você pode usar.

Recentemente, realizamos uma análise de atribuição baseada em exibição de página no site da AdRoll e ficaremos felizes em compartilhar com você as etapas pelas quais passamos e o que aprendemos.

Reunir dados de sequência de exibição de página

A primeira e mais desafiadora etapa é coletar dados sobre a sequência de visualizações de página de cada visitante em seu site.

A maioria dos sistemas de análise da web registra esses dados de alguma forma. Se o seu sistema de análise não fornecer uma maneira de extrair os dados da interface do usuário, talvez seja necessário extrair os dados do banco de dados do sistema.

Semelhante às etapas que passamos no GA4, a primeira etapa é definir a conversão. Com a análise de atribuição baseada em exibição de página, você também precisa identificar as páginas que fazem parte do processo de conversão.

Por exemplo, para um site de comércio eletrônico com compra online como evento de conversão, a página do carrinho de compras, a página de cobrança e a página de confirmação do pedido fazem parte do processo de conversão, pois todas as conversões passam por essas páginas.

Você deve excluir essas páginas dos dados de exibição de página, pois não precisa de uma análise de atribuição para saber se essas páginas são importantes para a conversão de seus clientes.

O objetivo dessa análise é entender quais páginas seus clientes em potencial visitaram antes do evento de conversão e como elas influenciaram as decisões dos clientes.

Prepare seus dados para análise de atribuição

Depois que os dados estiverem prontos, a próxima etapa é resumir e manipular seus dados no seguinte formato de quatro colunas. Aqui está um exemplo.

Captura de tela do autor, novembro de 2022

A coluna Caminho mostra todas as sequências de exibição de página. Você pode usar qualquer identificador de página exclusivo, mas eu recomendo usar o URL ou o caminho da página porque permite analisar o resultado por tipos de página usando a estrutura do URL. “>” é um separador usado entre as páginas.

A coluna Total_Conversions mostra o número total de conversões que um determinado caminho de exibição de página gerou.

A coluna Total_Conversion_Value mostra o valor monetário total das conversões de um determinado caminho de exibição de página. Esta coluna é opcional e se aplica principalmente a sites de comércio eletrônico.

A coluna Total_Null mostra o número total de vezes que um determinado caminho de exibição de página não foi convertido.

Crie seus modelos de atribuição no nível da página

Para construir os modelos de atribuição, utilizamos a biblioteca de código aberto chamada ChannelAttribution.

Embora essa biblioteca tenha sido originalmente criada para uso nas linguagens de programação R e Python, os autores agora fornecem um aplicativo da Web gratuito para ela, para que possamos usar essa biblioteca sem escrever nenhum código.

Ao entrar no aplicativo Web, você pode carregar seus dados e começar a construir os modelos.

Para usuários iniciantes, recomendo clicar no botão Carregar dados de demonstração para uma execução de teste. Certifique-se de examinar a configuração do parâmetro com os dados de demonstração.

Captura de tela do autor, novembro de 2022

Quando estiver pronto, clique no botão Executar para criar os modelos.

Depois que os modelos forem criados, você será direcionado para a guia Saída, que exibe os resultados de atribuição de quatro modelos de atribuição diferentes – primeiro toque, último toque, linear e data-drive (Markov Chain).

Lembre-se de baixar os dados do resultado para análise posterior.

Para sua referência, embora essa ferramenta seja chamada de ChannelAttribution, ela não se limita a dados específicos do canal.

Como o mecanismo de modelagem de atribuição é independente do tipo de dados fornecido a ele, ele atribuiria conversões a canais se dados específicos do canal fossem fornecidos e a páginas da web se dados de exibição de página fossem fornecidos.

Analise seus dados de atribuição

Organizar páginas em grupos de páginas

Dependendo do número de páginas em seu site, pode fazer mais sentido analisar primeiro seus dados de atribuição por grupos de páginas em vez de páginas individuais.

Um grupo de páginas pode conter apenas uma página até quantas páginas você desejar, desde que faça sentido para você.

Tomando o site da AdRoll como exemplo, temos um grupo Homepage que contém apenas a página inicial e um grupo Blog que contém todas as postagens do nosso blog.

Para sites de comércio eletrônico, você também pode agrupar suas páginas por categorias de produtos.

Começar com grupos de páginas em vez de páginas individuais permite que os profissionais de marketing tenham uma visão geral dos resultados de atribuição em diferentes partes do site. Você sempre pode detalhar do grupo de páginas para páginas individuais quando necessário.

Identifique as entradas e saídas dos caminhos de conversão

Depois de toda a preparação de dados e construção do modelo, vamos para a parte divertida – a análise.

Sugiro primeiro identificar as páginas em que seus clientes em potencial acessam seu site e as páginas que os direcionam para a conversão, examinando os padrões dos modelos de atribuição de primeiro e último toque.

As páginas com valores de atribuição de primeiro e último toque particularmente altos são os pontos de partida e os pontos finais, respectivamente, dos caminhos de conversão. Isso é o que chamo de páginas de gateway.

Certifique-se de que essas páginas sejam otimizadas para conversão.

Lembre-se de que esse tipo de página de gateway pode não ter um volume de tráfego muito alto.

Por exemplo, como uma plataforma SaaS, a página de preços do AdRoll não tem alto volume de tráfego em comparação com algumas outras páginas do site, mas é a página que muitos visitantes visitaram antes da conversão.

Encontre outras páginas com forte influência nas decisões dos clientes

Após as páginas de gateway, o próximo passo é descobrir quais outras páginas têm grande influência nas decisões de seus clientes.

Para esta análise, procuramos páginas não-gateway com alto valor de atribuição nos modelos Markov Chain.

Tomando como exemplo o grupo de páginas de recursos do produto em AdRoll.com, o padrão de seu valor de atribuição nos quatro modelos (mostrado abaixo) mostra que eles têm o maior valor de atribuição no modelo Markov Chain, seguido pelo modelo linear.

Isso é um indicativo de que eles são visitados no meio dos caminhos de conversão e tiveram um papel importante para influenciar as decisões dos clientes.

Imagem do autor, novembro de 2022

Esses tipos de páginas também são os principais candidatos à otimização da taxa de conversão (CRO).

Torná-los mais fáceis de serem descobertos pelos visitantes do seu site e seu conteúdo mais convincente ajudaria a aumentar sua taxa de conversão.

Para recapitular

A atribuição multitoque permite que uma empresa entenda a contribuição de vários canais de marketing e identifique oportunidades para otimizar ainda mais os caminhos de conversão.

Comece simplesmente com o Google Analytics para atribuição baseada em canal. Em seguida, aprofunde-se no caminho de conversão de um cliente com a atribuição baseada em exibição de página.

Não se preocupe em escolher o melhor modelo de atribuição.

Aproveite vários modelos de atribuição, pois cada modelo de atribuição mostra diferentes aspectos da jornada do cliente.

Mais recursos:

• Um guia completo para modelos de atribuição multitoque B2B
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• Geração de leads B2B multicanal: 8 etapas para o sucesso

Imagem em destaque: Black Salmon/Shutterstock