Quando falamos sobre atribuição, quase todo mundo pensa apenas em relatórios, modelos e discussões técnicas. Mas, na prática, atribuição é sobre uma coisa muito simples: **tomar decisões certas sobre investimento.**

E foi exatamente isso que transformou o resultado da Maite Miyao, um e-commerce de moda extremamente competitivo, que **aumentou sua performance em 150% ao realocar investimento usando dados de atribuição.**

Durante o Analytics Summit 2025, [Martin Lemos](https://www.linkedin.com/in/martinnemu/) (CEO da Nemo) e [Vitor Grellet](https://www.linkedin.com/in/vitor-grellet-3964b2204/) (da Maite Miyao) apresentaram um case real que ilustra um dos problemas mais comuns do mercado: **a dependência cega do Last Click** e como isso trava o crescimento de marcas que tentam diversificar seus canais.

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### O problema: o TikTok estava vendendo… mas os relatórios diziam que não

A Maite Miyao já investia em mídia, mas baseava suas decisões apenas no que via nos painéis das plataformas e no GA4. O Last Click mostrava que:

**Apenas 6% das vendas vinham do TikTok**
O **ROAS no Last Click era 2**, totalmente inviável
Nos relatórios, o Facebook/Meta parecia carregar quase todo o resultado

Resultado?
A empresa foi reduzindo o investimento em TikTok, acreditando que o canal não funcionava.

Só que… **funcionava. E muito.**

Quando a Nemo foi instalada e começou a medir a jornada completa, a realidade apareceu:
O **First Click do TikTok era 36%** das vendas
Ele era o principal canal de **descoberta**, mas não o último clique

Ou seja:
O TikTok fazia o cliente entrar na jornada, mas a conversão final acontecia em outro canal.
E o GA4… ignorava isso.

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### A virada de chave: a campanha “que não vendia nada”

Logo nas primeiras semanas com a Nemo, um choque:
Uma das campanhas que a agência considerava “top 1”, e que consumia **R$ 8 mil** por ciclo, aparecia na Nemo como praticamente **zero vendas** atribuídas.

O teste foi feito: desligaram a campanha.
E o faturamento… **não mudou.**

Essa foi a confirmação que o Vitor precisava para exigir que toda decisão dali em diante considerasse os dados da Nemo.

E foi aí que o TikTok ganhou força.

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### O TikTok vendia mais que Meta… mas ninguém estava vendo

Quando o time analisou a receita atribuída por modelo, a distorção ficou evidente:

#### Receita por canal – Last Click (modelo tradicional):
Meta: R$ 392 mil
TikTok: R$ 97 mil

#### Receita por canal – First Click (jornada real):
TikTok: R$ 223 mil
Meta: valores menores na descoberta

O TikTok era o **principal funil de entrada**, mas o Last Click **roubava o crédito**.

E o pior:
A empresa estava cortando verba justamente do canal que mais gerava novos clientes.

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### A realocação que gerou o melhor mês da história

Com base nos dados, o time revisou toda a matriz de decisão:
Reduziu investimento em campanhas que não geravam impacto real
Reforçou verbas em TikTok Ads
Ajustou estrutura de topo e meio de funil
Passou a medir jornada completa (não só o último clique)

**Em 30 dias:**
A Maite Miyao registrou **recorde de vendas.**

**Em 5 meses:**
A receita atribuída ao TikTok **quadruplicou**, com apenas ⅓ **do investimento** em relação ao que Meta recebia.

A operação ficou mais sustentável, mais eficiente, menos dependente de um único canal e com muito mais previsibilidade.

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### Por que isso acontece? (E por que você também pode estar perdendo dinheiro)

O comportamento de compra mudou.

O usuário:
Vê o anúncio no TikTok
Pesquisará no Google
Vai para o Instagram
Volta no site por direct
Depois converte

Quando seus UTMs desaparecem no meio da jornada, o GA4 considera que:
a venda é “direct”
ou atribui apenas ao último clique
ou distribui de forma pouco representativa no modelo DDA

Resultado: **tudo que é topo e descoberta some dos relatórios.**

E você fica achando que só o fundo de funil funciona.
E corta o investimento em quem está trazendo os clientes certos.

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### Atribuição não é sobre modelo. É sobre comportamento.

Enquanto muitas marcas estão discutindo:
“Qual modelo usar?”
“O DDA resolve?”
“O GA4 está certo?”

Poucas se perguntam:
**“Qual canal realmente inicia a jornada dos meus clientes?”**

Foi essa resposta (e não um relatório bonito) que deu à Maite Miyao:
mais margem
mais previsibilidade
mais vendas
mais segurança para diversificar a mídia
base real para convencer CFO/diretores a investir em novos canais

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### Influenciadores, CRM e afiliados: a próxima evolução

Outro ponto interessante:
Com a jornada completa rastreada, influenciadores passaram a ser mensurados com precisão.

Não era mais “ela postou, mas tinha cupom concorrente”,
mas sim:
Em que momento o influenciador impactou?
Primeiro clique? Meio da jornada? Reconversão?

Isso abriu espaço para:
afiliados
UGC
acordos mais justos
e novos testes com segurança

A atribuição deixou de ser só uma métrica e virou **estratégia de negócio.**

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### O que este case prova para o mercado

**O Last Click está travando o crescimento de muitas marcas.**
Diversificar mídia é obrigatório, e impossível sem comprovação.
TikTok Ads é excelente para descoberta, mas péssimo de Last Click.
Se você não vê a jornada inteira, suas decisões são enviesadas.
O que parece “campanha ruim” pode ser ouro escondido.
Atribuição não é sobre números: é sobre onde colocar o seu dinheiro.

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### Conclusão

A Maite Miyao cresceu porque parou de fazer mídia no escuro.
E porque entendeu uma verdade simples:

**Se você mede errado, investe errado.
Se investe errado, cresce menos.**

Para quem quer aumentar performance, ser menos dependente de Meta/Google e construir uma operação mais sólida, **atribuição é um divisor de águas**, não um luxo.


Quando falamos sobre atribuição, quase todo mundo pensa apenas em relatórios, modelos e discussões técnicas. Mas, na prática, atribuição é sobre uma coisa muito simples: tomar decisões certas sobre investimento.

E foi exatamente isso que transformou o resultado da Maite Miyao, um e-commerce de moda extremamente competitivo, que aumentou sua performance em 150% ao realocar investimento usando dados de atribuição.

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Como um e-commerce de moda aumentou em 150% a performance com TikTok Ads (e o erro de atribuição que pode estar travando seu crescimento)

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