Analíticos e analíticas de plantão, tudo beleza?

Hoje vamos falar sobre "De quem é a conversão”, uma das mesas redondas do Analytics Summit de 2023.

Esse tema sempre gerou bastante debate, e nos últimos meses ganhou mais força em consequência do fim de alguns modelos de atribuição e a padronização do DDA para os relatórios do GA4.

E claro que a gente não vai esgotar todo o assunto nessa mesa, nem só pelo limite de tempo, mas porque com certeza teremos novidades ainda nos próximos meses… mas quem sabe iluminar um pouco?

E seguindo nesse fio, trouxemos três convidados de peso!

**Convidados**

A primeira convidada é aquela que é dona das headlines mais criativas de posts do blog, e esá na missão de mostrar como branding e performance podem trabalhar juntos: Guta, da Purple Metrics.

O segundo convidado trabalha como CX e Analytics do Bradesco, além de ser professor do Prime de Firebase. Já salvou bastante a nossa vida (e vai salvar de novo agora). É ninguém mais, ninguém menos que Kleber Forato!

E, por último, trouxemos uma convidada que é matemática, e presidente do IAB (International Advertising Bureau) de mensuração. Ela já  gravou podcast conosco para ajudar a galera que odeia números (~como eu) / a entender (e talvez aceitar) que marketing precisa saber trabalhar com estatística!   Amanda Gasperini.


**Perguntas**
Kleber, a gente tem jornadas complexas, todos falam sobre ser difícil de medir, não conseguir atribuir corretamente, ter várias influências etc. E como você mede o resultado dentro do Bradesco?

**[KLEBER]** Os desafios são como de qualquer outro lugar, quando a gente fala sobre jornada é sempre complexo. Mas se pudesse falar do primeiro passo, seria entender que os usuários não são todos iguais, cada cliente é um cliente. Em segundo lugar, eu diria que é sobre voltar às origens, voltar a fazer o básico bem feito. 

Com tantas ferramentas e novidades do mercado, acabamos voltando a nossa atenção a isso e esquecemos de fazer o básico bem feito. Quando a gente fala de jornadas a grande questão é entender o usuário e não ficar preso a uma máxima de que a jornada mais curta é a melhor - porque isso depende do seu público, da individualização… De inúmeros fatores que vão levar a melhor jornada. 

Tendo isso em mente, não se esqueça que o que vai determinar isso não é a sua intuição, mas sim as métricas. Trazendo um pouco para o mundo do Bradesco, nós temos uma área dedicada a CX (Customer Experience), ou seja, dedicada ao universo de entender a jornada como um todo, olhando para todo esse ecossistema. Inclusive, esse olhar a jornada não se limita ao digital! 

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Claro que a maior parte acaba sendo de aplicativo e site, mas a gente tem um público gigante no ATM, clientes internos (como gerentes).  Só é possível atuar em todos esses diferentes pontos de contato de forma eficiente com os dados.

**[AMANDA]** complementou essa resposta, alertando sobre as fontes e dados serem muito separadas. Temos uma equipe de social, uma equipe de UX, uma equipe de mídia. E nenhuma delas conversam, sendo que é tudo uma única jornada.
Resumindo em tópicos, para anotar
Antes de olhar as novidades, faça o básico bem feito.

As jornadas menores não são sempre melhores. Entenda a necessidade do usuário.

A jornada é tudo o que tem um usuário no final, não se limita apenas ao digital.

Não existe dado da área X e da área Y. Os dados são dos clientes, e temos que olhar de forma integrada.
Já no embalo dessa discussão final, sobre essa visão apartada de dados e acabamos tendo um frankenstein de dashboards, planilhas e relatórios… 

Chegamos a nossa segunda pergunta, direcionada a Guta, da Purple Metrics:
Guta, as pessoas falam sobre o branding não conseguir ser medido, mas a gente sabe que não é assim. Como medir branding, de uma forma que se conecte com o resultado do negócio?

**[GUTA]** Então, qual é o problema das métricas de branding? 

Marca não é uma coisa que é feita para gerar uma ação imediata, mas desde que nasceu o marketing digital, a gente foi direcionado a olhar ações diretas. A pessoa foi lá e clicou, baixou, comprou. A gente esquece que essa pessoa só agiu porque ela já tem uma concepção daquele produto e/ou serviço.

As marcas, através do branding, vão construindo um monte de informações na cabeça do consumidor para compor dentro dele a sua noção sobre a marca.Eu gosto muito de fazer a associação de que é como o gás, que você vai liberando até ter o suficiente para acender o fósforo, que seria a fase de ativação/performance. 

E como medir um negócio que não tem ação imediata? Onde está essa informação? Está dentro da cabeça da pessoa. O jeito mais usual de mensurar isso é pesquisa, perguntar diretamente ao consumidor, e o outro jeito é através de uma proxy.

Por exemplo, no caso da Purple Metrics, a gente observa que antes de contratar a ferramenta, normalmente os usuários compartilham os vídeos para outras pessoas do seu time.

Para fazer essa proxy, é necessário ter o cuidado de entender de fato qual é esse padrão de comportamento para chegar na proxy. Não é só olhar e falar "ah, teve like". Tá, mas e foi a pessoa certa? Como foi?

Na Purple Metrics, isso está sendo feito da seguinte forma:
Roda pesquisa qualitativa
Com uma metodologia autoral criada pela empresa que é mais focada no transacional. Ou seja, tem perguntas de comportamento declarado. E com isso eles conseguem ter uma noção da percepção da pessoa por aquela marca e como ela pretende se comportar.
Os algoritmos fazem as conexões com base nesses dados.

Cruzar a partir de algoritmos a pesquisa qualitativa com outras fontes de dados (comportamento de busca orgânica, de busca paga, de rede social, de share of voice, métricas do funil etc.). Tudo isso para entender que tipo de percepção leva a este comportamento.
E porque isso tudo é importante?

Você só vai vender se for conhecido.

E mesmo se for conhecido, você tem a sua concorrência. E tem sempre alguém tomando a decisão, e nem sempre é custo. A gente tem a impressão de que as pessoas são 100% racionais, e elas não são.
Atualmente temos uma liderança acostumada a receber dados muito concretos, e tudo muito linear. Queremos encaixar tudo em frameworks. E o ser humano não é assim. E o que a gente precisa fazer como mercado é entregar métricas que deixe todo mundo confortável. A métrica de topo é diferente do meio, que é diferente do fundo.

Para conseguirmos implementar essa cultura, os profissionais de marketing precisam saber dialogar isso com a liderança, para eles entenderem que olhar as métricas intermediárias (como o compartilhamento de um vídeo) é essencial e nem sempre é uma métrica de vaidade.
Também precisamos entender que o marketing é uma ciência econômica (foi por exemplo o que a ciência comportamental fez: trouxe números para psicologia). 
As pessoas de marketing precisam saber e números, e as pessoas de números precisam entender de comportamento humano. Não tem porque deixarmos essas duas vertentes do marketing totalmente apartadas.

Amanda, a ferramenta mais usada no mercado hoje é o GA, e se a galera aqui AINDA não sabe, o modelo de atribuição padrão do GA4 é o DDA,e em setembro tem o sunset dos outros modelos de atribuição. Quais são os modelos de atribuição que recomendam das empresas usarem?

O DDA, do GA, foi feito a partir de um modelo econômico do Supply Value, e ele se propõe a entender, por exemplo: se eu tenho um grupo de 100 pessoas que acessaram via um banner no meu site, e depois acessam via google e 2 pessoas converteram, e eu tenho outro grupo de 100 pessoas que acessaram via esse mesmo banner e depois acessaram via email marketing, e depois acessam via google e 3 delas converteram. O que ele entende disso? 

O percentual de diferença de dois para três é atribuído ao email marketing que foi o que mudou nessa jornada. É um modelo muito inteligente, e faz um processamento muito difícil de você fazer em casa porque precisa considerar todas as jornadas.

Outras oportunidades que temos:
Outras plataformas que trazem outras opções de modelos de atribuição. Temos até algumas plataformas que palestraram aqui.
Uma coisa que tem sido muito discutida no IAB é como trazer esse olhar ao consumidor para construir sua visão única em cima do consumidor e montar seus modelos de atribuição.

 Essa atribuição a gente faz numa tríade de resultados. Alguns exemplos;
Markov Chain: modelo estatístico muito usado para a atribuição e com um processamento mais fácil que o Supply Value, e uma assertividade grande.

Marketing Mix Modeling: como você consegue através de modelos estatístico ver os dados sem ser a nível de usuário, mas consolidado por dia, semana, mês para conseguir estimar a melhor combinação para investimento de marketing.

Lift Correlation: onde você consegue entender através de teste AB entender o quanto você ganhou mais ou menos.

Isso associado a entender quais são as métricas intermediárias nessa jornada, e qual o impacto de uma na outra.

Para encerrar esse debate, Guta complementa que estamos vivendo um período de transição. O marketing agira como se fosse medicina na idade média. Hoje a medicina é totalmente científica, mas tinha uma época que era baseado em "nada". 

Um paciente era tratado com a técnica da sangria porque todos faziam. Se morria era porque era inevitável, se sobrevivesse foi por conta do tratamento. 

Hoje o marketing ainda tem muito essa cultura, baseado em intuição, no "porque sempre foi assim". Mas não precisa ser assim, hoje sabemos que existem dados, e a cultura de olhar e saber trabalhar com eles vem aumentando. É uma época empolgante de estar no marketing.

Outro ponto importante de se lembrar, como comentou Kleber,  é que o Teste AB, não é exclusivo de telas. Existe Teste AB para atribuição também.

 Você cria o seu modelo e vai testar qual funciona melhor, e até para variar de acordo com o momento, o produto.
E para quem não tem estrutura para pensar nos modelos e ter o machine learning, o google atende, claro. Mas cuidado: entendam como é a construção de cada um dos modelos, e qual o comportamento do seu usuário.

E assim chegou ao fim a nossa mesa redonda. 

Como a gente esperava, a gente encerra esse papo com algumas possibilidades, não verdades absolutas (como tudo no marketing). 

Esse foi o tema da Mesa Redonda "De quem é a conversão?", no Analytics Summit 2023, o maior evento de Digital Analytics da América Latina realizado pela Métricas Boss. Se você quer ser o primeiro a ser avisado para a edição 2024, [faça sua inscrição aqui.](https://analyticssummit.com.br/?utm_source=Metricasboss&utm_medium=blog&utm_campaign=artigo_sunset_gau_blogmb)


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