Quarta-feira, 16 de janeiro de 2019
Você tem uma estrutura para medir e otimizar suas campanhas de publicidade com foco nas métricas mais importantes do seu negócio? E isso está tornando você mais inteligente como profissional de marketing ao longo do tempo?
À medida que mais e mais formatos de mensuração de mídia são desenvolvidos, é essencial que se conectem as métricas aos objetivos. Infelizmente, muitos aderem a KPIs que podem ser facilmente manipulados e não transmitem valor real de publicidade ao comprador de mídia. Isso pode ser um desafio na hora de otimizar seu desempenho e aproveitar ao máximo os investimentos em anúncios digitais.
Dentro dessa cadeia, quatro questões-chave para pensar:
Parece simples, mas não é. Esta questão está relacionada à qualidade da mídia. Questões como visibilidade, fraude e segurança de marca têm sido as perguntas que mantêm os maiores anunciantes acordados à noite. Embora a otimização dessas métricas muitas vezes pareça um desafio já resolvido com tecnologias de ad cloud, pequenas alterações nas equações matemáticas que usamos podem ter grandes retornos.
Vamos começar com a visibilidade. Determinar se um anúncio é visível tem sido uma métrica com a qual a indústria normalmente está obcecada. Embora 100% de visibilidade seja uma meta razoável, nem sempre é a melhor medida de audiência real. As métricas de volume, como o número real de pessoas que podem ver o anúncio, são mais significativas. Portanto, você pode optar por analisar o CPM visível (viewable CPM), que leva em conta a visibilidade assim como o custo final e a contagem total dessas visualizações.
A seguir, está a segurança de marca: meus anúncios realmente são exibidos em um ambiente com o qual estou confortável? Eu comprei espaço nos aplicativos, sites e programas de TV que pretendia comprar? Depois, fraude: realmente exibi anúncios para seres humanos?
A maioria das plataformas de compra agora considera esses tipos de problemas por meio de recursos relacionados à transparência. E, embora as ferramentas não detectem todas as infrações, você pode reagir em tempo real diretamente nessas plataformas.
Em seguida vem o desafio de equilibrar alcance e frequência em cada canal de publicidade. Já cheguei a um ponto de retorno decrescente em determinada tática ou canal? Existe espaço para crescer? Investir mais dinheiro em uma determinada tática trará valor incremental à marca ou eu estarei alcançando os consumidores que alcancei em outro lugar? Basta lembrar de quantas vezes você viu um banner que não tinha nada a ver com você (ou com seu momento) para saber que a resposta provavelmente é não.
As campanhas de anúncios otimizadas para altos percentuais on-target ou taxas de conversão são inerentemente limitadas na escala de impacto que podem ter para uma determinada marca. Marcas com uma tolerância maior para “perder” em uma base de impressão por impressão, na verdade acabam tendo mais “hits” únicos nos clientes com os quais se importam. Considere a possibilidade de atualizar as métricas para recompensar o alcance exclusivo, analisando itens como Custo por alcance humano ou Custo por ponto único de contato.
Essa pergunta precisa entrar na mente do cliente: meu anúncio está funcionando? Quais mudanças de percepção estão sendo criadas que podem levar a mudanças comportamentais?
A clareza na mensuração é crítica aqui. Não é incomum que os compradores de mídia se concentrem em metas conflitantes. Quero ter alcance e frequência. Eu quero melhorar a reputação e vender. É essencial saber o que a campanha está tentando alcançar e alinhar as métricas com essas metas específicas.
Isso parece simples, mas é frequentemente ignorado. Conversões são o objetivo dos anunciantes em geral; mas as marcas que buscam experimentação, por exemplo, podem focar no aumento do número total de consumidores. Considerando marcas que trabalham com uma base de clientes já existente, um volume eficiente de conversões (custo por ação) é mais apropriado.
Você pode dar um passo adiante ao enriquecer essa “ação” no final do custo por ação. As marcas que se concentram na coleta de receita conhecida devem contar os totais de transações de cada ação. As marcas que conduzem o teste e a exploração podem querer analisar as métricas de pré-compra, como o tempo de permanência e as ações totais do site, o que pode sinalizar a exploração e a intenção de compra do produto. E se você é como a maioria das marcas de publicidade no mundo, as principais ações do consumidor acontecem offline. O uso de feeds de atribuição offline – como dados de ponto de venda, dados do cartão-fidelidade ou geolocalização – tornou-se algo bastante difundido para solucionar esse problema e muitas marcas agora operam com uma estrutura “aways on” para incorporar o comportamento offline.
Mas essa compreensão mais rica do comportamento ainda é insuficiente para incorporar o sentimento, métrica que “gruda” tudo isso. Compreender como o sentimento pode se relacionar com o comportamento – em vez de tratá-lo como um objetivo final em si mesmo – pode levar a um entendimento muito mais claro de como seus anúncios estão funcionando e unir seus esforços de mídia e criação. Por exemplo, estabelecer uma correlação entre os picos nas métricas da marca e os comportamentos de compra resultantes da visualização de um anúncio específico pode fornecer insights para que isso seja incorporado em futuros processos criativos.
Por último, a parte difícil. As marcas precisam, em última análise, saber se a campanha publicitária está causando um comportamento que não teria acontecido se elas não tivessem anunciado. Isso é complicado, pois o conceito de “atribuição” sugere que os consumidores que compram depois de ver um anúncio foram influenciados por esse anúncio – uma noção que infelizmente nem sempre é verdadeira.
Veja o exemplo daquele anúncio de calçado que acompanha os consumidores em todo o processo de compra que eles já pretendiam concluir, independentemente dos anúncios. Esses banners estão aí para irritá-lo por um motivo muito específico: os modelos de atribuição são recompensados ao colocar um cookie em você antes de fazer uma compra. Essa miopia é grave para o entendimento dos modelos de atribuição.
E se pudéssemos criar uma janela em que as ações do consumidor iriam ocorrer de qualquer maneira e, em seguida, removê-las da equação na hora de atribuir crédito? Este é o mundo dos testes incrementais que está surgindo rapidamente, impulsionado por um novo conjunto de ferramentas e um crescente entendimento das limitações das métricas de desempenho usadas até hoje.
Essa parte começa a parecer uma aula de ciências, com grupos de teste e controle, “pílulas de açúcar” ou placebos, e a necessidade de uma nova classe de analistas de mídia para interpretar e responder aos resultados. Se isso parece novo e desafiador para você como marca, você provavelmente não está sozinho. Enfatizar a importância das ferramentas de teste incremental com seus parceiros de tecnologia e começar a construir sua equipe para incorporar especialistas em experimentos de publicidade é uma obrigação para marcas que buscam maximizar o impacto de seus anúncios.
Uma pergunta que adoro fazer em reuniões é: “os seus resultados de conversão em mídia excluem o impacto nas pessoas que já iam comprar de qualquer jeito?” A maioria dos profissionais de marketing ainda trava na hora da resposta.
Se você for bem-sucedido nessas estratégias de mensuração avançadas, precisará ter o framework correto. Fazendo essas perguntas a você mesmo e ajustando seus KPIs para permitir a otimização de campanhas em tempo real nas métricas relevantes, você estará criando as bases necessárias para aproveitar ao máximo seus investimentos em compra de mídia.
é Head of Practice Advertising na Adobe e responsável pelos produtos de Advertising Cloud (otimização de mídia performance, criação dinâmica e DSP). Fernando foi o responsável pelas operações digitais no Brasil e na América Latina das agência de propaganda GREY e LOWE, liderando as iniciativas digitais de clientes como Unilever, Alpargatas, GSK e P&G. Com mais de 18 anos de experiência, já estudou gestão no INSEAD e, em 2015, terminou seu MBA Executivo em Inovação no MIT - EUA. Antes, Fernando também teve passagens pelas agências Razorfish, Wunderman - onde foi vice-presidente de atendimento e RAPP. Já trabalhou para clientes como Ford, Land Rover, ASICS, Pfizer, Roche e SKY.
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