Além de ampliar a percepção do consumidor e aproximá-lo das marcas, o ambiente digital também vem reduzindo a jornada de compra. No entanto, isso não quer dizer que ela ficou mais simples ou até mesmo mais fácil de se compreender. Pelo contrário, está cada vez mais complexa e desafia as empresas na busca por mais competitividade e eficiência operacional.

Com o aumento dos canais de interação com o consumidor, a evolução do comportamento de compra das pessoas se tornou mais rápida. Hoje, por exemplo, temos diversos “momento da verdade” — instantes que influenciam como o cliente forma sua opinião ou decide sobre a intenção de adquirir o produto ou serviço. Pode ser a avaliação de um produto, um comentário de outro comprador, um anúncio direcionado, entre outros tantos. Isso proporciona muitas possibilidades de relacionamento para as marcas, mas dificulta administrar cada uma delas com eficiência.

No extenso leque de ações de marketing, é preciso segmentar e personalizar as estratégias, gerindo o impacto de todos os momentos da verdade envolvidos. Essa necessidade vai de encontro com uma tendência apontada pela Gartner, na qual 81% das empresas vão competir exclusivamente dentro da experiência do consumidor nos próximos dois anos. Nesse contexto, o monitoramento preciso do cliente adquire maior relevância, assim como a boa gestão dos dados relacionados à sua jornada, tanto do ponto de vista da otimização da experiência quanto do controle da segurança e privacidade que estas iniciativas exigem.

Atualmente, o que predomina no mercado para definir métricas de atribuição de vendas e resultados é o chamado “last click”, ou seja, o último ponto de contato do marketing antes da decisão do consumidor. Mas, é preciso entender que os diversos pontos de contato iniciais ou intermediários podem ter peso igual ou até mesmo superior no processo de conversão. Para resolver esse desafio, é necessário processar muitos dados e o melhor caminho é a aplicação de técnicas avançadas de aprendizado de máquina (Machine Learning, ML) e inteligência artificial (AI) para criar um modelo de atribuição que considere toda a complexidade das jornadas e forneça uma visão mais completa e precisa da contribuição de cada iniciativa de marketing na geração de resultados de negócio.

Com esta visão, o foco da gestão migra do conceito de “Product Centric” para o “Customer Centric“, ou seja, deixa de considerar recursos do produto como o aspecto principal para considerar a experiência do consumidor como determinante para influenciar sua vontade de adquirir os produtos e serviços. Para tudo isso funcionar, é necessário planejar uma operação mais avançada do marketing, que prevê uma boa estruturação de dados e integração de tecnologias diferentes como requisitos para desenvolver e aplicar aprendizado de máquina neste cenário mais competitivo e inteligente.

Além do desafio técnico, é importante criar uma cultura de gestão baseada em dados dentro da área de marketing e tecnologia das empresas, estabelecendo processos e rotinas para integrar e analisar dados que suportam as decisões que podem ser tomadas com mais embasamento. Mesmo um bom modelo, se não aplicado, não impacta nenhum resultado na empresa. Já um modelo de atribuição, quando aplicado, pode contribuir para reavaliar a estratégia de marketing e o orçamento de mídia e canais como um todo, gerando um diferencial competitivo na eficiência de aplicação dos recursos e investimentos em cada uma das etapas do funil ou do ciclo de consumo.

O marketing do futuro, mais conectado e mais complexo, é como uma partida bem disputada de futebol. O gol e o resultado final são consequências não somente de um bom atacante, mas também de um time bem entrosado e jogadas que envolvem zagueiros, meio de campo, laterais e, é claro, um bom finalizador. Um lançamento em profundidade, um cruzamento bem-feito e/ou um bom contra-ataque muitas vezes fazem toda a diferença!