Guilherme é Diretor Sênior de Aquisição de Usuários no Mercado Livre, empresa líder de e-commerce e fintech na América Latina. Antes de entrar no Mercado Livre, Guilherme trabalhou na Wildlife Studios como Diretor de Aquisição de Usuários, na Bain & Company como Consultor e ocupou posições de liderança em várias outras corporações brasileiras.
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O Que é Incrementalidade e Por Que Isso é Importante
Os profissionais de marketing de performance maximizam suas métricas de volume de negócio alinhando eficiência e restrições orçamentárias. As métricas de volume de negócio – receita, margem bruta ou usuários ativos – geralmente têm origem em um modelo de atribuição que divide o volume total de resultados entre os diferentes canais de marketing de sua estratégia. Entre as regras mais comuns de atribuição temos:
- Último clique: atribui todo o volume ao último impacto que ocorreu mais próximo da venda;
- Primeiro clique: o oposto de último clique;
- Formato de U: coloca mais valor no primeiro e no último clique e menos valor nos cliques entre eles;
Infelizmente, essas regras de atribuição fornecem respostas vagas para a principal pergunta: “qual parte das nossas vendas só acontecem por conta dos nossos anúncios?” Testes de incrementalidade da publicidade paga podem ajudar a responder esta pergunta. Incrementalidade é o volume que desapareceria dos números totais da empresa se o marketing de performance fosse desligado.
Ter uma estimativa da incrementalidade pode ser essencial para suas campanhas, principalmente agora. A meta de CPA ou ROAS geralmente é definida de acordo com o custo de aquisição por usuário que uma empresa pode pagar. Suponha que as vendas atribuídas à publicidade paga sejam maiores que as vendas incrementais. Nesse caso, o CPA real será mais alto do que a empresa vê em seus relatórios. Estimar a incrementalidade nesse cenário é essencial para manter o crescimento sustentável e lucrativo do negócio.
Recentemente, os impactos das políticas de privacidade tornou-se uma questão primordial – é só lembrar do ATT da Apple, dos anúncios do Google sobre deprecation de cookies de terceiros e navegadores que restringem o acesso a identificadores no nível de usuário. Essas medidas ofuscam os dados necessários aos modelos de atribuição existentes. Estimativas da incrementalidade, neste contexto, são uma importante alternativa para ajustar a atribuição.
Vejamos um experimento que demonstra como fazer uma estimativa da incrementalidade.
Como Estimar a Incrementalidade
Você pode estimar a incrementalidade usando um teste A/B. Eu tenho usado geo-targeting como variável para separar grupos comparáveis de pessoas. Um grupo recebe as impressões de anúncios, e o outro não. Comparar as tendências do total de vendas entre as regiões ajudará a estimar a incrementalidade.
Geralmente, durante a fase do teste, não queremos fazer grandes mudanças na maior parte da operação. Por esse motivo, as duas regiões provavelmente não serão parecidas em tamanho. Sua equipe de marketing pode usar ferramentas como os pacotes Causal Impact ou Geolift para lidar com essa questão. Tais ferramentas ajudam você a usar a tendência de vendas na região de controle (com investimento de marketing) para estimar como seriam as vendas da região de tratamento (sem investimento de marketing). Os resultados são semelhantes aos observados abaixo:
Nesse caso, a estratégia de desativar os investimentos de marketing de performance é visível no gráfico como a diferença entre as linhas verde e lilás após o início do experimento (marcado pela linha vermelha). Essa diferença representa as vendas atribuídas ao marketing de performance pago.
Com a regra de último clique, nosso modelo de atribuição gerou um CPA quase 2 vezes maior que o indicado pelo estudo de incrementalidade. Isso gerou um esforço combinado entre as áreas de marketing e finanças para reavaliar as decisões sobre custo de aquisição. Posteriormente, essas decisões resultaram em ajustes no modelo de atribuição e contribuíram para o crescimento rentável da empresa.
Antes de continuarmos, quero reforçar a importância de dois facilitadores para o sucesso do teste:
- Envolva a equipe de ciência de dados logo no início. Uma metodologia incorreta do experimento gera perda de tempo, energia e dinheiro;
- Para detectar movimentos nas vendas totais causados por mudanças em investimento de marketing de performance, os experimentos devem prever mudanças grandes no investimento (geralmente deltas da ordem de 30% ou mais);
Indo Além do Experimento de Incrementalidade
Como mencionado acima, ajustar as decisões de bidding e calibrar os modelos de atribuição são as ações mais imediatas para serem adotadas. Elas são eficientes como medidas estratégicas, mas não são suficientes.
A segunda etapa nesta jornada é transformar esse experimento ad hoc em uma prática recorrente. A incrementalidade muda com o tempo. Sendo assim, é essencial seguir os testes para capturar flutuações de mercado e transformá-las em decisões de bidding. Além disso, é possível tomar conclusões mais granulares por canais ou regiões específicas, sempre garantindo que as mudanças no investimento pago irão gerar movimentos detectáveis e incrementais no total de vendas.
Em resumo, é importante começar mesmo que os primeiros passos pareçam complexos. Lembre-se sempre de que a transformação começa com pequenos passos na direção certa!