29 de Março de 2018

 

Um número cada vez maior de empresas tem me perguntado sobre a marketing attribution de multicanal, principalmente após postarmos os concorridos white paper e webinário sobre esse assunto. Duas das perguntas mais frequentes que recebi foram:

  1. Por que preciso da teoria dos jogos para conduzir uma atribuição de marketing (e como funciona um Valor de Shapley)?
  2. Por que preciso de um modelo preditivo para fazer a atribuição de marketing?

Vou abordar essas duas questões perfazendo um trajeto que entremeará diferentes cenários, o que deve ajudar a eliminar qualquer confusão.

 

Caso 1: Nenhum Marketing Touchpoint

Vamos começar pelo cenário mais fácil: não há touchpoints de marketing e as suas vendas atingiram o total de R$1.000. Se não existem marketing touchpoints, o valor de R$1.000 em vendas são o baseline — nenhuma venda é atribuível ao marketing e a atribuição é trivial.

 

 

Caso 2: Um Marketing Touchpoint

Você deseja aumentar as vendas, então começa a comercializar usando o seu touchpoint A e suas vendas aumentam para R$ 4.900.

Se você tiver recorrido à metodologia popular, porém obsoleta e fadada ao fracasso, do “último touchpoint, você atribuirá todas as vendas para o touchpoint A, com um valor de R$ 4.900. Essa abordagem, no entanto, é incompatível com a teoria econômica, que postula que o valor de um bem ou serviço é a sua utilidade marginal. Você já tinha alcançado R$ 1.000 em vendas, então o touchpoint A vale R$ 4.900 – R$ 1.000 = R$ 3.900.

Ufa, nem foi assim tão difícil de calcular!

 

 

Caso 3: Dois Marketing Touchpoints

Impulsionado pelo êxito do marketing com o touchpoint A, você agrega o touchpoint B. As vendas aumentam para $ 6.200. Rapidamente, você conclui que o touchpoint B vale $ 6.200 – $ 4.900 = $ 1.300. No entanto, você está prestes a aprender que não é assim que funciona. Enquanto você está ausente, sua equipe se esquece de administrar o touchpoint A e, por um período, você só terá o touchpoint B em andamento. As vendas cairão para $ 5.000. Depois de voltar da sua folga e restabelecer o touchpoint A, as vendas são retomadas para o valor de $ 5.200.

 

Cenário Vendas
Sem Marketing R$1,000
Só Touchpoint A R$4,900
Só Touchpoint B R$5,000
Touchpoints A + B R$6,200

 

Quando você reativou o touchpoint A, as vendas aumentaram em R$ 1.200. Isso quer dizer que o touchpoint A vale realmente R$ 1.200? Ou será que vale R$ 3.900, como calculamos na seção que considera apenas um touchpoint? Se, com o touchpoint B, você auferir vendas de R$ 5.000, isso quer dizer que o ponto de contato B vale R$ 5.000 – R$ 1.000 = R$ 4.000? Ou vale R$ 1.300, de acordo com o parágrafo anterior?

O que sabemos é que o valor total de A mais o valor de B deve ser igual a R$ 6.200 – R$ 1.000 = R$ 5.200.

Precisamos de uma solução tal que:

A + B = 5200 e

1200 <= A <= 3900 e

1300 <= B <= 4000

Com relação ao exemplo acima, há um intervalo de valores para A e B que satisfaz todas essas condições, no entanto, na medida em que agregarmos mais touchpoints, descobriremos que, na verdade, existe apenas uma solução geral que funciona para diversos touchpoints — o Valor de Shapley. Se você pesquisar on-line, encontrará uma fórmula de aparência complicada:

 

 

Mas se você recorrer aos exemplos dados, você começará a entender que, na verdade, ela é bastante simples. Basta obter todas as ordens de atribuição, medir a contribuição marginal de cada uma e obter a média.

Com relação ao nosso exemplo, os Valores de Shapley são:

Ponto de Contato A = (1200 + 3900) / 2 = R$ 2.550

Ponto de Contato B = (1300 + 4000) / 2 = R$ 2.650

Nossa, bem mais simples que a outra fórmula complicadíssima!

 

 

Caso 4: Três Marketing Touchpoint

Você quer obter mais vendas e passa a agregar um terceiro touchpoint de marketing, com um aumento nas vendas de R$ 6.450. Neste estágio, a sua intenção é calcular o valor do touchpoint C e revisar os valores dos touchpoint A e B. Para fazer o cálculo, você precisa conhecer os valores de todas as combinações de A, B e C e as vendas previstas para essas combinações, conforme indica-se abaixo:

 

Cenário Vendas
Sem marketing R$1.000
Só Touchpoint A R$4.900
Só Touchpoint B R$5.000
Só Touchpoint C R$4.100
Touchpoints A + B R$6.200
Touchpoints A + C R$6.150
Touchpoints B + C R$6.300
Touchpoints A + B + C R$6.450

 

Para obter o Valor de Shapley para C, calculamos a contribuição marginal média de C em cada um dos cenários que contém C:

(Touchpoint C) – (sem marketing), e

(Touchpoints A + C) – (somente com o Touchpoint A) e

(Touchpoints B + C) – (somente com o Touchpoint B) e

(Touchpoints A + B + C) – (Touchpoint A + B)

O cálculo do Valor de Shapley para C é:

((4100-1000) + (6150-4900) + (6300-5000) + (6450-6200)) / 4 = (3100 + 1250 + 1300 + 250) / 4 = R$ 1.475

Cálculos semelhantes podem ser utilizados para os Touchpoint A e B:

O Valor de Shapley para A = R$ 1.825

O Valor de Shapley para B = R$ 1.950

 

 

De onde vêm os cenários de estimativas de vendas?

Nas seções anteriores, descrevi uma situação na qual uma empresa poderia conduzir experimentos naturais que mostravam como as vendas variam com cada combinação possível de touchpoints. É uma tarefa descomplicada quando temos apenas 1 ou 2 touchpoints de marketing, mas, no último caso (Caso 4), demonstrei o cálculo de um conjunto de oito cenários, incluindo as vendas de diferentes combinações de touchpoints. Na medida em que o número de touchpoints aumentam, o número de cenários cresce exponencialmente.

 

Se houver 10 pontos de contato, você precisará saber estimativas de vendas para 1024 cenários!

 

No marketing digital, não é incomum ter 30 ou mais touchpoints antes de uma venda. Nessas circunstâncias, torna-se impraticável fazer testes AB para todas as combinações possíveis de touchpoints.

A solução é criar uma AI (um sistema de Inteligência Artificial) que possibilita predizer os resultados de cada cenário com base nas combinações de vendas e touchpoints observados nos dados históricos.

 

 

Construir uma IA pode ser difícil e consome tempo…

Construir esses modelos preditivos é difícil. Em geral, exige que equipes de cientistas de dados façam a modelagem e testem manualmente os algoritmos de machine learning. Essa tarefa pode levar meses, mesmo se partirmos da premissa que você encontrará cientistas de dados, o que está em falta. No momento em que a IA é construída, o comportamento do consumidor já pode ter mudado.

 

Uma forma nova e descomplicada – o Machine Learning Automatizado

A solução é o Machine Learning automatizado, como o DataRobot, um sistema especializado que, no click de um botão, é capaz de encontrar rapidamente os algoritmos de machine learning mais precisos, assim como as técnicas de preparação de dados para seus dados específicos. Em vez de esperar semanas ou meses, você poderia ter uma solução em horas ou menos. Além disso, o DataRobot fornecerá explicações fáceis ​sobre o que a IA está fazendo, para que você possa confiar em suas decisões.

Artigo criado por Colin Priest

 

Para saber mais sobre Machine Learning Automatizado, comece entendendo o DataRobot.

 

 

 

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