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Na quinta-feira, 18 de maio, Artefact realizou o London AI Summit, em colaboração com o Google e a Microsoft. Aqui, especialistas e líderes de pensamento em artificial intelligence, marketing digital e ciência data compartilharam suas ideias sobre o novo amanhecer da AI. Aleksandra Semenenko, Diretora de Ciência Data compartilhou sua experiência sobre como AI pode permitir que os profissionais de marketing acompanhem melhor o ROI de suas campanhas, evitando as falhas dos modelos anteriores;
No cenário em constante evolução do marketing digital, medir o retorno sobre o investimento (ROI) tem se tornado cada vez mais desafiador, principalmente quando combinado com a extinção do cookie de terceiros. Este artigo explora as dificuldades que os profissionais de marketing enfrentam para determinar a alocação ideal dos orçamentos de publicidade e destaca as rotas que podem ajudar a medir o verdadeiro ROI de marketing na ausência de cookies terceiros.
O cenário de marketing em transformação:
Com o aumento dos custos e o surgimento de novos canais de marketing, os profissionais de marketing se deparam com a necessidade de gastar mais em várias plataformas. No entanto, a aquisição de data precisos para distinguir o desempenho de cada canal torna-se cada vez mais difícil. Esse problema afeta três níveis de estimativa: data granulares de ID de usuário, modelos agregados em nível de canal e o complexo espaço entre eles.
"70% dos CMOs e líderes de marketing afirmam que ainda não conseguem medir o verdadeiro ROI de todas as suas campanhas de marketing digital." (Fonte: Pesquisa de CMO da Deloitte)
Escolhendo os modelos certos:
Para enfrentar os desafios impostos pelo acesso limitado data , os profissionais de marketing podem escolher entre dois modelos: baseado em jornada ou baseado em tendências. Os modelos baseados em jornada oferecem percepções granulares e compreensão precisa do comportamento do usuário em plataformas integradas como a Amazon. Por outro lado, os modelos baseados em tendências trabalham com data agregados, sacrificando um pouco a precisão, mas oferecendo uma abordagem de medição mais automatizada e contínua.
Aproveitamento da AI para evitar falhas anteriores:
Devido às desvantagens inerentes aos modelos baseados em jornada e tendências, o modelo de medição "MROI" AI foi criado para enfrentar a crescente pressão e os desafios do cenário de mídia. Ele aproveita os métodos probabilísticos bayesianos para estimar o ROI com base em data históricos e no desempenho do canal, ajudando os profissionais de marketing a tomar decisões data sobre alocação e otimização de orçamento. Ao implementar o modelo MROI, as empresas podem obter maior eficiência, receita incremental e melhor distribuição de custos.
Testes para o sucesso:
O lançamento de novas iniciativas requer uma estrutura de testes que consiste na definição do problema comercial, na determinação das regiões para experimentação, no orçamento adequado e na investigação dos resultados. Essa abordagem permite que os profissionais de marketing evitem distorcer os resultados e garante uma equipe de marketing produtiva e ágil.
Aproveitamento de Data de primeira e segunda parte:
Com as limitações dos data de terceiros, os profissionais de marketing podem recorrer adata first-party e a soluções AI. Ao combinar o conhecimento e os recursos de plataformas como Google e AWS, as empresas podem aprimorartargeting audience e o desenvolvimento de criativos. AI permite que os profissionais de marketing entendam os interesses e as preferências dos usuários, levando a campanhas mais eficazes e a um melhor desempenho de marketing.
A colaboração com empresas complementares e o compartilhamento de data de terceiros tornaram-se cada vez mais valiosos na ausência de cookies terceiros. Algoritmos e trocas data facilitam parcerias que permitem que as empresas aproveitem os públicos umas das outras, levando a um targeting mais preciso e a melhores resultados de campanha.
Medição:
Embora a medição seja diferente da ativação, os profissionais de marketing podem integrar os insights obtidos com a medição em suas estratégias de ativação. Ao alinhar as mensagens, o conteúdo criativo e targeting com base nos perfis dos clientes, as empresas podem maximizar o impacto do marketing e comprovar a eficácia de suas campanhas.
Conclusão:
Medir o verdadeiro ROI de marketing sem cookies terceiros é uma tarefa complexa, mas não é intransponível. Ao aproveitar modelos estratégicos e táticos, adotar soluções AI, implementar estruturas de teste e promover colaborações, os profissionais de marketing podem navegar com confiança no cenário digital em evolução. Apesar dos desafios, o potencial para melhorar o desempenho de marketing e aumentar a receita faz com que essa jornada valha a pena.
