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Na quinta-feira, 18 de maio, o Artefact realizou o London AI Summit, em colaboração com o Google e a Microsoft. Na ocasião, especialistas e líderes de pensamento do artificial intelligence, do marketing digital e da ciência do data compartilharam suas ideias sobre o novo amanhecer da IA. Aleksandra Semenenko, diretora da Data Science, compartilhou sua experiência sobre como a IA 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 do cookies de 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 preciso para distinguir o desempenho de cada canal se torna mais difícil. Esse problema afeta três níveis de estimativa: data de ID de usuário granular, modelos agregados em nível de canal e o complexo espaço intermediário.
“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 ao data, os profissionais de marketing podem escolher entre dois modelos: baseado em jornada ou baseado em tendências. Os modelos baseados na 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 o data agregado, sacrificando um pouco a precisão, mas oferecendo uma abordagem de medição mais automatizada e contínua.
Aproveitamento da IA para evitar falhas anteriores:
Devido às desvantagens inerentes aos modelos baseados em jornada e em tendências, o modelo de medição “MROI” com tecnologia de IA 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 no histórico data e no desempenho do canal, ajudando os profissionais de marketing a tomar decisões data-driven 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 em definir o problema comercial, determinar as regiões para experimentação, orçar adequadamente e investigar os resultados. Essa abordagem permite que os profissionais de marketing evitem distorcer os resultados e garante uma equipe de marketing produtiva e ágil.
Aproveitamento de partes primárias e secundárias Data:
Com as limitações do data de terceiros, os profissionais de marketing podem recorrer ao first-party data e a soluções orientadas por IA. Ao combinar o conhecimento e os recursos de plataformas como Google e AWS, as empresas podem aprimorar o audience targeting e o desenvolvimento criativo. A IA 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 de terceiros. Algoritmos e trocas de data facilitam parcerias que permitem que as empresas aproveitem os audiences 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 o 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 de terceiros é uma tarefa complexa, mas não é insuperável. Ao aproveitar modelos estratégicos e táticos, adotar soluções orientadas por IA, implementar estruturas de teste e promover colaborações, os profissionais de marketing podem navegar com confiança pelo 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.
