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Identificar o verdadeiro impacto das iniciativas de marketing sempre foi um desafio e, como o marketing é muito visível, todos parecem ter uma opinião sobre ele. Como profissional da área de marketing, o senhor se verá explicando suas escolhas repetidas vezes. No entanto, poucas opiniões são respaldadas por insights data-driven, pois a identificação do impacto está se tornando cada vez mais complexa. Acreditamos que a resposta está nos Modelos de Causalidade. Neste artigo, explicaremos a relevância e os benefícios de tais modelos.
“ No final das contas, tudo se resume a decisões mais rápidas e melhores, baseadas em insights acionáveis. Os modelos de causalidade permitem isso, fornecendo as peças que faltam no quebra-cabeça.”
À medida que os modelos de atribuição multitoque existentes se deterioram e falham, a arena digital repleta de oportunidades e insights ao nosso alcance está se tornando um buraco negro digital. No entanto, nesse mundo de interrupções e mudanças contínuas, a necessidade de tomar decisões baseadas em fatos está crescendo. Por exemplo, mais de 70% dos CMOs e líderes de marketing ainda acreditam que não conseguem quantificar efetivamente o ROI dos pontos de contato de marketing para orientar suas decisões orçamentárias. Portanto, precisamos criar novas métricas e modelos para nos alinharmos à nossa necessidade e ao nosso desejo de tomar decisões orientadas pelo data. Portanto, precisamos revitalizar nossos modelos e entrar em um novo futuro modelado.
O futuro são os Modelos de Causalidade
Por quê? Simplificando, esses modelos permitem que o senhor explique o efeito incremental das suas atividades de marketing nos KPIs, como vendas ou aumento da marca. Em um nível muito granular e acionável. Interessante, não é? Vamos explicar e explorar um pouco mais.
A causalidade, sendo verdadeiramente omnicanal por natureza, identifica um evento como sendo a consequência direta de outro evento; ela fornece o ‘e daí’ e o ‘porquê’ dos resultados de qualquer atividade de marketing ou vendas. E pode até mesmo levar em conta e explicar o impacto de eventos imprevistos, como a Covid.
As abordagens baseadas em causalidade mostram que A (alteração do orçamento de marketing) causou B (aumento das vendas). A proporção do aumento pode ser atribuída diretamente a cada canal. Isso é fundamental para tomar melhores decisões orçamentárias sobre o mix de marketing. As abordagens baseadas em causalidade ajudam os profissionais de marketing a entender a influência que uma atividade tem sobre outra e como isso afeta o desempenho.
Por exemplo: Uma abordagem baseada em causalidade pode determinar que 30% do aumento nas vendas se deveu ao gasto com pesquisa paga, enquanto 70% foi atribuído à promoção de desconto ‘compre 1 leve 1 grátis’. Esse método também pode mostrar a relação entre as duas atividades separadas e como isso afeta as vendas, comprovando quais otimizações são as mais importantes.
Embora o MMM reports clássico nunca tenha sido projetado para insights quase em tempo real, as abordagens baseadas em causalidade permitem exatamente isso. Usando sinais de demanda em tempo real para mostrar o impacto direto que cada um dos principais impulsionadores de negócios em potencial (mídia, preço, sinais de demanda de marca, concorrência, promoções) tem sobre os principais resultados de negócios (on-line e off-line).
Eles combinam as decisões que as empresas precisam tomar com os insights necessários para apoiar essas decisões.
Por fim, há alguns benefícios extras que vêm com os Modelos de Causalidade:
Então, por onde o senhor deve começar?
Construir seu próprio modelo pode parecer uma tarefa bastante assustadora. Felizmente, a Artefact sabe exatamente como ajudar o senhor nessa área. Implementamos modelos com sucesso e ajudamos empresas a adotá-los. E temos os casos que comprovam isso.
Entre em contato por meio de nosso formulário de contato ou envie-nos um e-mail para saber mais sobre o modelo e como implementá-lo.
PS: Veja como já criamos um modelo de medição de causalidade personalizado para Reckitt.
