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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, você se verá explicando suas escolhas repetidas vezes. No entanto, poucas opiniões são respaldadas por insights orientados por data, 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. data Portanto, precisamos criar novas métricas e modelos para nos alinharmos com nossa necessidade e desejo de tomar decisões baseadas em fatos. 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 você 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 e 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.
Enquanto o MMM clássico reports nunca foi planejado 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).
Elas combinam as decisões que as empresas precisam tomar com os insights necessários para apoiar essas decisões.
Por fim, há alguns benefícios adicionais que vêm com os modelos de causalidade:
Então, por onde você deve começar?
Construir seu próprio modelo pode parecer uma tarefa bastante assustadora. Felizmente, a Artefact sabe exatamente como ajudá-lo nessa área. Implementamos modelos com sucesso e ajudamos empresas em sua adoção. 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 a Reckitt.
