Não é novidade que, no Marketing, o sucesso não se resume apenas ao número de conversões ou ao ROI. Há questões estratégicas, por vezes táticas, em jogo: quantas dessas conversões são realmente atribuídas às campanhas? Você provavelmente já se deparou com relatórios e seus números promissores. Mas, no fundo, sabe que nem todas as conversões podem ser diretamente atribuídas a uma campanha especificamente (ou a um conjunto delas).
Talvez esses usuários já realizassem a ação, independentemente do seu esforço. Talvez a diferença gerada não compense o esforço feito. Talvez nenhuma diferença foi detectada. É nessas questões que os testes de incrementalidade fazem toda a diferença.
Pense neles como uma lente de aumento que destaca o impacto real das campanhas de marketing. Em vez de contabilizar só o volume total de conversões, esses testes medem o “incremento” – ou seja, o que a campanha efetivamente acrescentou. Quantos downloads de aplicativos ou compras realmente aconteceram por causa da campanha? E quantos teriam ocorrido sem ela?
Imagine antecipar o impacto de campanhas que ainda não foram lançadas. Isso não só é possível como viável: técnicas de aprendizado de máquina aplicadas a dados históricos preveem com precisão o impacto em métricas de interesse. Análises desse tipo permitem economizar tempo e dinheiro, além de gerar insights que otimizam os resultados.
Em vez de desperdiçar recursos com públicos amplos e heterogêneos, os modelos preditivos ajudam a focar nos grupos certos – aqueles que realmente seriam sensíveis à uma iniciativa de marketing ou têm potencial para se tornarem clientes.
Eles também ajudam a identificar grupos com maior risco de desinstalar o aplicativo ou de parar de usá-lo. Com essa informação em mãos, é possível criar campanhas de retenção direcionadas, mantendo os usuários engajados por mais tempo.
Em um mercado saturado como o de aplicativos, é comum encontrar ferramentas restritas demais em funcionalidade. Existem também aquelas que são até certo ponto decentes quanto à confiabilidade dos dados, mas se dedicam exclusivamente ao básico.
Há, por fim, soluções mais avançadas, que encaram a complexidade dos cenários como um problema solucionável, trazendo o que há de mais moderno em modelagem e análise.
A vanguarda da mensuração está na utilização rotineira de testes de incrementalidade e de modelos preditivos. Deles vêm respostas confiáveis – e hipóteses importantes – para questões de marketing. Não há tática genérica ou soluções simples que possam fazer um público se encantar com uma marca.
Um olhar cuidadoso por parte dos times de marketing pode ser a diferença entre alcançar resultados e desperdiçar recursos com o que não funciona (ou parou de funcionar e ninguém notou).
Por Larissa Olival, Executiva de contas sênior da Adjust
