*Por Lucas Yokota, COO do Purple Metrics

Diz o ditado que o pior cego é aquele que não quer ver. O segundo pior é aquele que quer ver, mas acredita que tem a visão do todo – quando na verdade seu ponto de vista não passa da mira de um ponto específico. É um tipo de comportamento que acontece hoje no marketing quando o assunto são modelos de atribuição, um tema cada vez mais importante em tempos de pressão por resultados e eficiência.

Não sou só eu quem diz, mas também Philip Kotler: em uma revisão recente sobre as fases do branding, o papa do marketing destacou que os anos 2020 se baseiam na cobrança por retorno do investimento feito na área. Não parece ser segredo para ninguém, mas é um cenário de extrema pressão para os times de marketing.

Vejo que essa pressão no marketing pode ter três vetores: de um lado, o mercado pressiona a empresa para ter um marketing eficiente, sem gastos desnecessários. Do outro, há uma pressão da empresa no marketing para mostrar que a disciplina dá sim resultados - mas esses resultados são difíceis de mensurar. Por fim, há ainda uma pressão interna do marketing sobre si mesmo, buscando compreender quais de seus múltiplos esforços – de anúncio em placas em um estádio de futebol a uma campanha com o influenciador do momento – é que está trazendo resultados.

O problema é que essa pressão fez com que muita gente tivesse uma visão míope do mercado. Para resolver esse problema, os profissionais de marketing passaram a vender a ideia de que “tudo” é mensurável e atribuível usando touches digitais. Todo mundo acreditou nessa ideia: nós mesmos, o C-Level, os CEOs, o board.

É fácil de entender o porquê: é uma ideia factual simples. A pessoa veio do canal X e acabou convertendo. É fácil de acreditar. Foi assim que muita gente começou a investir apenas no digital, na tão falada “performance”, só porque dava para saber o resultado. E foi cortando tudo aquilo que não dava para medir.

Mas essa visão traz à tona verdades parciais: nem tudo que é medido com base em touches digitais ajuda a explicar uma tomada de decisão.

Tal como o futebol, o marketing também é um esforço de equipe – e às vezes, um time pode ganhar um jogo mais pelas defesas do goleiro do que pela habilidade do atacante que marca lá na frente. Por quê, então, dar todo o mérito para o atacante? É mais ou menos que acontece quando se resume os resultados do marketing a um modelo de atribuição com base em cliques.

Empresas mais sofisticadas até conseguiram ir além e apostar numa atribuição de múltiplas etapas – o tão falado multi-touch attribution, ou MTA. É uma ferramenta válida, pois consegue distribuir o mérito do “gol” entre vários jogadores. Mas esse modelo também é imperfeito – e acreditar que eles trazem uma visão completa é um equívoco comum.

Nós, pessoas de marketing, criamos nosso próprio problema quando vendemos a ideia de que "tudo" é mensurável e atribuível usando touches digitais. Isso criou uma ilusão de controle.

O primeiro ponto é que os MTAs mais comuns do mercado não consideram o peso de fatores que influenciam a conversão, mas que não tem touchpoints diretos – como investimentos em branding para construção de percepção de marca, podcasts, mídia out-of-home ou até mesmo o peso no inconsciente gerado por um influenciador digital.

Os MTAs mais comuns também não exploram causalidades - ou seja, quando o evento A provoca ou influencia diretamente o evento B - e, vira-e-mexe, estão presos apenas ao ecossistema de uma única plataforma. Se uma empresa utiliza mais de duas plataformas de performance (como acontece com quase toda empresa hoje em dia), é bem possível que o time não consiga cruzar os dados dos dois lados.

Outro ponto importante e que acaba passando batido dos modelos de atribuição com base em toques digitais é a percepção de marca que o marketing constrói com suas ações. Os MTAs - ou mesmo outros modelos de atribuição - não são capazes de mostrar como os esforços coordenados do marketing, sobretudo das ações de branding, ajudam a construir percepções da marca na memória dos consumidores, fazendo com que eles não só migrem entre os canais da própria marca - online e offline - mas que também sejam capazes de tornar esses consumidores mais predispostos a fazerem uma compra daquela marca no futuro.

De quebra, é preciso falar ainda que com o aumento das restrições de privacidade e a limitação do uso de cookies, os MTAs podem perder seu poder de acerto no médio e longo prazos, já que terão menos acesso ao rastro deixado pelos usuários em suas jornadas de compra e uso da internet.

A causa e a consequência do uso indiscriminado dos MTAs segue sendo a de cortar investimentos naquilo que não se pode medir nessa metodologia. Ainda insistindo na metáfora do futebol, é como acreditar que um goleiro não pode contribuir para uma vitória só porque não faz gols (desculpa, Rogério Ceni) – e achar que o time pode jogar só com 11 jogadores na linha, sem ninguém debaixo da trave.

A liderança acreditou que dava pra medir tudo e saber o resultado de tudo. Marketing parecia ter as respostas pra tudo. Até não ter mais.

Isso não significa que seja preciso jogar os modelos de MTA no lixo. Mas chegou a hora de passar a enxergar o jogo do marketing com outro tipo de visão, capaz de entender a importância de todos os esforços de forma sistêmica e integrada no impacto tanto do resultado do negócio quanto na construção da marca a longo prazo.

Para mim, essa visão integrada está associada ao uso de:

• 1. modelagens estatísticas, que podem contribuir muito para entender como o marketing está - ou não - contribuindo para os resultados incrementais do negócio e ajudar os times a refinar suas estratégias
• 2. insights de percepção de marca gerados com o uso de inteligência artificial e com base nos dados históricos de interação dos usuários nos canais da marca. Isso ajudará o marketing a entender como seus esforços e quais histórias contadas pela marca estão ajudando a colocar o negócio na memória dos seus consumidores

Sobre o ponto da modelagem estatística, pode parecer uma ideia de ficção científica ou capaz de despertar pesadelos em muita gente por envolver uma dose considerável de números. Hoje sabemos da necessidade do marketing de pedir ajuda para o time interno de dados para criar bons modelos de análise – e, claro, sabemos que o marketing tem sido uma das últimas prioridades de uma área tão sobrecarregada nos últimos anos. Quando conseguem uma nesga de atenção, o marketing ainda sofre com outro problema: a equipe de dados muitas vezes não é especialista em tratar dados de marketing.

Mas a verdade é que nunca houve uma época tão boa para tratar o marketing com uma abordagem estatística. E essa ciência de dados combinada ao uso de IA aplicada ao marketing e branding permite novas formas de encarar o problema que é entender o impacto do marketing nos negócios.

Essa dupla pode ajudar a:

• gerar uma atribuição mais holística, que considera impactos de ações branding
• entender impacto de métricas não baseadas em interações
• gerar insights de percepção dos consumidores sobre a marca
• refinar alocação de orçamento do marketing
• fazer previsões de impacto com base em novas alocações de orçamento

O melhor é que essa visão sobre a tecnologia aplicada ao marketing já vem sendo produtizada em softwares e plataformas ao alcance de muitas organizações. Embora a tecnologia e o conhecimento já estejam disponíveis, ainda são poucas as empresas que abraçam, testam e adotam rapidamente as novas práticas para a sua realidade. Meu chamado, então, é para as lideranças estimularem essa cultura de experimentação rápida e tolerância ao erro.

A forma de medir precisa mudar. As conversas precisam mudar. Caso contrário, as empresas vão continuar na idade da pedra do marketing – e profissional de marketing nenhum quer ficar para trás na tendência ou perder esse jogo de goleada.

• *Lucas Yokota tem mais de 10 anos de experiência em growth, branding e negócios. Atualmente, é COO do Purple Metrics