Salas limpas de dados, incrementalidade e o futuro dos dados primários: você está pronto?

Até agora, todo profissional de marketing sabe o que fazer: o rastreamento de terceiros está em declínio. As restrições de privacidade nos EUA e no exterior estão aumentando e o Google começou a eliminar gradualmente os cookies de seu navegador Chrome.

Isso significa que se a sua empresa não configurou uma estratégia de dados resiliente à privacidade, você já está atrasado. Pode parecer uma tarefa difícil – muitos métodos podem ser caros e demorados para configurar – mas o que você faz com os dados hoje pode ser apenas o diferenciador de crescimento mais importante no futuro.

Então, o que você deve priorizar para se preparar para a descontinuação total dos dados de terceiros? Nossos especialistas estão apontando o caminho para três soluções que podem fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso em um ecossistema de marketing baseado em dados primários: salas limpas de dados, testes de incrementalidade e modelagem de mix de mídia.

Solução 1: salas limpas de dados

À medida que a conformidade com a privacidade se torna uma parte essencial de sua estratégia de marketing, você precisa de sistemas implementados para proteger a segurança dos dados de seus clientes e estimular o direcionamento e a medição da campanha.

Salas limpas de dados são a solução. Eles permitem que os profissionais de marketing comparem conjuntos de dados, entendam as interações dos usuários e extraiam conclusões úteis sem arriscar a privacidade dos indivíduos.

Com salas limpas, os anunciantes podem consultar dados agregados (em oposição aos dados no nível do cliente) para analisar esses dados sob rígidos controles de privacidade, para que não haja exposição a informações de identificação pessoal (PII) subjacentes. Isso significa que as empresas que os utilizam não podem rastrear usuários individuais, mas podem aproveitar os insights sobre o comportamento desses usuários.

Mas as salas limpas realmente brilham quando as marcas precisam combinar dados de diversas fontes para obter uma melhor medição. Os dados em um ambiente de sala limpa não enfrentam as mesmas restrições que os dados em plataformas. Se um usuário optar por sair de uma plataforma individual como Instagram ou TikTok, por exemplo, essa plataforma será obrigada a limpar seus dados, mas ainda estará disponível em salas limpas porque não é identificável.

Algumas das maneiras mais importantes de aproveitar salas limpas de dados incluem:

• Avaliar como as campanhas do funil superior influenciam o desempenho e interagem com as campanhas do funil inferior
• Encontrar a frequência ideal para veicular anúncios antes de enfrentar retornos decrescentes
• Desenvolver melhores perfis de clientes e segmentos de público integrando dados próprios com identidades correspondentes à plataforma de publicidade

Se estiver pronto para começar a usar uma sala limpa de dados, você terá várias opções. Se sua marca tiver uma grande quantidade de dados próprios para trabalhar, você pode, teoricamente, criar sua própria sala limpa, mas com um aviso: isso requer esforço e investimento significativos.

Um lugar mais fácil para começar é trabalhando com terceiros. Os principais players de plataformas de anúncios como Google, Meta e Amazon dominam o cenário de salas limpas porque têm mais dados relativamente maduros do que os concorrentes e podem fornecer aos anunciantes melhores insights sobre o desempenho de seus anúncios na plataforma. Você deve considerar quais plataformas usa com mais frequência ao tomar a decisão.

Você também pode consolidar sua análise em uma plataforma por meio de provedores como o Habu, que permite aos usuários consultar várias salas limpas a partir de uma interface.

Apesar de todos os aspectos positivos, as salas limpas de dados também apresentam limitações significativas. A maioria das salas limpas funciona apenas para uma única plataforma e não pode ser combinada com outras salas limpas de dados. Muitas salas limpas também têm limites integrados sobre quantas vezes os anunciantes podem consultar o mesmo conjunto de dados para evitar que indivíduos sejam identificados no conjunto de dados.

Solução 2: teste de incrementalidade

O marketing deve impulsionar o crescimento incremental, e os testes de incrementalidade medem exatamente isso, removendo conversões que teriam acontecido de qualquer maneira, confirmando o impacto real de suas campanhas na decisão de compra.

Uma estrutura robusta de testes de incrementalidade pode ajudar as marcas a validar os dados de desempenho modelados e obter uma imagem mais clara de como as campanhas estão afetando toda a jornada do cliente.

Esses testes podem ajudar sua equipe a compreender o verdadeiro aumento nos principais KPIs e resultados de negócios impulsionados pelo marketing, gerando insights críticos sobre a eficácia da mídia ao longo do tempo. Você também pode usar testes de incrementalidade para calibrar modelos de previsão e orçamento para a verdadeira causalidade, para que possam determinar o “próximo melhor dinheiro gasto”, compreendendo o aumento relativo entre táticas, públicos e plataformas.

Há uma variedade de testes para escolher, dependendo dos tipos de dados e canais envolvidos e das prioridades da sua marca. Você precisará considerar se o teste tem como alvo públicos conhecidos (próprios) ou desconhecidos (terceiros) e se é específico da plataforma ou multiplataforma.

Depois de escolher um teste (ou testes), sua equipe precisará atribuir suas variáveis ​​e definir tamanhos de amostra, orçamento e cronogramas. Após a implantação do teste, comece a medir seus resultados imediatamente – uma análise intermediária é essencial para determinar se o teste está obtendo resultados ou se você deve parar mais cedo e mudar de direção.

Se você está apenas começando, lembre-se de que os testes de incrementalidade não são fáceis para a maioria das empresas. A configuração exige muito tempo e esforço e não produzirá feedback imediato para otimização da campanha. Considere procurar parceiros confiáveis ​​para ajudá-lo a configurar testes eficazes para suas necessidades.

Solução 3: modelagem de mix de mídia

Um dos maiores temores em torno da descontinuação de dados de terceiros é a perda do rastreamento entre canais e a possível diminuição de medições e insights verdadeiramente integrados. A modelagem de mix de mídia (MMM) ajudará você a determinar o mix de mídia ideal em cada canal e plataforma e a prever o orçamento necessário.

MMM é uma abordagem de medição holística que os profissionais de marketing usam para determinar o aumento entre canais impulsionado por todos os esforços de marketing, incluindo efeitos difíceis de medir, como retornos decrescentes.

As marcas que utilizam um MMM inserem alguns dados e modelos determinísticos para o resto, aproveitando dados passados ​​para prever investimentos futuros. O ideal é incluir métricas de marca como entradas para poder usar o modelo para entender o efeito dessas métricas nas conversões. Estes modelos devem também incorporar variáveis ​​não relacionadas com os meios de comunicação social, incluindo factores económicos, alterações de preços, promoções, níveis de inventário, etc., para determinar com precisão o impacto dos meios de comunicação social.

Fonte: Harvard Business Review

Embora os MMMs ofereçam aos profissionais de marketing uma boa maneira de prever o crescimento futuro e quantificar as métricas da marca, esses modelos também têm seus desafios. Os MMMs podem ser caros e lentos, mas o maior problema para a maioria dos profissionais de marketing que buscam aproveitar esse método de medição é que o desenvolvimento desse tipo de modelo leva anos de dados.

Felizmente, há um novo tipo de MMM na cidade: MMMs de alta velocidade, como o Growth Planner da Wpromote, que aproveitam o aumento da disponibilidade de dados, o poder de computação e a automação atuais para medir o impacto do canal em conversões passadas e prever resultados com precisão sem usar dados individuais. Isso acelera o processo MMM para torná-lo mais eficiente para os profissionais de marketing.

Os MMMs de alta velocidade também fornecem insights mais frequentes para ajudar os profissionais de marketing a se adaptarem mais rapidamente. Os profissionais de marketing podem obter resultados quase em tempo real e insights mais detalhados para melhorar o desempenho.

Com esses três componentes implementados, sua estratégia de dados estará mais bem equipada para lidar com a contínua descontinuação do rastreamento de terceiros antes que isso aconteça. E embora todas essas mudanças no ecossistema de dados possam ser intimidantes, há uma fresta de esperança: sistemas compatíveis com a privacidade permitem resolver os pontos cegos que sempre existiram em métodos de rastreamento desatualizados.

O rastreamento de dados primários leva em consideração a atribuição baseada em cookies de canais ignorados, como TV, rádio, OHH e outros canais. Ele também pode fornecer uma visão mais precisa do desempenho e, ao mesmo tempo, proteger a privacidade do cliente.

Se você deseja aprimorar seu jogo de medição este ano, nosso white paper State of the Data 2024 contém todos os insights de que você precisa para se preparar para um futuro que prioriza a privacidade.