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Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Incrementalidade em marketing é um aumento no resultado desejado das atividades de marketing. É difícil determinar o impacto de campanhas de marketing individuais nas vendas e receitas; medir os aumentos incrementais permite-lhe associar esses aumentos a esforços de marketing específicos. Pode ver quais anúncios, canais e campanhas estão a contribuir para os resultados desejados.
Pode medir a incrementalidade selecionando um segmento de mercado, tornando esse segmento um grupo de controlo ao não o expor a uma campanha de marketing e descobrindo a percentagem desse segmento que ainda converte. Subtraia essa percentagem de clientes no grupo de controlo que converteram do total de conversões do público que recebeu a campanha de marketing para obter a percentagem de incrementalidade da campanha.
É importante medir a eficácia do marketing para compreender como as campanhas de marketing afetam as conversões gerais. Ao medir o sucesso do marketing, pode aumentar os resultados eficazes, otimizar o seu orçamento e aumentar os lucros. Medir a eficácia do marketing permite-lhe compreender quais as estratégias de marketing que estão a aumentar as receitas e, ao mesmo tempo, a diminuir o custo de aquisição. Em geral, medir o impacto do marketing permite-lhe determinar e utilizar a campanha de marketing que tem maior efeito no seu negócio.
Os testes de incrementalidade podem fornecer a contribuição incremental de uma campanha de marketing, mostrando o efeito da sua campanha de marketing no seu negócio. Pode utilizar um design de teste A/B para testar a incrementalidade. Segmente o seu público em dois grupos de teste (Grupo A e Grupo B) com comportamento semelhante e, em seguida, execute campanhas de marketing apenas para o Grupo B. Ao comparar as taxas de conversão do Grupo B com as do Grupo A (que não recebeu nenhuma campanha), o aumento da incrementalidade é o aumento na conversão do Grupo A para o Grupo B.
Em resumo, o valor da incrementalidade responde à pergunta: quanto de receita adicional (ou qualquer outro KPI) uma campanha realmente gerou durante o seu período de medição?
Este valor indica o aumento além do que provavelmente teria acontecido se a campanha não tivesse sido executada, o que é calculado comparando a resposta dos grupos de teste e de controlo para cada campanha durante o período de medição da campanha. Note que os clientes do grupo de controlo representam o comportamento de referência dos clientes neste grupo-alvo, ou seja, o seu comportamento sem receber a campanha em questão.
Aqui está um vídeo rápido para o ajudar a seguir na direção certa (também pode ler a transcrição aqui).
https://www.youtube.com/embed/BY0ytNTP4N0
Para poder saber o aumento exato de um determinado KPI, como receita, de qualquer campanha, deve usar um grupo de controlo representativo. Isso se deve ao facto de que a incrementalidade é a diferença entre o desempenho de um grupo de teste em relação a um grupo de controlo. Recomenda-se usar exclusões em todo o seu plano de marketing para limitar a exposição dos clientes a uma única campanha. Ao usar exclusões, garante uma experiência mais limpa, proporcionando maior precisão e confiabilidade dos resultados de uplift.
Por exemplo, ao utilizar exclusões e ter duas campanhas: Campanha A e Campanha B, um cliente só pode estar em A ou B. No entanto, quando não se utilizam exclusões, na verdade tem 3 grupos de clientes:
Embora o exemplo acima seja simples, à medida que o número de campanhas sobrepostas que não utilizam exclusões aumenta, também aumenta o número de permutações possíveis.
À medida que as permutações aumentam, é mais difícil garantir amostragens representativas, uma vez que os grupos-alvo serão menores para cada permutação (ou seja, há menos clientes a receber A e B do que apenas A ou B). Por outras palavras, à medida que o número de campanhas que um cliente recebe durante o período de medição aumenta, torna-se mais difícil garantir que cada «cliente de teste» em cada combinação tenha um «cliente do grupo de controlo» equivalente. Isso, por sua vez, afeta a validade da medição, uma vez que, para uma alta validade, é necessário que para cada «cliente de teste» exista um «cliente do grupo de controlo» equivalente.
Ao realizar a análise da campanha, é melhor considerar dois fatores de desempenho distintos:
Muitas campanhas geram efeitos independentes, ou mesmo opostos, sobre esses dois fatores. Por exemplo, um grande desconto em uma oferta específica provavelmente aumentará o número de conversões, ao mesmo tempo em que reduzirá a receita média por transação. Em termos dos fatores que estamos a discutir, essa campanha melhora a taxa de resposta entre os membros do grupo de teste (em comparação com os membros do grupo de controlo), mas diminui o valor médio.
É comum calcular o aumento da campanha em termos do efeito combinado de ambos os fatores. Funciona da seguinte forma:
Para cada um dos dois fatores, use o método bayesiano de Monte Carlo para calcular a probabilidade de o desempenho do grupo de teste ser melhor do que o do grupo de controlo. Probabilidades acima de 90% são consideradas uma indicação de que a diferença observada no desempenho entre os grupos de teste e de controlo é realmente devida à campanha, portanto, essa diferença deve ser considerada um cálculo de aumento credível. Por outro lado, probabilidades menos conclusivas sugerem que a diferença no desempenho pode não ser necessariamente atribuída à campanha — em vez disso, há uma chance não negligenciável de que a diferença observada seja «aleatória». Por outras palavras, a diferença poderia ter sido observada ao comparar quaisquer dois grupos arbitrários de clientes – de modo que essa diferença no desempenho não deve ser considerada um cálculo de uplift credível.
Um uplift positivo credível significa que a campanha foi eficaz, influenciando com sucesso os clientes a adotarem comportamentos desejáveis. Uplifts que não são credíveis – sejam positivos ou negativos – significam simplesmente que não há evidências suficientes para se chegar a uma conclusão em qualquer dos sentidos.
Uma tabela como a seguinte, que aparece na página de análise de campanha da Optimove, apresenta as métricas de desempenho da campanha usadas para calcular o valor incremental para o KPI de receita de uma campanha com um grupo de teste de 1.166 e um grupo de controlo de 235. Um tamanho total do grupo-alvo de 1.401 clientes.
O diagrama acima descreve um exemplo de como a incrementalidade é calculada.
A incrementalidade deve ser interpretada como a receita adicional (ou qualquer KPI) obtida como resultado do envio da campanha específica a um cliente, quando comparada a um cliente semelhante que não foi alvo dessa campanha. Como lembrete, o uplift não é igual ao valor numérico/absoluto da receita ou qualquer outro KPI.
A incrementalidade é a contribuição marginal única de cada campanha específica, tornando-a a única solução para medir cientificamente a atribuição da campanha.
Por exemplo, vamos supor que você tenha duas campanhas direcionadas a um cliente simultaneamente. Uma campanha de aniversário e uma campanha de newsletter. No final do período de medição, você vê que Jane Doe gastou US$ 100 no total.
A questão é: quanto dinheiro do total de US$ 100 pode ser atribuído a cada campanha?
Aqui está a resposta:
US$ 5 podem ser atribuídos à campanha de aniversário, US$ 10 podem ser atribuídos à campanha de newsletter e o restante pode ser atribuído a um comportamento espontâneo, independentemente de qualquer campanha.
Porquê?
O aumento de US$ 5 da campanha de aniversário significa que, por ter sido alvo da campanha de aniversário, Jane gastou US$ 5 a mais do que teria gasto se não tivesse sido alvo da campanha de aniversário. Isso independe de quaisquer outras campanhas às quais ela tenha sido exposta (por exemplo, a campanha de newsletter).
O facto é que existe um grupo de controlo equivalente e representativo para cada campanha. Conforme explicado no diagrama abaixo, para cada cliente que recebeu a campanha de aniversário e também a campanha de newsletter (rotulada como «Ambas»), há um cliente equivalente que não recebeu a campanha de aniversário, mas recebeu a campanha de newsletter (rotulada como «Apenas newsletter»). Isso ajuda a equilibrar o efeito da campanha de newsletter em ambos os grupos e permite um isolamento claro do impacto único e marginal da campanha de aniversário. O mesmo se aplica ao aumento calculado para a campanha Newsletter.
Assim, em geral, em média, para uma cliente como Jane Doe, 5 dólares podem ser atribuídos à campanha de Aniversário, 10 dólares podem ser atribuídos à campanha Newsletter e os restantes 85 dólares que ela gastou (de um total de 100 dólares) podem ser atribuídos a um comportamento de consumo espontâneo que pode ser esperado por clientes que não foram alvo da campanha A ou B.
A incrementalidade da campanha e a receita, ou qualquer outro KPI, não são a mesma coisa. A receita é o dinheiro real recebido de um cliente num determinado período de tempo. A incrementalidade é uma quantidade estatística que mede o dinheiro adicional gasto pelo cliente devido a uma campanha específica. Em outras palavras, explica a diferença monetária resultante do envio ou não envio de uma determinada campanha a um grupo-alvo específico.
Uma vez que estas duas métricas não são a mesma coisa, podem ser substancialmente diferentes. Por exemplo, o aumento pode exceder a receita global. Se uma campanha gerou uma receita de 1000 dólares, pode ser que o aumento global tenha sido de 2000 dólares.
Aqui está um exemplo intuitivo:
Numa campanha específica, a receita líquida média dos clientes que receberam a campanha foi de US$ 100 e a receita média dos clientes do grupo de controlo foi de (- US$ 100). O grupo de teste depositou US$ 100 em média, enquanto o grupo de controlo retirou US$ 100 em média.
Neste caso, a receita absoluta geral é zero (supondo que o tamanho e a resposta dos clientes nos grupos de teste e de controlo sejam iguais).
No entanto, o aumento neste caso é de 200 dólares, uma vez que ser alvo da campanha levou os clientes a gastar 100 dólares em vez de levantar (-100 dólares). Por outras palavras, a diferença entre direcionar ou não direcionar os clientes neste grupo-alvo é de 200 dólares.
Para medir a eficácia do marketing, deve usar várias métricas para identificar os aspectos positivos e negativos das suas estratégias de marketing. Ao usar valores mensuráveis, os profissionais de marketing podem compreender o impacto das campanhas de marketing em todos os canais. Alguns exemplos de métricas de eficácia de marketing incluem:
O retorno sobre o investimento em marketing mede a receita que uma campanha de marketing gera em comparação com o custo de execução dessa campanha. A métrica permite compreender o desempenho da sua campanha e como ela contribui para o crescimento da empresa. Os profissionais de marketing se esforçam para usar estratégias de marketing que utilizem uma quantidade ideal de tempo e dinheiro e resultem no maior crescimento da empresa.
O tráfego do site é o número total de pessoas que visitam o seu site durante um período. É uma boa medida para saber se o seu conteúdo de marketing está a funcionar para atrair clientes ao seu site. O tráfego do site pode dar uma ideia de como o seu site e outros conteúdos ressoam com os clientes. Se o tráfego do seu site for alto, os clientes conectam-se com o seu conteúdo e são incentivados a interagir com a sua empresa.
O custo de aquisição de clientes é quanto custa para conquistar um novo cliente. Vários fatores influenciam os custos de aquisição de clientes, incluindo custos de vendas e marketing. Os custos de aquisição de clientes podem mostrar quais segmentos de marketing são mais lucrativos e responsivos. Usando essas informações, pode continuar a visar segmentos lucrativos e envolver novos segmentos, como segmentos de clientes que tiveram sucesso.
A taxa de retenção de clientes é o número de clientes que uma empresa manteve ao longo do tempo. A retenção de clientes afeta diretamente a receita e a lucratividade de uma empresa. Portanto, permite compreender quais campanhas de marketing são mais eficazes para reter mais clientes.
A taxa de crescimento de assinantes é o crescimento percentual da base de contas de uma empresa ao longo do tempo. Mais empresas estão a usar blogs, YouTube e outras plataformas que permitem assinantes. Analisar a sua taxa de crescimento de assinantes permite determinar se as suas estratégias de marketing são eficazes para aumentar a sua base de clientes. Analisar a sua taxa de crescimento de assinantes é um bom sinal do desempenho do seu conteúdo e da sua campanha, porque a taxa aumentará se os clientes potenciais gostarem do seu conteúdo e se envolverem com a sua empresa.
A Optimove permite-lhe criar um grupo de controlo com cada campanha de marketing que implementar. A plataforma permite-lhe medir o impacto das suas campanhas de marketing nos objetivos da sua marca. A Optimove calcula o impacto de uma campanha em termos do efeito combinado de dois fatores de desempenho: taxa de resposta e valor médio.
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Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Neste relatório exclusivo da Forrester, saiba como os profissionais de marketing globais utilizam IA e Positionless Marketing para otimizar fluxos de trabalho e aumentar a relevância.
