Por que ter um único provedor de dados de atribuição e de custo permitem que você acesse seu verdadeiro ROI

O ROI no marketing mobile é uma métrica enganosa. Ela pode parecer fácil de calcular se você sabe quais são suas despesas e receita total. Mas a realidade é que suas estatísticas de ROI podem estar erradas.

A precisão dos seus dados de ROI depende de dados de atribuição precisos, que, por sua vez, levam a dados precisos de receita e custo. 

A precisão dos dados de custo é particularmente complicada porque existem inúmeras fontes de custo, mas nenhuma padronização real. 

Para piorar a situação, trabalhar com fornecedores separados de custo e atribuição cria diversos tipos de problemas, que mencionamos neste blog.

Esse artigo faz parte do nosso novo guia completo sobre ROI: O caminho para o sucesso: como mensurar o verdadeiro ROI de marketing do seu app

Por que ter diferentes provedores de atribuição e de custo é arriscado

Existem vários motivos pelas quais trabalhar com dois provedores – um para custos agregados e outro para atribuição – é uma prática ruim. Essa prática pode facilmente fazer com que seus dados apresentem erros ou fiquem incompletos e, a partir daí, aumentam os riscos de drenagem do seu orçamento de marketing.

Vamos explorar por que isso acontece:

1. Solução de atribuição abaixo da média:

Criar uma plataforma de atribuição mobile confiável não é um trabalho fácil. São necessários anos e anos de experiência e simplesmente não há atalhos para alcançar um bom resultado.

Precisão de dados.

“Lixo entra, lixo sai. Se os seus parâmetros apresentam erros, os resultados de suas escolhas serão incorretos. No marketing moderno, os dados de atribuição são a fonte das principais decisões de marketing.

Como resultado, os profissionais de marketing muitas vezes acabam fazendo escolhas ruins, sem perceber.

Há dois grandes motivos para isso: a fraude de anúncios mobile e a atribuição equivocada.

Em ambos os casos, a mensuração parece estar correta, o que indica que você tomou as decisões certas para obter lucro. O que você não sabe é que provavelmente está comprando os seus usuários orgânicos e um tráfego fraudulento. Fazer repetidamente a escolha errada, em uma escala cada vez maior, leva a um ciclo de perda de dinheiro.

Nesse ciclo, os resultados aparentemente promissores fazem com que os profissionais de marketing peçam por um maior orçamento para o CEO, que aprova o pedido pois tudo indica que os resultados são incríveis. No entanto, esses resultados estão incorretos, o que faz com que a empresa desperdice o dinheiro em fontes erradas.

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2. Incompatibilidades de dados:

Quando o fornecedor de custos não é o proprietário dos dados de atribuição, conectar esses dados aos seus próprios dados de custo é um grande desafio.

Uma integração de custo adequada deve ser desenvolvida exclusivamente para cada ad network, e não deve ser feita a partir de uma integração de custos genérica.

Vamos pensar no seguinte cenário: uma integração com a API da ad network A inclui o campo X, usado pelo anunciante para criativos. No entanto, a ad network que trabalha com o fornecedor de atribuição transmite seu criativo no campo Y. Nesse caso, a sua planilha ou plataforma de BI exibirá duas linhas diferentes:

No geral, não há correspondência entre um grande número de pontos de dados de custo/atribuição, resultando em diversas linhas vazias. Como consequência, as decisões são feitas com base em dados imprecisos.

Por outro lado, quando o fornecedor de atribuição possui dados de custo holísticos, ele consegue agregar, desduplicar e padronizar facilmente ambos os conjuntos de dados, unificando-os em um conjunto de dados “coerente”.

3. Risco de privacidade e segurança:

Alguns profissionais de marketing compartilham as credenciais do dashboard da plataforma de atribuição com seu fornecedor de custo, que executa um processo de coleta de dados para obter os dados de atribuição.

É importante destacar que esse é um método muito propenso a erros, e que gera um risco à segurança por conta do compartilhamento de credenciais que dão acesso aos seus dados primários.

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4. A falta de granularidade gera uma otimização inadequada:

Teoricamente, um profissional de marketing pode preencher muitas das linhas em branco que acabam se formando, optando pelo menor denominador comum – geralmente a fonte de mídia, ou a fonte de mídia e a campanha – e perdendo qualquer granularidade significativa. Isso significa que, no exemplo acima, os dados a nível de criativo não serão utilizados para otimizar totalmente a campanha.

Qual é o nível de granularidade necessário para completar essa tarefa? Seus dados devem estar, no mínimo, a nível de criativo, localização, id do site e palavra-chave.

A conclusão: A atribuição (precisa) e a agregação de custos são inseparáveis.