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ADTECH&DATA 2017 - Palestra "Atribuição: From quick wins to big wins"

Apresentação oferecida por André Vinicius - UOL AD_LAB, com participação de Paulo Ramazza - Magazine Luiza

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ADTECH&DATA 2017 - Palestra "Atribuição: From quick wins to big wins"

  1. 1. OVERVIEW UOL FOTO DO PALESTRANTE AN D R É V I N I C I U S D i r e t o r d e P u b l i c i d a d e U O L A D L A B
  2. 2. ▪ ADSERVER ▪ RETARGETING ▪ DCO – BANNER DINÂMICO ▪ SOLUÇÕES RICHMEDIA ▪ DMP – GESTÃO DE DADOS E CUSTOM AUDIENCE ▪ DSP – COMPRA DE MIDIA PROGRAMATICA ▪ SSP – VENDA DE MIDIA PROGRAMATICA ▪ AFILIADOS ▪ VIDEO, NATIVE & DISPLAY ADS ▪ AUDIENCE & CONTEXTUAL TARGETING ▪ BRANDING & PERFORMANCE ▪ AUDIENCE EXTENSION ▪ BRANDED CONTENT ▪ DISTRIBUIÇÃO DE CONTEÚDO DE MARCAS ▪ CRIAÇÃO E COBERTURA DE EVENTOS ▪ PATROCÍNIOS DE CONTEÚDOS JORNALÍSTICOS ▪ PLANEJAMENTO DE AÇÕES COM INFLUENCIADORES
  3. 3. Case DADOS + TRANSPARÊNCIA
  4. 4. 1 VEICULAÇÃO AUTOMÁTICA EM 400 MIL SITES CAMPANHA 3 REDUÇÃO PARA 5 MIL SITES “HUMAN CHECKING” REDUÇÃO RESULTADO “Não vimos nenhuma perda nas métricas de performance” Kristin Lemkau, Diretora de Marketing JPMorganChase 2 ATÉ QUE...
  5. 5. 400 MIL AUTOMÁTICO 5 MIL VERIFICADO= MESMA PERFORMANCE COM O MESMO INVESTIMENTO ? SERÁ QUE ESSES 5 MIL SITES SÃO OS QUE SEMPRE TROUXERAM RESULTADO? QUAL O TAMANHO OU RISCO DE FRAUDE NOS OUTROS 395 MIL? SÃO AS MESMAS PESSOAS EM TODOS OS SITES?
  6. 6. “Eu sei que metade do dinheiro que eu invisto em propaganda é desperdiçado, o problema é que eu nunca sei qual das metades” John Wanamaker 1838 -1922
  7. 7. ATRIBUIÇÃO: FROM QUICK WINS TO BIG WINS FOTO DO PALESTRANTE PAU L O R AM A Z Z A D i g i t a l A n a l yt i c s & C u s t o m e r I n s i g h t s M a n a g e r M A G A Z I N E L U I Z A
  8. 8. + autor desconhecido
  9. 9. ? POR QUE AINDA FALAMOS TANTO SOBRE ATRIBUIÇÃO ?
  10. 10. 1% 3% 9% 12% 16% 19% 20% 23% 25% 36% 39% 45% 45% Não estou certo N/A/ não uso dados Pouca ou nenhuma demanda/ interesse dos clientes Falta volume, acesso ou qualidade de 3rd party data Falta de direcionamento da agência/ parceiro de serviços Pressões competitivas Falta de direcionamento/ recursos da liderança da minha empresa Não tive sucesso em testes Falta volume/ qualidade dos nossos recursos de 1st party data Estrutura organizacional isolada/ política de compartilhamento de dados escassa Disponibilidade/ funcionalidade de tecnologia de apoio insuficientes Falta experiência interna (a nivel funcional/ operacional) Dificuldade em provar o ROI dos programas data-driven 2017 2016 QUE OBSTÁCULOS/ DESAFIOS IMPEDEM A EXPANSÃO DE SUAS INICIATIVAS DATA-DRIVEN EM MÍDIA OU MARKETING? +
  11. 11. + QUE OBSTÁCULOS/ DESAFIOS IMPEDEM A EXPANSÃO DE SUAS INICIATIVAS DATA-DRIVEN EM MÍDIA OU MARKETING? 1% 3% 9% 12% 16% 19% 20% 23% 25% 36% 39% 45% 45% Não estou certo N/A/ não uso dados Pouca ou nenhuma demanda/ interesse dos clientes Falta volume, acesso ou qualidade de 3rd party data Falta de direcionamento da agência/ parceiro de serviços Pressões competitivas Falta de direcionamento/ recursos da liderança da minha empresa Não tive sucesso em testes Falta volume/ qualidade dos nossos recursos de 1st party data Estrutura organizacional isolada/ política de compartilhamento de dados escassa Disponibilidade/ funcionalidade de tecnologia de apoio insuficientes Falta experiência interna (a nivel funcional/ operacional) Dificuldade em provar o ROI dos programas data-driven 2017 2016 45% 45% 36% DIFICULDADE DE COMPROVAR O ROI FALTA DE EXPERIÊNCIA ESTRUTURA ISOLADA/ POUCO COMPARTILHAMENTO D E S A F I O S: QUESTÕES ORGANIZACIONAIS (FALTA DE TALENTOS, ISOLAMENTO DE ÁREAS) CRESCIMENTO DE OBSTÁCULOS À MEDIDA QUE A DEMANDA POR SOLUÇÕES DE DADOS AUMENTA
  12. 12. ! PORQUE ATRIBUIÇÃO AINDA É O TÓPICO MAIS DESAFIADOR
  13. 13. 23% 23% 33% 38% 38% 41% 41% 43% 48% 57% Retargeting online to offline (ou offline to online) Retargeting online Otimização de lucro Modelos preditivos e/ou segmentação Mídia programática para formatos emergentes Análise de audiência Otimização de conteúdo/ experiência de marca Identificação/ matching de audiência cross-channel Mídia programática para formatos existentes Mensuração cross-channel e atribuição QUAL TÓPICO VOCÊ ESPERA QUE OCUPARÁ MAIS O SEU TEMPO, ATENÇÃO E RECURSOS EM 2017? +
  14. 14. 23% 23% 33% 38% 38% 41% 41% 43% 48% 57% Retargeting online to offline (ou offline to online) Retargeting online Otimização de lucro Modelos preditivos e/ou segmentação Mídia programática para formatos emergentes Análise de audiência Otimização de conteúdo/ experiência de marca Identificação/ matching de audiência cross-channel Mídia programática para formatos existentes Mensuração cross-channel e atribuição QUAL TÓPICO VOCÊ ESPERA QUE OCUPARÁ MAIS O SEU TEMPO, ATENÇÃO E RECURSOS EM 2017? U O L + M A G A Z I N E L U I Z A 57% MENSURAÇÃO CROSS- CHANNEL E ATRIBUIÇÃO 48%MÍDIA PROGRAMÁTICA A T R I B U I Ç Ã O : O HOT TOPIC DE 2017
  15. 15. ENTÃO, POR QUE INSISTIMOS NO +
  16. 16. ENTÃO, POR QUE INSISTIMOS NO DIFICULDADE EM MUDAR A CULTURA DOS TIMES DESENVOLVER NOVOS SKILLS ANALÍTICOS MEDO DA MUDANÇA. MEDO DO NOVO. +
  17. 17. +
  18. 18. GLM Hidden stage Markov models Hierarchical regression LASSO Last touch Survey based measurement Time decay Time series Utility theory Vector autoregression Agent-based modeling Bayesian machine learning Bayesian shrinkage Control theory Counter-factuals Doubly robust propensity modeling Elastic net Ensemble based probabilistic Experimental design Frequent pattern analysis Logistic regression Monte Carlo simulation Probability of exposure Shapley values Structural equation models ...MESMO NÃO SENDO UM ASSUNTO FÁCIL +
  19. 19. O QUE O ESPECIALISTA EM ATRIBUIÇÃO FAZ? MAS NÃO É COMO ELE COMEÇA COM ATRIBUIÇÃO... Combina vários pixels de conversão em apenas um cenário (removendo os silos de informação) Mensura vários pontos de contato individualmente Toma decisões complexas baseadas em poucos dados TRACKING DE CAMPANHAS AGRUPAMENTO DE INFORMAÇÕES PADRÕES DE COMPORTAMENTO
  20. 20. ++ + DADOS IDENTIFICAÇÃO MODELOS MENSURAÇÃO Fundamentação para construção do caminho da conversão Baseada em pessoas, não em cookies Determinar o crédito de cada interação na jornada Métricas e rotinas de mensuração +
  21. 21. DADOS ATRIBUTOS DE CAMPANHAS DISPONÍVEIS $ $ $ $ $ $ BUDGET DATA DIMENSIONS USER LEVEL TRACKING (UID) • CANAL • SUBCANAL • CAMPANHA • PUBLISHER • PLACEMENT • AD GROUP • MATCH-TYPE • KEYWORD • OFERTA • CRIATIVO • TAMANHO • DEVICE • REGIÃO • PAÍS • MERCADO • MARCA • TARGETING • TÁTICA • CUSTOM* $ +
  22. 22. DADOS OK, SE NÃO TIVER TODOS ELES SOCIAL ADS DISPLAY SEARCH SHOPPING DIRETO +
  23. 23. IDENTIFICAÇÃO PENSE NAS PESSOAS... PEOPLE-BASED IDENTIFICATION Identificar indivíduos pelos devices e ambientes PERFIL DOS CONSUMIDORES Linkar perfis aos atributos demográficos e comportamentais SEGMENTOSDEAUDIÊNCIA UID UID - MULHER - CASADA - 27 ANOS - EMPRESÁRIA - CASA PRÓPRIA - COMPRA IN-STORE MÃES CLASSE A MICROEMPRESÁRIOS HIGH LTV ALCANCE POR EMAIL FREQUÊNCIA “X” DE EMAIL RESPONDE AO CRIATIVO “Y” COMPRADOR IN-STORE KEYWORD “X” + EFICAZ PUBLISHER “Y” + EFICAZ FREQUÊNCIA DISPLAY “Z” CAMPANHA “W” INEFICAZ RESPONDE AO RETARGETING CANAL “X” MUITO EFICAZ MOBILE EFICAZ CONVERTE ONLINE +
  24. 24. IDENTIFICAÇÃO ASSIM FICA MAIS FÁCIL ENTENDER AS MICRO- CONVERSÕES NEWSLETTER DOWNLOAD VISITA À LOJA +
  25. 25. MODELOS COMECE DO BÁSICO... 1st click Statistical MTA w/ inputs Statistical MTA Time Decay Last click Positional Even Credit statistical rule based single touch multi touch +
  26. 26. MODELOS ...MAS ENTENDA ATÉ ONDE VOCÊ PODE CHEGAR CANAIS DADOS KPI CADENCE BUDGET RÁDIO PRINT M. EXTERNA MALA DIRETA TRADE TV DIGITAL SEARCH DISPLAY PAGA ORGÂNICA PROSPECÇÃO RETARGETING E-MAIL AQUISIÇÃO RETENÇÃO AFILIADOS SOCIAL VÍDEOS REFERRAL DIRETO SUMMARY LEVEL VENDAS TOTAIS MENSAL TRIMESTRAL BIANUAL ANUAL $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ +
  27. 27. MENSURAÇÃO FUJA DAS MÉTRICAS CONVENCIONAIS +
  28. 28. MENSURAÇÃO CRIE SEU PRÓPRIO MÉTODO DE MENSURAÇÃO ATRIBUIÇÃO DEVE SER SEU MINDSET CONVERSÕES MOBILE SITE X-DEVICE MOBILE-TO-APP STORE VISITS Total de conversões atribuídas ao mobile Conversões realizadas no site mobile Conversões realizadas em outro dispositivo Conversões realizadas no aplicativo Visita realizada à loja +
  29. 29. MENSURAÇÃO LEMBRE-SE: ATRIBUIÇÃO NÃO É TUDO NA VIDA USTOMER IFETIME ALUE +
  30. 30. FROM QUICK WINS TO BIG WINS
  31. 31. WINS TRAGA TODOS PARA A DISCUSSÃO, TODOS DEVEM COMPRAR A IDÉIA ESCOLHA UM PRIMEIRO (E PEQUENO) DESAFIO E USE COMO PILOTO COMECE PELAS INFORMAÇÕES DISPONÍVEIS NO MOMENTO, PERFEIÇÃO É INIMIGA DA EXECUÇÃO TESTE MUITO E TUDO O QUE FOR POSSÍVEL TESTAR NÃO MENSURE A PERFORMANCE DOS DEVICES SEPARADAMENTE, UM É A EXTENSÃO DO OUTRO +
  32. 32. WINS 5% 10% 15% 25% 45% 10% 20% 30% 40% 0% se o último canal é direto, não há atribuição. provavelmente é o retorno de um impacto de mídia prévio Fonte: encurtador.com.br/glMR1 +
  33. 33. FROM QUICK WINS TO BIG WINS CASE:
  34. 34. Fonte: encurtador.com.br/gnrNU CONTEXTO: Não sabiam o valor real do mobile em suas vendas e consequentemente os esforços em mobile eram mínimos OBJETIVOS: Alavancar a mensuração mobile, mostrando seu valor na jornada de consumo, inclusive nas vendas em pontos físicos WINS EXPERIMENTO EM 2 CATEGORIAS: Mapeamento de todas as microconversões que podem ter ocorrido por uma mudança de investimento mobile (FVOM), mantendo a atenção nas variações dos KPIs macro, como vendas, aumento da conversão desktop, etc +
  35. 35. Fonte: encurtador.com.br/gnrNU WINS + 7% ROI + 20% TRÁFEGO NO SITE MOBILE +7% RECEITA QUANDO O MWEB ESTAVA NA JORNADA DE COMPRA, A RECEITA MOBILE FOI 75% MAIOR DO QUE LAST-DEVICE INTERACTIONS PROVAMOS QUE A VARIAÇÃO MBID É RELACIONADA AO AUMENTO DE VENDAS EXPANSÃO DO TESTE PARA OUTRAS CATEGORIAS DE SHOPPING + 100% DE CRESCIMENTO EM ROAS OMNICHANNEL EM PLA VS MOBILE LAST- CLICK CRESCIMENTO DE 35 P. P. EM MBID 4% DAS VENDAS IN-STORE SÃO IMPACTADAS POR CAMPANHAS DE SHOPPPING 10% DA RECEITA IN-APP É IMPACTADA POR CAMPANHAS DE SHOPPING RESULTADOS DO TESTE: RESULTADOS ON GOING +
  36. 36. + Fonte: encurtador.com.br/gnrNU WINS + 7% ROI + 20% TRÁFEGO NO SITE MOBILE +7% RECEITA QUANDO O MWEB ESTAVA NA JORNADA DE COMPRA, A RECEITA MOBILE FOI 75% MAIOR DO QUE LAST-DEVICE INTERACTIONS PROVAMOS QUE A VARIAÇÃO MBID É RELACIONADA AO AUMENTO DE VENDAS EXPANSÃO DO TESTE PARA OUTRAS CATEGORIAS DE SHOPPING + 100% DE CRESCIMENTO EM ROAS OMNICHANNEL EM PLA VS MOBILE LAST- CLICK CRESCIMENTO DE 35 P. P. EM MBID 4% DAS VENDAS IN-STORE SÃO IMPACTADAS POR CAMPANHAS DE SHOPPPING 10% DA RECEITA IN-APP É IMPACTADA POR CAMPANHAS DE SHOPPING RESULTADOS DO TESTE: RESULTADOS ON GOING
  37. 37. WINS +
  38. 38. MULTITOUCH ATTTRIBUTION (MTA) IMPLEMENTATION AND EVALUATION PRIMER +
  39. 39. INTEGRANTES: GABRIEL JAQUES PAULO RAMAZZA RICARDO FELDMAN +
  40. 40. OBRIGADO! +

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