A multi-touch attribution no marketing é uma abordagem baseada em dados para medir quais os touchpoints de marketing que merecem o crédito por uma conversão. Em vez de creditar apenas a primeira ou a última interação que um cliente teve com a sua marca, a multi-touch attribution distribui o crédito ao longo de toda a jornada do cliente. Isto significa que consegue ver o papel real que cada canal — email, redes sociais, paid search, conteúdo orgânico, referências — desempenhou no sentido de levar alguém a uma compra ou registo. Para marketers que gerem orçamentos em múltiplos canais, esta mudança de modelos de single-touch para multi-touch é essencial para parar de desperdiçar dinheiro em canais que parecem valiosos mas que, na verdade, não geram resultados.
A maioria das plataformas de analytics utiliza por defeito a atribuição de último clique (last-click) porque é simples de monitorizar. Um cliente vê um anúncio no Facebook, lê o seu blog, clica num resultado de pesquisa do Google e compra. O last-click credita ao Google 100% da conversão. Isto faz com que os Google Ads pareçam incríveis e tudo o resto pareça inútil. Mas aquele post no blog aproximou-os da compra. O anúncio no Facebook apresentou-lhes a sua marca. O last-click ignora toda a jornada do cliente e leva-o a investir excessivamente em canais de fundo de funil, enquanto retira recursos aos esforços de awareness que realmente constroem a procura.
Diferentes modelos distribuem o crédito de forma distinta. A atribuição linear dá crédito igual a todas as interações. Os modelos de time-decay creditam mais fortemente os touchpoints recentes. Os modelos baseados na posição (position-based) enfatizam as primeiras e as últimas interações. Os modelos baseados em dados (data-driven) utilizam machine learning para atribuir crédito com base em padrões de conversão. O modelo que escolher depende do seu negócio: as empresas B2B favorecem frequentemente modelos que creditam o awareness inicial, enquanto o e-commerce pode dar mais peso ao clique final. A chave é escolher um que reflita a forma como os seus clientes reais se comportam ao longo da sua jornada.
Passa a tomar decisões de orçamento mais inteligentes. Para de financiar excessivamente canais que capturam a procura mas não a criam. Descobre quais as combinações de canais que funcionam melhor — talvez o email somado ao paid search converta melhor do que social plus organic. Constrói um marketing mix equilibrado em todo o seu funil, em vez de apostar tudo em táticas de fundo de funil. Também identifica lacunas na sua estratégia onde faltam múltiplos canais. Esta visão da jornada do cliente baseada em dados evita erros dispendiosos e ajuda-o a alocar o orçamento de forma mais eficiente.
Precisa de uma infraestrutura de analytics robusta para monitorizar cada interação em todos os canais, o que frequentemente exige plataformas de atribuição especializadas. Os regulamentos de privacidade e as alterações no iOS tornaram a monitorização cross-device mais difícil. Também precisa de escolher o modelo certo para o seu negócio, o que requer testes. As equipas pequenas carecem muitas vezes de recursos ou de perícia técnica para implementar isto corretamente, razão pela qual muitos ainda dependem de modelos de atribuição mais simples. Começar com um modelo básico e melhorar com o tempo é mais realista do que construir um sistema perfeito imediatamente.
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