O funil de conversão está morto. Vida longa ao funil!

Algumas das questões mais frequentes que recebo na Uncover são sobre alocação de investimentos por etapa do funil. Qual é o nível ótimo de investimento em awareness? Como medir os resultados dos esforços de início e meio de funil? Quanto do meu orçamento eu devo alocar em cada etapa?

São questões totalmente pertinentes, mas que existem principalmente por um motivo: medimos cada etapa com métricas diferentes. Usualmente, ocorre da seguinte forma:

Awareness: Impressões, Alcance, Sessões no site

Consideração: Clicks, CTR, Engajamento

Conversão: Leads, Taxa de Conversão, CPA

Para conseguirmos desenhar uma composição ótima, precisamos de COMPARABILIDADE. Comparabilidade só existe se tivermos uma métrica única de efetividade, capaz de nos responder se o recurso de awareness é mais rentável do que o gasto com consideração. Na visão tradicional, contudo, isso não é possível.

Um novo approach para o funil de conversão

Antes de propormos nossa nova abordagem, vamos a quatro padrões empíricos observados em nossos clientes:

Observação empírica #1

Ativações de todos os steps do funil possuem impacto direto nas vendas.

Observação empírica #2

Uma venda convertida no fim do funil não necessariamente foi impactada por ativações de awareness e consideração;

Observação empírica #3

Investimentos em conversão podem ter efeitos retardados, exercendo o papel de início/meio de funil no processo de venda.

Observação empírica #4

Investimentos em Awareness e Consideração auxiliam a melhoria das métricas de conversão.

Seria esta a morte do funil? Se é possível que um investimento em awareness converta em venda, ou ainda, que uma conversão ocorra sem que haja consideração, qual é o sentido de pensarmos através de funis?

Antes de descartá-lo, vamos olhar com atenção o fato quatro. Ele nos diz que, para um consumidor, a probabilidade de conversão diante de um esforço de fim de funil é tão maior quanto mais ele tiver sido impactado pelas ativações de consideração e awareness. Estamos falando aqui de um efeito de interação entre canais, no qual a conversão de fim de funil é facilitada pelo trabalho de awareness e consideração.

Pode parecer óbvio, mas não é. A palavra chave é PROBABILIDADE. Para revitalizar o funil precisamos migrar de um entendimento estanque/linear para outro dinâmico/probabilístico, em que todas as etapas podem agir independentemente, mas em que há uma interação na qual cada etapa do funil auxilia a seguinte com incrementos de probabilidade.

Otimização do Funil Probabilístico

Voltamos agora à questão inicial: quanto do orçamento devo alocar em cada etapa do funil? Como mencionei, aqui a chave é termos uma métrica única que nos dê comparabilidade entre a efetividade de cada canal. O ROAS, isto é, o retorno gerado por cada step para o negócio será essa métrica:

ROAS Awareness = impacto direto nas vendas + impacto indireto

ROAS Consideração = impacto direto nas vendas + impacto indireto

ROAS Conversão = impacto direto nas vendas

Notem que não estamos dispensando as métricas específicas (tráfego, ctr, etc), mas utilizando elas para compor o nossa métrica única. Fazemos isso com data-science, identificando o impacto das ativações na métrica específica, e desta nos resultados de negócio. Para exemplificar, vejamos abaixo uma campanha de consideração:

Exemplo: Campanha de Consideração no Facebook

Otimizado para CLIQUES

Investimento total R$30.000,00

ROAS

Efeito Incremental gerado direto nas vendas: estimação de incrementalidade + atribuição direta = R$33.000,00

+

Efeito indireto: relação causal entre Cliques na campanha e Taxa de Conversão (estimado estatisticamente) = R$12.000,00

ROAS Campanha R$ 45.000/R$ 30.000 = 1.5

Na teoria parece simples, porém a prática é mais complexa. Para começar, os dados básicos necessários para operacionalizar este cálculo seriam:

O efeito incremental (i) é estimado por um modelo estatístico que relaciona investimentos na campanha (variável explicativa) a leads totais/dia (variável explicada), utilizando as variáveis de controle para a devida identificação causal. Já o efeito indireto (ii) é estimado por um modelo que relaciona cliques diários na campanha (variável explicativa) e CAC diário das campanhas de conversão (explicada), também com os devidos controles. No caso de (ii) será especialmente importante a implementação de defasagens temporais nas variáveis.

Derivação matemática do funil probabilístico (para nerds)

Começamos definindo uma função que mede a probabilidade de conversão de um anúncio de fim de funil.

Pi = Fi[IA, IC1, IC2] + fi(Target) + e, em que as variáveis definem:

Pi(x): Probabilidade do consumidor i se converter em venda ao ser impactado por um anúncio;

IA: Quantidade de impactos que o consumidor i já recebeu de anúncios de Awareness;

IC1: Quantidade de impactos que o consumidor i já recebeu de anúncios de Consideração;

IC2: Quantidade de impactos que o consumidor i já recebeu de anúncios de Conversão;

f(Target): Termo que identifica se aquele consumidor é parte do target, isto é, possui uma propensão individual maior a converter;

e: termo aleatório, referente a fatores não controlados que podem influenciar

São propriedades da função P:

Pi’[F()]>0
Fi’[IA], Fi’[IC1], Fi’[IC2] >0

IA, IC1 e IC2 possuem uma dinâmica multiplicativa em F

A probabilidade de conversão será utilizada na estimação do ROAS indireto de um anúncio de fim de funil. Vamos ao cálculo do ROAS:

ROAS [IA] = impacto direto nas vendas + impacto indireto
	Impacto Direto nas Vendas = (d Vendas / d IA)
	Impacto Indireto nas Vendas = (dVendas / dIC)*Pi’(IA)

Cada uma destas derivadas, por sua vez, poderá ser obtida empiricamente em um modelo multivariado que relaciona vendas a investimentos + variáveis de controle.