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Os consumidores não são um monólito e a demografia não conta toda a história. Como tal, esse tipo de segmentação demográfica sempre foi fundamentalmente falho, porque nem todos dentro de um público-alvo são compradores em potencial.
por Robin Wheeler*
Não é só você – os anúncios online realmente estão piorando para todos.
Com a redução dos recursos de segmentação devido a novos regulamentos de privacidade e à evolução dos comportamentos do consumidor que modificaram os cookies de terceiros, os anúncios digitais estão sendo exibidos para usuários menos relevantes, resultando na diminuição da eficácia da publicidade.
Além do mais, a perda de sinal também está tornando mais desafiador medir e atribuir conversões com precisão a anúncios ou campanhas específicas, levando a grandes lacunas na compreensão do verdadeiro impacto dos esforços de publicidade. Como resultado, as marcas diminuíram os gastos com anúncios e as plataformas relataram grandes impactos na receita.
Hoje, a perda de sinal de publicidade está entre os maiores desafios enfrentados pelos profissionais de marketing. Para enfrentar esse momento, as marcas precisam reescrever o manual de publicidade e buscar novas maneiras de ativar insights orientados por dados.
O novo cenário de dados
Com o fim iminente dos cookies de terceiros, as marcas devem migrar para soluções de dados originais e zero para recuperar o sinal perdido e oferecer experiências personalizadas.
Ao envolver-se diretamente com os consumidores e incentivá-los a compartilhar de forma proativa suas preferências, histórico de compras e outras informações pessoais conforme entenderem, as marcas podem criar confiança, promover conexões significativas e obter informações valiosas sobre seu público.
O cenário está montado para uma troca de valor transparente e mutuamente benéfica – as marcas podem aproveitar experiências interativas, como aplicativos móveis, plataformas de engajamento do consumidor e outros tipos de conteúdo, para coletar informações diretamente dos consumidores que consentem em compartilhar. Em comparação com o que é possível com estratégias de dados de terceiros, essa abordagem permite que as marcas descubram preferências ainda mais sutis, entendam melhor a jornada do comprador e forneçam mensagens hiperdirecionadas, ofertas e recomendações relevantes.
Recompensas de última geração e plataformas de engajamento do consumidor, como a Fetch , podem fornecer às marcas uma solução de privacidade que comprovadamente aumenta a participação no mercado, impulsiona vendas incrementais, incentiva compras repetidas, converte compradores competitivos e até leva consumidores a lojas e restaurantes específicos.
Encontre consumidores de alta intenção
Os profissionais de marketing tradicionalmente contam com dados demográficos para informar o direcionamento de seus anúncios, gastando milhões para identificar seu público-alvo com base em informações determinísticas, como idade e sexo.
Mas os consumidores não são um monólito e a demografia não conta toda a história. Como tal, esse tipo de segmentação demográfica sempre foi fundamentalmente falho, porque nem todos dentro de um público-alvo são compradores em potencial.
O indicador mais poderoso de intenção de compra? Comportamento de compras anteriores.
Se você sabe que o cliente A compra regularmente a marca X, também sabe que ele pode ser incentivado a experimentar a marca Y concorrente. para informar anúncios direcionados em seu ambiente de comércio eletrônico. Mas essas redes são limitadas aos dados coletados no ambiente de propriedade do varejista.
Ao considerar as plataformas, procure aquelas que podem criar segmentos de audiência baseados em intenção com base em todo o comportamento de compra anterior de um consumidor, em todas as lojas e incluindo transações na loja e comércio eletrônico.
Ao focar suas mensagens direcionadas na plataforma para os consumidores de maior intenção e acompanhar o desempenho dentro do sistema de loop fechado da plataforma, as marcas obtêm um retorno incremental verificado sobre os gastos com anúncios – algo que nenhum outro canal de mídia pode oferecer.
Definir medição precisa
Como a perda de sinal continua a causar desafios na atribuição de conversões e na avaliação do impacto da publicidade, as marcas precisam adotar novas metodologias de medição para obter uma compreensão abrangente da eficácia de suas campanhas. Análise avançada, modelagem orientada por IA e atribuição multitoque podem preencher as lacunas na perda de sinal e fornecer uma visão holística da jornada do cliente.
Provar a eficácia da publicidade é um processo longo, complicado (e muitas vezes complicado). Com os canais de mídia tradicionais de hoje, não há metodologia de medição padrão e nenhuma maneira de fornecer atribuição do mundo físico. A modelagem de mix de mídia tem seu lugar, mas é retroativa – os anunciantes devem esperar que as métricas sejam preenchidas para entender o desempenho da campanha.
E em um momento em que os dólares de marketing são preciosos e os resultados incrementais são fundamentais, os provedores de serviços de ad-tech devem ser capazes de quantificar o valor que os parceiros de marca obtêm da plataforma em relação ao custo de fazer negócios.
Para resolver isso, a Fetch desenvolveu um novo tipo de estrutura de medição: o retorno incremental verificado oferece aos profissionais de marketing a capacidade de avaliar a receita incremental gerada por uma campanha em comparação com o desempenho da linha de base. Usando ensaios de controle randomizados (RCTs) e um grupo de controle como controle, a Fetch pode medir com precisão o aumento incremental e atribuí-lo à campanha ou oferta específica.
Semelhante à forma como os testes farmacêuticos são executados, o Fetch atribui usuários aleatoriamente em grupos de “tratamento” ou “controle”. A plataforma oferece ofertas de parceiros ao grupo de tratamento e retém essas ofertas do grupo de controle. O grupo de espera (controle) é usado como linha de base para determinar o aumento incremental ou o efeito isolado que a oferta teve em métricas como vendas, unidades ou viagens. Como a Fetch tem bilhões de receitas de milhões de usuários, a plataforma pode garantir que os grupos aleatórios de controle e teste exibam o mesmo comportamento – padrões de compra semelhantes, gastos com marcas e gastos com categorias – conforme verificado pelos dados da transação.
No ambiente competitivo de hoje, as marcas precisam de informações que lhes permitam agir com rapidez e decisão se quiserem vencer. Atualmente, existem novas plataformas que podem fornecer sinais de publicidade superiores e recursos de medição de ponta dentro de uma estrutura que prioriza a privacidade.
Ao aproveitar esses novos recursos, as marcas podem desenvolver uma compreensão ainda mais profunda das preferências, comportamentos e histórico de compras de seu público-alvo.
Como diretora de receita, Robin Wheeler lidera a organização de vendas da Fetch. Ao longo de sua carreira de mais de 20 anos, ela liderou equipes de receita em grandes empresas de mídia social e tradicional. Antes de ingressar na Fetch, ela ocupou vários cargos de liderança no Twitter, mais recentemente como vice-presidente de soluções para clientes nos EUA, onde trabalhou com algumas das maiores marcas do país.
Oriundo da AdWeek
*Robin Wheeler, Chief Revenue Officer, Fetch
