Incrementalidade explicada: como testar e saber o que realmente gerou vendas
Uma campanha de busca paga reporta um ROAS de 10x. Pode parecer incrível. Mas se 90% dessas conversões tivessem acontecido organicamente sem seus anúncios, seu ROAS real seria muito menor.
É aí que entra a incrementalidade. Ela mede quantas dessas conversões aconteceram por causa do seu marketing, não apesar dele.
Esse conceito ganhou importância em resposta ao cenário em evolução da privacidade do usuário, onde os profissionais de marketing estão migrando para metodologias de medição mais agregadas e centradas na privacidade.
O que é incrementalidade?
A incrementalidade mede o valor único que seus canais de marketing realmente criam – as vendas, leads e conversões que acontecem unicamente por causa dos diferentes esforços. É a diferença entre marketing que impulsiona um crescimento genuíno e canais que simplesmente levam o crédito por vendas que teriam acontecido de qualquer forma.
Ela revela resultados que não teriam ocorrido sem esses esforços, tornando-se essencial para avaliar o desempenho e escalar estratégias impactantes.
Correlação nem sempre é causalidade, e incrementalidade é a ciência de medir o verdadeiro impacto causal dos seus esforços de marketing, isolando o impulso gerado por uma campanha ou canal específico, dando uma visão clara de seu valor real e ajudando você a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados.
Atribuição vs. incrementalidade
Atribuições não são o mesmo que incrementalidade – embora ambos os frameworks sejam semelhantes, respondam a perguntas diferentes e devem ser usados juntos para obter um quadro completo.
Atribuição é algo que pode ser calibrado, mas seu uso é para otimizações e entender como a mídia está funcionando. Enquanto isso, a incrementalidade ajuda a determinar o verdadeiro valor das atividades de marketing.
Atribuição atribui crédito aos pontos de contato, a incrementalidade mede a verdadeira elevação por meio de holdouts.
Como posso testar a incrementalidade?
Medir incrementalidade no marketing significa descobrir quais vendas ou conversões são realmente causadas pela sua campanha, e aquelas que teriam acontecido de qualquer forma. Esse processo ajuda os profissionais de marketing a entender o impacto real de suas ações ao usar experimentos e análises de dados para separar resultados genuínos do ruído de fundo.
Exclusão randomizada (teste em nível de usuário)
Para realizar um teste de resistência, primeiro identifique um público-alvo específico. Depois, divida esse grupo aleatoriamente em dois segmentos: um grupo de teste e um grupo de controle. Aplique uma estratégia ou tática de marketing direta exclusivamente ao grupo de teste, mantendo o grupo de controle inalterado. Por fim, compare os resultados entre os dois grupos para avaliar com precisão a eficácia da tática.
Avalie o nível de engajamento do público após cada versão para identificar como as modificações influenciaram a interação do espectador e o interesse geral.
Plataformas como Meta (Facebook/Instagram) e Google Ads (YouTube, Display) agora oferecem testes de elevação integrados que lidam automaticamente com randomização e relatórios.
Testes de resistência geográfica
O teste de geo holdout é um método de teste de incrementalidade em que os profissionais de marketing pausam a publicidade em regiões geográficas específicas (resistências), mantendo as campanhas rodando normalmente em regiões de controle. Ao comparar a receita ou taxas de conversão entre essas duas áreas, as empresas podem medir o verdadeiro impacto de seus anúncios e evitar levar crédito pelas vendas orgânicas
Em vez de dividir aleatoriamente usuários individuais como em um teste padrão A/B, os experimentos geográficos agrupam locais (como estados, DMAs ou CEPs) que historicamente apresentaram tendências semelhantes de vendas e conversão.
Controle sintético e modelagem causal
O controle sintético é um método poderoso de inferência causal usado para estimar o impacto de uma intervenção quando a randomização é impossível. Ele constrói uma média ponderada dos grupos não tratados (o "grupo de doadores") para criar um caso de controle artificial que imita perfeitamente as tendências pré-intervenção da unidade tratada
Modelos tradicionais têm dificuldades quando apenas uma unidade é tratada (por exemplo, um país inteiro aprovando uma nova política tributária ou uma única região lançando uma campanha publicitária massiva). O controle sintético resolve o "problema fundamental da inferência causal" (que você não pode observar a mesma unidade tanto com quanto sem tratamento) construindo um contrafactual altamente preciso.
Modelagem de mix de marketing (MMM)
A modelagem de marketing mix (MMM) utiliza dados agregados para avaliar o impacto das técnicas em diferentes canais de marketing.
Ao contrário dos modelos de atribuição em nível de usuário (que acompanham cliques digitais individuais), o MMM adota uma visão holística e macro. Por exemplo, pode rodar simulações para prever como mudanças nos gastos futuros com anúncios impactarão sua receita total, garantindo que os orçamentos sejam alocados onde são mais eficazes.
Seus insights só podem ser tão fortes quanto seus dados fundamentais. Por isso, é fundamental determinar qual modelo é o melhor para suas necessidades antes de começar.
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