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Análise de dados + insights.

Atribuição que se sustenta, dashboards que as pessoas leem de verdade e testes de holdout que você consegue rodar sem um time de ciência de dados. Aqui, toda análise termina em uma decisão.

Lápis de cor em alturas crescentes, como um gráfico de barras: atribuição, dashboards e análises que terminam em uma recomendação
Validado por holdout342:1
Pixels, só com consentimento13
Checagens antes de publicar30+

A maioria das análises de marketing existe para sobreviver a reuniões. Dashboards que ninguém abre entre uma reunião de resultados e a seguinte, modelos de atribuição dos quais todo mundo desconfia em silêncio e apresentações trimestrais desenhadas para que nunca se force uma decisão. Construo uma mensuração que resistiria a ser explicada em voz alta, para o seu CFO ou para o próprio cliente que está sendo medido.

O tracking é auditado antes de ganhar confiança, porque é na configuração que ninguém confere que os números erram primeiro. A atribuição é tratada como um conjunto de mentiras úteis que precisam ser trianguladas, trazendo de volta ao quadro as ligações telefônicas e os resultados offline que o seu dashboard hoje ignora. A incrementalidade é comprovada com testes de holdout que qualquer time de marketing consegue rodar, sem precisar de um departamento de ciência de dados; foi assim que validei um retorno de 342 para 1 quando a versão dos fatos contada pelo dashboard era boa demais para eu assinar embaixo. O marketing mix modeling entra quando o volume investido e a distribuição entre canais o justificam, com um não bem claro quando não justificam. E a governança, a disciplina profundamente chata de UTMs e nomenclatura, decide se as perguntas do ano que vem vão sequer ter resposta.

O padrão de entrega vem do melhor cliente que já tive. Toda análise termina em uma decisão, com o número que a mudaria declarado de antemão. Os dashboards são refeitos até que as pessoas a quem se destinam passem de fato a abri-los, o que em geral significa menos gráficos, linguagem mais clara e uma página que diz o que fazer na segunda-feira.

Aqui, privacidade é restrição de projeto: mensuração condicionada ao consentimento, dados primários postos para trabalhar, clean rooms alimentadas só com dados primários limpos o bastante para dar match e estruturas para categorias reguladas que já passaram pelo crivo da HIPAA, a lei americana de privacidade em saúde. Se os seus números transmitem segurança e as suas decisões não, o projeto é justamente fechar essa distância. Costuma levar menos tempo que as três últimas apresentações de fornecedores que você teve de aguentar, e termina com números que você vai defender sem pestanejar.

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Números que você defende em voz alta

O projeto é levar às decisões a confiança que os dashboards transmitem.

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Perguntas frequentes

Incrementalidade

Precisamos de um time de ciência de dados para rodar testes de holdout?

Não. Um holdout compara um grupo que vê os anúncios com um grupo equivalente que não vê, e um time de marketing consegue desenhar e ler um teste desses com o tamanho de amostra certo. O retorno de 342 para 1 do eBay foi validado assim.

Atribuição

Em qual modelo de atribuição devemos confiar?

Use vários e não confie em nenhum deles sozinho. Os relatórios das plataformas, o analytics e os modelos multitoque enxergam, cada um, uma parte do quadro, então o trabalho triangula essas fontes, acrescenta ligações e vendas offline e resolve com testes de holdout as perguntas que importam.

Privacidade

A mensuração ainda funciona com regras de consentimento e com a HIPAA?

Sim. As tags disparam com consentimento, os dados primários fazem o trabalho que lhes é permitido e as estruturas para categorias reguladas já passaram pelo crivo da HIPAA, a lei americana de privacidade em saúde.

Do blog The Signal, em inglês

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