Modelagem de atribuição
O que é um relatório de Modelagem de atribuição no RedTrack?
O relatório de Modelagem de atribuição no RedTrack te ajuda a entender como diferentes pontos de contato contribuem para tuas conversões e receita. Ao aplicar diferentes modelos de atribuição, podes analisar a jornada do cliente e decidir como creditar cada canal ou campanha com base na tua estratégia de marketing.
Atualmente, o relatório de Modelagem de atribuição no RedTrack:
- está disponível para todos os planos de assinatura de e-commerce. Se és um afiliado, contata support@redtrack.io para mais informações.
- pode ser composto apenas para um tipo de conversão de cada vez.
Como trabalhar com o relatório
Vai para Modelagem de atribuição → Seleciona o URL de rastreamento da Loja de destino → Escolhe os filtros de dados: Granularidade (tipo de fonte), Evento de conversão (por exemplo, Compra), Evento de status, Modelo de atribuição, Data, Período de retrospectiva → pressiona Aplicar para gerar o relatório:
Filtros explicados:
Granularidade é o tipo de fonte.
Tipos de granularidade principais explicados:
- Fonte: canal de tráfego.
- RT Source: parâmetro definido nas configurações do teu canal de tráfego → seção “Parâmetros adicionais” → o parâmetro com a função RT Source.
- Campanha: a campanha que criaste e lançaste para iniciar o processo de rastreamento.
- RT Campaign: parâmetro definido nas configurações do teu canal de tráfego → seção “Parâmetros adicionais” → o parâmetro com a função RT Campaign.
- Página de entrada: este filtro ainda está em desenvolvimento, mas no futuro será chamado de Funil e rastreado de acordo.
Para que os eventos sejam mostrados neste filtro, precisas adicioná-los primeiro.
O filtro de evento de status permite segmentar teus dados com base em se uma conversão ocorreu pela primeira vez para um determinado usuário (com base nos dados do clickid) ou se é uma conversão repetida.
Isso é especialmente útil quando estás executando campanhas de geração de leads ou baseadas em assinatura e queres distinguir entre leads novos e recorrentes.
- Novo: uma conversão é registrada pela primeira vez com o tipo de conversão selecionado para um clickid específico.
Exemplo: ID de clique 12345 → Tipo de conversão: Lead → Status = Novo. - Repetido: é uma conversão que ocorre novamente com o mesmo tipo de conversão no mesmo clickid.
Exemplo: ID de clique 12345 → Tipo de conversão: Lead → Status = Repetido (para a 2ª, 3ª, etc. conversão).
A modelagem de atribuição no RedTrack é baseada em atribuição inteligente combinada com rastreamento por impressão digital. Podes escolher entre vários modelos de atribuição dependendo de como queres distribuir o crédito entre as interações do usuário.
Vamos detalhar os modelos disponíveis:
| Modelo de atribuição | Como funciona |
|---|---|
| Primeiro Toque | Inclui: todos os primeiros cliques (orgânicos ou pagos) via atribuição inteligente + impressão digital. Atribuição: 100% das conversões e receita são atribuídos à primeira interação. Melhor para: avaliar campanhas de topo de funil. |
| Primeiro Toque Apenas Pago | Inclui: apenas tráfego pago, primeiros cliques via atribuição inteligente + impressão digital. Atribuição: 100% da conversão e receita vão para a primeira interação paga. Melhor para: avaliar a eficácia de anúncios pagos no início das jornadas do usuário. |
| Último Toque | Inclui: todos os últimos cliques (orgânicos ou pagos) via atribuição inteligente + impressão digital. Atribuição: 100% das conversões e receita são atribuídos à última interação. Melhor para: entender qual ponto de contato fecha a venda. |
| Último Toque Apenas Pago | Inclui: apenas tráfego pago, últimos cliques via atribuição inteligente + impressão digital. Atribuição: 100% das conversões e receita são atribuídos à última interação paga. Melhor para: medir o impacto dos canais pagos na tomada de decisão final. |
| Formato U | Inclui: todos os cliques (orgânicos ou pagos) via atribuição inteligente + impressão digital. Atribuição: ☛ 40% do crédito para o primeiro clique. ☛ 40% do crédito para o último clique. ☛ 20% dividido entre todos os outros cliques no meio. Melhor para: insights equilibrados sobre as interações iniciais e finais. |
| Forma de U Apenas Pago | Inclui: apenas cliques pagos via atribuição inteligente + impressão digital. Atribuição: ☛ 40% do crédito vai para o primeiro clique pago. ☛ 40% para o último clique pago. ☛ 20% compartilhados entre todas as outras interações pagas. Melhor para: analisar campanhas pagas ao longo de todo o funil. |
| Linear | Inclui: todos os cliques (orgânicos ou pagos) via atribuição inteligente + impressão digital. Atribuição: distribui uniformemente 100% da conversão e receita entre todos os pontos de contato. Melhor para: marcas que querem dar valor igual a cada interação. |
| Linear Apenas Pago | Inclui: apenas cliques pagos via atribuição inteligente + impressão digital. Atribuição: distribui uniformemente 100% da conversão e receita entre todas as interações pagas. Melhor para: avaliar o desempenho dos canais pagos ao longo de toda a jornada. |
Casos de uso
Ao escolher diferentes modelos de atribuição, podes obter insights estratégicos sobre como os usuários interagem com tuas campanhas. Aqui estão algumas maneiras práticas de usar este filtro:
- Analisa teu mix de marketing completo:
Usa o modelo “Primeiro Toque” para identificar quais canais trazem usuários pela primeira vez ao teu site. Isso te ajuda a entender quais fontes geram interesse inicial e como as atividades de topo de funil se desempenham. - Mede o que impulsiona as conversões:
Muda para “Último Toque” para ver quais canais fecham o negócio. Isso é útil para avaliar quais campanhas ou plataformas impulsionam as conversões finais e a receita. - Foco em campanhas pagas:
Se quiseres analisar apenas teus esforços de publicidade, seleciona qualquer um dos modelos “Apenas Pago” (por exemplo, Primeiro Toque Pago, Último Toque Pago, Linear Pago). Isso excluirá o tráfego orgânico e te ajudará a avaliar o verdadeiro desempenho dos teus investimentos em mídia paga.
Para analisar teus dados de atribuição de forma eficaz, usa tanto os filtros de Data quanto o Período de retrospectiva.
Filtro de Data
O filtro de Data define quando as conversões aconteceram. Ele limita o relatório para mostrar apenas as conversões que ocorreram dentro do período de tempo selecionado.
Exemplo: se escolheres de 1 a 10 de junho, apenas as conversões que aconteceram durante esse período aparecerão no teu relatório.
Período de retrospectiva
O Período de retrospectiva define até que ponto no passado o RedTrack irá procurar por interações do usuário (como cliques ou visitas) que levaram a essas conversões. Este filtro afeta como a atribuição é calculada ao determinar quais pontos de contato são incluídos no caminho de conversão.
Podes escolher entre 30 (padrão) ou 60 dias (extra).
Exemplo: se uma conversão ocorreu em 10 de junho e o Período de retrospectiva está definido para 30 dias, o RedTrack irá analisar interações de 11 de maio a 10 de junho para determinar o crédito de atribuição.
