Incrementalidade

O que é a incrementalidade no marketing?

A incrementalidade no marketing consiste na prática de avaliar se uma campanha foi efetivamente a causa de um resultado, em vez de se limitar a estabelecer uma correlação com o mesmo. Responde a uma das questões mais importantes e mais difíceis do marketing: será que estas conversões teriam acontecido de qualquer forma, mesmo sem esta campanha?

Esta distinção é extremamente importante. Porquê? Porque o padrão atribuição os modelos atribuem o mérito ao último ponto de contacto ou a campanha mais recente com a qual um utilizador interagiu antes de efetuar a conversão. No entanto, o crédito de atribuição não é o mesmo que impacto causal.

 Um utilizador que já tinha uma elevada probabilidade de instalar na tua aplicação, faz um compra, ou os assinantes podem tê-lo feito independentemente de terem visto o seu anúncio. Se a sua campanha estiver a atribuir a si própria o mérito por conversões que teriam ocorrido de forma orgânica, o que relatou ROAS é exagerada e as suas decisões relativas à afetação do orçamento baseiam-se em informações incompletas.

A incrementalidade resolve este problema ao introduzir um cenário contrafactual. Em vez de perguntar o que aconteceu quando os utilizadores viram a campanha, pergunta o que teria acontecido se não a tivessem visto. A diferença entre esses dois resultados é a aumento incremental, a verdadeira medida do que a sua campanha realmente contribuiu.

Para os profissionais de marketing móvel que operam num ambiente em que a atribuição é influenciada por quadros regulamentares em matéria de privacidade, a incrementalidade constitui uma disciplina de medição fundamental.

Como funciona a incrementalidade?

A incrementalidade funciona da seguinte forma: comparar o comportamento de dois grupos: um grupo de teste que é exposto a uma campanha e um grupo de controlo que não o é. A diferença nos resultados entre os dois grupos, medida em condições controladas, representa o impacto incremental da campanha.

Passo 1: Definir a questão

Antes de realizar um teste de incrementalidade, defina claramente o que pretende medir. Uma questão claramente definida conduzirá a resultados que podem ser postos em prática. 

Exemplo: Está a testar se uma campanha específica gera instalações adicionais? Se um canal de retargeting gera compras adicionais? Se um determinado conteúdo criativo gera subscrições adicionais? 

Passo 2: Segmentar o seu público

Divida o seu público-alvo em dois grupos. O grupo de teste é exposto à campanha normalmente. O grupo de controlo, por vezes denominado grupo de reserva, é totalmente excluído da campanha. Os dois grupos devem ser estatisticamente equivalentes no início do teste, para garantir que qualquer diferença nos resultados possa ser atribuída à campanha e não a diferenças pré-existentes entre os grupos.

Passo 3: Executar a campanha

Execute a campanha para o grupo de teste, mantendo o grupo de controlo sem exposição. A duração do teste deve ser suficientemente longa para recolher dados suficientes para se obter significância estatística, mas suficientemente focada para refletir as condições atuais do mercado. Tanto as campanhas como o comportamento dos utilizadores mudam ao longo do tempo, pelo que um teste de incrementalidade com duração excessiva corre o risco de medir um alvo em constante mudança.

Passo 4: Medir a diferença

No final do período de teste, compare as taxas de conversão, as receitas ou outros resultados entre o grupo de teste e o grupo de controlo. A diferença entre os dois grupos representa o aumento incremental da campanha.

Passo 5: Avaliar a significância estatística

É aqui que os intervalos de confiança se tornam fundamentais. Antes de agir com base nos resultados de um teste de incrementalidade, é necessário distinguir a significância estatística da variação aleatória. 

Um intervalo de confiança indica o intervalo dentro do qual é provável que o verdadeiro efeito incremental se situe. Além disso, um resultado é estatisticamente significativo quando atinge um nível de confiança de 95%, ou seja, uma probabilidade de 5% de que a diferença observada tenha ocorrido por acaso.

Tomar medidas com base em resultados que não atingiram significância estatística implica o risco de tomar decisões orçamentais com base no ruído, em vez de no sinal.

Exemplo: Uma aplicação de subscrição realiza um teste de incrementalidade numa campanha de prospeção num novo rede de publicidade. O grupo de teste, composto por 50 000 utilizadores, é exposto à campanha. Um grupo de controlo equivalente, composto por 50 000 utilizadores, é mantido à parte. Após quatro semanas, o grupo de teste apresenta uma assinatura taxa de conversão de 3,2% contra 2,1% no grupo de controlo. O aumento incremental é confirmado como estatisticamente significativo a um nível de confiança de 95%. Comprova-se que a campanha está a gerar subscrições adicionais reais para além da base de referência orgânica, pelo que o orçamento é aumentado em conformidade.

Como calcular o aumento de pressão

O aumento incremental é o principal resultado de uma análise de incrementalidade. Expressa a taxa de conversão adicional gerada pela campanha como uma percentagem da linha de base do grupo de controlo.

Fórmula:

Incremental Lift = (Test Conversion Rate - Control Conversion Rate) / Control Conversion Rate

Exemplo resolvido

• Taxa de conversão do grupo de teste: 4,5%
• Taxa de conversão do grupo de controlo: 3,0%
• Aumento incremental = (4,5% - 3,0%) / 3,0%
• Aumento incremental = 1,5% / 3,0%
• Aumento incremental = 50%

Este resultado significa que a campanha gerou um aumento de 50% nas conversões em relação ao que teria ocorrido de forma orgânica. Metade das conversões no grupo de teste pode ser atribuída à campanha. A outra metade teria ocorrido de qualquer forma.

O que o «Incremental Lift» lhe revela

Um aumento incremental positivo confirma que a campanha está a gerar um valor adicional genuíno. Um aumento incremental baixo ou próximo de zero sugere que a campanha está, em grande parte, a atribuir a si própria o mérito das conversões orgânicas. Um aumento incremental negativo, embora raro, pode indicar que a exposição da campanha está, na verdade, a inibir as conversões, por exemplo, devido à fadiga publicitária ou a mensagens mal direcionadas.

Compreender o impacto incremental ao nível da campanha, do canal e do conteúdo criativo proporciona aos profissionais de marketing os dados de que necessitam para alocar o orçamento a atividades que estão efetivamente a impulsionar o crescimento, em vez de atividades que apenas parecem estar a fazê-lo.

Incrementalidade vs. Atribuição: Qual é a diferença?

A incrementalidade e a atribuição são ambas estruturas de medição, mas respondem a questões fundamentalmente diferentes e devem ser utilizadas em conjunto, em vez de serem consideradas alternativas.

A atribuição identifica com que pontos de contacto um utilizador interagiu antes de efetuar a conversão e atribui o mérito a esses pontos de contacto de acordo com um modelo definido. Indica onde as conversões estão a ser registadas. Não indica, porém, se esses pontos de contacto foram a causa das conversões.

A incrementalidade mede diretamente a causalidade. Permite saber se uma campanha gerou efetivamente uma conversão que, de outra forma, não teria ocorrido, independentemente do modelo de atribuição utilizado.

As configurações de medição de marketing móvel mais sofisticadas utilizam ambas. A atribuição fornece a camada de relatórios operacionais que acompanha para onde se direcionam os gastos e o que estes aparentemente estão a gerar. A incrementalidade fornece a camada de validação que confirma se esses resultados atribuídos refletem um impacto causal genuíno. Em conjunto, proporcionam aos profissionais de marketing uma visão completa e precisa do desempenho da campanha.

Análise de incrementalidade: o que medir e quando

Nem todas as campanhas justificam um teste de incrementabilidade, e nem todos os testes de incrementabilidade produzem resultados úteis. Saber o que medir e quando medi-lo é tão importante como saber como medi-lo.

O que deve ser priorizado na análise de incrementalidade?

• Canais de elevado volume de despesas
  Quanto maior for o investimento, mais importante é confirmar que os resultados que lhe são atribuídos são efetivamente incrementais. Um canal que consuma 30% do seu orçamento de aquisição de utilizadores deve ser avaliado com um padrão de comprovação mais rigoroso do que uma pequena campanha de teste.

• Campanhas de retargeting
  O retargeting é particularmente suscetível à inflação de atribuição, uma vez que se dirige a utilizadores que já interagiram com a sua aplicação, pelo que estes também têm maior probabilidade de converter. É possível que os testes de incrementalidade sejam mais importantes para o retargeting do que para qualquer outro tipo de campanha.

• Campanhas de marca
  Os utilizadores que pesquisam o nome da sua marca e clicam num anúncio pago da marca provavelmente iriam encontrá-lo de qualquer forma. Os testes de incrementalidade das campanhas de marca revelam frequentemente um aumento incremental inferior ao esperado, o que levanta questões importantes sobre a alocação do orçamento.

• Novos canais
  Antes de atribuir um orçamento significativo a uma nova rede ou canal publicitário, um teste de incrementalidade fornece as provas necessárias para realizar esse investimento com confiança.

Quando realizar testes de incrementalidade

Os testes de incrementalidade devem seguir uma cadência de medição padrão. As condições do mercado mudam, o comportamento dos utilizadores evolui e o valor incremental de um canal num determinado momento pode ser muito diferente seis meses depois. Integrar a análise de incrementalidade num ritmo de medição trimestral garante que as suas decisões de alocação orçamental estejam atualizadas. 

Erros comuns relacionados com a incrementalidade

Eis uma lista de alguns dos erros mais comuns que os profissionais de marketing cometem ao realizar análises de incrementalidade:

1. Utilização de uma amostra demasiado pequena

Um teste de incrementalidade com uma dimensão de público insuficiente não atingirá significância estatística, tornando os resultados impraticáveis. Antes de realizar um teste, calcule a dimensão mínima da amostra necessária para detetar o aumento incremental que espera, ao nível de confiança pretendido. Realizar testes com poder estatístico insuficiente e agir com base nos resultados é um dos erros de medição mais comuns e dispendiosos no marketing móvel.

2. Realização de testes durante um período demasiado curto

Períodos de teste curtos produzem resultados pouco fiáveis. O comportamento dos utilizadores varia de dia para dia, e um teste que decorre apenas durante alguns dias pode captar um período anómalo em vez de um período representativo. Deve prever-se tempo suficiente para que os dados se estabilizem, mantendo ao mesmo tempo o período de teste suficientemente curto para refletir as condições atuais.

3. Contaminação do grupo de controlo

Se os utilizadores do grupo de controlo forem expostos à campanha através de outros canais, o teste fica comprometido. Certifique-se de que o seu grupo de controlo não é, de facto, exposto em nenhum dos pontos de contacto relevantes durante todo o período do teste.

4. Ignorar os intervalos de confiança

Apresentar uma estimativa pontual do aumento incremental sem avaliar o intervalo de confiança em torno dela é enganador. Um aumento de 15% parece significativo, mas se o intervalo de confiança de 95% se situar entre menos 5% e mais 35%, o resultado não é estatisticamente significativo e não deve servir de base para decisões orçamentais.

5. Testar tudo ao mesmo tempo

A realização simultânea de vários testes de incrementalidade em públicos-alvo que se sobrepõem cria interferência entre os testes e torna os resultados pouco fiáveis. Estabeleça prioridades nos seus testes, execute-os sequencialmente sempre que possível e certifique-se de que os segmentos de público-alvo estão claramente separados quando for necessário realizar testes em paralelo.

6. Não testar regularmente a incrementalidade

O valor incremental de um canal varia ao longo do tempo, à medida que a saturação do público, a fadiga criativa e a dinâmica da concorrência evoluem. A realização de testes regulares é o que garante a precisão das suas medições e a otimização da alocação do seu orçamento.

Como medir a incrementalidade com o Tenjin

A realização de testes de incrementalidade requer dados limpos, uma atribuição fiável e a capacidade de segmentar públicos-alvo com precisão e analisar os resultados ao nível da coorte. Sem uma infraestrutura de medição adequada, a análise de incrementalidade é difícil de executar de forma fiável e ainda mais difícil de aplicar com confiança.

A Tenjin é um parceiro de medição móvel (MMP) que proporciona aos profissionais de marketing móvel a base de dados necessária para realizar e interpretar análises de incrementabilidade de forma eficaz. Com uma atribuição precisa, relatórios granulares por coorte e uma visão unificada do desempenho tanto pago como orgânico, a Tenjin fornece a camada de medição que torna os testes de incrementabilidade aplicáveis na prática.

Com o Tenjin, pode:

• Segmentar claramente os grupos de utilizadores orgânicos e pagos para estabelecer taxas de conversão de referência precisas
• Acompanhar o comportamento de conversão nos grupos de teste e de controlo no nível de coorte
• Compare lado a lado o desempenho das campanhas com os valores de referência orgânicos num único painel
• Combine os dados relativos às compras dentro da aplicação (IAP) e às receitas publicitárias para avaliar o impacto incremental nas receitas totais, e não apenas nas instalações
• Exportar dados brutos para análises de incrementalidade personalizadas e modelação estatística
• Relacione as informações sobre incrementalidade com os seus dados de atribuição mais abrangentes para obter uma visão completa de ROI real da campanha

Exemplo: Uma editora de aplicações móveis pretende avaliar o valor incremental de um importante parceiro de retargeting antes de renovar o contrato. Através da Tenjin, estabelece uma linha de base orgânica clara a partir da sua coorte de controlo e compara-a com a coorte exposta ao retargeting ao nível da campanha, do país e do conteúdo criativo. A análise revela um forte aumento incremental nos seus dois principais mercados, mas um aumento quase nulo em três mercados mais pequenos, onde as taxas de retorno orgânico já são elevadas. Utilizam esta informação para concentrar o investimento em retargeting nos mercados onde este está efetivamente a gerar receitas adicionais e para suspender a atividade onde tal não acontece.

Principais conclusões

A incrementalidade é uma das disciplinas de medição mais importantes e mais subutilizadas no marketing móvel. A capacidade de comprovar um impacto causal genuíno distingue as decisões orçamentais seguras das suposições dispendiosas.

• A incrementalidade mede se uma campanha gerou conversões adicionais para além do que teria ocorrido de forma orgânica, e não apenas se existe uma correlação entre ambas
• O método principal consiste numa experiência controlada que compara um grupo de teste exposto à campanha com um grupo de controlo que não está
• A elevação incremental é calculada da seguinte forma: 

(Test Conversion Rate - Control Conversion Rate) / Control Conversion Rate

• Os intervalos de confiança são essenciais para interpretar os resultados de incrementalidade. Confirme sempre a significância estatística antes de tomar medidas com base nos resultados dos testes
• A atribuição e a incrementalidade respondem a questões diferentes e funcionam melhor quando utilizadas em conjunto
• As campanhas de retargeting são particularmente suscetíveis à inflação de atribuição e são as que mais beneficiam da realização regular de testes de incrementalidade
• A análise de incrementalidade deve ser uma parte recorrente do seu ciclo de medição, e não um exercício pontual
• A Tenjin fornece a infraestrutura de medição necessária para realizar análises de incrementalidade com precisão e associar os resultados aos seus dados de crescimento mais abrangentes

Termos relacionados

• Atribuição
• Testes A/B
• Retorno dos gastos com publicidade (ROAS)
• Valor do tempo de vida (LTV)
• Taxa de conversão
• Parceiro de Medição Móvel (MMP)
• Re-envolvimento
• Instalação orgânica

Perguntas frequentes 

O que é a incrementalidade no marketing?

A incrementalidade no marketing é um quadro de medição que determina se uma campanha gerou efetivamente conversões adicionais para além do que teria ocorrido naturalmente sem a sua intervenção. Permite isolar o verdadeiro impacto causal da atividade de marketing, separando os resultados genuinamente impulsionados pela campanha das conversões que teriam ocorrido independentemente da realização da campanha.

Como funciona a incrementalidade? 

A incrementalidade funciona dividindo um público-alvo em dois grupos estatisticamente equivalentes. O grupo de teste é exposto à campanha normalmente. O grupo de controlo não é exposto à campanha de todo. A diferença nas taxas de conversão entre os dois grupos no final do período de teste representa o aumento incremental da campanha, desde que o resultado seja estatisticamente significativo.

Como se calcula o aumento incremental? 

A elevação incremental é calculada utilizando a fórmula: 

Incremental Lift = (Test Conversion Rate - Control Conversion Rate) / Control Conversion Rate

Se o grupo de teste registar uma taxa de conversão de 4,5% e o grupo de controlo de 3,0%, o aumento incremental é de 50%, o que significa que a campanha gerou um aumento de 50% nas conversões em relação à linha de base orgânica.

Qual é a diferença entre incrementalidade e atribuição? 

A atribuição identifica quais os pontos de contacto a que se deve atribuir o mérito por uma conversão. A incrementalidade mede se esses pontos de contacto causaram efetivamente conversões adicionais que, de outra forma, não teriam ocorrido. Os dois modelos respondem a questões diferentes e funcionam melhor quando utilizados em conjunto.

O que é um intervalo de confiança nos testes de incrementalidade? 

Um intervalo de confiança indica o intervalo dentro do qual é provável que o verdadeiro efeito incremental se situe e o grau de fiabilidade do resultado do teste. Normalmente, os resultados são considerados estatisticamente significativos a um nível de confiança de 95%, o que significa que existe apenas uma probabilidade de 5% de que a diferença observada se deva ao acaso. Confirme sempre a significância estatística antes de tomar medidas com base nos resultados do teste de incrementalidade.

Por que razão é importante a análise de incrementalidade? 

A análise de incrementalidade é importante porque os modelos de atribuição padrão podem sobrestimar o impacto de uma campanha, atribuindo-se o mérito por conversões que teriam ocorrido de forma orgânica. Os testes de incrementalidade revelam o verdadeiro efeito causal de uma campanha, permitindo uma alocação mais inteligente do orçamento para as atividades que estão efetivamente a impulsionar o crescimento.

Quais são as campanhas que mais beneficiam dos testes de incrementalidade? 

As campanhas de retargeting são as que mais beneficiam, uma vez que se dirigem a utilizadores já envolvidos, que têm maior probabilidade de converter de forma orgânica, o que torna a inflação da atribuição um risco significativo. Os canais de elevado investimento, as campanhas de marca e as novas redes publicitárias são também fortes candidatos à análise de incrementalidade.