Medição Avançada de Atribuição em Retail Media: Além do Último Clique

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Introdução: A Ascensão do Retail Media e a Urgência por uma Medição Melhor

O investimento em Retail Media, segundo as últimas previsões, ultrapassará US$ 169 bilhões em 2025, o que representa um aumento de 15,6% em relação ao ano anterior. O crescimento deve permanecer em dois dígitos até, pelo menos, 2029. Esses números refletem como as marcas identificaram nesses canais uma oportunidade única para se conectar com os consumidores no momento exato da compra. No entanto, por trás desses investimentos multimilionários, existe um paradoxo preocupante que ameaça limitar o verdadeiro potencial dessas estratégias.

Apesar desse enorme investimento, muitas marcas ainda utilizam uma métrica da década de 1990 para avaliar o sucesso de suas campanhas. A atribuição de último clique atribui todo o crédito de uma conversão ao último ponto de contato antes da compra. Essa metodologia está se mostrando cada vez mais inadequada para um cenário digital com múltiplos pontos de contato (multi-touchpoint).

Essa limitação não é meramente técnica; ela impacta diretamente a rentabilidade dos investimentos em publicidade. Modelos de atribuição avançados proporcionam um melhor entendimento da jornada do cliente. Assim, as marcas podem otimizar seus investimentos em Retail Media com maior precisão.

Por que ir além do último clique?

Para entender as limitações do modelo de último clique, vamos considerar o caso de uma marca de eletrodomésticos que lança uma campanha abrangente na Amazon. Um cliente em potencial primeiro vê um anúncio de display na página inicial principal, onde se familiariza com o produto, mas continua navegando sem realizar nenhuma ação imediata. Dias depois, quando precisa substituir seu eletrodoméstico, ele busca ativamente por opções e clica em um anúncio patrocinado que o lembra da marca. Finalmente, após comparar preços e ler avaliações, ele efetua a compra após receber uma oferta especial por e-mail.

Com o modelo de último clique, todo o crédito por essa conversão é atribuído exclusivamente ao e-mail promocional, enquanto os anúncios de display e de pesquisa patrocinada aparecem como investimentos sem valor. Essa perspectiva distorce completamente a realidade da jornada do cliente e pode levar a decisões de otimização equivocadas, como cortar o orçamento para canais de awareness (conscientização) que são fundamentais para o processo de conversão.

A Realidade Atual da Jornada do Cliente

A jornada do cliente tornou-se exponencialmente mais complexa e com múltiplos pontos de contato (multi-touchpoint). Os consumidores modernos podem descobrir uma marca através das redes sociais, pesquisar produtos por meio de buscas orgânicas, interagir com publicidade digital, visitar lojas físicas para experimentar produtos e, finalmente, fazer a compra em um canal completamente diferente. Cada um desses pontos de contato contribui de forma diferente para o processo de tomada de decisão, criando uma sinfonia de influências que o modelo de último clique reduz a uma única nota.

O ambiente omnichannel transformou fundamentalmente as expectativas dos consumidores, que agora esperam experiências coerentes e fluidas em todos os canais. Essa evolução intensificou a demanda por uma real prestação de contas por parte das marcas. Os diretores de marketing precisam justificar cada real gasto com métricas precisas que demonstrem o retorno sobre o investimento de cada canal e campanha. A pressão para mostrar resultados tangíveis torna o modelo de último clique particularmente perigoso, pois pode levar à eliminação de investimentos em canais que geram valor a longo prazo, mas não conversões imediatas.

Além disso, o modelo de último clique ignora completamente o impacto offline. Considerando que muitas compras começam online, mas são concluídas em lojas físicas, essa é uma limitação crítica. A falta de conexão entre os canais dificulta a avaliação correta do impacto das campanhas digitais. Isso pode levar a uma alocação inadequada de orçamentos e à redução do investimento em mídias que fortalecem a conscientização e a consideração, enfraquecendo assim o desempenho geral do marketing.

Modelos de Atribuição Avançados

Diante dessas limitações, há uma necessidade crescente de adotar modelos de atribuição mais sofisticados que possam capturar a verdadeira complexidade da jornada do cliente. Esses modelos são divididos principalmente em duas categorias: baseados em regras e algorítmicos, cada um com suas próprias vantagens e aplicações específicas.

Modelos Baseados em Regras

Modelos baseados em regras distribuem o crédito pelas conversões de acordo com padrões predefinidos. Embora mantenham uma certa rigidez em sua aplicação, eles oferecem maior justiça do que o modelo de último clique. Além disso, são relativamente fáceis de implementar e entender, o que os torna uma excelente porta de entrada para metodologias mais avançadas.

Modelo Linear: Esta é a abordagem mais democrática, atribuindo peso igual a todos os pontos de contato. Se um cliente interage com cinco anúncios diferentes antes de converter, cada um recebe exatamente 20% do crédito. Essa abordagem reconhece a contribuição de todos os touchpoints igualmente, embora não considere as diferenças no impacto potencial de cada interação com base em sua posição no funil ou em sua proximidade temporal com a conversão.

Modelo Baseado na Posição: Este busca um equilíbrio mais estratégico, dando maior importância ao primeiro e ao último clique. Normalmente, ele atribui 40% do crédito ao primeiro contato (reconhecendo seu papel na geração de awareness), 40% ao último (valorizando sua função no fechamento da venda) e distribui os 20% restantes entre os pontos de contato intermediários. Este modelo reconhece tanto a importância da primeira impressão quanto o impulso final para a conversão.

Modelo de Decaimento Temporal: Este introduz uma perspectiva mais sofisticada ao dar maior peso aos pontos de contato mais próximos da conversão. Anúncios visualizados recentemente recebem mais crédito do que os mais antigos, refletindo a perda natural de influência das impressões com o tempo. É útil para produtos com ciclos de compra longos, onde as interações recentes tendem a ter uma influência maior na decisão final.

Modelos Algorítmicos

Modelos algorítmicos representam a fronteira mais avançada da atribuição, usando machine learning (aprendizado de máquina) e análise de big data para determinar a distribuição ótima de crédito. Esses sistemas analisam padrões de comportamento reais e atribuem valor com base em dados históricos de conversão. Eles oferecem uma precisão significativamente maior do que os modelos baseados em regras.

Modelo Baseado em Dados: Este exemplifica essa sofisticação ao analisar milhares de caminhos de conversão para identificar padrões nos dados. O sistema calcula a probabilidade de conversão para cada ponto de contato e atribui crédito com base na contribuição real de cada interação, considerando fatores complexos como a sequência de touchpoints, o contexto temporal e as características do usuário. Este é o modelo usado pelo Google Ads.

Algoritmos de machine learning podem processar variáveis extremamente complexas que seriam impossíveis de lidar manualmente. Eles consideram fatores como o tempo decorrido entre as interações, o tipo de dispositivo usado, a hora do dia, o contexto geográfico do usuário e até padrões sazonais. Essa sofisticação permite atribuições muito mais precisas e contextualizadas, adaptando-se constantemente a novos dados para melhorar sua precisão ao longo do tempo.

A principal vantagem desses modelos reside em sua capacidade de se adaptar automaticamente às mudanças no comportamento do consumidor e em sua habilidade de fornecer insights mais profundos sobre o desempenho real das campanhas. Sua implementação requer volumes significativos de dados e considerável expertise técnico, o que pode ser uma barreira para marcas menores. No entanto, os benefícios em precisão e otimização geralmente justificam o investimento necessário.

Aplicando a Atribuição Avançada em Retail Media

A implementação de modelos de atribuição avançados em Retail Media exige abordagens específicas e soluções adaptadas às peculiaridades de seu ecossistema.

Peculiaridades do Ambiente de Retail Media

Ambientes de Retail Media operam como jardins murados (walled gardens) que limitam significativamente a visibilidade entre diferentes plataformas e canais de vendas. Amazon, Mercado Livre e outros varejistas mantêm ecossistemas fechados onde os dados de comportamento do usuário permanecem dentro de cada plataforma, criando uma fragmentação que torna extremamente difícil criar uma visão unificada da jornada do cliente.

Essa falta de visibilidade entre os canais cria pontos cegos significativos na medição. Uma campanha veiculada na Amazon pode influenciar decisivamente uma compra subsequente feita na loja física do mesmo varejista, mas essa conexão permanece completamente invisível para os sistemas de medição tradicionais. A desconexão piora quando os consumidores pesquisam em uma plataforma, comparam em outra e compram em um canal diferente.

No entanto, os varejistas também possuem uma vantagem única: eles controlam tanto o inventário quanto a publicidade dentro de seus ecossistemas. Essa integração vertical oferece oportunidades de medição excepcionais. Eles podem correlacionar diretamente a exposição à publicidade com as compras feitas em suas plataformas. E fornecer dados com uma precisão impossível de alcançar em ambientes mais fragmentados.

O contexto de compra imediata diferencia fundamentalmente o Retail Media de outros canais de publicidade. Os usuários que navegam nessas plataformas já têm uma intenção de compra estabelecida, o que significa que os modelos de atribuição devem considerar essa particularidade e ajustar seus algoritmos para refletir um funil de conversão mais curto, porém mais intenso.

Exemplos de Soluções Avançadas

Reconhecendo essas necessidades específicas, os principais players de Retail Media desenvolveram suas próprias soluções avançadas de atribuição. A Amazon lançou o Amazon Marketing Cloud, uma plataforma sofisticada que permite às marcas analisar o impacto de diferentes formatos de publicidade em seus resultados de vendas, fornecendo insights granulares sobre como vários touchpoints contribuem para o sucesso das campanhas dentro do ecossistema da Amazon.

O Walmart Connect foi um passo além, fornecendo relatórios de atribuição que cruzam dados online e offline. Ele permite que as marcas visualizem como suas campanhas digitais impactam as vendas em lojas físicas. Essa visibilidade omnichannel é crucial para estratégias integradas que buscam maximizar o impacto em múltiplos pontos de venda do varejista.

Paralelamente, plataformas de terceiros (third-party) desenvolveram soluções inovadoras para superar as limitações inerentes dos jardins murados (walled gardens). Elas usam técnicas avançadas, como testes de incrementalidade, que vão além da correlação para medir o impacto real e causal das campanhas. Elas comparam usuários expostos e não expostos a anúncios para isolar o efeito real da campanha e medir seu impacto com maior precisão.

O Papel dos Dados Primários (First-Party Data)

Neste contexto, os dados próprios das marcas (first-party data) desempenham um papel absolutamente fundamental na construção de modelos de atribuição avançados e eficazes. Esses dados permitem a conexão de interações entre diferentes pontos de contato e plataformas de uma maneira que seria impossível usando apenas dados de terceiros ou cookies tradicionais.

As marcas podem usar seus bancos de dados de clientes para enriquecer significativamente a atribuição. Elas vinculam compras online a perfis conhecidos e incorporam dados demográficos e comportamentais para aumentar a precisão dos modelos de atribuição. Os programas de fidelidade tornam-se uma fonte de dados particularmente valiosa para a atribuição, pois permitem o rastreamento do comportamento de compra ao longo do tempo e a identificação de padrões que os cookies tradicionais não conseguem capturar.

A integração estratégica de sistemas de CRM com plataformas de Retail Media abre novas possibilidades de segmentação e otimização. As marcas podem criar públicos com base em comportamentos de compra reais, otimizar campanhas usando insights do ciclo de vida do cliente e desenvolver estratégias de remarketing mais sofisticadas que considerem o valor a longo prazo de cada cliente.

Medição Omnichannel e Fechando o Círculo

A verdadeira sofisticação na medição de Retail Media requer a capacidade de capturar tanto o impacto online quanto o offline das campanhas, reconhecendo que os consumidores modernos navegam de forma fluida entre os canais digitais e físicos durante seu processo de compra.

Relatórios de atribuição Online-to-Offline (O2O) representam uma evolução nessa direção, conectando a exposição digital com compras feitas em lojas físicas por meio de técnicas sofisticadas como públicos correspondentes (matched audiences) e rastreamento de localização (location tracking). Essas metodologias permitem estabelecer conexões probabilísticas entre a visualização de anúncios digitais e visitas ou compras subsequentes em locais físicos. Dessa forma, fecha-se um ciclo de medição que tradicionalmente permanecia aberto.

Os desafios técnicos para conectar dados digitais com compras físicas são consideráveis. Além disso, eles se intensificaram com as recentes mudanças nas políticas de privacidade de dados. Essas conexões exigem identificadores comuns entre os canais online e offline. Uma tarefa que se tornou mais complexa com a eliminação gradual dos cookies de terceiros e o endurecimento das regulamentações de privacidade. Soluções emergentes incluem abordagens criativas como o uso estratégico de códigos QR, aplicativos móveis dedicados e cartões de fidelidade digitais que permitem criar pontes eficazes entre a experiência digital e a física. As marcas podem rastrear a jornada completa do cliente de uma forma que respeite a privacidade, mas mantenha a capacidade de medição.

Varejistas com uma presença verdadeiramente omnichannel possuem vantagens naturais significativas nesta medição, pois controlam tanto os canais digitais quanto os físicos e podem oferecer às marcas uma visão mais completa e precisa do impacto real de suas campanhas.

Conclusão: O Futuro da Medição em Retail Media

O futuro da medição em Retail Media caminha inexoravelmente para modelos mais sofisticados, precisos e adaptáveis. A convergência de big data, inteligência artificial e capacidades aprimoradas de rastreamento (tracking) está transformando uma indústria que por décadas dependeu de métricas simplificadas e muitas vezes enganosas.

A atribuição de último clique é insuficiente diante de jornadas de compra que incluem múltiplas interações, tanto em ambientes digitais quanto físicos. Diante desse cenário, as marcas precisam de ferramentas que reflitam com maior precisão a contribuição real de cada ponto de contato, especialmente em canais onde a intenção de compra já está presente desde o início.

Modelos de atribuição avançados permitem um melhor entendimento do impacto da campanha e uma alocação de recursos mais eficaz. Sua implementação, no entanto, requer dados sólidos, capacidade técnica e uma visão clara do comportamento do consumidor. A colaboração entre marcas e varejistas é fundamental, especialmente em ambientes fechados, onde a medição correta só é possível se as integrações disponíveis forem aproveitadas e os dados primários (first-party) forem usados estrategicamente.

A medição omnichannel, que conecta a exposição digital com as vendas físicas, representa um passo decisivo para fechar as lacunas atuais. Soluções que permitem conectar esses mundos, respeitando a privacidade do usuário, abrem novas possibilidades para entender o desempenho completo das campanhas.

Quando os dados são conectados com inteligência, cada ponto de contato pode revelar uma oportunidade de crescimento, mesmo aqueles que normalmente não aparecem nos relatórios tradicionais. O que muitas vezes passa despercebido na medição pode ser exatamente o que está impulsionando as decisões de compra. E são essas decisões, devidamente compreendidas, que permitem que uma marca cresça de forma sustentável.