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O que é Last Click Attribution em Analytics?

O Last Click Attribution é um modelo de atribuição utilizado em análises de dados e marketing digital para determinar qual canal de marketing ou ponto de contato foi responsável pela conversão final de um cliente. Nesse modelo, todo o crédito pela conversão é atribuído ao último canal ou ponto de contato que o cliente interagiu antes de realizar a ação desejada, como fazer uma compra ou preencher um formulário.

Esse modelo é amplamente utilizado porque é simples de entender e implementar, além de ser fácil de rastrear. No entanto, ele pode não fornecer uma visão completa e precisa do impacto de cada canal de marketing em todo o processo de conversão. Isso ocorre porque ele ignora todas as interações anteriores que um cliente teve com outros canais ou pontos de contato ao longo do caminho.

Para entender melhor como funciona o Last Click Attribution, é importante conhecer alguns conceitos-chave relacionados a esse modelo de atribuição:

Canais de marketing

Os canais de marketing são os diferentes meios pelos quais uma empresa promove seus produtos ou serviços. Alguns exemplos comuns de canais de marketing incluem pesquisa orgânica, pesquisa paga, mídia social, e-mail marketing, anúncios em display, entre outros. Cada canal tem suas próprias características e pode atrair diferentes tipos de público.

Pontos de contato

Os pontos de contato são os diferentes momentos em que um cliente interage com a marca ao longo de sua jornada de compra. Esses pontos de contato podem incluir visitas ao site, cliques em anúncios, visualizações de vídeos, interações em redes sociais, entre outros. Cada ponto de contato pode influenciar a decisão de compra do cliente de alguma forma.

Conversão

A conversão é a ação desejada que um cliente realiza, como fazer uma compra, preencher um formulário, assinar uma newsletter, entre outros. É o objetivo final de uma estratégia de marketing e representa o sucesso da campanha em transformar um visitante em um cliente ou lead.

Limitações do Last Click Attribution

Embora o Last Click Attribution seja um modelo popular, ele possui algumas limitações que podem comprometer a compreensão completa do impacto de cada canal de marketing em uma estratégia. Algumas dessas limitações incluem:

Ignora interações anteriores

Como mencionado anteriormente, o Last Click Attribution ignora todas as interações anteriores que um cliente teve com outros canais ou pontos de contato antes de realizar a conversão final. Isso significa que ele não leva em consideração o papel que outros canais desempenharam na decisão de compra do cliente.

Desvaloriza canais de topo de funil

Os canais de topo de funil, como pesquisa orgânica e mídia social, geralmente são responsáveis por atrair novos visitantes e introduzi-los à marca. No entanto, esses canais podem não receber o devido crédito no modelo Last Click Attribution, já que a conversão final é atribuída ao último canal com o qual o cliente interagiu.

Desconsidera o efeito de repetição

Em muitos casos, um cliente pode interagir com vários canais ou pontos de contato ao longo de sua jornada de compra antes de realizar a conversão final. O Last Click Attribution não leva em consideração o efeito de repetição dessas interações, o que pode levar a uma compreensão limitada do impacto de cada canal.

Alternativas ao Last Click Attribution

Para superar as limitações do Last Click Attribution, muitas empresas estão adotando modelos de atribuição mais avançados e precisos. Alguns exemplos desses modelos incluem:

Atribuição baseada em posição

A atribuição baseada em posição atribui crédito a diferentes canais ou pontos de contato com base em sua posição na jornada de compra do cliente. Por exemplo, o primeiro canal que o cliente interagiu pode receber 40% do crédito, o segundo canal 30%, o terceiro canal 20% e assim por diante. Esse modelo leva em consideração todas as interações ao longo do caminho, fornecendo uma visão mais completa do impacto de cada canal.

Atribuição baseada em tempo

A atribuição baseada em tempo atribui crédito a diferentes canais ou pontos de contato com base no tempo que o cliente passou em cada um deles. Por exemplo, se um cliente passou mais tempo em um determinado canal, ele receberá uma porcentagem maior do crédito. Esse modelo leva em consideração o envolvimento do cliente com cada canal, fornecendo insights valiosos sobre o impacto de cada um.

Atribuição baseada em dados

A atribuição baseada em dados utiliza algoritmos e análises avançadas para atribuir crédito a diferentes canais ou pontos de contato com base em dados específicos, como taxa de conversão, valor médio do pedido, entre outros. Esse modelo leva em consideração métricas importantes para o negócio, fornecendo uma visão mais precisa do impacto de cada canal.

Conclusão

O Last Click Attribution é um modelo de atribuição simples e fácil de implementar, mas pode não fornecer uma visão completa e precisa do impacto de cada canal de marketing em uma estratégia. Para obter insights mais precisos, é recomendado o uso de modelos de atribuição mais avançados, como a atribuição baseada em posição, tempo ou dados. Esses modelos levam em consideração todas as interações ao longo da jornada do cliente, fornecendo uma visão mais completa do impacto de cada canal.