Os profissionais de marketing precisam de inspiração para começar a avançar em estratégias de avaliação de desempenho do marketing? Procure mais, incentivam os analistas da Forrester Tina Moffett e Steph Liu. No relatório da consultoria “Case Study: Advanced Measurement Transforms Marketing”, na livre tradução “Estudo de caso: Avaliação avançada transforma o marketing”, eles criaram perfis para duas empresas: um banco e uma marca global de beleza de prestígio, pautados na implementação de gerenciamento de estratégias de medição avançada.
Ambos os casos tiveram trajetórias muito diferentes. O banco com acesso aos dados de clientes, enquanto a marca de beleza global usa um modelo de vendas sem intermediários. Com diferentes modelos de negócios e desafios, as empresas adotaram abordagens distintas para medir o desempenho do marketing, mas alcançaram o mesmo resultado: melhores insights para otimizar o desempenho do marketing.
O ANZ Bank complementa seu mix de modelos de marketing com atribuição. O banco usa modelagem de marketing mix para determinar o equilíbrio correto de programas digitais e programas always-on (sempre ativos, disponíveis, conectados), ampliando modelos de atribuição do seu parceiro e ferramentas de medição digital para aferir o desempenho de marketing digital e tomar decisões relacionadas a gastos com canais mais inteligentes.
Descobriu-se que os modelos de atribuição baseados em machine learning são insuficientes para explicar a lógica por trás das suas recomendações, de modo que o banco está explorando como obter o equilíbrio correto entre insights de atribuição, último clique e econométricos para melhor otimizar seu programa digital.
A Estée Lauder Companies usa modelagem multiestágio para entender melhor as jornadas dos clientes. Com dados incompletos do cliente, a companhia desenvolveu modelos para cada estágio do ciclo de vida do cliente para entender o que o conduz ao longo do seu caminho de compra.
Com avaliação avançada de marketing, agora é possível se concentrar nos canais e táticas que funcionam de maneira mais eficaz para cada estágio do ciclo de vida. Como resultado, conseguiu investir em canais que pode fornecer e acompanhar quantitativamente os experimentos em canais novos e emergentes.
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