Os quatro cavaleiros da análise de marketing digital: modo de consentimento, ITP, bloqueadores de anúncios e GA 4

Neste artigo, falamos sobre as últimas tendências de análise de marketing. Se ignorados, podem trazer muitas dores de cabeça para profissionais de marketing e analistas responsáveis ​​por coletar e preparar dados para relatórios. Ou seja, ignorá-los pode prejudicar significativamente as avaliações das campanhas publicitárias, reduzindo a eficácia das campanhas e o número de clientes atraídos.

Vamos analisar como o modo de consentimento, restrições ao uso de cookies, bloqueadores de anúncios e o novo Google Analytics 4 afetam a qualidade de seus dados e o trabalho dos analistas digitais. Você também aprenderá por que precisa agir agora e mudar sua maneira usual de criar relatórios de marketing.

À medida que os orçamentos de publicidade online continuam a aumentar, o mesmo acontece com o custo de aquisição de clientes.

A maioria dos profissionais de marketing tenta se adaptar otimizando campanhas publicitárias, páginas de destino e criativos. Mas poucos entendem que uma campanha publicitária pode ter um ROI ou ROAS baixo não porque seja ruim, mas por causa da baixa qualidade dos dados. Para otimizar adequadamente sua campanha publicitária, você precisa ter certeza de que pode confiar nos dados nos quais está baseando suas decisões.

De acordo com a pesquisa da Forrester, uma das principais razões para o aumento dos gastos com anúncios é a baixa qualidade dos dados. Aqui estão algumas das implicações em números:

Esses números não são aleatórios. A pilha de ferramentas de marketing está crescendo. Em nossa experiência, um relatório de marketing simples requer uma média de mais de 10 fontes de dados. Se você não reagir a tempo às mudanças atuais, isso pode levar até 60% das conversões em seus relatórios com a origem de tráfego errada . Como isso afetará seu marketing?

Uma avaliação preliminar permite-nos tirar as seguintes conclusões:

• Decisões de marketing intuitivas se tornarão mais importantes, tornando essas decisões menos propensas a serem bem-sucedidas. Os relatórios mostrarão aproximadamente 30% menos conversões em todos os canais não diretos do que antes.
• Os departamentos de marketing perderão quase todas as evidências do impacto das campanhas da Rede de Display nas conversões. Cada modelo de atribuição será parecido com o último clique.
• Os departamentos de marketing terão menos argumentos baseados em dados para provar seus resultados e proteger seus orçamentos de marketing. A parcela total de conversões de CRM incompatíveis será de aproximadamente 40%.

Veja como seu relatório pode ficar sem dados completos e precisos:

O resultado infelizmente previsível é que esses dados não atenderão a nenhum dos requisitos de sua equipe de marketing para garantir insights oportunos e melhorias de desempenho.

Identificamos quatro desafios principais para a qualidade dos dados nos relatórios de hoje. Imagine todos os usuários que você adquire a cada mês. Vamos ver qual proporção de conversões tem a origem de tráfego errada devido a problemas de rastreamento.

O que está acontecendo

Navegadores e plataformas limitam o tempo de vida de cookies de terceiros definidos por um domínio de terceiros. Isso afeta a exibição de identificadores importantes para sistemas de análise.

Por exemplo, Client ID é o ID principal de um usuário que não está conectado. Ele é definido pelo código de análise JavaScript no navegador do usuário e armazenado em um cookie. Mas este cookie está sujeito a restrições no Safari (ITP 2.2) e Mozilla (ETP). Sua vida útil é reduzida para sete dias e, em alguns casos, para um dia.

Hoje, a participação desse tráfego é de 20%. A partir de 2023, o Chrome se juntará ao Safari e ao Mozilla, e a participação crescerá para entre 50% e 60%. Você pode descobrir como isso afetará seu projeto conectando seus dados a este painel.

O que você pode esperar ver em seus relatórios

Você notará as seguintes alterações em seus relatórios de marketing agora:

1. A parcela de conversões para novos visitantes crescerá de 20 a 25%. Estes não são visitantes “novos” reais, mas sim antigos visitantes “de retorno”.
2. A parcela de conversões diretas/nenhuma crescerá de 10 a 20%.
3. O ROI de anúncios pagos em relatórios terá uma margem de erro de 10 a 20%. Mais frequentemente, será no lado inferior.

Como resolver o problema: Implemente a coleta de dados primários

Para resolver esse problema, precisamos criar cookies que sejam perfeitos para navegadores. Veja como fazer isso em termos técnicos:

• Coloque o cookie com o servidor, não com JavaScript
• Crie o cookie com os parâmetros httpOnly, Secure e SameSite
• Instale o cookie em nome do domínio do seu próprio site (através de um registro A-DNS)

Um cookie primário é definido pelo servidor web do anunciante e é resistente ao ITP 2.2 e ETP usado pelos navegadores. E não será reiniciado após um ou sete dias.

Por exemplo, você pode usar cookies primários com uma longa vida útil para identificar usuários com a ajuda do rastreamento do lado do servidor OWOX BI. OWOX grava seu identificador de usuário exclusivo, owoxUserId, em cada cookie primário, permitindo que você determine com precisão as fontes de referência. Isso reduzirá significativamente sua porcentagem de tráfego direto/nenhum. Você pode aprender mais sobre como funciona inscrevendo-se para uma demonstração.

O que esperar

Vamos dar um exemplo de configuração de um cookie primário para um projeto de comércio eletrônico:

No gráfico acima, você pode ver que o compartilhamento de novos usuários do Safari em sessões de cookies primários é 5% menor do que o compartilhamento em sessões de cookies de terceiros já na segunda semana de coleta de dados. No final da sexta semana, a diferença chegou a 20%. Esses 20% são, na verdade, usuários retornados e aqueles que visitaram anteriormente de outras fontes de tráfego.

Se você passar a coletar dados de cookies primários, a partir de 2023, poderá esperar que 20% das conversões tenham mais conexões com origens de tráfego anteriores. Sua atribuição será mais precisa.

O que está acontecendo

Mais de 27% dos usuários instalam aplicativos para bloquear o conteúdo do anúncio. E essa participação vem crescendo a cada ano. A maioria desses usuários não chega ao site, pois a mensagem publicitária está bloqueada. Mas cerca de um terço dos usuários que instalam bloqueadores de anúncios (cerca de 9% de todos os usuários) ainda visitarão seu site por meio de conteúdo orgânico ou desbloqueado.

O que você pode ver em seus relatórios

Esses usuários e conversões são invisíveis para o Google Analytics, pois o envio de dados para esse sistema de análise também se enquadra no bloqueio.

Essas conversões só podem ser encontradas no seu CRM, mas lá elas serão registradas sem uma fonte de tráfego. Assim, os gastos com campanhas publicitárias permanecem os mesmos, mas os eventos e transações em que as decisões são tomadas são 10% menores. Como a distribuição desses 10% entre as fontes é desproporcional, você verá o ROI distorcido para baixo nos relatórios.

Como resolver: Configure a coleta de dados do lado do servidor em um domínio personalizado

Configure um ponto de acesso separado para transferir todos os eventos do lado do servidor. O ponto de acesso é configurado em um domínio personalizado (por exemplo, tracker.yoursite.com). Com essa configuração, a maioria dos bloqueadores de anúncios não bloqueará a coleta de eventos, pois esse domínio não aparecerá em suas listas.

O que esperar

Em média, você pode esperar de 7% a 8% mais dados coletados sobre conversões, usuários e tráfego online em relatórios. Para vendas de CRM, você pode esperar que 7% a 8% mais fontes de tráfego sejam coletadas.

O que está acontecendo

Para cumprir os requisitos do GDPR, o proprietário do site deve se recusar a identificar os usuários que não desejam compartilhar seus cookies e não clicar em um botão mágico de marketing que diz “Aceitar cookies”.

Quando os usuários rejeitam cookies, os anunciantes continuarão a coletar dados de atividade do usuário. Mas eles não poderão determinar quais interações com anúncios levam a conversões.

A parcela média de usuários que rejeitam cookies em projetos com o modo de consentimento implementado é de 30%. Dependendo do tipo de projeto, essa participação pode chegar a 40%.

O que você pode ver em seus relatórios:

Nos relatórios de marketing, o volume de conversões online permanecerá o mesmo. Mas as conversões não serão conectadas à origem do clique e aos pedidos concluídos no CRM. Como resultado, 30% da receita não será associada a campanhas publicitárias e você terá um ROI muito baixo.

Como resolver: use modelagem de conversão

Certifique-se de que o modo de consentimento possa ser configurado para seu rastreador de acordo com todos os requisitos do GDPR.

Após a configuração, verifique se os dados do usuário são coletados para usuários não consentidos: os campos de e-mail, número de telefone, ID do usuário e endereço IP devem estar vazios.

Vamos ser claros: após esta etapa, você coletou cerca de 70% das conversões com origens de tráfego (com consentimento) e cerca de 30% sem origens e IDs correspondentes (sem consentimento). Mas há parâmetros não pessoais que você pode usar para modelagem de aprendizado de máquina da origem de conversão: região, navegador e dispositivo.

Calcule as conversões modeladas para o segmento de conversão sem consentimento e adicione essa métrica aos seus relatórios.

Como funciona a modelagem de conversão

Para aquela parte dos dados que é consentida (isConsent = TRUE), construímos um relatório da maneira antiga: temos uma fonte/meio, vemos o número de transações e podemos dizer com certeza que houve duas transações do google / orgânico e um do facebook / cpc:

Também temos duas transações cuja origem é desconhecida porque isConsent é FALSE. Para determinar sua origem, usamos um modelo de aprendizado de máquina treinado em dados consistentes, bem como parâmetros adicionais (User-Agent, Geo, Device e outros). Para simplificar, o modelo analisa as conversões correspondentes com origens conhecidas e distribui proporcionalmente as conversões inconsistentes restantes para as origens/mídias que estão nos dados.

Na última coluna da tabela acima, vemos as transações modeladas.

O que esperar

Para 30% das conversões de usuários não consentidos, uma origem de tráfego é identificada com base em um modelo de ML treinado no segmento consentido. Você verá o ROI ajustado em seus relatórios.

O que está acontecendo

A nova versão do Google Analytics usa uma estrutura de dados e uma lógica de coleta de dados completamente diferentes. O Universal Analytics tem o chamado modelo de dados baseado em sessão (baseado em cookies), com relatórios criados no ID do cliente e nas sessões. O Google Analytics 4 tem um modelo baseado em eventos (baseado no usuário), onde tudo é construído em torno de eventos (e não em torno de sessões), e qualquer interação com o site é considerada um evento. Os eventos são registrados e o caminho do usuário pelo site é construído a partir deles.

O que você pode ver em seus relatórios

Se a estrutura dos dados iniciais mudar, todos os relatórios que usam esses dados terão que ser refeitos.

Por exemplo, digamos que você tenha um relatório antigo no Planilhas Google ou no Data Studio com base nos dados do Universal Analytics. Você configurou o Google Analytics 4, coletou dados por um tempo e decidiu conectá-lo a este relatório. Mas o Google Analytics 4 coleta sessões de uma maneira diferente, os números não correspondem e o tráfego e outros indicadores desaparecem. Agora surge a pergunta: Qual é o problema? Você configurou o rastreamento no GA4 incorretamente? Você criou consultas de dados incorretamente? Ou algo mudou no mercado?

Para que os dados do Universal Analytics sejam comparáveis ​​aos dados do Google Analytics 4, seus dados precisam ser transformados em uma estrutura modelada – em suma, reduzidos a um denominador comum. Neste caso, será necessário reescrever todas as consultas SQL que formam seus relatórios. E você terá que fazer isso toda vez que precisar alterar um relatório, adicionar novas métricas, etc. Os profissionais de marketing e outros funcionários não podem solicitar relatórios com antecedência porque não sabem quais podem ser necessários em determinado momento.

Mas reescrever constantemente todas as consultas SQL não é uma opção - elas se tornarão obsoletas mais rapidamente do que os analistas as escrevem.

Como resolver: Configure o Google Analytics 4 agora

Se seus KPIs incluírem métricas como ROAS e/ou conversões on-line, você terá aproximadamente dois meses restantes para fazer o upgrade tranquilo para o Google Analytics 4. Sim, apenas dois meses, mesmo que a data de encerramento do Universal Analytics seja 1º de julho de 2023.

O motivo é que o esquema e a lógica de dados do Google Analytics 4 são diferentes dos do Google Analytics Universal. Assim, as tendências anuais estão em jogo, a menos que você comece a coletar dados no Google Analytics 4 até 1º de julho de 2022.

Por exemplo, as sessões no Google Analytics 4 não são interrompidas à meia-noite e os eventos podem ter outras origens de tráfego além das sessões. Assim, você pode esperar discrepâncias entre os mesmos indicadores.

A análise de causa raiz é uma atividade fundamental para todo analista digital e é quase impossível sem dados de sazonalidade.

A OWOX tem uma solução que o ajudará a fazer a transição para o Google Analytics 4 o mais simples possível, manter os relatórios que você precisa e obter novos sem ter que reescrever consultas SQL. Muitos de nossos clientes já aproveitaram.

Descubra como o OWOX BI pode ajudá-lo na transição para o GA4 inscrevendo-se para uma demonstração.

1. Devido a problemas de pontualidade e precisão dos dados, os departamentos de marketing desperdiçam 21% do orçamento e 32% do tempo extra da equipe.
2. As restrições de rastreamento modernas que afetam a integridade dos dados também aumentam esses problemas. Até 60% das conversões online podem ter a origem errada.
3. Com essa precisão de ROI, é mais difícil para o departamento de marketing proteger o orçamento, tirar conclusões confiáveis, realizar experimentos e, portanto, crescer. Embora as chances sejam altas.
4. A boa notícia é que manter a conexão entre orçamentos e desempenho é uma tarefa compreensível e realista. Consiste na implementação sequencial de quatro soluções tecnológicas e é descrito neste artigo. Essas soluções determinam a cadeia de origem do tráfego para mais de 97% das conversões. E todas essas quatro soluções podem ser configuradas com OWOX BI.