Muitos de vocês desconhecem, mas essa linha sobre o LTV é muito importante, até mesmo porque a pergunta abaixo é sempre notória.
Por que o valor vitalício (LTV)
deve orientar sua estratégia de anúncios online constantemente?
Pessoal, vocês já notaram que
quando oferecemos algumas escolhas a uma criança, como, um biscoito agora, ou
três daqui a uma hora; e você pode prever o resultado. Pois bem, a maioria de
nós, crianças e adultos, anseia por gratificação imediata, dessa forma, profissionais
com clientes para satisfazer também sentem a necessidade de mostrar bons
resultados hoje, em vez de prometer melhores amanhã, porém, os negócios mais
bem-sucedidos são aqueles que pensam e agem a longo prazo, e a indústria da
publicidade está reconhecendo que a maximização dos lucros acontece ao longo de
um ininterrupto processo.
Vejam só, com a crescente
necessidade de campanhas estratégicas de anúncios online para atingir
públicos-alvo, o sucesso delas tem sido tradicionalmente medido pelo retorno
sobre investimento em publicidade, evidente, uma métrica calculada com base em
conversões individuais e contínuas. Assim, à medida que ferramentas como IA
permitem que os anunciantes reúnam e prevejam mais dados, uma mudança de
paradigma está levando o setor do padrão ROAS (Return on Advertising Spend) único
para uma visão mais longitudinal de cálculos precisos.
Com esse embasamento, as
estratégias de anúncios são cada vez mais orientadas pelo Lifetime Value (LTV),
ajudando anunciantes e agências a investir em anúncios de melhor desempenho e
obter lucros maiores.
Vou descortinar o ABC do LTV:
Para mim, está bastante sólido
esse processo, pois, até recentemente visto como o inapreensível Santo Graal
das ferramentas preditivas, o Lifetime Value (LTV) leva em conta a conversão
inicial, compras repetidas, upsells, vendas cruzadas e retenção de clientes
para estimar o valor de ponta a ponta de um cliente. É bastante notório que em
termos atuariais, que levam em consideração o risco e a incerteza, é a receita
total que uma empresa prevê de qualquer cliente individual ao longo de todo o
seu relacionamento com esse negócio.
É fato, que quanto mais tempo um
cliente com um alto valor médio de compra patrocina uma empresa, maior seu LTV.
Vamos considerar o seguinte
cenário:
Isabel compra um produto de uma
empresa por R$100,00, mas nunca devolve. Marcos compra inicialmente outro
produto da empresa por apenas R$50,00, mas depois faz três compras subsequentes
de R$50,00 cada. Notem, que o primeiro cliente gerou um retorno imediato de R$100,00,
o que, por meio de uma lente ROAS tradicional, seria satisfatório. No entanto,
o segundo levou mais tempo, mas gastou o dobro. Então, no processo, eles
desenvolveram um relacionamento mais longo com a empresa e talvez até a
recomendassem a outros. A abordagem de longo prazo afirma o maior potencial do
LTV, evidente.
Vamos também entender o gerenciamento
de anúncios baseado em LTV. De uma forma contínua, ao otimizar campanhas para
identificar e atingir clientes com LTV mais alto, as empresas podem aumentar
sua lucratividade geral e atingir um crescimento sustentável. Digo sempre, que
é necessário alocar orçamentos de publicidade com base no desempenho de
plataformas de anúncios, campanhas e criativos de anúncios que rastreiam o
valor da vida útil, em vez de depender apenas do ROAS.
Então eis a pergunta, com os
benefícios claros do LTV, o que é preciso para converter mais profissionais de
anúncios?
Simples, além do atoleiro da inércia,
é uma maneira como sempre fazem, existem alguns desafios importantes que exigem
tempo, ferramentas e tenacidade para adotar essa abordagem, como:
A total acessibilidade de dados - Induz o gerenciamento de anúncios
baseado em LTV, pois, requer dados mais robustos de uma variedade de fontes. Vou
dar um exemplo, vejam o Google, ele sabe quando as pessoas compram produtos em
plataformas de comércio eletrônico por meio de seus anúncios. Já o notório
Shopify, por outro lado, pode identificar se os clientes são novos ou
existentes e pode rastrear se os clientes entram organicamente e quando eles
fazem compras de retorno. No entanto, o Google não tem acesso a essa gama de
dados, então ambas as fontes habilitariam melhor o LTV. A fonte de tudo é capturar
e analisar os benefícios dos dados do cliente da integração de diferentes
elementos, de software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) a
ferramentas de análise, para melhor rastrear e mensurar o comportamento do
comprador.
A variedade da complexidade de atribuição – Em diversos pontos,
como, de acidentes automobilísticos a aconselhamento matrimonial e rastreamento
de contatos da Covid-19, a causalidade é um fator complicado para determinar a
geometria retrospectiva de uma situação.
Eis a pergunta, o que levou um
consumidor a comprar um produto específico?
Pessoal, além de responder a uma
pesquisa de marketing, há uma série de catalisadores, desde ver um anúncio até
atender à recomendação de um amigo. Então, para rastrear vendas e receitas para
campanhas ou plataformas de anúncios específicos pode ser complexo,
principalmente quando os clientes interagem com vários pontos de contato. A
minha dica, é que empregar modelos avançados de atribuição e utilizar
ferramentas que forneçam insights abrangentes de dados pode ajudar a superar
esse desafio.
Criar a modelagem preditiva – É notório que avanços recentes em
inteligência artificial aumentaram as capacidades da modelagem preditiva, não
apenas em publicidade e marketing, mas em medicina, transporte, agricultura,
manufatura, educação e segurança cibernética. Tenham ciência que prever o LTV
do cliente com precisão é crucial para tomar decisões informadas sobre publicidade.
Dessa forma, a melhor maneira corretiva é alavancar algoritmos de aprendizado
de máquina e dados históricos do cliente, assim, as empresas podem construir
melhores modelos preditivos para estimar o LTV e alocar recursos
estrategicamente.
Rastrear testes e otimização – Na minha experiência, não importa o
quão avançadas as ferramentas tecnológicas se tornem, os humanos sempre
precisarão ajustar os sistemas e corrigir o curso conforme necessário. Nessa
minha afirmação, testemunhe a falibilidade da IA, sim, incluindo notícias
recentes pelo mundo sobre advogados que entraram com vários resumos em processos
que se apoiam em citações obtidas pelo ChatGPT, são fatos que se mostraram
fictícios.
Digo sempre, a prova para os
anunciantes e seus clientes está nos resultados., pois, o gerenciamento de
anúncios baseado em LTV requer testes e otimização contínuos.
Enfim, essas formas de experimentar
diferentes criativos de anúncios, plataformas e estratégias de segmentação é
essencial e fundamental para identificar as combinações de melhor desempenho
que maximizam o LTV continuadamente.
Pense nisso.
Sergio Mansilha
