Aula aberta · FGV · 2026
Quem levou o crédito?
Um papo sobre medir o que a mídia faz de verdade, com sete estudos da Galeria e muita dúvida saudável.
Guido Sarti
Sócio e VP de Dados e Tecnologia na Galeria
Aponte a câmera e leve a aula com você
deck.galeria.one/guido/publico/fgv
Toda verdade
é relativa*
*inclusive esta.
Vale para tudo o que vocês vão ver hoje, inclusive os números mais bonitos.
Mas para que tudo isso?
Toda campanha termina com alguém perguntando se funcionou.
E quase sempre quem responde é o dashboard.
Rapidinho, antes de começar
Levanta a mão quem já respondeu essa pergunta olhando o dashboard.
Agora fica com a mão levantada quem sabe quanto daquela venda teria acontecido de qualquer jeito.
Abertura
Toda reunião de resultado, em 15 segundos.
Irmão do Jorel · Clube da Luta Livre
Vamos quebrar ovos
Seu dashboard mostra onde a venda apareceu.
Por que ela aconteceu já é outra conversa.
E como sair dessa?
Hoje a gente sobe cinco degraus
Cada degrau resolve um pedaço da pergunta e deixa um furo, que é o motivo para subir o próximo.
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Contar cliques
o dashboard de sempre
Repartir o crédito
Itaú Empresas
Provar a causa
Alpargatas e McDonald’s
Decidir a verba
McDonald’s
Prever o valor
Havaianas, McDonald’s e Natura
Abertura
Degrau 1 de 5
Contar cliques
É onde todo mundo começa, e tudo bem. O dashboard da campanha dá cada venda ao last click.
O dashboard de sempre
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5
Chuta aí
Num gol de contra-ataque, quem fica com o crédito no last click?
A
Quem roubou a bola
B
Quem deu o passe
C
Quem chutou
Resposta
Quem chutou, com 100%
Quem roubou a bola e quem deu o passe ficam com zero. É assim que o dashboard conta.
Em português claro
Atribuição é dividir o mérito de uma venda entre tudo o que a pessoa viu antes de comprar.
Roubou a bola
Deu o passe
Chutou
Gol, a venda
0%
0%
100% do crédito
No last click, quem chutou fica com 100% do crédito. Quem roubou a bola e quem deu o passe ficam com zero.
Como o dashboard conta
O dashboard dá 100% do crédito ao last click
Ele enxerga o que deixa rastro, como um clique, um cookie ou a etiqueta de origem no link, a tal UTM. A TV aberta passa invisível para ele.
TV aberta
Social
Busca
App
acesso
0%
0%
100%
invisível
veio antes
last click
Degrau 1 · Contar cliques
Esquema de uma jornada atribuída por last click
Degrau 1 · o que fica
conte, mas desconfie
O dashboard é ótimo para contar cliques.
Ele mostra o que deixa rastro, rápido e de graça.
O limite
E a TV, que passa invisível para o dashboard? Ela fica com 0% do crédito.
Próximo degrau, repartir o crédito
Degrau 2 de 5
Repartir o crédito
O Itaú Empresas anunciava na Globo e via os acessos ao app subirem. Quanto disso era a TV, que passa invisível para o dashboard?
Atribuição customizada · Itaú Empresas
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3
4
5
Como funciona, do jeito simples
A ideia é separar o que viria sozinho do que cada mídia trouxe
Acessos
visitas por dia, no Google Analytics
=
Baseline
quem viria de qualquer jeito
+
Mídia digital
quantas vezes os anúncios de Google e Meta apareceram
+
TV com memória
inserções na Globo, com horário, programa e formato
Crédito vai para quem trouxe gente
O que viria sozinho fica no baseline.
Cada um leva o que trouxe
Cada mídia recebe só o que gerou acima do baseline.
A conta fecha
A soma dos créditos é sempre 100% dos acessos.
O Gemini ajudou a montar a conta
Degrau 2 · Repartir o crédito
Fonte · Galeria, atribuição customizada Itaú Empresas · 2026
Adstock, o nome chique para a memória da TV
E o comercial continua rendendo nos dias seguintes
Funciona como música chiclete, que fica na cabeça dias depois. Cada inserção segue trazendo gente nos dias seguintes, e o efeito vai sumindo aos poucos.
pico
metade some em poucos dias
a cada dia sobra um pouco menos do efeito da véspera
dia 0
+1
+2
+3
+4
+5
+6
+7
+8
+9
Degrau 2 · Repartir o crédito
Efeito relativo de uma inserção, pelo adstock do modelo
Chuta aí
Dos acessos ao app do Itaú Empresas, quanto veio da TV?
A
Quase nada
B
Uma fatia que conta
C
A maior parte
Resposta
Uma fatia que conta
Uma fatia que conta, vinda da TV que o dashboard dava como zero.
Veredito da atribuição
No fim, uma boa fatia dos acessos veio da TV
GA4
com todos os acessos do app na conta
+TV
além dos acessos que viriam de qualquer jeito, a TV trouxe gente a mais
Baseline · direto e orgânico
a maior parte
TV aberta
a parte extra
A TV que o dashboard dava como zero respondia por uma parte real dos acessos.
Degrau 2 · Repartir o crédito
Fonte · Galeria, atribuição customizada Itaú Empresas · 2026
Chuta aí
O comercial que fala “Itaú Empresas” rende quantos acessos a mais que a vinheta genérica?
A
Quase igual
B
Um pouco mais
C
Várias vezes mais
Resposta
Várias vezes mais
Falar o nome da marca rendeu várias vezes mais acessos por inserção.
O poder da mensagem
Para a criação, a lição foi dizer o nome
Muito mais
acessos por inserção quando o comercial cita “Itaú Empresas” com todas as letras.
Parece óbvio, mas a vinheta genérica também estava no ar. Os comerciais com a marca explícita levaram a maior parte do crédito da TV.
Comercial de 30″ citando a marca
Vinheta genérica
Degrau 2 · Repartir o crédito
Acessos por inserção na TV aberta · Fonte · Galeria, Itaú Empresas · 2026
Insight de grade
Na grade, o acesso vem logo depois do comercial
19h
20h
21h
22h
23h
Celular na mão
No Jornal Nacional e no Fantástico, os acessos sobem minutos depois do comercial.
Domingo e segunda
Acumulam o maior efeito que sobra da TV e puxam o começo da semana.
Mais inserção, mais pico
Os momentos de mais inserções na Globo ditam o ritmo dos picos de acesso.
Degrau 2 · Repartir o crédito
Ilustração do padrão, com inserções na TV em azul e acessos ao longo de uma noite
Degrau 2 · o que fica
o passe também conta
O que passa invisível também trabalha.
Uma boa fatia dos acessos veio da TV. E dizer o nome da marca rendeu várias vezes mais.
O limite
Mas repartir crédito é o mesmo que provar causa? Se a TV saísse do ar, esses acessos sumiriam mesmo?
Próximo degrau, provar a causa
Degrau 3 de 5
Provar a causa
A Alpargatas ligou uma campanha de Search de marca. O McDonald’s mais que triplicou a verba de outra. As vendas subiram. Foi a mídia?
Causal Impact · Alpargatas e McDonald’s
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Em português claro
Causalidade é descobrir o que aconteceria se a campanha ficasse na gaveta.
Grupo que tomou o remédio
7 de 10 melhoraram
Grupo que tomou água com açúcar
4 de 10 melhoraram mesmo assim
O efeito do remédio é a diferença entre os grupos, 3 em cada 10.
Na mídia, quase sempre todo mundo toma o remédio ao mesmo tempo. Então o modelo estima o segundo grupo a partir do histórico, e o nome disso é contrafactual.
Ilustração com números hipotéticos
Como funciona · o contrafactual, ou o “e se”
A pergunta que vale é quanto você teria vendido de qualquer jeito.
observado
o normal esperado
efeito
antes, o modelo aprende o normal
depois da campanha
Degrau 3 · Provar a causa
Ilustração do método Causal Impact
Caso 1 · Alpargatas · Search institucional
Search de marca traz venda nova?
Vendido
faturado pelo site nos 30 dias depois do início da campanha
Esperado
esperados de qualquer jeito, pelo contrafactual
A diferença
a mais por causa da campanha, com uma faixa larga entre o cenário pessimista e o otimista.
observado
a diferença
efeito da campanha
contrafactual
esperado de qualquer jeito
90 dias para aprender, 30 para comparar · chance de efeito positivo muito alta
Degrau 3 · Provar a causa
Fonte · Galeria, CausalImpact Alpargatas, receita diária do site · dezembro de 2024 a abril de 2025
Caso 1 · testando a conclusão
Dependendo da régua, o efeito vai de grande a quase zero
Controle é a régua que o modelo usa para saber o que é normal, e cada régua dá uma resposta diferente para os mesmos dados.
Modelo principal, com a receita dos outros canais como régua
efeito grande
Só o histórico do próprio site
efeito médio
Só tráfego orgânico
efeito menor
Só mídias fora do Google
quase zero · inconclusivo
Antes de comemorar o número, troque a régua e veja se a conclusão continua de pé.
Degrau 3 · Provar a causa
Receita incremental em 30 dias · Fonte · Galeria, CausalImpact Alpargatas · 2025
Caso 2 · McDonald’s · uma campanha do Google no app
Mais verba, e a receita cresceu ainda mais rápido
Subiu forte
Receita atribuída bem acima do esperado em 21 dias.
A faixa provável, como numa previsão do tempo, fica inteira acima de zero. Descontando o que a verba maior já explicaria, ainda sobra um efeito relevante.
Investimento
subiu bastante
Receita atribuída
subiu ainda mais
ROAS, a receita por real investido
melhorou um pouco
Bolinha vazada, 21 dias antes · bolinha cheia, 21 dias depois
Degrau 3 · Provar a causa
Fonte · Galeria, CausalImpact McDonald’s, AppsFlyer · junho de 2026
Chuta aí
Rodamos o modelo em maio, com a verba parada. Que efeito ele deveria encontrar?
A
Muito
B
Um pouco
C
Zero
Resposta
Zero
Com a verba parada, o certo é efeito zero. Esse é o teste do placebo.
Caso 2 · mesmo modelo, numa janela com a verba estável
Antes de comemorar, rode o placebo
Placebo é rodar o modelo numa época parada, com a verba estável. Se aparecer efeito ali, o modelo está inventando. Em maio, o efeito deu zero.
zero
Placebo · 1 a 21 de maio
efeito nulo
Placebo · maio, ajustado pelo investimento
efeito nulo
Depois da mudança · 3 a 23 de junho
efeito claro
Junho, ajustado pelo investimento
efeito claro
Degrau 3 · Provar a causa
Ponto, efeito estimado · linha, faixa provável · linha no zero, efeito incerto
Seja chato · o M&M marrom
O Van Halen pedia no camarim uma tigela de M&M’s com todos os marrons separados.
Era um teste. Um marrom na tigela mostrava que o contrato tinha sido lido por cima, e a banda conferia o palco inteiro.
O M&M marrom do caso McDonald’s
Foi um dia só, em maio, com um gasto no Google muito fora da curva. Antes de mostrar o resultado ao cliente, vale reconciliar esse dia.
Seja chato · a velha piada do Dilbert
Cuidado com o “dado bom”
Dado ruim que concorda com o que você já queria fazer costuma ganhar o nome de “dado bom”.
No caso McDonald’s
A campanha e a data foram escolhidas depois de olhar várias séries. Por isso o resultado é uma hipótese forte, e a prova vem de um teste com grupo de controle.
Degrau 3 · Provar a causa
Caso 2 · o negócio inteiro
O sinal aparece claro na campanha e ainda em aberto no negócio inteiro
Resposta
Efeito estimado
Faixa provável
Leitura
A campanha do Google no app
positivo
inteira acima de zero
Efeito claro
Receita total do app
positivo
cruza o zero
Pode ser zero
Autêntico, natural e transparente. Para o cliente, a mensagem certa é receita atribuída acima do esperado, e a venda nova ainda precisa de prova.
Degrau 3 · Provar a causa
Fonte · Galeria, CausalImpact McDonald’s · junho de 2026
O próximo passo
Atribuição mostra onde a conversão apareceu. Um experimento mostra quanto dela só aconteceu por causa da mídia.
Recomendação da Galeria no estudo de Causal Impact do McDonald’s
01
Combinar a data do teste antes de olhar o resultado
02
Testar com grupo de controle, com uma região recebendo a campanha e outra só observando
03
Medir a venda total do negócio, além da que a mídia reivindica
Degrau 3 · o que fica
seja chato
Resultado bom aguenta pergunta chata.
Troque os controles, rode o placebo e deixe claro o que ainda é hipótese.
O limite
E quando a pergunta é a verba do ano inteiro? O Causal Impact olha uma campanha de cada vez, e quem decide precisa ver todos os canais juntos.
Próximo degrau, decidir a verba
Degrau 4 de 5
Decidir a verba
O McDonald’s investiu uma verba enorme em mídia no Peça e Retire em dois anos e meio. Onde colocar o próximo real?
Marketing Mix Model com Google Meridian e Max Impact Engine · McDonald’s
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Em português claro
Um MMM é a receita de bolo ao contrário. Você prova o bolo e descobre quanto entrou de cada ingrediente.
Google Ads
Meta Ads
Outros canais de mídia
Baseline, o que vende sozinho
E o forno?
Black Friday, McDia Feliz e feriados entram como a temperatura do forno. Eles mexem no resultado, e o modelo separa esse efeito do efeito da mídia.
Degrau 4 · Decidir a verba
Fatias da receita do Peça e Retire · Fonte · Galeria, MMM Meridian McDonald’s · 2026
Como funciona · MMM, o marketing mix model, com o Meridian do Google
O modelo junta 125 semanas, 12 canais e o calendário
125 semanas
de janeiro de 2024 a maio de 2026, com 100 para o modelo aprender e 25 guardadas para a prova
12 canais
de mídia, semana a semana, em 4 regionais
Por que o Peça e Retire
É 100% digital. Pedido, pagamento e mídia moram no mesmo app, e a conversão acontece onde a comunicação chega.
O que o modelo separa da mídia
Black Friday, Dia das Crianças, McDia Feliz e o rebote depois dele, Lollapalooza e feriados. Clientes por restaurante por dia separa loja nova de campanha.
Degrau 4 · Decidir a verba
Fonte · Galeria, MMM Meridian McDonald’s, Peça e Retire · 2026
Antes de usar · nota de saúde do modelo, quase perfeita
Antes de acreditar no modelo, audite o modelo
Chega sempre na mesma resposta · aprovado
Rodando de novo, o resultado se repete
Explica bem o que aconteceu · aprovado
Quase tudo no treino e a maior parte na prova
Um número exagerado · revisar
O ROI do RTB, que aparece daqui a pouco
Passou
na prova, explicando a maior parte do sobe e desce nas semanas guardadas, o tal do R²
O erro ficou baixo nessas semanas. É a prova de que o modelo entendeu o padrão.
Degrau 4 · Decidir a verba
Fonte · Galeria, MMM Meridian McDonald’s, Peça e Retire · 2026
Chuta aí
No Peça e Retire do McDonald’s, quanto da venda viria mesmo com a mídia desligada?
A
Uma fatia pequena
B
Mais ou menos a metade
C
A maior parte
Resposta
A maior parte
A maior parte das vendas vem de cliente fiel. A mídia acelera o resto.
De onde vem a receita do Peça e Retire
O baseline sustenta e a mídia acelera
Receita
do Peça e Retire, de janeiro de 2024 a maio de 2026
Mídia
investida no mesmo período
ROI
acima de 1, com cada real investido voltando multiplicado em receita
Baseline orgânico
a maior parte
Incremental de mídia
o empurrão da mídia
Ou seja, a maior parte das vendas viria de qualquer jeito, de cliente fiel e recorrente. A mídia entra como acelerador.
Degrau 4 · Decidir a verba
Fonte · Galeria, MMM Meridian McDonald’s, Peça e Retire · 2026
Resultado 2 · retorno por canal, com faixa provável de 90%
O maior ROI da tabela é o menos confiável
RTB, a compra de mídia por leilão, tem o maior retorno e a faixa mais larga, com uma fatia pequena da verba.
Canal
ROI
Confiança
RTB
o maior
Pouca base
Google Ads
alto
Alta
Meta Ads
bom
Alta
YouTube
bom
Alta
TikTok
menor
Alta
1× empata
Degrau 4 · Decidir a verba
Ponto, retorno estimado · linha, faixa provável · linha comprida, pouca certeza
Chuta aí
Em Meta Ads, cada real rendeu bem na média. E o próximo real?
A
Rende o mesmo
B
Rende um pouco menos
C
Rende bem pouco
Resposta
Rende bem pouco
O próximo real rende bem pouco, porque o canal está quase saturado.
A virada
Cada real a mais rende menos que o anterior.
O nome disso é saturação, e dá para ver numa curva.
Como ler a curva de resposta
Retorno médio e retorno do próximo real
receita a mais
você está aqui
verba
ROI, quanto cada real rendeu na média
mROI, quanto o próximo real vai render
Pensa em pizza.
O primeiro pedaço vale muito e o quinto vale bem menos. Verba funciona igual, e cada real a mais rende um pouco menos.
Meta Ads · quase saturado
próximo real rende pouco
Google Ads · perto do teto
próximo real quase empata
YouTube · com espaço
próximo real ainda rende mais do que custa
Degrau 4 · Decidir a verba
Curva ilustrativa · Fonte · Galeria, MMM Meridian McDonald’s · 2026
A decisão
Com isso, três movimentos para o próximo real
Reforçar
YouTube e DV360
O DV360 compra vídeo de forma automática. Nos dois, o próximo real rende mais do que custa, com confiança alta.
próximo real com lucro
Testar
RTB e programática
As duas compram mídia por leilão automático. O sinal é forte e o volume ainda é pequeno, então vale testar com mais verba antes de escalar.
sinal forte, volume pequeno
Otimizar
Pangle e TikTok
Pangle é a rede de anúncios do TikTok em outros apps. Juntos levam uma fatia da verba bem maior que a fatia da receita que entregam, então vale rever a compra.
próximo real com prejuízo
Degrau 4 · Decidir a verba
Fonte · Galeria, MMM Meridian McDonald’s, Peça e Retire · 2026
Do modelo ao plano · Max Impact Engine, 4 canais do estudo de loyalty
A maior fatia da verba num canal que traz pouca receita
Investimento
Pangle
Meta
TikTok
Receita
TikTok
Pangle e Meta, as duas fatias pequenas à esquerda
Pangle é a rede de anúncios do TikTok em outros apps. O modelo tem muita certeza de para onde mexer a verba e menos certeza de quanto mexer.
Degrau 4 · Decidir a verba
Fonte · Galeria, Max Impact Engine McDonald’s · junho de 2026
Do modelo ao plano de 7 dias
Ajustar aos poucos, com o barco estável
Plano recomendado
Ganho pequeno
e seguro, com o mesmo orçamento
Pangle desce um pouco
TikTok sobe um pouco
Google sobe um pouco
Meta sobe um pouco
Cenário agressivo
Ganho maior
com o mesmo orçamento, se tudo mudar de uma vez
Google vira o canal principal
TikTok cresce muito
Pangle cai muito
Meta cai muito
Aplica, mede em 7 dias e ajusta. Escalar aos poucos ensina mais e arrisca menos.
Degrau 4 · Decidir a verba
Fonte · Galeria, Max Impact Engine McDonald’s · junho de 2026
Degrau 4 · o que fica
smaller + quicker + better
Média engana.
Olhe o retorno do próximo real, desconfie do número bonito com pouca base e teste aos poucos antes de escalar.
O limite
E todo cliente vale o mesmo? O MMM trata todo mundo igual, e as vendas têm valores bem diferentes.
Próximo degrau, prever o valor
Degrau 5 de 5
Prever o valor
Três marcas querem saber quem vai voltar a comprar, o que as pessoas falam espontaneamente e como fazer mais criativo mantendo a qualidade.
CrystalValue, Sentimetrics e CR.IA · Havaianas, McDonald’s e Natura
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Em português claro
IA no marketing serve para prever melhor, escutar mais gente e produzir mais rápido.
Prever
Quem tem mais chance de voltar a comprar e quanto vai gastar.
CrystalValue · Havaianas
Escutar
Milhares de horas de vídeo viram tendências e códigos culturais.
Sentimetrics · McDonald’s
Produzir
Um conceito vira muitos formatos, com a máquina no trabalho repetitivo.
CR.IA com Gemini · Natura
Degrau 5 · Prever o valor
Algumas conversões valem muito mais que outras.
Quem são os clientes que voltam a comprar, e quanto eles valem?
Chuta aí
Na base de clientes da Alpargatas, quantos compraram uma vez só?
A
Poucos
B
Quase metade
C
A grande maioria
Resposta
A grande maioria
A grande maioria comprou uma vez só, e o valor futuro se concentra nos outros.
Prever · CrystalValue, clientes por frequência de compra
Os clientes mais fiéis pesam mais na receita do que na base
Entrada
1 compra
Bronze
2 a 4 compras
Prata
5 a 7 compras
Ouro
8 compras ou mais
a maioria
da base
uma boa parte
da base
poucos
da base
pouquíssimos
da base
a maior fatia
da receita futura
uma fatia grande
da receita futura
uma fatia pequena
da receita futura
uma fatia pequena
da receita futura
difícil de prever
valor médio no próximo ano
valor alto no próximo ano
o maior valor no próximo ano
Degrau 5 · Prever o valor
Degraus pela altura do LTV médio · Fonte · Galeria, CrystalValue Alpargatas · 2026
Precisão do modelo por tipo de cliente
Quanto mais histórico, mais o modelo enxerga
Pensa numa fila do cliente mais valioso ao menos valioso. Nota 1 é acertar a ordem inteira, e nota 0 é chute.
Entrada
1 compra
nota baixa
Bronze
2 a 4 compras
nota média
Prata
5 a 7 compras
nota boa
Ouro
8 ou mais
nota alta
Por que é difícil? Para a maioria dos clientes, o valor futuro é zero. Então o modelo responde duas perguntas, se a pessoa volta e quanto ela gasta quando volta.
Degrau 5 · Prever o valor
Correlação de Spearman entre LTV previsto e real · Fonte · Galeria, CrystalValue Alpargatas · 2026
Chance de voltar a comprar no próximo ano
Da previsão à verba, o que fazer com cada faixa
menos de 20%
de 20% a 49%
de 50% a 79%
80% ou mais
Excluir das campanhas
Guardar a verba para quem ainda pode voltar
Nutrir e engajar
Conteúdo e relacionamento antes de tentar vender
Remarketing direto
A chance é boa, então vale lembrar e oferecer
Lookalike e upsell
Achar gente parecida e vender mais para quem já compra
Alerta de churn (abandono)
Cliente Ouro com chance caindo abaixo de 40% é perda grande e pede contato urgente.
Candidato a subir de tier
Bronze com LTV acima da média e chance acima de 60% merece uma campanha para virar Prata.
Degrau 5 · Prever o valor
Uso sugerido em mídia e CRM · Fonte · Galeria, CrystalValue Alpargatas · 2026
Escutar · social listening de vídeo com Sentimetrics, na volta do McFish
Pesquisa que escuta as conversas espontâneas
O Sentimetrics leu milhares de horas de vídeo no YouTube e devolveu conversas, criadores e códigos culturais para o planejamento da campanha.
Nostalgia
Hábitos alimentares
Consumo de peixe
Criadores
O resultado foi pesquisa e descoberta de tendências mais rápidas, com mais confiança nas decisões estratégicas e criativas.
Degrau 5 · Prever o valor
Ilustração do processo · Fonte · Galeria, Sentimetrics para McDonald’s
Produzir · CR.IA com Google Gemini para Natura
A IA faz o retrabalho, e o time cria
1 conceito
muitos formatos
Bem menos tempo
para adaptar a campanha a todos os formatos
VTR maior
a taxa de views completos subiu
CPCV menor
o custo por view completo caiu
CPM estável
o custo para aparecer mil vezes ficou parecido
Degrau 5 · Prever o valor
Peças ilustrativas · Fonte · Galeria, CR.IA para Natura
Degrau 5 · o que fica
pense em pessoas
A IA acelera a resposta.
Faça dos números algo que vá além dos números e pense em pessoas.
O que continua igual
A pergunta continua sendo sua, sobre quem encontrar, o que ouvir e o que vale produzir.
Agora, a escada inteira
A escada inteira
Cinco perguntas antes de acreditar num número
1
2
3
4
5
Contar cliques
O que o dashboard deixa de ver?
Repartir o crédito
Quem mais ajudou nessa venda?
Provar a causa
E se a campanha ficasse na gaveta?
Decidir a verba
Quanto rende o próximo real?
Prever o valor
Quanto vale esse cliente daqui para a frente?
Fechamento
em resumo
efeito =
o que aconteceu
− o que aconteceria de qualquer jeito
Os cinco degraus são cinco jeitos de estimar a segunda parte com o pé no chão.
Sua vez · 10 minutos em grupo
Vocês têm R$ 1 milhão e três canais. Subam a escada e descubram o que precisam saber antes de gastar o primeiro real.
Degrau 2 · Quem mais ajuda nessa venda?
Que canais aparecem antes do clique, e quais ficam invisíveis no dashboard?
Degrau 3 · E se a campanha ficasse na gaveta?
Que placebo, teste regional ou grupo de holdout vocês fariam?
Degrau 4 · Onde o próximo real rende mais?
Que sinal mostraria que um canal já saturou?
o tempo corre quando o slide aparece
Fechamento
O número mais bonito do dashboard é o primeiro que você deve interrogar.
Obrigado. E sejam chatos com os números.
Guido Sarti
Para levar
A cola com as sete palavras da aula
Atribuição
Dividir o mérito de uma venda entre tudo o que a pessoa viu antes de comprar.
Incremental
O que aconteceu por causa da mídia, e só por causa dela.
Contrafactual
O “e se”, quanto teria acontecido de qualquer jeito.
Baseline
O que vende sozinho, por marca, hábito e cliente que já volta.
Holdout
Um pedaço do dado guardado fora do treino, que serve de prova depois.
ROI e mROI
O retorno médio de cada real investido e o retorno do próximo real.
LTV
Quanto um cliente deve gastar com a marca daqui para a frente.
Cola