Definição de conversão em marketing digital
Evento que representa um objetivo cumprido em um canal digital. O objetivo pode ser a geração de um lead, uma venda, quantidade de páginas acessadas, etc. Diferentes tipos de negócio demandam diferentes tipos de conversão. Por conta disso é necessário configurar a conversão em ferramentas como o Google Analytics ou Facebook Ads.
Uma transação, por exemplo, é um tipo de conversão que necessariamente envolve uma transação monetária, tal como a compra de um produto em um e-commerce.
Como utilizar
É sempre importante buscar atrelar um valor monetário a cada conversão que ocorre no site, mesmo quando não se tratar de uma compra (leads, cadastros, etc). Por exemplo, digamos que um lead gerado em um site tenha uma conversão média de 10% para uma venda de R$ 200:
Essa conta ajuda a balizar o custo/conversão ideal de mídia. Nesse caso, se o custo / conversão for maior do que R$ 20 é provável que a campanha não gere uma boa rentabilidade.
No entanto, é importante ressaltar que o valor de cada conversão sofre influência de muitas variáveis. Assim como as sessões variam em qualidade (ou intenção de compra), o mesmo ocorre com a conversão. Por exemplo, um lead que vem de termos de produto de busca paga tende a ter propensão maior para venda do que um lead de Facebook Ads.
Ao analisar a mídia convém retroagir a conversão para data em que ocorreu o clique. Ferramentas como o Google Ads e Facebook Ads apresentam essa visão safrada pela data do último clique de forma nativa. Isso é feito porque o investimento na mídia está atrelado ao clique, portanto retroagir a conversão é a melhor forma de analisar a rentabilidade de um canal.
Uma questão comum é a discrepância do total de conversão entre diferentes ferramentas. Essa diferença pode ocorrer por muitos motivos, os mais comuns são:
- Uma ferramenta considera a data da conversão, a outra a data do clique (conforme descrito acima).
- A configuração não está correta ou uma das tags foi instalada/configurada no lugar errado (uma página antes da conclusão de compra por exemplo).
- O período de latência (em que a conversão é considerada para acessos que retornam após o clique) é diferente. O Google Analytics considera 6 meses, o Google Ads 1 mês por exemplo.
- Os dados da ferramenta são amostrais (os dados do Google Analytics podem não bater exatamente com o do banco de dados por conta disso).
- A conversão está contabilizando toda a vez que a página é carregada na mesma sessão e o usuário recarrega a página com frequência.
- Diferentes metodologias para identificar o mesmo usuário. Google Analytics e Google Ads utilizam cookies, que é menos preciso do que o Facebook Ads, que identifica o usuário independente do dispositivo utilizado.
- Estão sendo comparadas conversões pós-impressões com conversões pós- clique.
- Muitas vezes a ferramenta que mensura vendas internamente considera critérios diferentes do Google Analytics. Ela pode considerar por exemplo, vendas realizadas por um site parceiro ou vendas offline.
- Uma ferramenta está considerando vendas não-faturadas (por exemplo um boleto gerado) e outra vendas faturadas (boleto pago). Ou ainda, uma ferramenta pode desconsiderar reembolsos, não levar em conta o frete, etc.
- Ainda relacionada a faturamento, uma fonte pode considerar a data que a receita foi recebida (em um pagamento parcelado por exemplo) outra em que a data que a venda ocorreu (o cliente confirmou a compra). Ainda no caso do boleto, temos a data que ele foi gerado e a data em que efetivamente foi pago.
- Estão sendo utilizados diferentes modelos de atribuição na comparação dos resultados.
- O veículo tende a contabilizar a conversão qualquer que seja a posição dele na atribuição, o Google Analytics vai considerar somente o último clique. Esse é um dos principais motivos para o número de conversões dos veículos ser mais alto (ver tabela abaixo).
Além da lista acima, existem muitos outros motivos para o total de conversão divergir entre diferentes ferramentas. Algumas diferenças podem ser minimizadas via certas configurações, mas é razoável esperar um certo percentual de diferença, contando que ele seja consistente ao longo do tempo:
Entenda como aproveitar ao máximo as diferentes métricas do universo digital no curso fundamentos do marketing data-driven.
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