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Última Atualização:
Cátia Sá
As plataformas de anúncios medem conversões através de atribuição: quando alguém clica ou vê um anúncio e depois compra, dentro de uma determinada janela de tempo, a venda é atribuída ao anúncio. É um método útil para comparar campanhas entre si, mas tem 3 limitações de fundo:
Atribuir não é causar. Uma venda atribuída a um anúncio não é necessariamente uma venda causada por ele. Muitas pessoas que clicam num anúncio já estavam decididas a comprar.
Cada plataforma conta para si. Se o mesmo cliente viu um anúncio numa rede social, clicou num anúncio de pesquisa e abriu um email antes de comprar, a mesma venda pode aparecer em 3 relatórios diferentes.
Uma parte das conversões é estimada. Com as restrições de privacidade dos browsers, a recusa de cookies e as alterações nos sistemas operativos móveis, as plataformas deixaram de observar uma parte das conversões e passaram a estimá-las. A Google explica que usa modelos para preencher as conversões que não consegue observar diretamente, e que esses valores entram na coluna de conversões com a mesma granularidade das observadas.
Nenhuma destas limitações torna o painel inútil. Mas as 2 primeiras tendem a empurrar os números para cima, e a terceira acrescenta uma parte de estimativa que a loja não consegue verificar diretamente.
O que a investigação mostra
Os estudos com experiências aleatórias, a forma mais fiável de medir o efeito de um anúncio, mostram uma distância consistente entre o que os métodos habituais indicam e o efeito real.
O caso mais citado é o da eBay. Numa série de experiências de grande escala publicadas na Econometrica, Blake, Nosko e Tadelis suspenderam anúncios de pesquisa, primeiro com o nome da marca em alguns motores de pesquisa e depois com outros termos em regiões selecionadas dos Estados Unidos, e compararam os resultados. Nos anúncios com o nome da marca, quase todo o tráfego perdido passou para os resultados orgânicos, e os anúncios não mostraram benefícios mensuráveis de curto prazo. Nos restantes termos de pesquisa, os anúncios influenciavam clientes novos e pouco frequentes, mas a maior parte do investimento ia para clientes habituais que teriam comprado de qualquer forma, e o retorno médio era negativo.
Um estudo publicado na Marketing Science por Gordon, Zettelmeyer, Bhargava e Chapsky comparou 15 experiências de anúncios no Facebook, com 1,6 mil milhões de impressões, com os resultados que métodos observacionais teriam dado para as mesmas campanhas. Os métodos observacionais falharam frequentemente em reproduzir os efeitos medidos nas experiências, mesmo com muitos dados demográficos e comportamentais, e tendiam a sobrestimar o efeito dos anúncios.
E um terceiro estudo, publicado no Quarterly Journal of Economics por Lewis e Rao, analisou 25 experiências com grandes retalhistas e corretoras norte-americanos e mostrou que medir o retorno da publicidade com precisão é muito difícil: o intervalo de confiança mediano para o retorno do investimento ultrapassava os 100 pontos percentuais.
Estes estudos têm limites. A eBay é uma marca com uma notoriedade que poucas lojas têm, e as experiências foram feitas por empresas com dimensão muito superior à de uma PME. Mas a lição é transversal: os números da plataforma medem associação, não causa, e a diferença entre as 2 coisas pode ser a diferença entre lucro e prejuízo.
As métricas que decidem o lucro
Se o painel não chega, o que deve a loja acompanhar? Um conjunto relativamente pequeno de métricas, todas ligadas às contas da empresa e não apenas às da plataforma.
Margem de contribuição por encomenda
Tudo começa aqui. A margem de contribuição é o que sobra de cada encomenda depois de pagar tudo o que a encomenda custa diretamente, antes da publicidade e dos custos fixos. Sem este número, nenhuma métrica de anúncios tem significado.
Um exemplo com números ilustrativos, para uma encomenda média de 60€ com IVA incluído:
Componente | Valor |
|---|---|
Valor da encomenda com IVA | 60,00€ |
Valor sem IVA (taxa de 23%) | 48,78€ |
Custo dos produtos | 20,00€ |
Envio pago pela loja | 5,00€ |
Comissão de pagamento (2% do valor pago) | 1,20€ |
Embalagem | 1,00€ |
Margem de contribuição por encomenda | 21,58€ |
A margem de contribuição é de 21,58€, ou 44,2% do valor sem IVA. Numa loja real, há que acrescentar o custo das devoluções, dos descontos e das comissões de plataformas, que reduzem ainda mais este valor. A forma de calcular a margem deve ser a mesma que a loja usa na contabilidade, para que os números batam certo.
ROAS de equilíbrio
O ROAS, retorno sobre o investimento publicitário, é a receita atribuída dividida pelo investimento. Um ROAS de 3 significa que, por cada euro investido, a plataforma atribui 3€ de vendas. É a métrica mais usada e uma das mais mal interpretadas, porque um ROAS alto não significa lucro. Significa apenas que a receita atribuída é várias vezes o investimento.
O número que importa é o ROAS de equilíbrio: o valor a partir do qual a loja deixa de perder dinheiro com cada venda atribuída. Calcula-se dividindo o valor da encomenda pela margem de contribuição:
Base de cálculo | ROAS de equilíbrio |
|---|---|
Valor com IVA (60,00€ / 21,58€) | 2,78 |
Valor sem IVA (48,78€ / 21,58€) | 2,26 |
A diferença entre as 2 linhas não é um pormenor. Muitas lojas enviam para as plataformas o valor das encomendas com IVA incluído, e comparam o ROAS reportado com um objetivo calculado sem IVA. O resultado é uma loja que acha que está acima do equilíbrio quando está abaixo. Qualquer análise começa por saber se o valor que a plataforma recebe inclui ou não IVA, portes e descontos.
ROAS incremental
O ROAS de equilíbrio diz que ROAS a loja precisa. O ROAS incremental diz que ROAS a loja tem de facto, contando apenas as vendas que não teriam acontecido sem os anúncios.
Voltando ao exemplo do início, com a loja a investir 10.000€ e um ROAS reportado de 3,5:
Reportado pela plataforma | Se só 60% das vendas forem incrementais | |
|---|---|---|
Receita atribuída | 35.000€ | 21.000€ |
Encomendas | 583 | 350 |
Margem de contribuição | 12.589€ | 7.553€ |
Investimento | 10.000€ | 10.000€ |
Resultado da publicidade | 2.589€ | -2.447€ |
ROAS | 3,5 | 2,1 |
Com o ROAS reportado, a campanha parece lucrativa. Se só 60% das vendas atribuídas forem realmente causadas pelos anúncios, o ROAS incremental é de 2,1, abaixo do equilíbrio de 2,78, e a campanha perde dinheiro. A percentagem de 60% é ilustrativa: pode ser mais alta ou mais baixa, e varia muito entre campanhas, públicos e canais. O ponto é que ninguém a conhece sem a medir.
ROAS marginal
O ROAS que o painel mostra é uma média: toda a receita atribuída a dividir por todo o investimento. Mas a decisão que a loja tem de tomar raramente é “anunciar ou não anunciar”. É “gastar mais ou gastar menos”. E, para essa decisão, o que importa é o retorno do último euro investido, e não a média de todos.
Os anúncios têm retornos decrescentes. Os primeiros euros chegam às pessoas mais propensas a comprar. À medida que o orçamento aumenta, a plataforma tem de ir buscar públicos menos interessados, e cada euro adicional rende menos. Um estudo publicado na Econometrica por Shapiro, Hitsch e Tuchman, sobre publicidade televisiva de 288 marcas de grande consumo, encontrou retornos negativos na margem para mais de 80% das marcas, o que sugere que a maior parte delas investia demasiado. O estudo é sobre televisão e marcas estabelecidas, não sobre anúncios digitais de lojas online, mas o mecanismo é o mesmo: a média pode estar acima do equilíbrio enquanto o último euro já está abaixo.
Um exemplo com números ilustrativos:
Investimento mensal | ROAS médio | Receita atribuída | ROAS do investimento adicional |
|---|---|---|---|
5.000€ | 4,0 | 20.000€ | |
10.000€ | 3,5 | 35.000€ | 3,0 |
15.000€ | 3,0 | 45.000€ | 2,0 |
Quando o investimento passa de 10.000€ para 15.000€, o ROAS médio continua a parecer razoável, mas os 5.000€ adicionais só geram 10.000€ de receita atribuída, um ROAS de 2,0, abaixo do equilíbrio de 2,78 do exemplo anterior, e isto antes de qualquer correção de incrementalidade. O ROAS médio pode ser bom enquanto cada euro adicional já está a destruir margem.
Custo de aquisição de novos clientes
Uma loja que gasta a maior parte do orçamento em anúncios dirigidos a clientes que já tinha arrisca-se a pagar para vender a quem compraria de qualquer forma. Por isso, uma das métricas mais úteis é o custo de aquisição de novos clientes: o investimento em anúncios dividido pelo número de clientes que compraram pela primeira vez.
No mesmo exemplo, o custo por encomenda é de 17,14€. Mas se só 45% das encomendas forem de clientes novos, o custo por novo cliente é de 38,10€. A diferença muda completamente a leitura da campanha.
Valor do cliente ao longo do tempo
O custo de aquisição de um novo cliente só faz sentido quando comparado com o que esse cliente vale. Se, em média, um cliente novo faz 1,8 encomendas nos primeiros 12 meses, incluindo a primeira, a margem de contribuição que gera nesse período é de 38,84€. Com um custo de aquisição de 38,10€, a loja está praticamente no ponto de equilíbrio ao fim de um ano, e ainda não pagou nenhum custo fixo.
A relação entre o custo de aquisição e o valor do cliente é, por isso, uma das mais importantes para uma loja online. Mas deve ser calculada com margem de contribuição, e não com receita. Um valor do cliente calculado com receita pode parecer 2 ou 3 vezes mais alto do que o real e justificar custos de aquisição que nunca serão recuperados.
A forma mais simples de estimar este valor é olhar para grupos de clientes que fizeram a primeira compra no mesmo mês, há pelo menos um ano, e acompanhar quantas encomendas fizeram e que margem deixaram desde então. Vale a pena separar os clientes pelo canal de origem: clientes que chegam por uma promoção agressiva numa rede social podem ter um comportamento de recompra muito diferente dos que chegam por uma pesquisa com intenção clara, e o custo de aquisição aceitável também é diferente.
Rácio de eficiência de marketing
Um indicador simples e difícil de manipular é a receita total da loja dividida pelo investimento total em publicidade, em todas as plataformas. Ao contrário do ROAS de cada plataforma, este rácio não depende de atribuição: soma tudo o que a loja vendeu e tudo o que gastou.
A sua força é também a sua limitação. Não diz que campanha funciona melhor, mas diz se o conjunto está a funcionar. Se o investimento aumenta 30% e a receita total fica igual, nenhuma melhoria de ROAS nos painéis compensa esse sinal. Acompanhado ao longo do tempo, é um dos melhores detetores de ilusões.
Lucro por encomenda depois da publicidade
Resta a métrica que resume todas as outras: quanto sobra de cada encomenda depois de pagar os produtos, o envio, as comissões e a publicidade. Algumas lojas chamam-lhe lucro sobre o investimento publicitário, e há ferramentas que o calculam enviando para as plataformas a margem em vez da receita. Seja qual for o nome, é a pergunta certa: esta campanha deixa dinheiro na empresa ou não?
Algumas métricas são úteis para diagnosticar problemas nas campanhas, mas perigosas quando usadas para decidir se a publicidade compensa.
ROAS por si só
Já ficou claro porquê. Um ROAS sem margem de contribuição ao lado é um número sem significado económico. Um ROAS de 4 pode ser lucrativo para uma loja com margens de 50% e ruinoso para uma loja com margens de 20%.
Taxa de cliques
A taxa de cliques mede a proporção de pessoas que clicam no anúncio depois de o verem. É útil para comparar criativos e mensagens, mas não diz nada sobre vendas nem sobre lucro. Um anúncio muito apelativo pode atrair cliques de pessoas que nunca vão comprar, e um anúncio discreto pode atrair poucos cliques de pessoas muito qualificadas.
Custo por mil impressões e custo por clique
São métricas de custo do meio, não de resultado. Um custo por clique baixo é uma boa notícia apenas se os cliques converterem. Otimizar para cliques baratos é uma das formas mais comuns de encher o site de visitas que não compram.
Conversões por visualização
Muitas plataformas atribuem vendas a pessoas que viram um anúncio sem clicar. Há casos em que isso reflete um efeito real, mas é também a forma de atribuição mais sujeita a sobrestimação. Uma pessoa que ia comprar de qualquer forma e que, pelo caminho, viu um anúncio na rede social, conta como conversão. Vale a pena olhar para estes números separados das conversões por clique, e com desconfiança.
Médias que escondem campanhas más
Um ROAS global de 3,5 pode ser a média de uma campanha de marca com ROAS de 12 e de várias campanhas de aquisição com ROAS de 1,8. A média parece saudável, mas as campanhas que deviam trazer clientes novos estão a perder dinheiro, escondidas atrás de uma campanha que capta clientes que chegariam de qualquer forma.
O mesmo acontece com médias por produto, por público ou por país. Antes de concluir que a publicidade funciona, vale a pena abrir a média e ver o que está lá dentro. Uma regra útil é nunca analisar juntas campanhas com objetivos diferentes: marca, aquisição de clientes novos e reativação de clientes antigos respondem a perguntas diferentes e devem ser medidas separadamente.
Receita atribuída sem descontar devoluções
Uma encomenda devolvida continua, em muitas configurações, a contar como receita atribuída na plataforma. Em categorias com muitas devoluções, como vestuário e calçado, isso pode inflacionar o ROAS de forma significativa. Uma loja com uma taxa de devoluções elevada deve comparar o ROAS reportado com a receita líquida de devoluções.
Janelas de atribuição longas
A janela de atribuição é o período, depois de um clique ou de uma visualização, durante o qual uma compra é atribuída ao anúncio. Quanto mais longa, mais vendas cada plataforma consegue atribuir a si própria. Uma compra feita 20 dias depois de um clique pode ter sido influenciada pelo anúncio, ou pode ter acontecido por razões totalmente diferentes, como uma recomendação, uma pesquisa orgânica ou um email.
Nenhuma janela é certa ou errada em absoluto. O que engana é comparar campanhas, canais ou períodos com janelas diferentes, ou mudar a janela e interpretar a subida do ROAS como uma melhoria real. Convém fixar uma janela, conhecê-la e mantê-la estável nas comparações.
Anúncios com o nome da marca
As campanhas de pesquisa com o nome da loja têm quase sempre ROAS muito altos, e é fácil perceber porquê: quem pesquisa pelo nome da loja já quer comprar lá. O estudo da eBay mostrou que, para uma marca muito conhecida, quase todo esse tráfego chegava de qualquer forma pelos resultados orgânicos. Para uma loja pequena, cujo nome é disputado por concorrentes em anúncios, a situação pode ser diferente, e proteger a marca pode ser necessário. Mas estas campanhas não devem entrar no cálculo do ROAS global como se fossem aquisição.
Configurar bem a medição antes de medir
Nenhuma análise corrige dados mal recolhidos. Antes de discutir incrementalidade, a loja deve confirmar que as plataformas recebem informação correta. Alguns pontos a verificar:
O valor da conversão enviado às plataformas deve estar definido de forma consistente: com ou sem IVA, com ou sem portes, depois ou antes de descontos. O importante é saber qual é, e usar a mesma base nos objetivos.
As compras não devem ser contadas 2 vezes, por exemplo quando a página de confirmação é recarregada ou quando existem 2 sistemas de medição a enviar o mesmo evento.
As ligações dos anúncios devem ter parâmetros de identificação da campanha, para que a ferramenta de análise do site consiga comparar canais com a mesma régua.
A gestão do consentimento de cookies deve estar corretamente configurada, porque afeta diretamente a quantidade de conversões observadas e estimadas.
As soluções de medição do lado do servidor, que as principais plataformas disponibilizam, podem recuperar parte dos dados perdidos, mas devem ser implementadas com cuidado, também do ponto de vista da proteção de dados.
Uma vez por mês, o número de encomendas registado na loja deve ser comparado com a soma das conversões reportadas pelas plataformas. Se a soma das plataformas for muito superior ao total real, há sobreposição de atribuição. Se for muito inferior, há conversões que não estão a ser medidas. Em ambos os casos, os números do painel precisam de ser lidos com esse desvio em mente.
A forma mais fiável de medir o efeito dos anúncios é uma experiência: mostrar anúncios a um grupo e não mostrar a outro grupo comparável, e medir a diferença de vendas. As grandes plataformas oferecem ferramentas de estudos de incrementalidade, que fazem precisamente isto dentro dos seus sistemas, embora com requisitos mínimos de investimento e de volume que nem todas as lojas cumprem.
Para uma PME, há formas mais simples de obter sinais úteis:
Testes de pausa. Parar uma campanha durante 2 ou 3 semanas e observar o que acontece às vendas totais, e não às vendas atribuídas. Se as vendas totais quase não caem, a campanha estava a atribuir-se vendas que vinham de outros canais.
Testes geográficos. Quando a loja vende em várias regiões ou países, desligar os anúncios numa parte e manter noutra, durante um período definido, e comparar a evolução das vendas.
Testes de orçamento. Aumentar ou reduzir o investimento de forma significativa numa campanha e observar a relação entre a variação do investimento e a variação das vendas totais.
Análise de novos clientes. Separar as vendas a clientes novos das vendas a clientes existentes e ver como cada uma responde às mudanças de investimento.
Nenhum destes testes é perfeito. As vendas variam por razões que nada têm a ver com anúncios, como a sazonalidade, as promoções, o tempo ou as ações dos concorrentes, e, como mostraram Lewis e Rao, efeitos pequenos são difíceis de distinguir do ruído. Mas um teste imperfeito que responde à pergunta certa vale mais do que um painel perfeito que responde a outra. E, repetidos ao longo do tempo, estes testes dão uma ideia cada vez mais clara de quanto do ROAS reportado é real.
Um fator de correção
Com base nos testes, a loja pode estimar um fator de correção para cada canal: a proporção das vendas atribuídas que parece ser realmente incremental. Se um teste de pausa sugere que só metade das vendas atribuídas a uma campanha desaparece quando a campanha para, o fator é de cerca de 50%, e o ROAS a usar nas decisões é metade do reportado.
Este fator é uma estimativa, e deve ser revisto com novos testes. Mas é muito melhor do que o fator implícito de 100% que muitas lojas usam sem se aperceberem.
Uma análise mensal, passo a passo
Para uma loja que quer começar sem ferramentas sofisticadas, uma rotina mensal de uma ou 2 horas chega para mudar a qualidade das decisões:
Calcular a margem de contribuição média por encomenda do mês, a partir dos dados da loja e da contabilidade.
Atualizar o ROAS de equilíbrio, com a mesma base de valor que as plataformas usam.
Somar o investimento total em publicidade e a receita total da loja, e comparar o rácio com o dos meses anteriores.
Separar as encomendas de clientes novos e de clientes existentes, e calcular o custo por novo cliente.
Rever o ROAS reportado por canal e por tipo de campanha, sem misturar marca com aquisição.
Aplicar a cada canal o fator de correção estimado nos testes mais recentes, e identificar as campanhas que ficam abaixo do equilíbrio.
Decidir que teste fazer no mês seguinte: uma pausa, uma variação de orçamento, uma separação geográfica.
O objetivo desta rotina é tomar decisões com números menos enganadores, mesmo que imperfeitos. Ao fim de alguns meses, a loja passa a conhecer o comportamento real dos seus canais, e as decisões de orçamento deixam de depender do otimismo dos painéis.
Com estes conceitos, é possível montar um conjunto de indicadores que uma loja online acompanha semanal ou mensalmente. Não precisa de ser complexo:
Indicador | Pergunta a que responde | Onde se obtém |
|---|---|---|
Margem de contribuição por encomenda | Quanto sobra de cada venda antes da publicidade? | Contabilidade e loja online |
ROAS de equilíbrio | Que ROAS preciso para não perder dinheiro? | Cálculo a partir da margem |
Receita total e investimento total | O conjunto está a funcionar? | Loja online e plataformas |
Custo de aquisição de novos clientes | Quanto pago por cada cliente novo? | Plataformas e base de clientes |
Valor do cliente a 12 meses, em margem | Quanto vale um cliente novo? | Base de clientes |
ROAS reportado por canal | Que campanhas parecem funcionar melhor? | Plataformas |
Fator de correção por canal | Quanto do ROAS reportado é real? | Testes de incrementalidade |
Um painel de gestão com estas linhas, atualizado com regularidade, dá à direção da empresa uma visão que nenhum painel de plataforma dá: a relação entre o que se gasta em anúncios e o que fica na empresa.
Decisões práticas a partir das métricas
Métricas só valem pelas decisões que permitem tomar. Algumas das mais comuns:
Cortar ou reduzir campanhas abaixo do equilíbrio incremental, mesmo que o ROAS reportado pareça bom.
Separar campanhas de marca das campanhas de aquisição, e avaliar cada uma com critérios próprios.
Separar clientes novos de clientes existentes, e dar prioridade ao investimento que traz clientes novos com um custo compatível com o seu valor.
Trabalhar a margem de contribuição, porque cada euro de margem a mais baixa o ROAS de equilíbrio. Uma melhoria nas condições de envio ou no valor médio das encomendas, através de upselling e cross-selling, pode tornar lucrativas campanhas que antes não o eram.
Melhorar a conversão do site, porque o mesmo investimento em anúncios gera mais vendas se o checkout perder menos clientes pelo caminho.
Não abandonar canais orgânicos, porque as vendas que não precisam de anúncios são as mais rentáveis. O equilíbrio entre tráfego orgânico e tráfego pago é uma decisão estratégica, e o SEO para lojas online é uma das formas de reduzir a dependência dos anúncios.
Comparar plataformas com o mesmo critério. Quando a loja usa Google Ads e Meta Ads em simultâneo, somar as vendas atribuídas por cada uma tende a dar mais do que as vendas reais. A comparação só é justa com o rácio de eficiência global e com testes de incrementalidade em cada canal.
Transformar estas métricas em decisões semanais, com margens conhecidas, campanhas separadas por objetivo e testes regulares, é uma parte central da gestão de uma loja online rentável. É esse trabalho, de ligar o marketing às contas da empresa, que a imersão CHECKMATE: eCommerce faz com empresários que querem vender mais sem deixar a margem pelo caminho.
Quando as métricas dizem para investir mais
Nada disto significa que a publicidade não compensa. Significa que compensa em condições que precisam de ser verificadas. E, por vezes, as métricas certas mostram que a loja está a investir de menos.
Há sinais que apontam nesse sentido: um ROAS incremental estimado bem acima do equilíbrio, um custo de aquisição de novos clientes muito inferior ao valor desses clientes em margem, um rácio de eficiência global estável ou a melhorar quando o investimento sobe, e campanhas de aquisição que mantêm o desempenho à medida que o orçamento aumenta. Quando estes sinais aparecem juntos, aumentar o investimento de forma gradual, e medir o efeito de cada aumento, é uma decisão sensata.
A disciplina que evita desperdício é a mesma que permite crescer com confiança. Uma loja que conhece a sua margem, o seu equilíbrio e a parte real do seu ROAS pode investir mais agressivamente do que uma concorrente que decide pelo painel, precisamente porque sabe onde está o limite.
Os erros mais comuns
Definir objetivos de ROAS sem conhecer a margem de contribuição.
Comparar um ROAS calculado com IVA com um objetivo calculado sem IVA.
Somar as vendas atribuídas por várias plataformas e tratá-las como vendas reais.
Avaliar campanhas de marca com os mesmos critérios das campanhas de aquisição.
Ignorar as devoluções no cálculo do ROAS.
Confiar nas conversões por visualização como se tivessem o mesmo peso das conversões por clique.
Calcular o valor do cliente com receita em vez de margem.
Nunca testar o que acontece quando os anúncios param.
Otimizar para cliques baratos ou taxas de cliques altas em vez de vendas lucrativas.
Aumentar o investimento porque o ROAS está alto, sem verificar se a receita total acompanha.
A loja que ganha 2.589€ e a loja que perde 2.447€ veem exatamente o mesmo número no painel. A diferença está em quantas das vendas atribuídas são realmente causadas pelos anúncios, uma informação que nenhuma das 2 tem, porque nenhuma a mediu. Não é preciso um departamento de análise de dados para sair desta armadilha. É preciso conhecer a margem de contribuição, calcular o ROAS de equilíbrio com a mesma base que a plataforma usa, separar clientes novos dos existentes, acompanhar a receita total em relação ao investimento total e, de tempos a tempos, ter a coragem de desligar uma campanha para ver o que acontece. O painel continua a ser útil para gerir as campanhas. As decisões sobre quanto investir, e onde, devem ser tomadas com os números da empresa.
