Mensurando a eficácia do Retail Media em diferentes cenários

A mensuração está no centro do marketing digital. É imprescindível que possamos mostrar a ligação direta entre um anúncio veiculado e a ação desejada, seja a captura do lead ou até mesmo a compra de um produto. É dessa forma que os profissionais de marketing demonstram o ROI alcançado.

Mas este é um cenário que tem sido muito movimentado: recentemente vimos o Google voltar atrás no fim dos cookies de terceiros no Chrome, uma iniciativa que foi muito debatida nos últimos anos e estava, desde janeiro de 2024, nos testes iniciais com o mercado.

A proposta, agora, é não interromper o uso dos third party cookies, e sim oferecer ao usuário mais autonomia nas escolhas sobre eles. Essa é apenas uma das importantes mudanças que estão ocorrendo e que tornarão mais desafiadoras para os profissionais da área não só a mensuração de campanhas como também a segmentação.

A utilização da IA no Retail Media

Recentemente li uma pesquisa com anunciantes da indústria de bens de consumo que apontou que a grande maioria dos profissionais entrevistados está pronta para adotar a IA para segmentação, veiculação de anúncios relevantes aos clientes e outros aspectos da publicidade.

Como o Retail Media cobre a jornada completa do cliente, incluindo o momento final de decisão, quando os compradores estão nos canais digitais do varejista ou na loja física, podemos entender que utilizar a IA para se conectar com os clientes durante esse momento crucial da jornada pode dar aos anunciantes uma grande vantagem competitiva.

O estudo em questão mostra que 45% dos respondentes acreditam que a IA ajudará na análise e alavancagem do comportamento de compra. Mas, é importante lembrarmos que a análise humana continuará sendo fundamental ao longo de todo o processo.

Outros dados relevantes da pesquisa se refere ao fim do uso dos cookies de terceiros e outros desafios enfrentados pelos anunciantes:

• 54% consideram a IA crucial para a integração perfeita de dados on-line e off-line
• 29% consideram a IA útil, mas não essencial, pois outras ferramentas podem fazer a integração de dados
• 15% têm preocupações com a privacidade em relação às integrações com IA

Dessa forma, é importante entender a complexidade de analisar e utilizar os dados dos compradores – especialmente quando há o cruzamento de dados do e-commerce e da loja física.

O fim do suporte para cookies de terceiros

Nos últimos anos, o mercado tem discutido fortemente a decisão do Google de encerrar o uso de cookies de terceiros no Chrome. Apesar de Firefox e Apple já terem tomado essa decisão há tempos, o impacto maior é no Chrome – no momento em que este artigo foi escrito, o navegador detém a fatia de 65% no mercado mundial.

Entretanto, em julho de 2024, a empresa decidiu novamente mudar de rota: manter o suporte aos cookies, mas oferecer ao usuário mais controle sobre eles. Ainda não se tem muita clareza de como isso funcionará, mas é uma decisão que traz grande impacto à publicidade on-line.

As regulamentações como a GDPR (na Europa), a CCPA (na Califórnia, EUA) e a LGPD (aqui no Brasil), por exemplo, vieram para ficar e a pressão que estamos vendo por mais privacidade continuará a crescer nos próximos meses e anos.

Isso, é claro, significa que os anunciantes precisam investir na evolução dos processos e adotar abordagens inovadoras para manter a eficácia e monitorar o impacto das campanhas.

Graças à nova parceria com o Google e seu Ads Data Hub (ADH), o mercado pode desenvolver soluções para enfrentar esses desafios, permitindo a captura de indicadores de meios publicitários e posterior medição do desempenho de vendas de uma campanha sem utilizar cookies de terceiros.

É o que a RelevanC vem fazendo, combinando as plataformas de DSP do Google com dados transacionais e produzindo indicadores de vendas relevantes para os clientes.

Ao vincular o ADH em conjunto com dados próprios, agora podemos reconciliar a publicidade on-line com os dados first-party de vendas na loja física, possibilitando a análise de quantas pessoas viram um determinado anúncio ao mesmo tempo em que cruzamos esse público impactado com os compradores de um produto similar ou tangencial.

Com esse nível de informação podemos fornecer indicadores relevantes para analisar o impacto de um anúncio nas vendas de um produto ou de categorias similares.

Um dos pontos principais de soluções que utilizam apenas dados agregados e anonimizados é que o Google ADH garante que a privacidade do cliente e as regulamentações como o GDPR ou a LGPD sejam respeitados, impedindo a inspeção dos dados de identificação pessoal. Se um cálculo submetido à ADH não respeitar as verificações de privacidade, por exemplo, o resultado não estará acessível.

O ADH permite a utilização de diversas fontes de dados, como Display Video 360 (DV360) e o Google Ads, e esses dados contêm informações como quem visualizou um anúncio e quando. Assim, é possível constatar quantas pessoas visualizaram aquele anúncio específico naquele dia, mas não conseguimos identificar os indivíduos envolvidos.

Ao fornecer aos varejistas a capacidade de conciliar a exposição publicitária com os dados de vendas, bem como a segmentação direta de clientes sem a utilização de cookies de terceiros, vale destacar que é, sim, possível ajudar os anunciantes a manterem os investimentos em estratégias de Retail Media rentáveis e contínuos.

Além de, é claro, mensurar e mostrar de forma palpável o resultado das campanhas. E é importante ressaltar: estratégias que sigam as regulamentações de uso de dados e mantendo a privacidade do consumidor protegida é uma prioridade!

Caroline Mayer é VP Brazil da RelevanC.