Métricas de marketing que você precisa saber interpretar

A reunião de resultados de marketing começa.

O apresentador coloca para compartilhar tela.

“Estão todos vendo?”, pergunta ele, mesmo sabendo que sim.

“Estamos vendo”, responde alguém.

Então o apresentador começa a ler o que está no slide, que são os mesmos números do dashboard, torcendo para que alguém consiga concluir alguma coisa em cima deles.

Do contrário, sairá todo mundo da reunião com cara de banana, podendo repetir os números de cabeça mas não tendo sacado nada a partir deles.

E o que é pior: nem sugerido nada para melhorá-los. Porque, claro, quem não entende o problema não desenha solução.

Já participou de alguma reunião assim?

Acontece que olhar para os dados não é o mesmo que analisar os dados.

Para analisar os dados, você precisa saber o que é que você quer com eles. Sem clareza do que se pretende com a estratégia, sem clareza do que se quer em cada etapa do Funil de Marketing, não pode haver clareza na análise dos dados.

Por isso, a causa #1 de uma reunião de resultados que ninguém sabe discutir os resultados é falta de clareza da estratégia e, consequentemente, do Funil de Marketing.

Tendo clareza da estratégia, você agora precisa entender quais são os números e análises que podem mostrar o que você quer saber. Que podem indicar para você se o desempenho pretendido foi ou não obtido – e por quê.

Nesse artigo, vou mostrar:

1. Quais são as principais métricas de cada etapa do Funil de Marketing
2. Quais conclusões você pode tirar de cada métrica
3. Estudo de caso: “a Black Friday está valendo a pena?”

Output metrics apontam o sintoma. Input metrics apontam as causas.

“Tá, mas por quê?”, essa é a pergunta que falta na maioria das reuniões. Ela é o ponto de partida de toda análise. Porque é a partir dela que você chegará nas possíveis causas dos números apresentados.

As vendas caíram… porque o CAC aumentou.

O CAC aumentou… porque o CPM encareceu e a CTR reduziu.

O CPM encareceu… 35% em novembro, provavelmente por conta da Black Friday.

A CTR reduziu… porque os novos anúncios estão com a CTR 20% menor que os antigos, e os antigos estão perdendo performance.

E assim por diante.

Relatórios de venda, OKRs estratégicos, KPIs da área são sempre output metrics. Ou seja, tudo que você faz em nível operacional e tático desagua nesses números. Receita, Vendas, CAC, ROI. É o que todo mundo olha. Quando um deles sobe ou cai (especialmente quando cai…), a primeira pergunta é sempre: “Tá, mas por quê?”

Para respondê-la, você precisa mergulhar nas métricas que estão por trás desses números – ou seja, investigar as input metrics (ou métricas táticas).

Assim, por exemplo, um problema de queda na Receita pode ser tanto um problema de Aquisição como de Retenção/Recompra. Talvez sua Aquisição esteja muito bem, obrigado, mas uma grande cohort completou 12 meses e a renovação foi baixa, causando uma queda na receita. Nesse caso, tentar descobrir o problema dando um deep dive na Aquisição seria olhar para o lugar errado.

Dessa forma, você vai abrindo cada métrica (output) nas suas métricas constituintes (input), numa árvore que pode se estender ao infinito. É essa quantidade imensa de variáveis, somado ao fato de que nunca é apenas uma a causa dos problemas, mas sim um agregado de coisas com maior ou menor peso, que dificulta o trabalho do analista.

Por exemplo: a (1) taxa de engajamento do LinkedIn caiu, assim como (2) os cliques nos links das descrições do Youtube e (3) a performance do anúncio de um dos principais influenciadores. Quanto do problema é devido a cada uma dessas causas?

Entenda a categoria de métricas antes de entender as métricas

Para não se perder nessa confusão, você precisa entender os principais agrupamentos de métricas e a relação entre eles. É o domínio dessa lógica que será seu principal aliado para interpretar resultados e pensar análises.

Por exemplo, todas as 3 métricas mencionadas acima fazem parte do agrupamento “Tráfego”, sendo as 2 primeiras do “Tráfego orgânico” e a 3ª do “Tráfego pago”.

É nessa hora que o Funil de Aquisição serve de guia, porque não há problema de Aquisição que não esteja em alguma das etapas do Funil.

O 1º grande recorte da Aquisição é entre Tráfego e Conversão. Ou você não está levando as pessoas para seu ambiente de conversão ou você não está convertendo essas pessoas que estão sendo levadas. As métricas aqui podem ser visitantes únicos (Tráfego) e taxa de conversão (Conversão), por exemplo.

O problema de Tráfego pode ser quebrado em Tráfego orgânico e Tráfego pago, o que vai desagregar tanto sua métrica de visitantes únicos quanto de taxa de conversão de acordo com as fontes de tráfego. Com isso, você saberá se o problema está na sua performance de conteúdo ou na sua performance de anúncios.

Você poderá então quebrar por canais. Assim, você vai desagregar mais uma vez suas métricas, dessa vez por origem. Com isso, além de entender que seu problema está, digamos, na performance de anúncios, você poderá ver, por exemplo, que a queda foi puxada principalmente pelo Youtube, mas não no Instagram.

Agora você já está quase pronto para identificar um dos problemas da sua Aquisição. Mas o que é que tem de errado nos anúncios do Youtube? Você poderá ainda quebrar em CPM, CTR e CPC, para a partir disso tentar supor se é um problema de estratégia de segmentação, de qualidade do criativo ou o quê.

E até aqui não estamos nem falando em análises, apenas em saber selecionar as métricas certas para olhar.

As categorias de métricas do Funil de Marketing

As categorias de métricas coincidem com as etapas do Funil de Marketing. As 2 primeiras dizem respeito principalmente às métricas de Tráfego; as 2 últimas às métricas de Conversão.

1. Tráfego indireto: elas contam se você está conseguindo gerar tráfego a partir do seu conteúdo.
2. Tráfego direto: elas contam se você está conseguindo gerar tráfego a partir dos seus anúncios.
3. Engajamento: elas contam se você está conseguindo qualificar seu tráfego.
4. Conversão: elas contam se você está convertendo o tráfego em clientes.

Abaixo, vou listar as principais métricas em cada uma dessas etapas e o que é que você poderá descobrir com ela.

As métricas de Tráfego indireto

• Taxa de engajamento: serve para avaliar o match entre o seu conteúdo e a sua audiência. Uma baixa taxa de engajamento, portanto, atesta a incompatibilidade entre o (1) seu conteúdo, a (2) plataforma na qual você está postando-o e a (3) sua audiência naquela plataforma. Uma baixa taxa de engajamento significa baixa distribuição orgânica, porque as plataformas otimizam sua distribuição para o engajamento. Você deve quebrar a taxa de engajamento por canal e por post.
  • Em social, é a taxa de engajamento
  • Em email, é a taxa de abertura
  • Em YT e blog, é a taxa de visualização
• Visitantes únicos: cada plataforma precisa levar tráfego para a sua página, através de links que você colocará nos artigos do blog, stories, bio e assim por diante. Afinal, a taxa de engajamento é um meio para gerar tráfego, e não um fim em si mesmo. Do contrário, bastaria ficar criando memes e clickbaits. É preciso maximizar a taxa de engajamento, sim, mas de modo a atrair o tipo de engajamento certo, da pessoa certa. A gente mede isso principalmente pela geração de tráfego (e depois olhando para a taxa de conversão) de cada plataforma.
• Tamanho da audiência: você quer gerar tráfego com seus conteúdos, claro. Cliques nos seus links. Mas você também quer construir uma audiência engajada para poder anunciar para eles depois. Então também importa o tamanho da sua audiência. E não, essa não é uma métrica de vaidade, porque grandes audiências valem dinheiro. Você mede isso pelo crescimento líquido da sua base (novos seguidores menos unfollowers), mas também pelo tamanho e qualidade dos públicos que seu conteúdo orgânico está formando (Quem engajou com sua página; quem visualizou x% dos seus vídeos; etc.)

As métricas de Tráfego direto

• CPM (custo por mil impressões): a maioria das plataformas cobra por impressão, de modo que o CPM indica o custo de anunciar naquela plataforma. Novas plataformas normalmente têm CPMs mais baixos, de modo que você obtém CPCs melhores. Quando a concorrência é alta, por exemplo em Black Friday, o CPM tende a aumentar – o que faz piorar a performance dos seus anúncios, mesmo mantendo as demais métricas constantes.
• CTR (click through rate): equivalentemente à taxa de engajamento do tráfego indireto, a CTR indica também o match entre o seu conteúdo (aqui chamado de criativo) e a sua audiência (aqui chamado de segmentação). Uma baixa CTR significa um alto CPC, dado que você está imprimindo um anúncio que poucas pessoas clicam. Você precisa (1) ou melhorar o criativo ou (2) testar outra segmentação.
• CPC (custo por clique): em social ads, o custo por clique é uma relação entre o CPM e sua CTR, dado que a cobrança é feita por impressão. Portanto, se você quiser baratear seu CPC, você deve reduzir o CPM (por exemplo ampliando o público) ou melhorando sua CTR (criativos e segmentação). Já em search ads, a cobrança é feita em cima do CPC, que você estipula – tudo o que importa, nesse caso, é sua capacidade de converter esse cara (sua taxa de conversão multiplicada pelo ticket médio). Quem tiver o melhor ROI, comprará as melhores posições de cada palavra-chave.

As métricas de Engajamento

• Taxa de conversão: é a relação entre visitantes e número de conversões, seja ela qual for. Ela indica principalmente o match entre (1) seu público, (2) sua página de conversão e (3) sua oferta. Por exemplo, se o tráfego está levando as pessoas certas, ou o problema está na página ou na oferta. Levar as pessoas certas é função do tráfego; se o problema estiver aí, volte para as métricas dos 2 pilares anteriores para investigar o problema. Caso contrário, você deverá testar diferentes páginas e diferentes ofertas. As principais variáveis que influenciam na performance da página são (1) copy, (2) desempenho técnico e (3) UX/UI.
• Tempo na página: auxiliada por mapas de valor e trackeamento de eventos, o tempo na página mostrará o que o seu visitante está consumindo do seu conteúdo, ajudando você a hipotetizar melhorias em termos de (1) copy, (2) desempenho técnico e (3) UX/UI. Lembre-se, porém, de que esses números são médias. A menos que seu produto seja de compra impulsiva, é normal que seu cliente visite mais de uma vez sua página antes de comprar; sendo assim, é também normal que, das primeiras vezes, ele fique pouco tempo nela, para depois voltar com mais atenção. Entenda essa como uma métrica exploratória, não conclusiva, para levantar causas e ideias para maximizar a taxa de conversão.
• Custo por visualização de página destino: existe um gap entre o clique e a visualização da página destino, normalmente causado por baixa performance técnica, como tempo de carregamento.
• Bounce rate: é a taxa de rejeição do seu site, indica normalmente a falta de match entre o tráfego e sua oferta. Exagere no clickbait, force a barra na copy, e você verá sua bounce rate disparar. É sempre fácil melhorar o tráfego às custas da conversão; ou a conversão às custas do tráfego. Equilibrar os dois é que é a grande arte. Agora, no GA4, existe a métrica de “sessões engajadas”, de modo que a bounce rate é a quebra entre “sessões” e “sessões engajadas” (em resumo, o bounce rate seria as “sessões desengajadas”).

As métricas de Conversão

• Taxa de compra: nem todo mundo que clica para comprar, compra. Entre o “adicionar o carrinho” e o “pagamento efetuado”, existe uma jornada. Entre uma solicitação de contato comercial e o contrato assinado, da mesma forma. A taxa de compra indica principalmente fricções do processo de compra que devem ser eliminadas. Normalmente, a taxa de compra é afetada por (1) objeções da oferta; (2) limitações de preço; (3) jornada de compra. A primeira você resolve mudando sua oferta, por exemplo inserindo features. A segunda você resolve com condições comerciais. A terceira, com UX/UI ou tecnologias no geral.
• Custo por lead: caso a startup seja prioritariamente Sales-Led Growth, então provavelmente a conversão do marketing será custo por lead qualificado (MQL). O importante aqui é acompanhar a conversão desse lead no time de vendas, a fim de identificar os critérios de qualificação. Do contrário, você tem ML (marketing leads), e não MQL. Portanto, além do custo por lead, o time de marketing deve olhar para a receita total gerada com os leads passados para o time de vendas, a fim de atuarem em conjunto para essa meta.
• CAC: caso a startup seja prioritariamente Marketing-Led Growth, então provavelmente a conversão se dará dentro de um ambiente de marketing, como um checkout. Nesse caso, o marketing tem controle de todo o processo, desde o tráfego até a ponta da conversão. Em vez de olhar custo por lead, nesse caso fica mais óbvio olhar para a output metric mais óbvia, o custo de aquisição.
• Receita: a receita indica a qualidade das vendas; porque de nada adianta reduzir o CAC de você fez isso promocionando (de modo a perder receita) ou atraindo clientes fora do seu ICP (de modo a gerar churn). Portanto, para compor o ROI, você deve olhar não apenas para a linha de custo (CAC), mas para a linha de retorno (Receita). Ela é composta por (1) ticket médio e (2) volume de vendas. Multiplique um pelo outro e você terá a receita. Se você for um e-commerces, por exemplo, você pode criar features de recomendação e promoções para itens extras, buscando aumentar TM.
• Taxa de recuperação: a taxa de recuperação é uma input metric da taxa de compra, afinal melhor a taxa de recuperação necessariamente implica em melhorar a taxa de compra. Ela indica a performance da sua abordagem ativa, normalmente responsabilidade de um time comercial / inside sales, que vai atrás dos abandonos de carrinho via email, telefone, SMS e Whatsapp.

Como falei, as métricas são potencialmente infinitas. Listei apenas as principais delas, que mais do que resolvem o propósito de saber o que olhar para analisar a performance da sua estratégia de aquisição.

Cada um do seu time deverá ir mais a fundo. Se a taxa de engajamento tiver ruim, por exemplo, seu social media deverá cruzar isso com editorias, formatos, horário de postagem, entre outras variáveis. Mas você já será capaz de identificar o problema para saber o que pedir para ele investigar.

Por mais que as métricas em si pareçam básicas, e todo mundo saiba o que ela são e como calculá-las, na prática há muito desentendimento.

Caso real: “a Black Friday está valendo a pena?”

Ontem, estive em uma reunião em que o líder de marketing levantou essa pergunta. Ninguém sabia ao certo como responder. Dividimos o problema entre Tráfego e Conversão:

• Pergunta 1: As campanhas de Tráfego da Black estão valendo a pena? Decisão: aumentar ou reduzir orçamento.
• Pergunta 2: As Black Friday como um todo está valendo a pena? Decisão: prorrogar ou encerrar a promoção.

O Tráfego estava mais caro, o CPM tinha aumentado 35% com relação ao mês anterior. Como a CTR tinha se mantido constante, o CPC aumentou. Ou seja, o tráfego estava mais caro para todas as campanhas, sejam elas de Black ou não.

A questão agora era: será que a taxa de conversão compensaria o aumento do custo do tráfego, a ponto de manter ou até reduzir o CAC?

Para meio e fundo de Funil, o CAC havia reduzido. O que você conclui disso? Que a taxa de conversão da página de vendas estava maior. Afinal, mesmo com um custo por clique maior, o custo de aquisição estava menos.

O problema era que, como esses públicos eram pequenos, não permitiriam grande escala. E para os públicos frios, o CAC não estava muito melhor do que nos meses anteriores. A campanha de Black não estava fazendo nosso Tráfego performar melhor. Pelo contrário.

Porém, tal como a análise do Tráfego havia sugerido, nossa taxa de conversão da página de vendas estava realmente maior. Mesmo que a Black não estivesse fazendo o Tráfego performar muito melhor, dado elevação do CPM sem aumento correspondente de CTR, ela estava convertendo muito mais. E isso não apenas o Tráfego das campanhas de mídia paga, mas todo ele.

Se encerrássemos a promoção, estaríamos no pior dos cenários: com o Tráfego ainda caro, mas a conversão despencaria – e o CAC explodiria. A startup estava naquela situação em que a Black Friday era um mal necessário: ruim com ela, pior sem ela.

Pela minha experiência, aliás, essa é uma regra: a Black Friday é ótima para converter audiência/base já adquiridas, mas não para ampliar base. Quem tem audiência, ofertas de Black convertem muito. Quem não tem, a Black dificilmente é um alavancador.

É claro que outras análises poderiam ser feitas. Por exemplo, para avaliar se o aumento da taxa de conversão estava justificando manter ativa a promoção da Black, deveríamos avaliar se ela aumentou a ponto de compensar o desconto dado. Afinal, a promoção, embora aumente conversão, reduz ticket, de modo que o CAC precisa ser menor para manter ROI. Mas o ponto não é complexificar – é exercitar a interpretação e a tomada de decisão em cima dessas métricas.

Portanto:

• Decisão 1: reduzir orçamento nas campanhas de topo de funil, manter em meio e fundo
• Decisão 2: prorrogar a promoção para manter a taxa de conversão, enquanto esperamos o CPM reduzir

Mais do que conhecer as métricas, você precisa saber interpretá-las e usá-las na tomada de decisão. E isso, infelizmente, é raro de encontrar. Em teoria, é simples. Na prática, a teoria é outra.

Já rodei por várias startups, algumas que supostamente deveriam ter alta maturidade em termos de análise de dados, mas raramente esse foi o caso. Se você conseguir fazer o seu time (1) entender, (2) acompanhar e (3) atuar em cada uma dessas métricas, você estará à frente de 90% das startups.

*Nesse artigo, foquei nas principais métricas de um funil de aquisição baseado em Marketing-Led Growth, que são as principais para qualquer time de marketing. Modelos de Aquisição baseados em PLG ou SLG exigiriam ainda aprofundamentos táticos tanto em nível de Produto quanto de Vendas.