Opinião de André Zeferino, consultor em estratégia de marketing
Imaginemos que uma marca suspendia todas as suas campanhas comerciais durante uma semana. Quantas vendas passíveis de serem atribuídas ao marketing desapareceriam realmente? E quantas aconteceriam da mesma forma?
As actuais iniciativas de “regresso às aulas” e a próxima peak season são exemplos particularmente evidentes. Se uma marca aumenta simultaneamente o investimento publicitário e a pressão promocional durante estes períodos em que a procura já seria naturalmente mais elevada, observar um aumento das vendas nesse período permite concluir quanto deste crescimento foi provocado exclusivamente pelo marketing?
Estas são questões cruciais que as equipas testam cada vez mais através de experiências de incrementalidade.
O que teria, então, acontecido se as campanhas nunca tivessem existido?
Em inferência causal, esta abordagem designa-se por contrafactual. Podemos observar o mundo que aconteceu; nunca uma realidade alternativa. É precisamente neste ponto que surge uma falácia conhecida há mais de dois mil anos, que continua presente, de forma implícita, em inúmeros relatórios de campanhas, apresentações ao Board, estudos de caso e decisões de investimento: post hoc ergo propter hoc (“depois disto, logo por causa disto”).
Esta falácia consiste em assumir que dois eventos cronológicos estão relacionados, tendo o primeiro despoletado o segundo, num erro que confunde coincidência temporal com a efectiva relação de causa e efeito. E talvez poucas disciplinas de gestão estão tão expostas a este fenómeno como o marketing.
A diferença entre atribuição e causalidade
Considerando uma campanha publicitária, existem desde logo duas perguntas possíveis: quantas vendas aconteceram depois da campanha? Quantas destas vendas não teriam acontecido se a campanha nunca tivesse existido?
A diferença parece subtil, mas representa duas formas distintas de produzir conhecimento. Um consumidor pode ter visto um anúncio e comprado posteriormente sem qualquer influência do meio. Poderia já conhecer a marca, ter a decisão tomada, ter sido influenciado por outro canal, experiência ou simplesmente comprar de qualquer forma.
Foi precisamente esta realidade que Thomas Blake, Chris Nosko e Steven Tadelis decidiram testar quando desligaram deliberadamente as campanhas de pesquisa paga da eBay em dezenas de mercados norte-americanos. O estudo tornou-se um clássico porque substituiu modelos de atribuição por uma experiência capaz de medir aquilo que realmente interessa: efeito incremental.
Outro exemplo frequentemente citado surgiu na Uber. Kevin Frisch, então responsável de marketing de performance, revelou que a empresa reduziu significativamente o investimento em publicidade digital, cerca de 100 milhões de dólares, dois terços do orçamento anual. Ao constatar que o número de instalações da App praticamente não se alterou, a equipa investigou essa ausência de efeito e descobriu um problema generalizado de fraude de atribuição: uma parte substancial das conversões atribuídas às campanhas nunca tinha, de facto, dependido delas, sendo instalações orgânicas indevidamente reclamadas por redes de publicidade.
O mundo empresarial torna a causalidade particularmente difícil
Ao contrário do que acontece, por exemplo, num ensaio clínico, onde é possível comparar grupos tratados e grupos de controlo em condições relativamente estáveis, a indústria de marketing opera em sistemas onde quase “tudo muda em todo o lado e ao mesmo tempo”.
Uma empresa pode lançar uma campanha enquanto altera preços, melhora produtos, expande a distribuição, entra em novos mercados, enfrenta novos concorrentes, recebe atenção mediática ou beneficia de um contexto económico mais favorável. Quando as vendas aumentam, qual destes factores explica realmente o resultado?
Este é o problema das variáveis de confusão: factores que influenciam simultaneamente aquilo que pensamos ser a causa e o resultado observado. Mas há ainda um viés mais específico do marketing, frequentemente ignorado: a endogeneidade do orçamento. As marcas tendem a investir mais precisamente quando antecipam melhores resultados: sazonalidade, lançamentos relevantes ou momentos favoráveis da categoria.
Quando isto acontece, qualquer correlação simples entre despesa e resultado ficará inflacionada à partida.
A causalidade é menos confortável do que uma boa história
As empresas valorizam respostas claras. Uma apresentação que conclui que “esta campanha gerou um retorno de 150%” é simples, convincente e fácil de comunicar. Pelo contrário, afirmar que “observámos crescimento, mas não conseguimos determinar quanto desse crescimento foi efetivamente provocado pela campanha” exige aceitar um grau de incerteza que poucas organizações apreciam.
O resultado é uma assimetria conhecida por qualquer profissional de marketing: provar que uma iniciativa funcionou tende a ser recompensado; demonstrar que o seu impacto incremental foi reduzido pode ser percecionado como um fracasso.
Medir melhor começa por fazer perguntas melhores
O marketing alimentou sempre uma forte cultura de casos de sucesso, onde o principal problema é filtrar os vieses de sobrevivência e de confirmação. Um caso de sucesso é uma narrativa. Uma experiência controlada é uma hipótese testada. As histórias ajudam-nos a compreender possibilidades, mas apenas a evidência causal ajuda-nos a compreender mecanismos reais.
O marketing dispõe hoje de métodos muito mais robustos para aproximar o contrafactual: Experiências geográficas, grupos de controlo, testes de incrementalidade e modelos econométricos permitem isolar, com muito maior rigor, o contributo dinâmico e específico desta area relativamente a factores como preço, distribuição, sazonalidade ou concorrência.
No fundo, todos estes métodos procuram responder à mesma pergunta: o que teria acontecido se a campanha nunca tivesse existido?
É esta mudança na pergunta que separa uma equipa de marketing que aprende continuamente, de outra que desconhece o seu impacto causal comprovado e que continuará a tomar decisões, justificar investimentos e construir narrativas assentes em “causas” que nunca chegou verdadeiramente a demonstrar.
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