{"id":4040,"date":"2024-09-19T22:19:04","date_gmt":"2024-09-20T01:19:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.purplemetrics.com.br\/?p=4040"},"modified":"2024-09-20T10:16:17","modified_gmt":"2024-09-20T13:16:17","slug":"escolhendo-variaveis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/escolhendo-variaveis\/","title":{"rendered":"Escolhendo as vari\u00e1veis no Purple Metrics"},"content":{"rendered":"

O primeiro passo voc\u00ea j\u00e1 deu, que foi contratar o Purple Metrics, agora \u00e9 a hora de irmos atr\u00e1s dos dados que ir\u00e3o alimentar a modelagem estat\u00edstica propriet\u00e1ria do Purple. Antes de sair baixando os dados das plataformas, leia esse artigo para compreender quais dados e como proceder.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Como o Purple Metrics funciona<\/h2>\n\n\n\n

Para o modelo funcionar precisamos colocar os dados que sua empresa j\u00e1 tem dentro do modelo, atrav\u00e9s de uma planilha. A gente recomenda que voc\u00ea use este modelo aqui.<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"Ilustra\u00e7\u00e3o
Ilustra\u00e7\u00e3o de como o Purple Metrics capta os dados, insere dentro no modelo para retornar os insights<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Nossos algoritmos ir\u00e3o avaliar os dados e a partir deles gerar a atribui\u00e7\u00e3o estat\u00edstica dos esfor\u00e7os, analisar o comportamento, dura\u00e7\u00e3o e influ\u00eancia em outros esfor\u00e7os, e te ajudar a prever resultados e planejar esfor\u00e7os futuros.<\/p>\n\n\n\n

Imagine uma cozinha profissional. Por mais que o menu seja muito bem pensado, o chef renomado e o restaurante tenha estrelas Michelin, se os ingredientes n\u00e3o forem da melhor qualidade e se a quantidade for insuficiente, o resultado final n\u00e3o ser\u00e1 bom. \u00c9 a mesma coisa no Purple, s\u00f3 que os ingredientes s\u00e3o os dados fornecidos pelos clientes.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Hist\u00f3rico de dados<\/h2>\n\n\n\n

Dentro da met\u00e1fora da cozinha, os ingredientes em quantidade adequada seriam o hist\u00f3rico dos dados. Precisamos de, no m\u00ednimo, um ano (52 semanas) de dados. O ideal seria termos 2 anos (104 semanas), mas essa n\u00e3o \u00e9 uma condi\u00e7\u00e3o eliminat\u00f3ria.<\/p>\n\n\n\n

Mas por que tanto tempo?<\/p>\n\n\n\n

Para que um modelo estat\u00edstico funcione bem, ele precisa de informa\u00e7\u00f5es do passado. Isso porque os modelos aprendem com o que j\u00e1 aconteceu e quanto mais dados do passado eles tiverem, melhor ir\u00e3o compreender varia\u00e7\u00f5es, identificar padr\u00f5es e fazer previs\u00f5es. Por isso quanto mais dados voc\u00ea tiver sobre o que j\u00e1 aconteceu, melhor o modelo vai funcionar, pois ele ter\u00e1 mais “experi\u00eancia” para basear suas conclus\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Precisamos que este hist\u00f3rico esteja em semanas para que o modelo seja mais preciso. Caso esteja em meses, o modelo ir\u00e1 fazer uma distribui\u00e7\u00e3o igualit\u00e1ria entre as semanas – o que n\u00e3o representa a realidade.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, esse hist\u00f3rico precisa conter:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Todos os investimentos financeiros realizados no per\u00edodo (inputs)<\/li>\n\n\n\n
  2. O resultado que gostar\u00edamos de avaliar (outputs)<\/li>\n\n\n\n
  3. Os esfor\u00e7os realizados pelo time de marketing (vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    O Purple Metrics tem como objetivo relacionar investimentos e outras a\u00e7\u00f5es de marketing e branding ao resultado final. O modelo ir\u00e1 identificar as rela\u00e7\u00f5es entre investimentos e vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias para, ent\u00e3o, relacionar as vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias ao resultado. Isso porque sabemos que entre o investimento e o resultado final, existe todo um ecossistema que pode ser impactado.<\/p>\n\n\n\n

    <\/div>\n\n\n\n

    Investimentos<\/h2>\n\n\n\n

    Tamb\u00e9m pode ser chamados de input.<\/em> S\u00e3o todos os investimentos de marketing que fazemos com o objetivo de gerar ou melhorar o resultado. Esses investimentos podem ser diversos, como:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Investimento em Google Ads<\/li>\n\n\n\n
    • Investimento em influenciadores<\/li>\n\n\n\n
    • Investimento em m\u00eddia OOH<\/li>\n\n\n\n
    • Patroc\u00ednio de eventos<\/li>\n\n\n\n
    • Investimento em TV ou R\u00e1dio<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Todo investimento orientado ao resultado conta, por\u00e9m \u00e9 preciso lembrar da import\u00e2ncia do hist\u00f3rico de dados. O modelo pode ter dificuldade em aferir resultados de investimentos que ocorreram por per\u00edodos muito curtos, pois n\u00e3o houve tempo suficiente para relacionar este investimento com demais vari\u00e1veis ou resultados.<\/p>\n\n\n\n

      Por exemplo: sua marca fez uma campanha na TV durante 2 semanas e nunca mais repetiu a estrat\u00e9gia. Ou a empresa participou de um evento durante todo o ano.<\/p>\n\n\n\n

      Da mesma forma, o modelo n\u00e3o consegue trazer recomenda\u00e7\u00f5es ou sugerir investimentos que nunca foram testados.<\/p>\n\n\n\n

      Investimentos em ferramentas, softwares e afins tamb\u00e9m n\u00e3o entram aqui.<\/p>\n\n\n\n

      <\/div>\n\n\n\n

      Resultado<\/h2>\n\n\n\n

      \u00c0s vezes chamamos ele de output<\/em> aqui no Purple. Ele \u00e9 o resultado que queremos avaliar (e decidir por aprimorar ou cortar). Esse resultado pode ser qualquer indicador ou m\u00e9trica e marketing ou branding que esteja alinhado ao resultado de neg\u00f3cio. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Leads, MQLs ou SQLs<\/li>\n\n\n\n
      • Vendas<\/li>\n\n\n\n
      • Receita<\/li>\n\n\n\n
      • Downloads de aplicativo<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        \u00c9 interessante que o resultado esteja relacionado \u00e0 estrat\u00e9gia que a \u00e1rea est\u00e1 executando. Uma empresa que n\u00e3o est\u00e1 focada em gerar novos leads, mas sim em gerar recorr\u00eancia da base existente e ampliar receita, deveria considerar \u201creceita\u201d ou \u201crenova\u00e7\u00e3o\u201d como output.<\/em> J\u00e1 uma empresa que est\u00e1 focada em fechar mais neg\u00f3cios, mesmo que em detrimento da rentabilidade, deveria considerar \u201cvendas\u201d ou \u201cSQLs\u201d ao inv\u00e9s de receita.<\/p>\n\n\n\n

        Outro ponto importante sobre o output<\/em> \u00e9 que sua presen\u00e7a \u00e9 essencial para que o modelo rode, por isso, ele que determina o tamanho do hist\u00f3rico.<\/p>\n\n\n\n

        O modelo n\u00e3o considera per\u00edodos que n\u00e3o possuem a informa\u00e7\u00e3o do output. Por exemplo: O hist\u00f3rico de investimentos e vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias vai de 2024 at\u00e9 2021, mas o hist\u00f3rico do resultado \u00e9 s\u00f3 de 2024 a 2023. Neste caso, todas as informa\u00e7\u00f5es de 2022 e 2021 ser\u00e3o desconsideradas.<\/p>\n\n\n\n

        N\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel ter mais de um output por modelo, \u00e9 preciso escolher um s\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

        <\/div>\n\n\n\n

        Vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias<\/h2>\n\n\n\n

        As vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias s\u00e3o outros dados que temos influ\u00eancia ou n\u00e3o, mas que n\u00e3o s\u00e3o investimentos nem o resultado, s\u00e3o m\u00e9tricas do meio. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Alcance do Instagram<\/li>\n\n\n\n
        • Views no Youtube<\/li>\n\n\n\n
        • Participantes em eventos<\/li>\n\n\n\n
        • Inscri\u00e7\u00f5es na newsletter<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          As vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias s\u00e3o muito importantes para o modelo, pois s\u00e3o elas que ir\u00e3o mostrar \u201ccaminho\u201d at\u00e9 o resultado. \u00c9 importante que todos os esfor\u00e7os relevantes sejam considerados e inseridos no modelo, pois o produto n\u00e3o conseguir\u00e1 atribuir o resultado a uma vari\u00e1vel que n\u00e3o est\u00e1 presente.<\/p>\n\n\n\n

          No entanto, tamb\u00e9m n\u00e3o recomendamos que coloque toda e qualquer vari\u00e1vel no modelo.<\/p>\n\n\n\n

          Algumas boas pr\u00e1ticas para escolher as vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias:<\/p>\n\n\n\n

          Escolha vari\u00e1veis que tenham rela\u00e7\u00e3o com os investimentos.<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
            \n
          1. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

            \u00c9 interessante que todo investimento que entrar\u00e1 no modelo tenha alguma vari\u00e1vel intermedi\u00e1ria pr\u00f3xima associada.<\/p>\n\n\n\n

            Exemplos:<\/p>\n\n\n\n

              \n
            • Investimento em patroc\u00ednios de eventos e participantes de eventos;<\/li>\n\n\n\n
            • Investimento em impulsionamento de Instagram e alcance de Instagram;<\/li>\n\n\n\n
            • Investimento em OOH e impactos estimados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

              Escolha vari\u00e1veis equipar\u00e1veis<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

              Traga vari\u00e1veis que sejam compar\u00e1veis, especialmente quando elas s\u00e3o de canais ou origens similares. Se escolhemos \u201cAlcance no LinkedIn\u201d \u00e9 importante escolher \u201cAlcance no Instagram\u201d ao inv\u00e9s de \u201cCurtidas no Instagram”, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n

              Vari\u00e1veis com valores absolutos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

              As leituras e conclus\u00f5es do modelo s\u00e3o mais simples e melhores quando optamos por vari\u00e1veis com valores absolutos, no lugar de taxas ou outros indicadores relativos.<\/p>\n\n\n\n

              Por exemplo, \u00e9 prefer\u00edvel escolher \u201cCliques\u201d do que \u201cCTR\u201d.<\/p>\n\n\n\n

              Escolher um n\u00famero de vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias adequado ao tamanho do hist\u00f3rico.<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
                \n
              1. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

                Quanto mais vari\u00e1veis inclu\u00edmos no modelo, mais complexo ele fica e mais hist\u00f3rico ele precisa para garantir acur\u00e1cia das atribui\u00e7\u00f5es, previs\u00f5es e sugest\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

                Recomendamos que a cada um ano de hist\u00f3rico, tenhamos aproximadamente 10 vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias.<\/p>\n\n\n\n

                <\/div>\n\n\n\n

                Qualidade dos dados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

                Sabemos que em alguns casos, n\u00e3o teremos hist\u00f3rico de todas as informa\u00e7\u00f5es por todo o per\u00edodo analisado. Neste caso o modelo do Purple age de duas formas distintas:<\/p>\n\n\n\n

                Investimentos:<\/strong> investimentos que n\u00e3o possuem informa\u00e7\u00e3o por determinados per\u00edodos, o modelo considerar\u00e1 o valor 0 (vai assumir que n\u00e3o houve investimento no per\u00edodo).<\/p>\n\n\n\n

                Vari\u00e1veis intermedi\u00e1rias:<\/strong> quando n\u00e3o houver informa\u00e7\u00e3o por determinados per\u00edodos, o modelo agir\u00e1 de duas formas:<\/p>\n\n\n\n

                  \n
                1. Se o per\u00edodo sem informa\u00e7\u00e3o estiver no meio do hist\u00f3rico, o modelo estimar\u00e1 com base nos dados existentes.<\/li>\n\n\n\n
                2. Para per\u00edodos anteriores \u00e0 primeira entrada de dados, o modelo assumir\u00e1 o valor zero.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

                  Veja no exemplo abaixo:<\/p>\n\n\n\n

                  \"\"<\/figure>\n\n\n\n
                  <\/div>\n\n\n\n

                  Esse artigo est\u00e1 aqui para te ajudar no processo de onboarding e atualiza\u00e7\u00e3o dos dados no modelo. No entanto, caso voc\u00ea ainda esteja com d\u00favidas, entre em contato com nosso CS, Ricardo Pompeu em ricardo.pompeu@purplemetrics.com.br.<\/p>\n\n\n\n

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                  Tal como em um videogame, estrat\u00e9gia de crescimento tem diversas fases, vil\u00f5es e \u2018chef\u00f5es\u2019: saiba como lidar para evitar que suas vidas acabem nesse jogo diferente.<\/p>","protected":false},"author":9,"featured_media":4016,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[16],"tags":[],"class_list":["post-4040","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-central-de-ajuda"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4040","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4040"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4040\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4055,"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4040\/revisions\/4055"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4016"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4040"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4040"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.purplemetrics.com.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4040"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}