No mundo dinâmico do Growth Marketing, as métricas e os dados são o farol que orienta nossas estratégias. Entre essas métricas, há uma que é frequentemente ignorada, quando, na verdade, é muito importante. Estamos falando do fator K.
Muitas vezes, em nossa ânsia de entender o desempenho de nossas campanhas publicitárias e atribuir cada venda ou instalação a uma fonte específica, ignoramos a magnitude do impacto que não podemos medir diretamente. Esse impacto, geralmente chamado de “orgânico”, é o resultado de uma estratégia eficaz de aquisição de usuários que se espalha como um vírus, por exemplo, por meio de recomendações de usuários.
Neste artigo, exploraremos em detalhes o conceito do fator K no marketing e como ele pode nos ajudar a ir além das métricas de atribuição convencionais.
Essa métrica, que se originou da terminologia médica usada para avaliar a velocidade de propagação de um vírus, tornou-se um indicador fundamental no mundo do marketing digital.
Mas vamos começar com o básico, o que é o fator K.
O fator K é usado para levar em conta as conversões que não podem ser atribuídas diretamente à publicidade paga, mas que têm sua origem e causa na publicidade.
O que normalmente acontece na publicidade é que um usuário vê um anúncio digital (ele pode ou não clicar nele) e, em seguida, quando vai para o Store para pesquisar esse aplicativo, a MMP detectará esse usuário como alguém que foi impactado anteriormente por um anúncio e, portanto, atribui essa conversão a essa campanha publicitária.
No entanto, um usuário de primeira viagem pode baixar um aplicativo depois de ver um anúncio. Em seguida, ele recomenda esse aplicativo ao seu grupo de amigos e dois deles decidem fazer o download do aplicativo em questão. Uma MMP diria que a publicidade gerou um usuário, quando na verdade gerou três. Se o primeiro usuário não tivesse sido impactado pela publicidade e tivesse baixado o aplicativo, ele não o teria recomendado a seus amigos, nem o teria baixado.
Esse é um dos dois principais impactos da publicidade não mensuráveis por uma MMP e é o que comumente chamamos de “boca a boca”, no qual reside grande parte do efeito de viralização de um produto digital.
Por outro lado, há outro tipo de impacto não diretamente mensurável por um MMP, que se refere ao comportamento dos algoritmos que controlam a priorização dos diferentes aplicativos. Seja na Google Play Store ou na App Store, existem certas regras que tendem a dar maior ou menor visibilidade a determinados aplicativos, da mesma forma que o Google Search tende a dar maior prioridade a determinados sites diante de certas pesquisas, o mesmo acontece no mundo dos aplicativos móveis.
Para os fins deste artigo, o importante é observar que, quanto maior o número de downloads, maior a confiabilidade de um aplicativo para o algoritmo e, portanto, maior o grau de visibilidade que ele terá em contextos altamente relevantes. Pesquisas relacionadas ao que o aplicativo resolve ou usuários que correspondem a um perfil adequado para serem beneficiados pelo aplicativo.
Por esse motivo, se ativarmos campanhas publicitárias para um aplicativo móvel, estaremos influenciando indiretamente o grau de visibilidade “orgânica” desse aplicativo. E, portanto, teremos um segundo impacto não mensurável pelo MMP.
Esse é o tipo de medição, que subestima os esforços de mídia paga, que o fator K pode resolver e, por esse motivo, sempre que houver uma campanha de marketing digital, é aconselhável levar esse fator em consideração.
Você pode se perguntar por que é importante medir o fator K quando já temos métricas de atribuição que rastreiam a origem exata de cada usuário. A resposta está no fato de que o mundo real é mais complexo do que parece. A propagação orgânica de usuários é difícil de medir, pois às vezes é difícil determinar por que um usuário orgânico instalou seu aplicativo, se foi uma recomendação de um amigo, se foi porque ele viu um anúncio ou se foi uma combinação de ambos.
As campanhas publicitárias são uma parte essencial da aquisição de usuários e, embora não sejam a história toda, devemos dar a elas o devido peso. Além disso, o boca a boca, as recomendações de amigos e as experiências positivas dos usuários podem gerar um fluxo constante de novos usuários que nem sempre pode ser atribuído diretamente a uma fonte específica. É aí que entra o fator K. Isso nos ajuda a entender como nossas campanhas pagas afetam a aquisição orgânica.
O cálculo do fator K não é uma tarefa muito complexa, mas requer a consideração de duas variáveis-chave: o número de convites de inscrição enviados por cliente (i) e a taxa de conversão média de cada convite (c). A fórmula básica é K = i * c, em que “K” é o fator K.
Por exemplo, se você tiver uma Fintech que tem seu aplicativo e recompensa seus usuários por convidar amigos, e cada usuário convida dois amigos (i = 2), e cada quinto convidado se torna um novo usuário (c = 0,2), seu fator K seria de 40%.
Deseja melhorar seu fator K e alcançar esse crescimento exponencial? Aqui estão algumas estratégias importantes que podem aumentar seu fator K:
A otimização eficaz da loja de aplicativos é essencial para os desenvolvedores de aplicativos que desejam mais downloads orgânicos. O volume de downloads é um dos fatores de classificação mais importantes no ASO. Quando as lojas de aplicativos observam um tráfego constante e um número crescente de usuários ativos, sua classificação melhora. Isso cria um círculo virtuoso no qual os esforços de mídia paga afetam o orgânico, levando a um fator K mais alto.
É importante que você explore diferentes canais de publicidade e estratégias criativas e busque a fonte dos usuários mais valiosos. Compreender a eficácia das campanhas publicitárias requer medição e análise precisas para entender como otimizar suas campanhas e maximizar o retorno sobre o investimento em publicidade.
O fator K se beneficia muito se o seu aplicativo for projetado com a capacidade de compartilhamento em mente. Incentivar os usuários a compartilhar suas experiências com amigos e conhecidos pode transformar uma instalação paga em três ou quatro usuários orgânicos adicionais. O ideal é que essa estratégia seja planejada desde o início do desenvolvimento do seu aplicativo.
Em primeiro lugar, um MMP é um Parceiro de Atribuição Móvel. Ele fornece aos anunciantes informações sobre o desempenho de seus anúncios. Seus dados são preciosos e, graças a eles, podemos medir as conversões geradas por cada peça publicitária e otimizar nossas campanhas de acordo.
Embora os dados fornecidos pelas MMPs sejam cruciais, entender como as campanhas pagas afetam a aquisição orgânica é essencial para alocar seus orçamentos de campanha com sabedoria.
Talvez fique mais claro se dermos um exemplo. Digamos que você tenha um aplicativo de jogos, esteja veiculando anúncios e o MMP diga que você gerou 1.000 usuários graças à sua estratégia de mídia paga. A verdade é que você provavelmente gerou mais de 1.000 usuários com essa estratégia, graças ao fator K. Você pode ter conquistado 1.200 ou 1.300 usuários, seja porque alguém que já baixou o aplicativo o recomendou e mais downloads foram feitos, seja porque alguém que viu um anúncio acabou baixando o aplicativo “organicamente”.
Isso, quando você quiser fazer cálculos como custo por usuário ou ROAS você pode achar que os resultados são menos positivos do que realmente são. Se não incluirmos o fator K, é provável que o custo por usuário seja maior, enquanto o ROaS será menor.
Em última análise, o cálculo do fator K oferece uma visão mais clara dos resultados reais dos esforços de mídia paga.
No marketing digital, as métricas são essenciais, mas não podemos deixar que as métricas de atribuição nos ceguem para a importância do fator K. Essa métrica nos lembra que há um mundo de usuários orgânicos fortemente influenciados por nossas estratégias de aquisição de usuários.
Com a ferramenta certa, podemos tomar decisões mais informadas e levar nossas estratégias de marketing para o próximo nível. É isso que sempre buscamos oferecer na Boomit – Growth Marketing projetando processos de Data Analytics e Atribuição sob medida para as necessidades de cada cliente e considerando as características únicas de seus usuários.
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