Um dos maiores desafios para analistas de BI e Marketing Analytics é responder à clássica pergunta da diretoria: “Se investirmos mais X, quanto teremos de retorno?”.
Justificar o budget de marketing com previsibilidade é uma dor latente, especialmente quando as decisões são baseadas apenas em intuição.
Não basta olhar para o passado! É preciso construir modelos de projeção que permitam prever resultados futuros.
O que é ROI e como se conecta com CDP?
No contexto de alta performance, precisamos diferenciar o ROI real (retroativo) do ROI projetado.
Enquanto o primeiro mede o que já aconteceu, o projetado é uma ferramenta de planejamento estratégico.
Para que essa projeção seja assertiva, o segredo reside no uso de first-party data (dados próprios).
Plataformas de dados, como CDPs (Customer Data Platforms), organizam os inputs essenciais para a projeção.
Ao utilizar dados do seu CRM e histórico de navegação em vez de médias de mercado, você reduz a margem de erro.
Afinal, o ROI de marketing digital calculado sobre o comportamento real do seu cliente é muito mais fiel à realidade do que qualquer benchmark genérico.
Quais dados você precisa para projetar o ROI de marketing digital?
Antes de abrir a planilha, você deve reunir os inputs fundamentais.
A qualidade da sua projeção depende diretamente da integridade desses dados, que podem ser extraídos do seu CRM, Google Analytics ou histórico de campanhas:
- Custo de Mídia: O investimento total planejado por canal.
- Custo por Lead (CPL) Histórico: Quanto você costuma pagar por uma conversão no topo do funil.
- Taxas de Conversão: Do lead para a oportunidade e da oportunidade para a venda.
- Ticket Médio: O valor médio gasto por cada cliente.
- Lifetime Value (LTV): O valor total gerado pelo cliente ao longo do tempo.
- CAC Payback: O tempo necessário para recuperar o custo de aquisição.
Modelos práticos para projetar ROI: escolha o ideal para seu cenário
Dependendo do seu modelo de negócio, a fórmula para calcular o ROI de marketing digital pode variar. Aqui estão três abordagens fundamentais:
1. Modelo de Projeção por Funil
Ideal para campanhas “sempre ativas” ou B2B. A lógica segue o fluxo de conversão:
- Receita Projetada = $Leads \times Taxa\ de\ Conversão \times Ticket\ Médio$
- ROI = $(Receita\ Projetada – Custo\ Total) / Custo\ Total$
2. Modelo por Cohort (Foco em LTV e Recorrência)
Indicado para SaaS e serviços de assinatura. Aqui, o foco é o valor acumulado:
- ROI = $(LTV\ Projetado – CAC\ Projetado) / CAC\ Projetado$
3. Modelo Baseado em Cenários
Este modelo é o favorito dos gestores. Ele consiste em criar três visões: Pessimista, Realista e Otimista.
Como usar a planilha de projeção de ROI de marketing?
Na sua planilha, você deve variar o CPL e a taxa de conversão (ex: reduzindo 20% no pessimista e aumentando 10% no otimista) para entender os riscos e oportunidades.
A projeção de ROI é o elo entre o marketing e o financeiro. Com esses números, você pode priorizar canais com melhor CAC Payback e apresentar planos sólidos ao C-Level.
Conectar essas projeções com dashboards de performance em tempo real permite que você faça readequações de verba durante o mês, movendo o orçamento de campanhas de baixo desempenho para aquelas que mostram maior potencial de retorno.
Dominar o ROI de marketing digital exige uma cultura orientada a dados. Priorize sempre seus dados primários para alimentar seus modelos e nunca apresente um número único — ofereça cenários.
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