Fazer Analytics é coisa séria. Dependendo da nossa interpretação dos dados e correspondente ação, podemos estar matando boas iniciativas ou mesmo nem deixando elas nascerem, e assim acontece aos montes, mas nem sempre conseguimos perceber quando estamos fazendo isso.
Os modelos de atribuição surgiram para ajudar os analistas a tentarem entender como diferentes abordagens das atribuições que fazemos de conversões podem influenciar os esforços e recursos e aonde direcioná-los da melhor maneira.
Ao analisar as campanhas de email marketing de um projeto, decidi por utilizar o modelo Last Non-Direct Click (LNDC). Mas, afinal, o que isso significa? Vou tentar exemplificar de uma maneira bastante simples.
Imagine um usuário que passou pelo site pelo seguinte caminho: Direto > Direto > Conversão. Nesse caso, a atribuição da conversão iria para o tráfego Direto. Agora vamos imaginar outro trajeto: Direto > Orgânico > Direto > Conversão. Nesse caso, como houve uma outra participação além de Direto e a última delas foi Orgânico, o crédito vai para Orgânico.
A grande questão sobre porque excluir o tráfego Direto é porque ele atua na maioria das vezes como um simples atalho. Quando você já conhece um site, ou seja, já o visitou, a tendência é você começar a acessar ele via tráfego direto, uma vez que a própria barra de endereços do navegador te sugere no momento em que você está digitando ou o próprio endereço ou mesmo o nome do site que você quer acessar. Outra possibilidade, creio eu menos frequente, seria um link salvo em barra de favoritos.
Esse tipo de comportamento acaba obstruindo a visão do resultado de mídias onde existe uma atuação mais proativa, como o email. Por isso, é importante que você tenha em mente essas outras possibilidades de análise e compare, usando o próprio Google Analytics para escolher aquela que melhor se adequa a você. Lembre-se também: o Google Analytics não sabe a influência de emails que nunca são clicados, mas levam pessoas a acessar o seu site e a converter. É importante prestar atenção aos dados que se tem, mas também aos dados que não se tem, para, pelo menos, fazer uma estimativa.