A métrica que você escolhe olhar dita a decisão que você toma.
A maioria dos relatórios de mídia paga é construída para mostrar progresso, não verdade. A métrica certa para o slide deste mês não é sempre a métrica certa para o negócio. É assim que a gente constrói relatório que conduz empresa.
O que a maioria das agências reporta. O que a gente reporta no lugar.
As métricas da coluna esquerda não estão erradas. Estão incompletas. Cada uma delas fica significativa quando está ancorada num resultado de negócio. Sozinhas, são teatro.
| A maioria das agências reporta |
|---|
| Impressões |
| Cliques |
| CTR |
| CPL geral |
| ROAS blended mensal |
| "Ótimos resultados este mês" |
| A Loocro reporta no lugar |
|---|
| Receita por visitante |
| Custo por oportunidade qualificada |
| Taxa de install-to-trial (para apps) |
| CPL por estágio de qualificação |
| ROAS por canal, campanha e audiência |
| Payback de CAC por coorte |
Seis princípios por trás de como a gente constrói cada camada de relatório.
- Começamos pelos unit economics: quanto custa adquirir um cliente e quanto tempo até esse custo ser recuperado.
- Segmentamos antes de agregar. Números blended são para contexto. Números segmentados são para decisões.
- Fechamos loops offline. Se negócios fecham no WhatsApp ou por telefone, importamos esses dados de volta para a plataforma.
- Rastreamos churn por coorte. Médias mensais não dizem se o negócio está melhorando ou piorando.
- Reportamos o que pode ser acionado. Cada métrica no nosso relatório semanal tem uma decisão correspondente.
- Separamos o que os dados mostram do que recomendamos. Os dois são frequentemente diferentes, e os dois importam.
Quatro negócios que mudaram o que mediam e mudaram o que decidiam.
Uma loja de moda com ROAS blended saudável e receita estagnada. Quando separamos compradores novos dos recorrentes, a aquisição de novo cliente estava abaixo do piso de margem. Reconstruímos em torno de targeting consciente de margem e chegamos a 11,3x.
Ler o case →Centenas de leads, quase nenhum convertendo. Mudamos o objetivo de otimização de preenchimento de formulário para oportunidades qualificadas. O volume de leads caiu pela metade. O volume de negócios triplicou.
Ler o case →Negócios fechavam no WhatsApp. A plataforma de anúncios nunca tinha visto um negócio fechado. Importamos conversões offline, o algoritmo aprendeu como um comprador real parecia e o CPL caiu 70% em 12 meses.
Ler o case →Audiências B2B e B2C misturadas na mesma conta, produzindo CPLs blended que não significavam nada. Separamos, redefinimos os objetivos de conversão e reconstruímos o relatório para que cada time tivesse números que conseguia usar.
Ler o case →A leitura por trás do método.
As 4 perdas silenciosas após o clique que estão drenando seu orçamento.
Página, formulário, CRM, follow-up. Quatro vazamentos que nenhum relatório de anúncio mostra. Como encontrá-los em 30 minutos.
Ler →Por que o ROAS médio esconde o vazamento.
A média blended é um número para o slide mensal. O ROAS segmentado é o número que conduz o negócio. Dois cases reais dentro.
Ler →Payback de CAC em apps de assinatura: o número que conduz a escala.
Como calcular o payback de CAC por coorte, por OS e por canal de aquisição. Por que a média mensal esconde o que está acontecendo de verdade.
Ler →Custo por oportunidade qualificada importa mais que CPL.
Um lead barato que não fecha é o lead mais caro que você pode comprar. Por que o CPOQ é a métrica B2B que paga o boleto.
Ler →As perguntas que recebemos sobre mensuração.
O que há de errado em reportar só ROAS e CPL?
Nada, se estiverem segmentados corretamente e ancorados nos unit economics. O problema é quando o ROAS blended vira o alvo principal de otimização. Um ROAS blended de 6x pode coexistir com aquisição de novo cliente negativa se compradores recorrentes estiverem inflando a média. A métrica não está errada, o escopo está.
Nosso dashboard mostra ótimos números mas o crescimento de receita está estagnado. Qual é o descompasso?
Geralmente um dos três: você está medindo atividade em vez de resultados, tem inconsistência de atribuição entre canais, ou o dashboard está mostrando o que aconteceu em vez do que causou.
Como vocês lidam com atribuição multi-toque?
Usamos uma combinação de dados reportados pela plataforma, rastreamento baseado em UTM e importação de conversão offline quando aplicável. Não dependemos de nenhum modelo de atribuição único. O objetivo é triangular, não declarar uma única fonte da verdade e ignorar o resto.
Temos um funil complexo com muitos pontos de contato. Ainda consigo medir incrementalidade?
Sim. Usamos testes de holdout, análise de séries temporais em torno de mudanças de campanha e rastreamento de receita por visitante por canal. Não prometemos atribuição perfeita, mas podemos dizer quais canais estão puxando peso e quais estão só recebendo crédito.
Qual cadência de relatório vocês usam com clientes?
Revisões de performance semanais focadas em decisões, não em atualizações. Enviamos um relatório estruturado que sinaliza anomalias, explica causas e recomenda ações. O objetivo é uma leitura de 15 minutos que produz um próximo passo claro, não um deck de 40 slides que produz uma reunião.
Não temos certeza de quais métricas importam para o nosso modelo de negócio. Por onde começar?
Com os unit economics: quanto custa adquirir um cliente, quanto ele gera nos primeiros 12 meses e quanto tempo até o custo de aquisição ser recuperado. Todo o resto da estrutura de relatório flui desses três números.
Agende um diagnóstico de 30 minutos.
A gente vai auditar sua estrutura de relatório atual. Vai mostrar quais dashboards são sinal e quais são teatro. Vai mostrar qual métrica está conduzindo suas decisões, e se deveria estar.
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