E se todos os usuários fossem anônimos?

Como um novo consultor recém-saído da faculdade, passei por um exercício de treinamento chamado “Análise de Falhas”. Não tenho certeza se eles ainda fazem esse tipo de exercício hoje em dia, mas a ideia por trás do exercício era representar os piores cenários e determinar como mitigar cada cenário. Achei o exercício útil e, para o bem ou para o mal, ocasionalmente me pego imaginando possíveis falhas em minha cabeça.

Recentemente, tenho pensado sobre a análise de falhas relacionada à análise digital, privacidade e GDPR. A indústria de análise digital está em um lugar estranho agora no que se refere à identificação e privacidade do usuário. As organizações desejam coletar o máximo de dados possível sobre os usuários para que possam melhorar a publicidade e os produtos digitais, mas, ao mesmo tempo, os consumidores desejam que sua privacidade seja respeitada. Nos últimos anos, houve um jogo de gato e rato entre reguladores, empresas, fornecedores e consumidores em relação à identificação do usuário e privacidade de dados. Em alguns navegadores/dispositivos, os cookies duram apenas sete dias; em outros, eles nunca expiram. A menos que você esteja totalmente imerso no campo (como Aurelie ou Cory), é um desafio ficar por dentro dos regulamentos atuais de cada país (ou estado, se você estiver nos EUA).

Ultimamente, tenho ponderado sobre a ideia de análise de falhas e privacidade de dados. E se todos os usuários de sites ou aplicativos fossem anônimos? E se não houvesse cookies para informar se as pessoas que usam seu site/aplicativo já estiveram lá antes? Como isso mudaria o setor de análise digital?

Embora isso possa parecer um pouco pessimista, não é impossível que um dia todos os cookies e a identificação anônima de usuários possam ser proibidos. Mas mesmo que isso não aconteça, a ideia por trás da análise de falhas é criar cenários hipotéticos e pensar nos impactos e nas técnicas de mitigação. A seguir, minha análise de falhas de privacidade de dados relacionada ao setor de análise digital.

Atribuição de marketing

A vítima mais óbvia de remover todas as identidades anônimas é a atribuição de marketing digital. Embora ainda seja possível visualizar quantos usuários converteram vindodiretamentede um anúncio digital, seria impossível saber se esse mesmo usuário já havia visitado seu site ou aplicativo a partir de outras campanhas. Como a atribuição de marketing depende da atribuição de crédito entre várias campanhas com as quais o mesmo usuário interagiu ao longo do tempo, em um mundo totalmente compatível com a privacidade, todas as conversões seriam o “último toque”. A falta de identidade também significaria que os profissionais de marketing não teriam como entender a interação entre as campanhas de marketing ou determinar quais combinações de campanha ou canal de marketing levaram à conversão. Em um mundo completamente sem cookies, as decisões de campanhas ou canais se inclinariam para aqueles com maior preponderância de sucesso no último toque. Ironicamente, o Google está arrastando os pés na exclusão de cookies do navegador Chrome quando eles provavelmente têm mais a ganhar, já que a pesquisa paga geralmente é a última coisa que os usuários fazem antes de converter!

Do ponto de vista da análise digital, esse cenário negaria o valor de muitos dos recursos dos produtos tradicionais de “análise de marketing”. Produtos como o Google e o Adobe Analytics têm recursos abrangentes sobre campanhas, canais e aquisição. Muitos dos novos recursos de marketing que adicionamos ao Amplitude também perderiam parte de seu valor. Essa lenta degradação da identidade do usuário é parcialmente responsável pela recente mudança da indústria do marketing para o produto. Afinal, se você não pode calcular com precisão o retorno de marketing sobre o gasto com anúncios, faz sentido que os executivos desviem os orçamentos do marketing. Ninguém gosta de gastar dinheiro que não pode provar que está gerando ROI!

Táticas de Mitigação

Então, como essa falha de atribuição de marketing pode ser mitigada? Uma abordagem de mitigação que o Google promoveu é a ideia de modelagem comportamental e modelagem de conversão. Embora eu planeje cobrir isso com mais detalhes em uma postagem de blog futura, em alto nível, o Google está tentando usar dados conhecidos sobre usuários consentidos paraestimaro que está acontecendo com usuários anônimos (sem consentimento). Não sou fã dessa abordagem porque geralmente não apoio dados sendo construídos artificialmente. Isso pode ser uma ladeira escorregadia. Também acho que essa abordagem é um curativo de curto prazo e não funcionará, pois a porcentagem de usuários anônimos aumenta para 100%.

A outra abordagem de mitigação de atribuição de marketing é Incrementality ou Randomized Control Trials (RCT). Essas técnicas são interessantes porque não dependem de saberquemé o usuário. Em vez disso, essas técnicas agnósticas do usuário usam aprendizado de máquina, algoritmos e experimentos para determinar quais gastos de marketing estão levando ao sucesso. Neste ponto, não vi a adoção em larga escala dessas abordagens, mas espero que elas ganhem popularidade à medida que mais e mais usuários são anônimos para os profissionais de marketing.

Relatórios de retenção de usuários

Uma das melhores partes da identificação de usuários recorrentes de sites ou aplicativos é o relatório de retenção. Ver com que frequência o mesmo usuário retorna à sua propriedade digital permite que você aprenda coisas como:

• Quais campanhas geram usuários fiéis?
• Quais recursos do produto impulsionam o engajamento de longo prazo?
• Qual é o seu intervalo típico de uso do produto?
• Quais recursos ou conteúdo estão causando rotatividade de usuários?

Embora os produtos de análise de marketing ofereçam alguns relatórios de retenção leves, essa é uma área em que os fornecedores de análise de produto vão muito mais fundo. Amplitude, por exemplo, tem mais de vinte permutações de relatórios de retenção.

Mas se for impossível saber se o usuário em seu site ou aplicativo hoje está lá pela primeira ou quinta vez, os relatórios de retenção se tornam inúteis. Nesse cenário, pareceria que todo usuário era um usuário iniciante. Seria impossível saber com que frequência os usuários se agitam. A falta de identidade tornaria muito mais difícil para as equipes de produto entender como o uso de recursos difere entre usuários novatos e experientes.

Táticas de Mitigação

A tática de mitigação mais viável para retenção de usuários é aumentar a autenticação do usuário. Durante anos, as marcas foram preguiçosas e terceirizaram seu relacionamento com os clientes para as redes de publicidade. Por exemplo, em vez de a Home Depot conseguir que todos os seus clientes tenham uma conta na Home Depot, eles pagam dinheiro ao Google ou ao Facebook para encontrar os mesmos usuários repetidamente por meio de suas redes de publicidade. Porém, à medida que mais usuários se tornam anônimos devido à exclusão de cookies e aos regulamentos de privacidade, as redes de publicidade perdem a capacidade de identificar os usuários com precisão. Por exemplo, quando a Apple introduziu o ITP, o Facebook viu um declínio maciço na receita de publicidade, pois as marcas não acreditavam mais que o Facebook pudesse rastrear os usuários com precisão como eles faziam.

As marcas logo reconhecerão os benefícios de ter um relacionamento 1:1 com seus clientes por meio de um login autenticado, em vez de depender de redes de publicidade para identidade. Depois de fazer com que os clientes se autentiquem, você pode vertodoo comportamento do usuário de maneira compatível com a privacidade. Indústrias como serviços financeiros têm estado na vanguarda da identidade do usuário, já que quase todos os clientes se autenticam ao usar sites e aplicativos financeiros. Nativos digitais como Uber, Doordash, etc., também viram os benefícios disso, já que a maioria dos usuários se autentica enquanto usa seus aplicativos móveis. Nos próximos anos, mais marcas encontrarão maneiras de aumentar suas contas logadas, mesmo que tenham que pagar (ou subornar) clientes para criá-las. Como consumidores, podemos ter que nos acostumar a usar ferramentas de senha como 1Password ou LastPass para lembrar nossos diferentes logins de marca!

Outra estratégia potencial de mitigação para retenção de usuários é o uso da tecnologia blockchain. Imagino um cenário em que os usuários armazenam suas informações pessoais em um blockchain privado e escolhem quais partes de seu perfil de usuário compartilhar com cada marca. Um desses atributos poderia comunicar que eles eram o mesmo usuário do passado, enquanto ainda ofuscava sua identidade real. Blockchain seria uma maneira segura de dizer a uma marca que eles têm um visitante recorrente sem comprometer a privacidade. Mas espero que os usuários desejem algo em troca de compartilhar essas informações. Os usuários podem ganhar dinheiro com sua identidade e assumir o controle de seus dados, o que pode eliminar as redes de publicidade como intermediárias. Como observação, minha recente mudança para Amsterdã me apresentou ao DigiD, uma tecnologia bacana que faz isso. Sempre que uma organização ou empresa holandesa precisar de informações sobre mim, posso autorizá-la via DigiId.

Outros impactos potenciais

Embora a atribuição de marketing e a retenção de usuários sejam as mais afetadas por um mundo completamente anônimo, a seguir estão alguns outros impactos potenciais:

• Grupos de usuários – Construir um grupo de usuários que fizeram X em uma sessão e Y em outra seria impossível.
• Jornadas do usuário – você não pode visualizar as jornadas do usuário em vários dispositivos e várias sessões.
• Funis de conversão – os funis de conversão seriam limitados apenas à conversão de sessão.
• Pathing – Seria impossível unir os caminhos do usuário nas sessões.
• Experimentação – Você só pode manter os usuários em uma experiência ou teste específico em uma sessão.
• Personalização – Você não pode personalizar conteúdo ou promoções com base no comportamento anterior do usuário.
• Remarketing – Não haveria como enviar mensagens de remarketing para usuários que falharam na conversão (por exemplo, itens deixados no carrinho de compras).

Resumo

Como você pode ver, o setor de análise digital depende muito da identificação anônima do usuário. Felizmente, nunca teremos um mundo onde seja totalmente impossível identificar usuários anônimos. Como setor, tenho esperança de que encontraremos uma solução mutuamente benéfica para privacidade e identidade. Mas se você quiser planejar para o pior cenário, com base em minha análise de falha, considere o seguinte:

• Invista em análise de produtos – Enquanto a identidade afeta o marketing e a análise de produtos, a análise de marketing é mais afetada. Mesmo em um mundo 100% anônimo, as equipes de produto ainda podem aproveitar os dados analíticos do produto para ver como os usuários interagem com o produto, quais recursos eles usam etc. . Mas a maioria dos benefícios da análise de marketing é anulada se todos os usuários forem anônimos.
• Mude a abordagem de atribuição – Encontre uma maneira de executar a atribuição de marketing que não dependa do rastreamento de usuários individuais.
• Aumente a autenticação do usuário – As marcas devem investir mais na construção de relacionamentos 1:1 com os clientes e fazer com que eles criem contas autenticadas.