Como medir o resultado do CRM além da taxa de abertura

Relatórios de CRM costumam começar pela taxa de abertura. Ela ajuda a comparar variações de assunto, remetente e horário de envio, sempre em relação a outra variação, e não isoladamente. O ponto é não parar nesse indicador, porque ele não responde à pergunta que interessa: se o CRM está contribuindo para as vendas.

A leitura também ficou menos direta depois das proteções de privacidade que carregam imagens automaticamente em alguns clientes de e-mail. Um aumento de abertura pode não indicar aumento de interesse real.

Este artigo propõe uma régua em camadas, da mensagem até o resultado comercial.

Camada 1: a mensagem funcionou?

São os indicadores de execução. Avaliam o envio, não o negócio.

• Entregabilidade e taxa de rejeição, que ajudam a avaliar a saúde da base.
• Abertura e clique, úteis para comparar variações de assunto e formato entre si.
• Descadastro e marcação de spam, que ajudam a avaliar o custo de insistir.

O uso correto dessa camada é comparativo: variação A contra variação B, no mesmo público e no mesmo período. Fora disso, o número isolado diz pouco.

Camada 2: a pessoa fez algo depois?

Aqui começa a leitura de comportamento.

• Visitas e sessões originadas das mensagens.
• Itens adicionados ao carrinho depois do contato.
• Pedidos atribuídos ao fluxo ou à campanha, dentro de uma janela combinada.
• Receita atribuída ao fluxo ou à campanha, com a regra de atribuição declarada.

O ponto mais importante desta camada é combinar antes qual é a janela de atribuição e registrar isso. Sem essa definição, cada relatório pode mostrar um número diferente para o mesmo mês.

Camada 3: mudou o comportamento do cliente?

Esta é a camada que o CRM existe para mover, e a que costuma receber menos espaço no relatório.

• Taxa de recompra por grupo e por período.
• Intervalo entre compras, que é o tempo médio de uma compra à seguinte, para ver se o ciclo encurtou.
• Recência, que é outra coisa: o tempo desde a última compra de cada cliente.
• Frequência média de pedidos por cliente ativo.
• Taxa de reativação de quem estava inativo, com o critério de inatividade definido para o seu ciclo de consumo.
• Participação da base na receita total, separando cliente novo de cliente que volta.

Essas medidas se leem em coorte, não em total. Comparar o mês inteiro esconde o efeito, porque mistura quem comprou pela primeira vez com quem já era cliente.

Como comparar sem se enganar

Três cuidados mudam bastante a qualidade da leitura:

1. Compare grupos equivalentes. Quem recebeu contra quem não recebeu, com perfil parecido. Se não for possível segurar um grupo de controle, compare períodos equivalentes, com atenção a sazonalidade. Vale lembrar que grupos parecidos e períodos equivalentes dão indícios, e podem sofrer vieses de seleção e de contexto: não equivalem a um experimento com sorteio, e por isso não comprovam causalidade.
2. Declare a janela. Uma compra sete dias depois do e-mail conta? E trinta? A resposta muda o resultado e precisa ser a mesma em todos os relatórios.
3. Não some receitas atribuídas de fontes diferentes. A plataforma de anúncio, a ferramenta de CRM e a plataforma de e-commerce podem atribuir a si a mesma venda. Somar as receitas atribuídas pelas três tende a inflar o total.

Perguntas para a sua reunião de CRM

• Qual é a definição de cliente ativo e de cliente inativo na nossa operação?
• Qual janela de atribuição estamos usando, e ela é a mesma em todos os relatórios?
• A receita atribuída ao CRM se reconcilia com os pedidos registrados na plataforma de e-commerce? Ela costuma ser um subconjunto das vendas, não o total.
• Qual fluxo contribuiu mais no período, e por qual critério afirmamos isso?
• O que foi testado no mês, e o que o teste mostrou?

Um limite que vale assumir

Nem todo efeito de CRM é atribuível. Uma mensagem pode lembrar o cliente da marca sem gerar clique, e a compra acontecer por busca direta depois. Isso não é falha de mensuração, é característica do canal. O caminho é reconhecer o limite e usar comparação de grupos e períodos para estimar o efeito, sabendo que a estimativa tem incerteza, em vez de forçar uma atribuição que a ferramenta não consegue sustentar.

Para seguir

Veja o escopo de CRM por e-mail, SMS, push e WhatsApp e de réguas de automação personalizadas. Para a parte de infraestrutura de dados e integração entre fontes, analytics e BI trata do assunto. Vale ler também CRM para e-commerce além do e-mail marketing.