Mensuração Incremental com Geolift no Setor Financeiro

Nosso cliente, uma das maiores instituições financeiras da América Latina, precisava entender com precisão o impacto real de suas campanhas internas de mídia — aquelas exibidas dentro do próprio app para os usuários da base. O objetivo era mensurar o retorno das ações de marketing de forma empírica e implementar uma cultura de testes confiável para tomada de decisão baseada em dados.

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+ Falta de Mensuração Incremental: O principal obstáculo era a ausência de uma metodologia clara para medir o impacto incremental das campanhas, o que dificultava validar se as regras de priorização de produtos estavam realmente otimizadas.

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‍+ Localização Incompleta dos Usuários: A metodologia Geolift exigia informações de geolocalização para separar os grupos de teste e controle. No entanto, os dados de localização não estavam disponíveis diretamente e precisaram ser reconstruídos a partir de múltiplas fontes.

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‍+ Complexidade Geográfica do Brasil: A grande quantidade de cidades brasileiras e a dinâmica de deslocamento entre regiões dificultavam a criação de grupos de teste e controle robustos e não contaminados.

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‍+ Volume e Escala: Mesmo com agrupamentos por similaridade, o alto volume de cidades e dados tornou necessário automatizar o processo de clusterização e execução dos testes para garantir escalabilidade.

Para resolver os desafios de mensuração incremental e dar suporte à criação de uma cultura de experimentação, a DP6 atuou de ponta a ponta no desenvolvimento de uma solução customizada de Geolift, desde a concepção da estratégia até a implementação técnica e automação dos testes.

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+ Estratégia de Mensuração: desenhamos a lógica de experimentação em conjunto com o time de negócio, definindo os critérios de teste, os indicadores a serem analisados e o modelo estatístico mais adequado para garantir resultados confiáveis.

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‍+ Reconstrução da Geolocalização: Para contornar a ausência de dados diretos de localização, combinamos diversas fontes de dados — como Google Analytics, Google Ad Manager e tabelas internas do cliente — e validamos a acurácia com base em dados do IBGE, garantindo mais de 95% de precisão.

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+ Criação de Grupos de Teste Inteligentes: Utilizamos modelos de clusterização com variáveis socioeconômicas e comportamentais para agrupar cidades de forma eficiente, respeitando as dinâmicas de deslocamento populacional.

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‍+ Automação de Testes e Relatórios: Desenvolvemos uma ferramenta em Python com integração ao AWS S3 e à API do Google Ads, que automatiza desde a geração do design experimental até a execução do teste e leitura dos resultados — entregando agilidade, escalabilidade e autonomia para o cliente.

O projeto foi desenvolvido com o objetivo de estruturar uma metodologia confiável de mensuração incremental e viabilizar a cultura de testes dentro da instituição. Os resultados alcançados foram significativos tanto do ponto de vista técnico quanto estratégico:

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+ Prova de Valor das Campanhas: A POC realizada revelou que 3% das vendas do produto testado eram diretamente impulsionadas pelos anúncios internos, validando a efetividade da estratégia com base em dados.

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‍+ ROAS Elevado: Por serem campanhas com baixo custo de veiculação (em espaços próprios), o retorno sobre investimento foi extremamente alto, reforçando o valor do canal interno.

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‍+ Autonomia para Novos Testes: A ferramenta desenvolvida permite que novos experimentos sejam realizados de forma autônoma pelo cliente, com design, execução e análise totalmente automatizados.

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‍+ Cultura de Testes Escalável: A solução viabilizou a implementação prática de uma cultura de experimentação contínua, oferecendo uma base sólida para decisões baseadas em evidências e melhoria constante da performance de mídia.