Integração de dados 101 – Taxas de correspondência

O que é uma “taxa de correspondência”?

Taxa de correspondência refere-se à porcentagem de usuários de um arquivo que um integrador consegue localizar e marcar anonimamente com dados. Como a integração de dados se torna uma parte essencial da caixa de ferramentas de todo profissional de marketing, conhecer a taxa de correspondência para seu conjunto de usuários é fundamental para compreender o tamanho de seu público on-line endereçável.

Digamos que seu CRM tenha três milhões de endereços de e-mail. Se a taxa de correspondência for de 40%, você pode esperar que seu público on-line — o número de usuários que você pode segmentar com a exibição on-line — seja de cerca de 1,2 milhão de usuários.

Como é calculada a taxa de correspondência?

É importante esclarecer o que define “taxa de correspondência”, já que ela pode ser calculada de diferentes maneiras. No LiveRamp, calculamos a taxa de correspondência utilizando a seguinte fórmula:

N.º de registros exclusivos que correspondem a pelo menos um identificador/ n.º total de registros exclusivos.

O numerador, é necessário destacar, não é o número total de identificadores, mas sim o número de registros exclusivos correspondentes a um identificador. Muitas vezes, há vários identificadores (cookies, IDs de dispositivos, endereços IP) por registro, pois os usuários navegam pela Internet através de vários dispositivos e navegadores. Portanto, se uma empresa contar esses identificadores em vez dos registros correspondentes, ela estará, na verdade, inflando a taxa de correspondência.

Além disso, o “registro” precisa ser definido de forma consistente. Se você inserir uma lista de endereços (portanto, o denominador sendo medido em domicílios), mas a correspondência for feita no nome e no endereço postal (portanto, o numerador sendo medido em indivíduos), você obterá novamente uma taxa de correspondência inflada, já que há vários indivíduos por família.

O que impulsiona as taxas de correspondência para cima e para baixo?

O número de usuários que um integrador de dados vê em sua rede de correspondência é o principal impulsionador das taxas de correspondência. O parceiro de correspondência dentro da rede envia informações de registro com hash, como um endereço de e-mail não identificado, que é utilizado para corresponder aos dados off-line, como histórico de compras e dados demográficos. Logo, o número de usuários encontrados por meio da rede de correspondência aumenta ou diminui diretamente as taxas de correspondência.

O segundo maior impulsionador da taxa de correspondência é a precisão da correspondência. Um integrador de dados pode diminuir a precisão, aumentando o número de “falsos positivos” (correspondências ruins) no arquivo de público. Isso irá ocasionar uma maior taxa de correspondência percebida e um senso de escala inflado. Algumas maneiras de fazer isso incluem relaxar os critérios de correspondência (como exigir apenas nome e cidade em vez de uma correspondência exata de endereço), correspondência por nível de bairro (por exemplo, CEP ou CEP+4) ou correspondência por endereço IP. Para alguns profissionais de marketing, isso é perfeitamente aceitável (imagine um supermercado tentando alcançar as pessoas de um determinado bairro).

Para os profissionais de marketing que tentam alcançar seus clientes reais, entretanto, ser flexível quanto aos insumos necessários para alcançar maior escala pode ser uma troca arriscada, pois dilui o público, torna impossível medir com precisão o êxito de campanhas entre canais e desperdiça recursos com anúncios on-line.

Existem muitas outras maneiras de obter escala on-line, como a modelagem similar a partir de correspondências exatas. Sem uma correspondência precisa, no entanto, alguns dos casos de uso mais estabelecidos de integração, como redirecionamento e análise, não podem ser considerados. Como dizem no mundo dos dados: “Entra lixo, sai lixo”.

O que você pode fazer para garantir altas taxas de correspondência sem comprometer a precisão?

Como profissional de marketing, você precisa compreender essa troca ao considerar possíveis parceiros de integração. Muitos profissionais de marketing foram induzidos a adquirir uma solução de integração que prometia uma “alta taxa de correspondência” apenas para descobrir que os dados eram totalmente imprecisos ou que a taxa de correspondência estava sendo calculada de maneira irregular, inflando os números.

Para evitar esse tipo de cenário, pergunte aos possíveis parceiros de integração como eles calculam a taxa de correspondência, de que maneira obtêm suas correspondências on-line (ou seja, eles têm relacionamentos diretos com editores de alta qualidade?), e quais são seus padrões de precisão.