ia para atribuição de marketing. uma camada que lê seus cliques em anúncios, preenchimentos de formulário e faturas pagas a partir de um único lugar, liga cada negócio fechado aos canais que o tocaram, e diz quanta receita cada canal realmente produziu. não é último clique. não é uma estimativa modelada num painel. é o caminho real do gasto ao dinheiro.
você comanda o marketing de uma saas de médio porte. gasta em google ads, linkedin e conteúdo. o ga4 mostra sessões. o hubspot mostra leads. o Stripe mostra receita. nenhum conversa com o outro, então ninguém consegue dizer qual canal se pagou. este post é sobre a camada que une os três e responde essa pergunta.
#por que minhas ferramentas atuais não ligam um canal à receita?
como a ia liga canais de marketing à receita?
ela puxa dados de campanha e clique do ga4, dados de contato e negócio do hubspot ou salesforce, e dados de fatura paga do Stripe, e então liga cada negócio fechado de volta aos toques que o precederam. em vez de crédito de último clique dentro de uma ferramenta, você tem uma tabela: gasto por canal ao lado da receita que aquele canal realmente fechou.
cada ferramenta vê uma fatia. o ga4 para na sessão e perde a pessoa assim que ela converte. o hubspot conhece o lead, mas não o dinheiro. o Stripe conhece o dinheiro, mas não o anúncio que o originou. o intervalo entre eles é onde seu orçamento desaparece. a camada de ia se posiciona sobre os três e fecha a ligação que nenhuma ferramenta isolada foi feita para fazer.
#pagamos três agências e ninguém sabe dizer o que funciona. isso resolve?
essa frase é a razão de tudo isso existir. três agências, três painéis, três reivindicações de crédito pelo mesmo negócio. some tudo e você atribuiu 300% do seu pipeline. a camada que construímos lê a partir do mesmo ga4, hubspot e Stripe que suas agências usam para faturar, e devolve um número por canal que elas não conseguem inflar, porque ele reconcilia com a receita fechada no Stripe.
a discussão deixou de ser sobre qual painel estava certo. virou uma única tabela que todo mundo lia da mesma forma.
#no que exatamente essa camada se conecta?
- o ga4 ou suas plataformas de anúncio fornecem gasto, campanhas e caminhos de clique. nós os lemos, não os substituímos.
- o hubspot ou salesforce guarda o contato e o negócio. ligamos cada negócio aos toques que o precederam.
- o Stripe é a fonte da verdade para receita. todo número de canal reconcilia com uma fatura paga, não com uma estimativa modelada.
- a ligação vive num fluxo de trabalho que é seu. sem assinatura de painel novo, sem dados presos num fornecedor do qual você não pode sair.
entregamos isso pelo nosso serviço de construção: de ponta a ponta, num único fluxo de trabalho, e o código é seu no final. é encanamento de dados, não mais uma licença que você aluga para sempre. quando o projeto termina, você fica com o pipeline que une ga4, hubspot e Stripe, e consegue lê-lo sem nós na sala.
we are
a stennir constrói uma camada de atribuição sobre as contas de ga4, crm e Stripe que você já paga, e entrega o código para que o modelo continue seu.
we aren't
a stennir não é uma saas de análise de marketing por assinatura, nem mais um painel de agência que reivindica crédito por todo negócio que tocou.
#quanto gasto desperdiçado isso realmente detecta?
a resposta honesta: depende de quão dividido está o seu gasto, e não vamos fingir um número que não medimos para você. o que podemos dizer é que, assim que a receita é ligada ao canal, o padrão é consistente. um ou dois canais carregam a maior parte dos valores fechados, e uma parte do orçamento fica em canais que geram sessões e leads, mas nenhuma fatura paga no Stripe. você corta essa parte primeiro.
somos novos, e dizemos isso abertamente. os termos de construção na página de consultoria são reais: escopo fixo, um fluxo de trabalho, código seu. se atribuição é o fluxo de trabalho que mais custa para você agora, agende uma chamada de descoberta de 30 min. traga seu acesso a ga4, hubspot e Stripe, e mapeamos a ligação antes de você se comprometer com qualquer coisa. você também pode ler como unimos os dados de outros times no journal.