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O guia de attribution para DTC no Brasil

Por Bruno Tavares25 de março de 202611 min de leitura
O guia de attribution para DTC no Brasil

Atribuição é o tema mais subestimado em DTC brasileiro. Todo mundo fala de criativo, todo mundo fala de oferta, e quase ninguém olha o sistema de medição embaixo. O problema: o sistema padrão (GA4 + plataforma) sub-aloca e super-aloca canais de formas previsíveis, e quem confia cego nele toma decisões previsivelmente erradas.

Por que GA4 não basta

GA4 mede cliques. iOS 17.4+ corta tracking pra acima de 70% do tráfego mobile no Brasil. Meta entrega seus próprios números com forte viés (claro). Google Ads idem. Cada plataforma quer parecer responsável. O resultado é uma soma de conversões que ultrapassa em 40-80% as vendas reais.

Pior: o modelo last-click do GA4 sub-conta canais de awareness e super-conta canais de fundo. Quem decide budget olhando isso corta TikTok pra colocar em Search, descobre 3 meses depois que o pipeline murchou.

Nossa pilha de atribuição

Adotamos uma abordagem em três camadas, calibrável pra cliente de qualquer porte:

  • Source-of-truth: receita do Shopify/ERP, semanal, fechada com financeiro
  • Plataforma: dados de Meta/Google/TikTok pra otimização micro (criativo, audiência)
  • Modelagem: holdout test ou MMM leve pra decisão de mix

Holdout test: a versão simples

Pra conta de até R$ 300k/mês de spend, holdout test funciona. Você pausa um canal por 2-4 semanas em região controlada e mede a queda de receita. Resultado bruto, mas suficiente pra calibrar peso entre canais. Não substitui MMM, mas serve.

Atribuição perfeita não existe. Atribuição calibrada existe — e basta.

MMM leve

Pra contas acima de R$ 300k/mês, vale uma modelagem mais formal: regressão multivariada com pelo menos 12 meses de dados semanais, variáveis de spend por canal, sazonalidade e variáveis externas (promoções, lançamentos, feriados). Ferramentas como Robyn (Meta) ou simplesmente Python + statsmodels resolvem 80% dos casos.

O ponto não é precisão. É reduzir a variância das decisões. Você quer saber se Meta gera incremental de 1.5x ou 3.5x, não exatamente 2.1x. Essa janela de erro já elimina 90% dos erros de mix.

Onde começar amanhã

Se você não tem nada hoje: comece com source-of-truth honesto. Receita semanal fechada com financeiro, comparada com soma de plataforma. Esse delta é o seu primeiro insight — e geralmente é maior do que você espera.

Bruno Tavares
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Bruno Tavares
Tech Lead em Arkhos · Porto Alegre, RS