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Correção de atribuição e recuperação de receita invisível em mídia de operação de crédito

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Industry

Financial Services

Challenge

A operação de aquisição de crédito lidava com um volume expressivo de conversões atribuídas ao canal direto, muito acima do padrão esperado. O problema não estava na mídia em si, mas na incapacidade da arquitetura padrão de analytics de acompanhar uma jornada naturalmente interrompida e retomada pelo usuário.

Results

O projeto recuperou R$ 21,6 milhões em produção, reatribuiu em média R$ 3,6 milhões por mês ao canal correto e devolveu ao time visibilidade real sobre o retorno da mídia paga, sem aumentar investimento.

Lógica customizada de atribuição com lookback de 48 horas

Atribuição de mídia

R$21MM
Produção reatribuída corretamente desde o go-live
R$3,6MM
Receita/mês deixou de ficar invisível no canal direto
R$1,8MM
Valor mensal devolvido ao P&L da mídia paga
24→11%
Redução do share de tráfego direto para patamar saudável

“Não era um problema de performance da mídia. Era um problema de memória da jornada. Quando a mensuração esquecia de onde o cliente veio, o negócio começava a decidir com metade da história.”

Head de Mídia e Performance em Crédito

Serviços financeiros

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Quando a jornada real não cabe na sessão padrão

A operação pertence a uma instituição financeira com alta dependência de mídia para aquisição de leads em produtos de crédito. Em um contexto como esse, atribuição não é uma camada acessória de analytics. Ela é parte central da leitura de eficiência comercial.

Quando a jornada do cliente exige pausa, retomada e envio de documentos, medir conversão como se tudo acontecesse em uma única sessão contínua produz uma imagem parcial do retorno. E decisões feitas com imagem parcial quase sempre custam mais caro do que aparentam.

A origem desaparecia no meio do caminho 

O ponto cego estava escondido dentro de um comportamento absolutamente normal do usuário.

No produto de Empréstimo com Garantia de Veículo, a jornada começava no clique de uma campanha paga, mas não terminava ali. Para avançar, o cliente precisava reunir documentos, tirar fotos do veículo, interromper o preenchimento e voltar depois para concluir a solicitação. Esse intervalo, natural do ponto de vista humano, era tratado como ruptura pela lógica padrão do analytics.

Depois de 30 minutos de inatividade, a sessão expirava. Quando o usuário retornava para finalizar, os parâmetros de origem já haviam se perdido. A conversão então passava a ser registrada como direta, como se não houvesse existido qualquer campanha antes.

O efeito dessa falha era relevante. O canal direto passou a concentrar 24% das conversões, quando um patamar saudável para esse tipo de operação gira em torno de 10%. Essa diferença não representava força espontânea da marca. Representava atribuição quebrada.

O problema não era só estatístico. Era financeiro. O time de mídia investia volumes elevados todos os meses e tomava decisões com base em uma visão que subestimava o próprio retorno. A mídia performava, mas parte da conversão se tornava invisível no momento de avaliar CAC, ROI e escalabilidade do produto.

Fazer a jornada lembrar de onde ela começou 

A resposta foi parar de aceitar a sessão padrão como verdade suficiente.

A MATH estruturou uma lógica customizada de atribuição capaz de reconstruir a jornada de quem saía e voltava para concluir a contratação. Em vez de tratar a nova sessão como evento isolado, a solução passou a olhar para trás e recuperar o contexto de origem da conversão.

A arquitetura foi desenvolvida em PySpark e SQL sobre o data lake, com uma janela de lookback de 48 horas. Essa decisão não foi arbitrária. A equipe avaliou cenários maiores, de até cinco dias ou mais, mas identificou que o ganho de recuperação seria marginal diante do aumento de custo computacional. A janela de 48 horas se mostrou o ponto ótimo entre precisão analítica e eficiência de processamento.

O modelo identifica o retorno do mesmo usuário após a expiração da sessão e varre o histórico recente em busca dos parâmetros de campanha que haviam se perdido no caminho. Quando encontra a origem, remove o crédito indevido do canal direto e o devolve ao canal que efetivamente iniciou a jornada, seja mídia paga, CRM ou outra frente de aquisição.

Mais do que um ajuste técnico, a solução devolveu governança à atribuição. A operação passou a trabalhar com um modelo mais aderente ao comportamento real do cliente, em vez de continuar presa à limitação da ferramenta padrão.

 O ganho veio de uma decisão simples e decisiva: parar de medir a jornada como se o cliente se comportasse do jeito mais conveniente para a ferramenta. 

O que voltou a aparecer no ROI 

O resultado mais direto foi a recuperação de R$ 21,6 milhões em produção corretamente reatribuída aos canais de origem desde o go-live. Esse valor já existia na operação. A diferença é que ele não aparecia onde deveria aparecer.

Na média recorrente, cerca de R$ 3,6 milhões por mês deixaram de ser registrados como tráfego direto e passaram a compor a leitura correta da jornada. Desse total, R$ 1,8 milhão por mês foi devolvido especificamente ao P&L da mídia paga, restabelecendo a visão real sobre o retorno do investimento publicitário.

Houve também um efeito estrutural importante sobre a qualidade da leitura. O share de tráfego direto caiu de 24% para cerca de 11%, alinhando a operação a benchmarks mais consistentes de eficiência digital. Isso não significa apenas uma métrica mais bonita. Significa que a diretoria passou a decidir com base em um retrato mais fiel da realidade.

A consequência prática foi melhor uso do orçamento. Sem aumentar investimento em mídia, o banco passou a operar com um CAC real mais baixo e um ROI mais alto, simplesmente porque a receita deixou de escapar da atribuição.

Ao final, a correção não criou valor artificial. Ela só devolveu visibilidade ao valor que já estava sendo gerado, mas permanecia fora do campo de visão.

Sua operação ainda trata como direto o que, na verdade, veio da mídia?