Em resumo: “pipeline influenciado” mostra negócios que atendem a um critério de contato anterior com a publicidade. Isso ajuda a investigar a relação entre mídia e vendas, mas não revela quanto o anúncio mudou a decisão de compra. Nem impressões, nem engajamentos, nem a ferramenta “mais completa do mundo” conseguem contar a história inteira de cada negócio.
Pipeline influenciado é uma daquelas expressões que deixam o relatório de marketing mais bonito e a reunião com a diretoria um pouco mais tranquila.
A empresa recebeu anúncios e engajou ou não com eles. Depois apareceu um negócio no CRM. A ferramenta cruzou as informações e colocou um valor na tela.
Pronto. Agora temos alguma coisa pra mostrar além de clique, impressão e CTR.
Até alguém perguntar: “Mas como você sabe que esse anúncio influenciou essa compra?”
Pois é. É aí que a conversa fica interessante.
Outro dia vi no LinkedIn uma discussão que dizia, em tradução livre, que usar a expressão “pipeline influenciado” era mentir sobre o que realmente aconteceu.
O argumento era forte:
- ninguém sabe se a pessoa prestou atenção
- se guardou aquilo na memória
- se mudou de opinião
- ou se sequer participava da compra
Eu acho essa crítica muito válida. Mas vou fazer o advogado do diabo aqui, porque o outro lado também merece ser ouvido.
O que o pipeline influenciado consegue mostrar de verdade?
Ele consegue relacionar atividade publicitária e negócios segundo uma regra. A contribuição dessa atividade para a compra continua sendo uma questão em aberto.
Imagine uma regra simples: a empresa precisa ter recebido determinada quantidade de impressões antes da abertura do negócio.
Se ela passou desse limite, entra na conta. Se ficou abaixo, não entra.
O cruzamento pode estar certinho. As datas podem bater. O valor do negócio pode ser exatamente o que está no CRM.
Mesmo assim, continua faltando uma informação: o que teria acontecido com aquele negócio se a publicidade não existisse?
Talvez ele nunca tivesse surgido. Talvez surgisse do mesmo jeito. Talvez o anúncio tenha ajudado a colocar sua marca na lista de fornecedores, mas a indicação de um cliente tenha sido decisiva.
A tela mostra uma relação observada. A interpretação dessa relação exige um cuidado a mais.
Por que a crítica ao pipeline influenciado faz sentido?
Porque receber publicidade antes de comprar não comprova que a publicidade mudou a decisão.
Pensa numa empresa grande. Milhares de funcionários, áreas diferentes, interesses completamente distintos.
Uma pessoa de lá pode consumir seus anúncios enquanto outra, sem contato com esse conteúdo, abre uma conversa com seu comercial por indicação.
As duas aparecem debaixo do mesmo nome de empresa. Isso basta pra alguns modelos conectarem os acontecimentos.
Mas pertencer à mesma empresa não significa participar da mesma decisão.
E tem outra possibilidade: a empresa já estava procurando uma solução. Essa procura fez alguém prestar mais atenção nos seus anúncios e, depois, pedir uma reunião.
O interesse pode ter vindo antes do engajamento.
Se eu olho só a sequência registrada, fica fácil contar uma história em que o anúncio começou tudo. Só que eu não tenho como garantir essa história.
Essa é a parte da crítica com a qual eu mais concordo: a palavra “influenciado” pode carregar uma certeza que o dado não entrega.
E quem consome todos os anúncios sem engajar com nada?
Essa pessoa pode ser influenciada sem deixar um clique, uma reação ou um comentário que permita identificar essa contribuição.
Aqui aparece o outro lado da moeda.
Imagina um executivo que acompanha seus conteúdos há meses. Ele lê, reconhece sua marca, entende o que você vende e vai formando uma opinião.
Mas nunca curte nada. Nunca comenta. Nunca clica no anúncio.
Um dia surge uma necessidade na empresa e ele fala na reunião: “Vamos conversar com esse fornecedor aqui”.
Se a sua regra exige engajamento, esse possível efeito fica de fora.
Seria correto concluir que o marketing não participou?
Eu não conseguiria afirmar isso.
Da mesma forma, também não conseguiria garantir que participou. O executivo pode conhecer a empresa por outro caminho e mal ter registrado aqueles anúncios.
A incapacidade de medir funciona pros dois lados.
A gente pode atribuir mérito a um anúncio que não fez diferença. E pode ignorar uma contribuição que aconteceu sem deixar um rastro claro.
Essa parte invisível também precisa entrar na conversa sobre geração de demanda no LinkedIn.
Exigir mais engajamentos resolve o problema da influência?
Exigir engajamento muda o sinal usado na análise. Não cria uma garantia sobre o efeito dele na compra.
Obviamente, faz sentido olhar com atenção pra uma empresa que interagiu com seus anúncios antes de abrir um negócio.
Existe uma manifestação de interação ali. Temos mais elementos pra investigar.
Mas vamos exagerar no exemplo: mesmo que aparecessem 50 mil engajamentos antes da abertura do negócio, eu ainda precisaria entender de quem vieram e o que significaram.
Pode haver participação de compradores. Pode haver um monte de gente que gosta do assunto, mas não tem nada a ver com aquela contratação.
O volume aumenta. A história continua incompleta.
E o executivo silencioso segue sem aparecer entre os engajados.
Por isso, uma regra mais restritiva pode gerar um número menor e mais confortável de defender. Não dá pra assumir que esse número ficou automaticamente mais próximo da influência real.
Customizar o critério de influência dá mais controle?
Dá controle sobre quais negócios entram na classificação. O que aconteceu na cabeça de quem comprou continua fora desse controle.
Imagine poder combinar impressões, engajamentos pagos e reações ou comentários visíveis de pessoas associadas à empresa, sempre antes da abertura do negócio.
Você define a janela, escolhe o mínimo de interações e acompanha os casos que atendem à regra.
Isso tem valor. Fica mais fácil entender por que aquele negócio entrou no relatório e discutir o critério com a equipe.
Mas escolher a regra não faz a ferramenta descobrir o motivo da compra.
Se eu mudo o critério e o pipeline influenciado cai pela metade, os negócios continuam sendo os mesmos. O que mudou foi a forma de classificá-los.
Esse controle pode trazer conforto. Só precisamos lembrar exatamente o que estamos controlando.
Dá pra testar se esse direcionamento ajuda?
Dá pra investigar se empresas com determinado sinal abrem negócios com mais frequência. Isso ajuda a avaliar o direcionamento, sem provar que a publicidade provocou a compra.
Imagina que empresas com certo nível de engajamento apresentem uma taxa maior de abertura de negócios.
Esse dado pode ajudar o comercial a decidir quem investigar primeiro. Mas continuam abertas duas perguntas diferentes: o sinal ajudou a antecipar o negócio? E a publicidade ajudou a provocar esse negócio?
Uma resposta positiva pra primeira não resolve automaticamente a segunda.
Também vale olhar além do multiplicador bonito. Quantas empresas apresentaram o sinal? Quantas abriram negócio? Qual foi a taxa entre as que não apresentaram o sinal?
E isso aconteceu de novo em outro período ou apareceu só naquela amostra?
Um sinal pode destacar poucas contas interessantes e, ao mesmo tempo, deixar de fora a maioria dos negócios. Saber quantos casos ele cobre ajuda a entender onde ele é útil.
E cuidado com a nota de 0 a 100.
Uma empresa receber nota 80 não significa que 80% da compra aconteceu por causa dos anúncios. Pode significar apenas que ela está bem posicionada em relação às outras empresas analisadas.
Também não dá pra assumir que ela tem 80% de chance de comprar. Essa interpretação precisaria de uma validação própria.
A gente consegue testar se o direcionamento merece confiança. A história completa de cada compra continua fora do alcance.
O conforto fica mais bem fundamentado quando sabemos onde o sinal ajuda e onde ele continua deixando perguntas em aberto.
Se não dá pra provar cada negócio, por que usar uma ferramenta?
Porque enxergar parte do caminho ajuda a tomar decisões, mesmo sem reconstruir tudo que levou à compra.
E aqui eu preciso aplicar a mesma cobrança ao LinkedScope.
Quando cruzamos os dados de LinkedIn Ads com o CRM, conseguimos observar a atividade publicitária das empresas e acompanhar seus negócios. Essa visibilidade permite investigar uma relação que ficaria muito mais difícil de enxergar com as informações separadas.
Ela também permite fazer perguntas úteis:
- Estamos chegando às empresas que queremos ter como clientes?
- Quais dessas empresas estão interagindo?
- Que atividade apareceu antes da abertura de um negócio?
- O que vale investigar junto com o time comercial?
São perguntas que ajudam a dar um rumo à operação. O Pipeline Impact deve ser lido com esse cuidado sobre os critérios e o significado dos números.
Agora, se a interpretação vira “toda essa receita só aconteceu por causa do LinkedIn”, a conclusão foi além da evidência.
E isso vale pra qualquer ferramenta, inclusive a nossa.
A integração entre LinkedIn Ads e CRM melhora a visibilidade. A capacidade de reconstruir a decisão humana continua limitada.
Testes de incrementalidade conseguem provar o resultado?
Experimentos bem desenhados conseguem estimar o efeito adicional da publicidade sobre um grupo. Ainda assim, não contam a história completa de cada compra.
Essa ressalva é importante pra gente também não cair no extremo de achar que medir efeito é impossível em qualquer situação.
Existem experimentos com grupos de controle que ajudam a estimar o que mudou por causa da publicidade.
Isso responde uma pergunta relevante sobre resultado. Só que estimar um efeito no conjunto não significa saber qual anúncio mudou a opinião de cada pessoa, que conversa aconteceu depois ou qual contato pesou mais em cada negócio.
Mesmo com uma medição melhor, parte dessa história continua fora do alcance.
Qual é a forma mais honesta de olhar pro pipeline influenciado?
Tratar o número como um direcionamento apoiado em critérios conhecidos, com espaço pra questionar a interpretação.
Eu gosto de separar o que conseguimos observar da história que estamos contando em cima disso.
“Essa empresa teve atividade publicitária antes da abertura do negócio” é uma informação.
“Esse negócio aconteceu por causa da publicidade” é uma conclusão que exige muito mais.
Entre uma frase e outra cabe a novela inteira: indicação, conteúdo, conversa no WhatsApp, experiência anterior, abordagem comercial, concorrente que pisou na bola e necessidade que surgiu dentro da empresa.
Nem sempre o próprio comprador vai conseguir explicar o peso de cada coisa.
A real é que é impossível reconstruir a história completa de cada negócio, use a ferramenta que for.
Você pode ter mais dados, conexões melhores e critérios mais claros. Ainda vai existir coisa que não apareceu na medição.
Mesmo assim, eu entendo o conforto de ter um direcionamento. Saber que estamos chegando às contas certas, observar interações e acompanhar o que acontece depois ajuda a decidir o próximo passo.
O cuidado é não deixar esse conforto virar certeza.
Eu prefiro conseguir dizer “com o que temos hoje, faz sentido seguir por aqui” e continuar investigando. Pra tomar uma decisão, isso já ajuda bastante.
Quer olhar pros sinais das suas campanhas junto com os negócios do CRM? Conheça o LinkedScope e veja como essa visibilidade pode ajudar nas suas próximas decisões.
Perguntas frequentes
Pipeline influenciado comprova que o LinkedIn Ads gerou uma venda?
O número, sozinho, não comprova isso. Ele reúne negócios que atendem a um critério de atividade publicitária anterior. Essa associação não determina o que teria acontecido sem os anúncios.
Uma pessoa pode ser influenciada sem clicar ou reagir?
Pode. Alguém pode consumir o conteúdo e lembrar da marca sem interagir de forma visível. A ausência de engajamento não permite concluir que não houve influência.
Vale a pena acompanhar pipeline influenciado mesmo com esses limites?
Vale como direcionamento, desde que os critérios estejam claros. O cruzamento ajuda a investigar a relação entre publicidade e negócios, mas não deve ser apresentado como a história completa ou como receita comprovadamente causada pelos anúncios.
