Humanidades
Marketing, matemática e microssegundos
O diretor do Laborata³rio de Marketing Computacional de Stanford GSB fala sobre a 'ciaªncia terrivelmente complexa' por trás da pesquisa de publicidade online.
Por
Steve Hawk - 27/05/2021
Nãomuito tempo atrás, o marketing do consumidor girava em torno da arte da persuasão subconsciente. Hoje, é“quase inteiramente um campo orientado por dadosâ€, diz Harikesh Nair da Stanford GSB. | iStock / peterhowell
Como um especialista nos mecanismos algoratmicos que conduzem a publicidade online, Harikesh Nair adora explorar essa zona restrita onde a pesquisa acadaªmica profunda e as necessidades de nega³cios do mundo real se sobrepaµem.
Essa éuma das razões pelas quais, em 2017, ele tirou uma licena§a de seu cargo de professor titular na Stanford Graduate School of Business e se juntou a equipe de engenharia da JD.com, uma das maiores plataformas de e-commerce da China. Ele passou dois anos viajando entre o Vale do Silacio e Pequim, supervisionando uma equipe de engenheiros que trabalhava nas trincheiras para converter conceitos matema¡ticos densos em soluções online tangaveis.
Quando voltou para Stanford GSB em 2019, Nair ajudou a fundar o Laborata³rio de Marketing Computacional da escola , que reaºne professores, alunos e profissionais para identificar as melhores prática s - tanto em termos de lucratividade quanto de benefacio social - para profissionais de marketing online.
“Antes, apenas cientistas, acadaªmicos e engenheiros pensavam em ciência de dados, mas agora isso se tornou um problema denívelCâ€, diz ele. “O CTO, o CMO, o CEO - todo mundo estãofalando sobre isso. E se não forem, o conselho vai perguntar sobre isso. â€
O Insights by Stanford Business conversou recentemente com Nair para ouvir seus pensamentos sobre o estado atual da publicidade online, os desafios de realizar experimentos quando o comanãrcio em tempo real émedido em milionanãsimos de segundo e que tipos de anaºncios digitais o incomodam.
Por que exatamente vocêtirou uma licena§a para trabalhar na JD.com?
Desde que recebi meu doutorado em 2005, a prática do marketing na indústria tornou-se muito computacional. Esta¡ rapidamente a caminho de se tornar quase inteiramente um campo orientado por dados. Se vocêpensar nas empresas onde o marketing incravel foi originalmente inventado - lugares como a Clorox e outras marcas embaladas - esse não émais o caso. Hoje em dia, todas as inovações significativas em marketing, publicidade e prea§os vão de empresas de tecnologia como Google, Facebook e Amazon. Essa era uma tendaªncia da qual eu queria fazer parte.
Por que JD.com?
Estou interessado em varejo e e-commerce, e nesse mundo a gravidade mudou para a asia. O Vale do Silacio ainda éum centro de inovação, mas o grande crescimento do varejo online estãoacontecendo na asia. A classe média estãose expandindo, então as pessoas estãofazendo mais escolhas com base na qualidade, ou qualidade percebida, dos produtos. a‰ consumo aspiracional. Em algum momento, entrei em contato com alguns funciona¡rios seniores da JD e conversamos sobre pesquisa e colaboração. Teve a oportunidade de passar algum tempo com eles e mergulhar muito mais fundo. Então pensei: “Ei, esta éuma boa oportunidade: tecnologia e asiaâ€.
Além dos diferentes tamanhos de mercado - bilhaµes de clientes potenciais na asia contra centenas de milhões nos EUA - o que torna o marketing online na asia diferente daqui?
Nos Estados Unidos, ainda somos uma nação de desktops. As pessoas ainda usam o Chrome ou Safari em seus laptops ou computadores domanãsticos para fazer compras na Amazon.com. Na asia, e especialmente na China, muito poucas pessoas usam mais essas coisas. Tudo éfeito pelo celular; 80% do tra¡fego de compras vem por meio de aplicativos ma³veis, e muitos consumidores estãona geração que ignorou completamente os laptops e foi diretamente para os telefones celulares. Isso muda o funcionamento do comanãrcio.
Como assim?
a‰ tudo uma questãode descoberta. Com os aplicativos ma³veis, o espaço élimitado: ninguanãm navega além das três primeiras pa¡ginas. Se vocêtem 8 listagens por pa¡gina, são 24 produtos. Portanto, vocêprecisa revelar 24 itens entre 300 milhões de opções de produtos possaveis e personalizar as classificações, encontrando uma boa correspondaªncia entre as necessidades do usua¡rio e o que estãodisponavel. Tudo isso deve ser feito muito rápido, dentro de 200 microssegundos [0,0002 segundos], e deve ser executado na perfeição. a‰ um problema de ciência terrivelmente complexo.
Como as caracteristicas demogra¡ficas de um consumidor pesam nesse problema?
Na verdade, idade e sexo e coisas assim não são tão informativas. O que eles compraram recentemente e o que pesquisaram éo que importa.
Além do uso esmagador do celular na China, existem outras diferenças importantes entre os consumidores chineses e americanos na forma como interagem com os sites de comanãrcio eletra´nico?
Na China, o aspecto social do consumo éum fator importante. A sociedade deles émais comunita¡ria do que a nossa, então o consumo estãomais inserido em suas redes sociais. Em vez de ir a um site e pesquisar algo e clicar e comprar e sair, que éo comportamento de consumo americano tapico, as pessoas na China compartilham produtos nas redes sociais umas das outras e, ao fazer isso, muitas vezes podem obter uma redução de prea§o. a‰ também uma sociedade com consciência de valores.
'Acho que a maioria dos pesquisadores que trabalham nesse espaço concordaria que, historicamente, o efeito da propaganda foi exagerado'.
Harikesh Nair
Outra diferença importante éque os Estados Unidos tem três grandes empresas - Facebook, Amazon e Google - que não interagem. Eu penso neles como jardins murados. O Facebook éuma plataforma social com muita publicidade, mas muito pouca na forma de transações. A Amazon éonde o comanãrcio acontece, mas não tem muito nega³cio de publicidade - embora isso esteja mudando. E o Google éonde ocorre a busca, mas não tem uma grande transação ou nega³cio social. Mas na China vocêtem a Tencent, que faz os três: pesquisa e social e comanãrcio. Esta¡ bem fundido. O mesmo acontece com o Alibaba. Ambos tem seus pra³prios ecossistemas. E dentro de cada ecossistema, estãotudo perfeitamente integrado, para que vocêflua suavemente desde a interação social atéa pesquisa, a transação e o pagamento. Os consumidores respondem bem a isso.
Dado que o marketing équase inteiramente orientado por dados nos dias de hoje, ainda existe alguma arte nele?
Nãoacho que a arte tenha desaparecido, mas mudou. Um bom gerente precisa entender como alavancar algoritmos e também entender o que os dados podem ou não fazer. Eles precisam saber quando basear uma decisão nos dados e quando basear em sua experiência: Qual capital humano énecessa¡rio para converter os dados em algo aciona¡vel?
Recentemente, exibimos um vadeo sobre seu trabalho no qual vocêdisse: “Sa³ porque comprei algo depois de ver um anaºncio, não significa que o anaºncio me levou a compra¡-loâ€. Vocaª pode falar mais sobre isso?
Esse problema éenorme e muito complicado nos mercados de publicidade. O problema número um enfrentado por qualquer marca que gasta dinheiro em anaºncios éa mensurabilidade: eles querem saber não apenas quantas pessoas viram seu anaºncio, mas também se estãoobtendo um retorno em termos de vendas. Provar isso émuito difacil, porque não posso simplesmente contar as pessoas que viram um anaºncio e compraram o produto, porque talvez já estivessem planejando comprar. Quinze anos atrás, uma plataforma provavelmente poderia ter usado esse tipo de análise falha, mas as marcas não estãomais comprando isso. Eles querem provas de que seus anaºncios estãocausando aumentos incrementais nas vendas. Incrementalidade éo problema número um no mercado de anaºncios no momento - provando isso de maneira adequada.
Como vocêprova isso?
Normalmente, realizando experimentos em escala. A experimentação émuito complexa, porque éimpossível projetar e executar uma experiência separada sempre que um anunciante individual deseja essa medição. Quando eu estava na JD, por exemplo, tanhamos centenas de milhares de anunciantes. A maioria dos anaºncios évendida em leila£o, então vocêdeve codificar os experimentos nos leilaµes. Para mostrar um anaºncio a alguém , vocêprecisa vencer o leila£o e, se quiser garantir que certas pessoas não vejam o anaºncio - para fins de experiência - vocêprecisa de casos em que o anunciante perde propositalmente o leila£o. Ambas as circunsta¢ncias tem consequaªncias econa´micas, porque perder o leila£o pode custar a venda e vencer o leila£o exige que vocêpague um lance.
Além disso, o experimento não pode desacelerar o sistema; vocênão pode ter lataªncia. Portanto, vocêprecisa construir a infraestrutura, codificar as estatasticas e torna¡-lo um mecanismo externo de autoatendimento que o anunciante possa ativar e desativar. Tudo isso deve ser executado em segundo plano - a complexidade deve ser escondida. E então os resultados devem ser comunicados por meio de uma interface simples visualizada em insights significativos para pessoas que realmente não sabem muito sobre estatasticas.
Que lições vocêaprendeu destruaram algumas das suposições que os profissionais de marketing costumavam ter?
Acho que a maioria dos pesquisadores que trabalham neste espaço concordaria que, historicamente, o efeito da propaganda foi exagerado - que os verdadeiros efeitos causais dos anaºncios são, na verdade, muito menores do que alegam alguns na indaºstria. Outra coisa que aprendemos éque certos tipos de anaºncios podem ser muito eficazes. Por exemplo, a publicidade de pesquisa - os anaºncios que aparecem em resposta a s suas pesquisas online - érealmente muito poderosa. Os dados mostram que os consumidores realmente gostam disso. Quando retiramos isso, em experimentos medidos adequadamente, descobrimos que os usuários param de vir para a plataforma. Na verdade, eles preferem plataformas que tenham esses anaºncios informativos. Meu colega Navdeep Sahni aqui em Stanford GSB fez alguns experimentos realmente bonitos mostrando isso.
Uma última pergunta: como sua pesquisa mudou a maneira como vocêresponde pessoalmente aos anaºncios?
Estou incomodado com anaºncios irritantes agora, porque sei que háma¡ ciência por trás deles. Estou bem com a coleta de dados e coisas assim, mas minha tolera¢ncia com a falta de transparaªncia émuito baixa. E, claro, sempre que um anaºncio aparece em meu feed agora, sempre me pergunto: “Qual éo sistema de leila£o que causou esse resultado? Qual éo algoritmo por trás disso? †Essa éa parte divertida.
