Nos últimos anos, instaurou-se um debate sobre qual a melhor estratégia de marketing para produtos e serviços. Os profissionais do setor avaliam se seria melhor focar no desempenho ou na construção de marca, como se fossem estratégias com objetivos opostos.
Especialistas defendem que a união das duas técnicas pode ser o melhor caminho, argumentando que “colocar a construção da marca e o marketing de desempenho um contra o outro, em uma competição por orçamento, prejudica desnecessariamente a eficácia de ambos.”
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Quando se trata de desempenho, como o próprio nome sugere, a intenção é mensurar a performance de uma campanha.
Já a construção de marca é um processo de longo prazo, que pode levar anos. Uma marca não é apenas o nome da empresa e o que ela vende, mas tudo o que a organização representa para seus clientes e para a sociedade. Ela vai muito além de um logotipo, e trata da decoração dos ambientes, rótulos, embalagens e tudo que está ligado à imagem de uma empresa.
Atuação conjunta
O artigo assinado na Harvard Business Review por Jim Stengel, Cait Lamberton e Ken Favaro defende justamente o uso conjunto das duas estratégias.
Os autores explicam que os profissionais de marketing, muitas vezes, se preocupam com o fato de que o marketing de desempenho, e seu foco em vendas de curto prazo, está afastando as atividades de construção de marca destinadas a melhorar a percepção do cliente (e, algumas vezes, trabalhando contra essa estratégia).
Tradicionalmente, os dois conceitos eram vistos como um trade-off: a construção da marca era um investimento de longo prazo e o marketing de desempenho tratava de gerar receita aqui e agora. O truque era “equilibrar” os dois. Mas a construção da marca está perdendo cada vez mais, em grande parte porque o marketing de desempenho é considerado muito mais ligado a resultados de negócios mensuráveis.
Ocorre que as atividades de construção de marca são normalmente mensuradas com métricas que não têm conexão preditiva ou retrospectiva com retornos financeiros. E o marketing de desempenho, geralmente, carece de medidas que considerem seu impacto na construção da marca, concentrando-se apenas em vendas, leads e cliques.
“Para alcançar a construção de marca com responsabilidade pelo desempenho, e o marketing de desempenho com responsabilidade pela marca, as empresas devem criar métricas que meçam os efeitos de ambos os tipos de investimentos em uma única métrica de longo prazo, vinculada a resultados financeiros específicos – como receita, valor para o acionista e retorno sobre o investimento – e implantada como um indicador-chave de desempenho para construção de marca e marketing de desempenho”, diz o artigo.
Com métricas de marca renovadas, acrescenta o artigo, as empresas podem decidir sobre como e quanto investir na construção da marca e no marketing de desempenho, a fim de fortalecer as contribuições financeiras de ambos e fazê-los trabalhar melhor juntos.
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A tese defendida pelos autores é que, se as empresas desejam mais construção de marca, com responsabilidade de desempenho, e marketing de desempenho com responsabilidade de marca, precisam atualizar suas métricas.
A importância do brand equity
Uma das sugestões do artigo é criar uma métrica composta de brand equity, que é o valor adicional que uma marca reconhecida agrega a um produto. No senso comum, é o que chamamos de renome ou valor comercial.
As empresas medem o valor da marca de várias maneiras, mas o artigo recomenda mensurá-lo como um composto de quatro elementos-chave: familiaridade; relevância; respeito; e singularidade. Esses conceitos formam a sigla FMRU (Familiarily; Meaning; Regard; e Uniqueness). Segundo o artigo, a neuroeconomia diz que essas emoções representam mais de 90% da tomada de decisão do consumidor.
Medir a familiaridade, relevância, respeito e singularidade de uma marca não é uma ideia nova. O que há de diferente na abordagem do artigo é que o texto agrupa as quatro métricas do FRMU em uma única medida composta de brand equity. Isso pode ser feito usando uma escala Likert de 1 a 7 para cada submétrica, por exemplo, e, em seguida, obtendo uma média simples e não ponderada de cada uma. Uma abordagem mais sofisticada é usar a análise de componentes principais, que fornece uma precisão preditiva mais nítida ao ponderar cada métrica.
