Como entender e evitar a distorção do Metric-Goal. Este post discute um conceito que pode ser útil para a vida em geral e para o marketing digital em particular: distorção métrica-meta. Abaixo, você aprenderá como essa ideia se aplica a sistemas de classificação na escola, campanhas de marketing digital e práticas gerais de negócios.
DISTORÇÃO DE MÉTRICO-OBJETIVO
Estabelecemos uma meta.
Definimos uma métrica para acompanhar o progresso em direção à meta.
Então, como o objetivo está tão distante, muitas vezes nos concentramos apenas em alcançar um valor de métrica melhor e perdemos de vista o objetivo.
Ficamos obcecados em melhorar uma métrica e, na verdade, dificultamos o progresso em direção à meta. Isso pode acontecer porque a situação é mais complexa do que compreendemos: muitas vezes existem inúmeros fatores que devem se alinhar para que alcancemos nosso objetivo. Assim, concentrar-se apenas em uma métrica e ignorar qualquer outro fator pode levar à melhoria da métrica às custas do objetivo final.
O acima é uma maneira de entender o insight que esses três pesquisadores levantam:
OBSERVAÇÕES DA DISTORÇÃO DE MÉTRICO-OBJETIVO EM ECONOMIA, SOCIOLOGIA E ANTROPOLOGIA
“Qualquer regularidade estatística observada tenderá a entrar em colapso uma vez que a pressão seja colocada sobre ela para fins de controle .” — Economista Charles Goodhart (1975)
“Quanto mais um indicador social quantitativo for usado para a tomada de decisões sociais, mais sujeito estará a pressões de corrupção e mais apto a distorcer e corromper os processos sociais que pretende monitorar.” — O sociólogo Donald T. Campelo (1979)
“Quando uma medida se torna um alvo , deixa de ser uma boa medida.” — Antropóloga Marilyn Strathern (1997)
Goodhart observou essa peculiar relação métrica-meta em seu estudo da política monetária britânica. Campbell e Stathern viram um padrão semelhante nas universidades britânicas.
DISTORÇÃO DE MÉTRICO-OBJETIVO NO SISTEMA DE EDUCAÇÃO
Vamos considerar a tese de Stathern por um momento. Em um artigo de 1997 ‘Improving Ratings’: Audit in the British University System , ela traça a introdução do moderno sistema de classificação escolar nas universidades britânicas no século XVIII. E ela sugere que esse novo sistema de classificação iniciou um ciclo de foco nas métricas em detrimento das metas.
A INTRODUÇÃO DE CLASSES NUMÉRICAS
Os valores numéricos foram atribuídos pela primeira vez ao desempenho dos alunos no final de 1700 (o que podemos reconhecer hoje como a prática de atribuir notas de 100 a 0, com as letras correspondentes de A a F). As universidades queriam uma maneira de dizer como seus alunos se comparavam aos de outras universidades. Assim, exames escritos padronizados foram criados e usados em todo o sistema universitário. E esses exames foram avaliados de acordo com as restrições da nova rubrica de classificação numérica.
Agora as universidades podiam calcular o desempenho de seus alunos e, assim, ganhar mais estima como uma instituição para subir na hierarquia numérica. No entanto, algo está faltando nesse cálculo: como os alunos passaram a se apresentar após a formatura. As melhores notas nos exames estavam correlacionadas com uma renda mais alta? Melhor qualidade de vida? A universidade preparou os alunos para florescer? Esses tipos de perguntas difíceis são exatamente o que perdemos de vista quando uma métrica se torna o foco, e não o objetivo.
MÉTRICAS E SEUS COMPONENTES
Como profissionais de marketing digital, observamos e analisamos várias métricas…
- CTR (taxa de cliques)
- Taxa de conversão
- Parcela de impressões
- CPM (custo por mil impressões)
- CPC (custo por clique)
- Custo por conversão
- ROAS (retorno do investimento em publicidade)
…e seus componentes:
- Impressões
- Cliques
- Conversões
- receita
Métricas — cálculos das ações componentes que estão sendo rastreadas — são nossas tentativas de tratar o marketing como uma ciência.
Tem alguma dúvida, que tal uma Agência DCSBRASIL?