Em outras palavras, eles ajudam a responder uma das perguntas mais importantes do marketing digital:

“Qual canal realmente gerou essa venda?”

A resposta para essa pergunta depende do modelo de atribuição utilizado.
Cada modelo analisa a jornada do cliente de forma diferente, valorizando desde o primeiro ponto de contato até o último clique antes da compra.

Por que isso é importante?

  • Entender quais canais são mais eficientes para atrair novos clientes.
  • Identificar quais canais fecham mais vendas.
  • Avaliar como os canais trabalham juntos para gerar conversões.
  • Distribuir o orçamento de marketing de forma estratégica.

Modelos disponíveis na Nemu

1. Assistidas

Atribui 100% do crédito para todos os canais que participaram da jornada do usuário.
Se o canal apareceu em algum momento antes da conversão, ele recebe atribuição — mesmo que não tenha sido o primeiro ou o último.
Útil para entender a jornada completa do cliente e como os canais colaboram. Exemplo: Instagram, E-mail Marketing e Google Ads aparecem no caminho → todos recebem 100% de atribuição.

2. Last Click

Atribui 100% do crédito ao último canal que o usuário acessou antes da conversão. Útil para identificar quais canais fecham mais vendas. Exemplo: O cliente passou por Instagram, E-mail Marketing e, por último, clicou em um anúncio de remarketing → o remarketing recebe 100% da atribuição.

3. Last Click Pago

Atribui 100% do crédito ao último canal pago clicado antes da conversão.
Caso o último clique tenha sido orgânico ou direto, o modelo considera o anúncio pago mais recente anterior a esse clique.
Útil para medir o retorno direto dos investimentos em mídia. Exemplo: Cliente clica em Google Ads, depois acessa o site por busca orgânica e compra → Google Ads recebe a atribuição.

4. First Click

Atribui 100% do crédito ao primeiro canal que trouxe o cliente. Útil para identificar quais canais geram mais novos visitantes. Exemplo: Cliente chega pelo Instagram, depois vê anúncios e e-mails → apenas o Instagram recebe a atribuição.

5. Markov (Cadeias de Markov)

O modelo de Markov simula o que aconteceria se determinado canal não existisse.
A partir de todas as jornadas (com e sem conversão), o método calcula o impacto real da ausência de cada canal e distribui o crédito proporcional à sua contribuição.
Útil para entender o valor real de cada canal no processo de conversão, mesmo quando ele não aparece como primeiro ou último clique. Exemplo: Se removermos Meta Ads de todas as jornadas e as conversões caírem 25%, isso significa que Meta Ads contribuiu com 25% das conversões totais.

Resumo

ModeloIndicado para entender…
AssistidasA jornada completa e como os canais trabalham juntos
Last ClickQuais canais fecham mais vendas
Last Click PagoO retorno direto de investimentos pagos
First ClickQuais canais trazem novos visitantes
MarkovO impacto real de cada canal em toda a jornada