A maioria das marcas investe sem reconhecer totalmente o retorno real da aplicação feita em cada canal. Estou me referindo a canal e não à mídia ou ao processo criativo. Durante uma campanha é usado um mix de marketing que contempla, mídia on e off, incentivos comerciais, estratégias de pricing, patrocínios, placement e um mundo de outras possibilidades.
Será que foi o anúncio no digital, a campanha na TV ou o desconto que impulsionaram as vendas? Eles performam melhores sozinhos ou juntos?
Nos últimos anos, a tomada de decisão em marketing se tornou cada vez mais desafiadora. A mensuração eficaz dos investimentos falha uma vez que muitas metodologias tradicionais de atribuição frequentemente consideram apenas o primeiro ou o último ponto de contato e negligenciam as interações intermediárias que também influenciam a decisão de compra. Essa visão limitada pode levar a uma compreensão distorcida do real impacto de cada canal de marketing.?
Com a fragmentação dos canais de aquisição e a ascensão de novas plataformas, as empresas passaram a buscar soluções mais adequadas para mensurar o impacto real de seus investimentos on e offline. Com as novas regras de privacidade e o fim dos cookies, o rastreamento de usuários está cada vez mais limitado.
Na mesa dos decisores está o desafio de garantir que cada real investido esteja gerando o máximo de retorno possível.
Diante desse cenário, o Marketing Mix Modeling (MMM) voltou a ser protagonista na mensuração de investimentos em marketing. Ele ressurge como uma solução que integra dados de múltiplos canais, tanto online quanto offline, proporcionando uma visão holística das estratégias de marketing. Isso foi possível graças à aplicação de metodologia científica e análise estatística avançada ao desenvolvimento do MMM, possibilitando que o modelo identifique a contribuição específica de cada canal nos resultados de negócios, otimizando e maximizando o retorno sobre investimento (ROI).?
Modelos Preditivo e Prescritivo
Em um exemplo prático, foi possível desenvolver um modelo de MMM para um dos maiores players do setor financeiro. A solução foi criada sob medida para atender às particularidades do banco com foco na mensuração estatística da contribuição dos canais de aquisição — desde campanhas digitais até mídia offline — e na redistribuição inteligente do orçamento entre canais mais performáticos. A metodologia empregada se baseou em princípios estatísticos e econométricos avançados, garantindo rigor técnico e adaptabilidade ao contexto do cliente.
Para o banco, o desafio era mensurar o impacto real de cada canal de aquisição, desde campanhas digitais até publicidade offline, considerando sinergias e influências cruzadas entre os pontos de contato, fortalecendo a análise sobre os investimentos em cada canal e proporcionando uma tomada de decisão ainda mais estratégica para maximizar a eficiência.
Para o sucesso da iniciativa, foi muito importante o desenvolvimento de um modelo de Inteligência Artificial Generativa (Gen IA) para entender o que acontece por meio da definição uma base de dados estruturada e unificada, consolidando informações em um ambiente único e integrado. Desta forma, é possível garantir uma visão consistente dos resultados para ter um modelo preditivo escalável e capaz de embasar decisões estratégicas com base em ciência de dados.
O projeto foi estruturado em quatro etapas principais: análise da contribuição de cada canal de aquisição, construção e calibração do modelo econométrico, validação e geração de análises acionáveis e visualização dos resultados em ferramentas intuitivas para o time do cliente.
Além da análise técnica, o modelo também incorpora uma funcionalidade de calculadora de simulação de investimento, permitindo simular diferentes cenários de alocação de verba por canal e prever o impacto financeiro correspondente. A ferramenta ainda sugere o melhor mix para otimizar vendas, apoiando decisões com base em dados e eficiência estatística.
Após a modelagem estatística, o MMM forneceu insights práticos e aplicáveis, permitindo que a empresa otimizasse seus investimentos com base em análises preditivas. Com esses dados, é possível reavaliar a distribuição do orçamento entre canais, priorizando os mais eficientes; descobrir sinergias entre diferentes mídias e ajustar estratégias de forma mais inteligente; medir a elasticidade de preço e o impacto de variações de preços na demanda e determinar quais campanhas devem receber maior investimento para maximizar ROI.
Além disso, o MMM simulou diferentes cenários futuros, permitindo testar estratégias antes de aplicá-las. Foram criadas simulações do tipo “What-If”, analisando como diferentes alocações de investimento impactariam as vendas; ajustando a estratégia com base em projeções reais, minimizando riscos financeiros e otimizando continuamente as decisões de marketing, melhorando a eficiência dos investimentos ao longo do tempo.
A iniciativa permitiu ao banco aumentar em até 3% o número de contratos fechados, reduzir em até 3% os custos operacionais e criar um modelo preditivo para as próximas nove semanas de investimento com precisão superior a 90%.
Não existe uma solução única para todos os negócios. O grande diferencial do MMM desenvolvido neste caso está na customização: cada modelo deve ser ajustado à realidade do cliente, tornando os resultados mais precisos, aplicáveis e exclusivos. Isso garante a escalabilidade da solução e sua capacidade de evoluir junto com as necessidades do negócio.
Marcel Ghiraldini, co-founder e Vice-presidente Executivo de Marketing e Vendas da MATH Group.
Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais
