Já realizamos um overview sobre o Marketing Mix Modeling (MMM) e, recentemente, publicamos um artigo sobre suas aplicações. Neste post, entraremos no detalhe sobre como ele é utilizado.
Confira o e-book da Ilumeo em parceria com a Adobe e o MIT Sloan Management Review, sobre como usar ciência de dados e o Marketing Mix Modeling para aumentar a capacidade de otimizar recursos em marketing e garantir um maior retorno sobre o investimento.
O MMM é uma modelagem quantitativa de dados – logo, estatística – que responde a cinco perguntas: se o investimento que está em mídia está dando certo, onde ele deve ser investido, quanto deve ser investido, quando ele dá certo e como esse investimento deve ser programado.
A resposta em relação a quando está muito relacionada ao efeito residual. Por exemplo, determinado investimento em product placement foi realizado em um programa de TV no domingo. Esse investimento gerará efeito somente no domingo? Ou haverá um efeito residual ao longo da semana? Essas respostas precisam ser estatisticamente trabalhadas, especialmente porque elas têm uma grande influência no cálculo de ROI.
Em nosso exemplo, se o programa dominical só teve efeito nas vendas do domingo, é muito provável que essa inserção traga prejuízo, dado o preço elevado dos anúncios de TV nesse dia da semana. Porém, se for possível aferir os efeitos da mídia ao longo do tempo de maneira mais criteriosa, é possível entender o panorama de investimentos com mais propriedade.
De forma bem prática, o principal slide que é apresentado como resultado de um trabalho de MMM é um gráfico que cruza volume de investimento em mídia vs impacto na geração de leads.
Por meio desse método, a Ilumeo tem observado em seus clientes, em geral, cerca de 20% de investimentos que não geram resultados para conversão e, logo, podem ser realocados para canais mais eficientes – isso não quer dizer que esses investimentos não possam gerar resultados para a marca, mas essa é uma pergunta diferente, que precisa ser respondida por meio de outros métodos.
Vale observar que, evidentemente, concluídos os resultados do modelo, parte-se para uma “lógica de mundo real”. Quando se investe em mídia, é comum que seja necessário comprar pacotes de inserções ou patrocínios. Logo, esses outros elementos também são inseridos na estratégia de mídia que será adotada.
Além disso, outras variáveis podem ser investigadas além do impacto na geração de leads. Por exemplo, fluxo de consumidores na loja ou o que for mais importante na jornada do consumidor analisado.
O desafio da mensuração integrada
Outro ponto importante é que o MMM não se trata de um modelo de atribuição. Quase todas as empresas que apresentam uma operação digital estão atualmente dedicadas a entender esse modelo, que tenta atacar o problema do last click e entender quem leva o mérito por essa ação.
No entanto, o modelo de atribuição tenta entender somente qual é a porcentagem de influência dos canais digitais envolvidos na campanha. Ele não permite uma discussão integrada com todos os outros investimentos de mídia – rádio, TV, OOH e por aí vai.
Já o MMM possibilita uma discussão integrada de todos os esforços de comunicação. Desde a notificação push até o trabalho de RP que gera mídia espontânea e impacta uma grande quantidade de consumidores por dia.
A ideia é identificar qual o efeito da variância de todos os investimentos em mídia na variância dos resultados. Obviamente existe um erro estatístico inerente a este cálculo, pois um modelo estatístico nunca traduz um fenômeno com 100% de certeza. Porém, ele proporciona uma imensa redução de risco.
Por fim, vale ressaltar que o modelo de atribuição tem um problema de governança. A instituição que vende a mídia, por princípio, não poderia ser a responsável pelo accountability do desempenho dessa mídia.
Impacto na jornada do consumidor
No MMM, sempre temos uma dinâmica de identificar qual é o peso de cada canal de mídia para o início da jornada do consumidor. E por que não é calculado o peso de cada mídia diretamente no resultado de vendas?
Porque o objetivo de comunicação é gerar interesse, mover o consumidor para a capacidade de comprar – ou seja, levar o indivíduo para a concessionária, para o site e por aí vai. Se a venda não foi concluída porque o vendedor foi mal treinado ou o UX do site é ruim, tais questões não são de responsabilidade de quem programou a mídia. Ou seja, normalmente a variável de resultado do MMM é o começo jornada. Se há um problema mais para frente, há outros atores envolvidos.
Outros aspectos do MMM serão abordados em posts posteriores. Assine a nossa newsletter no fim desta página e receba nossos artigos em primeira mão.
Quer se aprofundar mais? Confira o e-book Como otimizar investimentos publicitários e aumentar o retorno de investimentos? produzido pela Ilumeo em parceria com a Adobe e o MIT Sloan Management Review.
