A frustração com modelos de mensuração de resultados no marketing, como o Marketing Mix Modeling (MMM) ou o cálculo de Retorno sobre Investimento (ROI), raramente decorre de falhas técnicas na construção de modelos estatísticos. Quando uma análise desse tipo falha em entregar respostas precisas, a origem do problema quase sempre está nas premissas adotadas e no desalinhamento prévio entre os envolvidos na avaliação.
Essa percepção surge a partir de estudos proativos desenvolvidos sobre o impacto de experiências de marca (brand experience) e patrocínios esportivos. A prática com projetos de inteligência e análise mostra que a etapa puramente quantitativa, como a aplicação de algoritmos e a execução de regressões, costuma estar correta do ponto de vista matemático. O erro se consolida antes mesmo da coleta de dados, na definição teórica do que está sendo mensurado.
Para evitar diagnósticos incorretos, o processo de avaliação de resultados exige um trabalho prévio de assessment e diagnóstico com o cliente. O objetivo dessa fase inicial é estruturar e apresentar um framework metodológico claro, garantindo que todas as áreas da empresa estejam alinhadas e concordem com a forma correta de mensurar o desempenho a partir daquele momento.
A consolidação desse modelo único garante que as métricas sejam aplicadas de maneira contínua e padronizada. “Se a sua mensuração de resultado como um todo não funcionou, se deu errado por algum motivo, muito provavelmente não é por conta do algoritmo, é por conta de premissas”, destaca Gabriel Morini, Sócio e Head of Business Development da ILUMEO, ao explicar a dinâmica dos projetos.
A abordagem de trabalho prioriza a metodologia conhecida como strategy to metrics. Por esse conceito, a prioridade absoluta de qualquer projeto de dados deve ser o entendimento dos desafios operacionais, da estratégia e dos objetivos de negócio da empresa. Apenas após essa etapa de alinhamento executivo e estratégico é que a equipe analítica deve se debruçar sobre os números.
A atuação da ILUMEO reforça que a eficiência na mensuração de retornos sobre marca e eventos não depende do aumento da complexidade computacional, mas do rigor na construção das premissas que orientam a análise.
