A Ilumeo promove periodicamente treinamentos sobre os métodos que utilizamos para oferecer soluções para o mercado. Evandro Lopes, Professor Doutor de Marketing da Unifesp, ex-C&C e Walmart, promoveu recentemente um workshop sobre Media Mix Modeling. A seguir, você confere alguns destaques do evento.
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 que é Marketing Mix Modeling?
Ele é um método científico capaz de entender o efeito do composto de mídia na geração de leads. Como saber qual foi o canal de mídia mais importante nos resultados? Quais foram os efeitos dos canais entre si? Quanto investir em cada canal? O MMM é capaz de responder essas questões.
Dessa maneira, ele permite com que a própria empresa tenha uma autonomia muito maior sobre os resultados de seus investimentos em mídia. No entanto, a especificidade técnica e a baixa habituação com métodos verdadeiramente data driven fazem com que pouquíssimas empresas já utilizem a técnica no país.
Por que ele é importante?
É muito comum que resultados de mídia sejam aferidos por meio de correlações feitas “no olho”. Por exemplo, determinada empresa compra inserções em um jornal impresso, veicula um comercial na TV, promove posts no Facebook e percebe um aumento de tráfego no site. Logo, conclui que houve efeito da mídia. Porém, essa análise raramente é realizada com critérios objetivos e precisão estatística.
O MMM preenche essa lacuna com uma mensuração integrada, realizada com testes estatísticos. Com ele, a empresa tomada como exemplo poderia averiguar quantitativamente qual foi o peso de cada mídia na geração de tráfego no site. Em outras palavras, seria possível entender quais canais tiveram efeito de fato, quanto cada canal contribuiu e se houve mudanças ao longo do tempo. Ou seja, o MMM consegue responder objetivamente a cinco perguntas: se, onde, quanto, quando e como houve efeito da mídia.
Esse tipo de estudo tem importância fundamental, uma vez que o verdadeiro controle da gestão reside somente nas variáveis que de fato ela consegue administrar (tal como o investimento em mídia). Já o caminho até os resultados (como geração de vendas) tem o desafio de variáveis intervenientes (ou moderadoras), tais como concorrência, acontecimentos do ambiente externo e assim por diante.
Exemplo de Media Mix Modeling. Fonte: Google Inc.
Como ele funciona?
A análise do MMM é baseada nos investimentos em mídia realizados no passado. Em geral, de 90 dias para trás. Essa análise pode ser feita por meio de diversos métodos estatísticos, tais como regressão linear, regressão logística, séries temporais e análise de sobrevida. Tal como qualquer estudo baseado em dados, é necessário ter uma proposta teórica bem resolvida para que se estabeleça o teste estatístico utilizado.
A regressão linear é uma opção frequente quando se trata de negócios. No caso do MMM, esse teste estatístico analisa quantitativamente como o esforço de gestão explica o resultado nos negócios. Normalmente, o resultado analisado é a geração de leads, pois, como mencionado, o caminho até a conclusão das vendas tem muitas variáveis moderadoras.
Algumas premissas
Vale ter em mente que, na análise via MMM, é necessário mensurar a mesma unidade de tempo em todas as variáveis. Por exemplo, uma semana de veiculação em revista versus uma semana de geração de leads. Quanto menor a granularidade, melhor. Isso porque é possível agregar medidas de tempo, mas não desagregar. Ou seja, é possível transformar dias em semanas, mas não o contrário. Ainda sobre medidas de tempo, a regressão linear convenientemente tem poder preditivo, o que permite traçar expectativas de resultados para o futuro.
No MMM, as variáveis são ajustadas de maneira com que cada mídia possa ser comparada, mesmo que elas tenham comportamentos diferentes. No entanto, modelagens de mídia online e offline tendem a ser feitas separadamente, uma vez que tais canais trabalham com grandezas muito diferentes.
No fim das contas, o MMM se mostra um método robusto para auxiliar decisões gerenciais. Diminuir a ineficiência, maximizar a eficiência, testar novas oportunidades e calcular retorno. Os critérios objetivos do método, aliados a uma boa gestão da informação, fornecem um ambiente propício para as melhores decisões.
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.
