O marketing mix modeling (MMM) se tornou mais acessível, mas as empresas ainda enfrentam desafios significativos para implementá-lo de maneira eficaz. Essa abordagem, que permite avaliar o impacto das diferentes ações de marketing sobre os resultados de negócios, é crucial para marcas, agências e profissionais de marketing otimizar investimentos e entender quais canais geram resultados.
Nos Estados Unidos, a adoção de MMM está acelerando. Quase 47% dos profissionais de marketing estão planejando investir mais nessa metodologia nos próximos meses. Além disso, o MMM foi considerado a metodologia de medição mais confiável por cerca de 28% desses profissionais. A revolução open-source trouxe ferramentas como Robyn (Meta), Meridian (Google) e PyMC-Marketing, que ajudam as empresas a realizarem suas própria modelagem, reduzindo o custo de consultoria que anteriormente variava entre $150.000 e $500.000.
Essas plataformas open-source têm democratizado o acesso ao MMM, mas é essencial destacar que, embora o software seja gratuito, o conhecimento necessário para configurá-lo corretamente e obter resultados confiáveis ainda requer expertise. A configuração inadequada pode comprometer a qualidade da análise, tornando a experiência do usuário decisiva na geração de insights valiosos.
O cenário de fornecedores de referência na modelagem de marketing também está em evolução. Plataformas como Rockerbox e Northbeam se iniciaram focadas em coleta e atribuição de dados, enquanto ferramentas como Measured e Nielsen Gracenote oferecem soluções mais robustas por um preço mais elevado. Existe também uma cautela em relação à legitimação de dados e metodologias apresentadas por empresas que têm interesse em promover seus próprios canais, necessitando de um olhar crítico ao avaliar os dados e os modelos propostos.
Um dos principais obstáculos na implementação bem-sucedida do MMM é o acesso a dados. É fundamental ter pelo menos dois a três anos de dados históricos segmentados por canal, considerando gastos, e informações de canais offline que costumam estar em sistemas distintos e sob a responsabilidade de diversas equipes. Além disso, depender das informações do passado exige um esforço significativo de pesquisa e organização do que chamamos de “arqueologia de dados”, uma etapa essencial que muitas vezes não é mencionada em demonstrações de fornecedores.
Outro desafio relevante é que, embora ferramentas de IA estejam facilitando a execução da modelagem e reduzindo barreiras técnicas, decisões pertinentes que conferem credibilidade a um modelo de MMM ainda precisam ser tomadas por humanos. É necessário conhecimento contextual para interpretar corretamente os resultados, como identificar o período de retorno sobre investimento de campanhas e variável de saturação dos canais.
Por último, o investimento em expertise humana não é opcional. Modelos dependem da compreensão do contexto empresarial e das nuances que os dados não capturam. Informações sobre a dinâmica de canais e comportamentos de mercado precisam ser trazidas para a discussão, garantindo que o modelo se alinhe com a realidade do negócio.
Para avançar na jornada de implementação do MMM, as empresas devem começar entendendo quais dados são necessários e quem será responsável por contextualizá-los e traduzi-los em decisões de marketing. Começar pelos scripts de demonstração de ferramentas como Robyn pode ser um primeiro passo prático antes de aplicar a metodologia aos dados reais da empresa. A preparação adequada e a colaboração interdepartamental são cruciais para extrair insights significativos do modelo, seja ao optar por uma plataforma open-source ou uma solução paga.
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