MATH | E-book MMM BV

No cenário atual do marketing, a mensuração eficaz dos investimentos enfrenta desafios significativos, uma vez que muitas metodologias negligenciam as interações intermediárias que influenciam a decisão de compra.

Dados do relatório CX Trends 2023 da Zendesk revelam que 64% dos consumidores tendem a gastar mais quando seus problemas são resolvidos no canal de contato inicial. Além disso, a Salesforce destaca que a jornada do cliente abrange múltiplos pontos de contato, desde o primeiro engajamento até a conversão e o pós-venda.

Visto isso, é compreensível que metodologias tradicionais de atribuição, como Last Click e First Click, frequentemente falhem ao considerar apenas o primeiro ou o último ponto de contato, o que pode levar a uma compreensão distorcida do real impacto de cada canal de marketing.

É aí que entra o papel do Marketing Mix Modeling (MMM), que surge como uma solução que integra dados de múltiplos canais, tanto online quanto offline, proporcionando uma visão holística

das estratégias de marketing. Ao aplicar metodologia científica e análise estatística avançada, o MMM permite identificar a contribuição específica de cada canal nos resultados de negócios, otimizando investimentos e maximizando o retorno sobre investimento (ROI).

Neste e-book, exploramos detalhadamente o conceito de MMM, seus benefícios e como a MATH Group, consultoria especializada em Ciências de Dados, aplica essa metodologia para transformar estratégias empresariais. Apresentaremos também o case de um dos top 5 bancos privados do Brasil, que ao adotar o MMM, obteve insights capazes de aprimorar seus resultados.

Convidamos você a descobrir como grandes marcas estão otimizando seus investimentos com ciência de dados e a entender como o Marketing Mix Modeling pode ser a chave para decisões mais assertivas e lucrativas em sua empresa.

Continue a leitura!

Com a ascensão do digital nos anos 2000, surgiram os modelos de atribuição digital, como Last Click, First Click, Linear, Time Decay, Position-Based (U-Shaped), Data-Driven e Markov Chain, que ganharam popularidade devido à facilidade de aplicação e rapidez na obtenção de insights. No entanto, essas abordagens apresentavam limitações ao considerar apenas a jornada digital do usuário, sem contemplar a influência de canais offline, efeitos residuais das campanhas e variáveis externas.

Diante dessas limitações, muitas empresas perceberam que a visão fragmentada dos modelos de atribuição digital não era suficiente para tomadas de decisão estratégicas. Isso fez com que o MMM se consolidasse como a abordagem mais abrangente para medir o impacto real dos investimentos em marketing, servindo de complemento aos modelos já existentes, integrando dados de múltiplas fontes e possibilitando análises preditivas – uma técnica analítica baseada em estatística e ciência de dados.

Antes da era digital, as empresas já buscavam maneiras de entender o impacto de seus investimentos em marketing. Durante as décadas de 1950 e 1960, surgiram os primeiros estudos sobre mensuração publicitária e comportamento do consumidor. Já nos anos 1970 e 1980, com o avanço da estatística e da econometria, o Marketing Mix Modeling (MMM) começou a se consolidar como uma abordagem robusta para mensuração e previsão de resultados, aproveitando a crescente capacidade computacional para processar grandes volumes de dados e fornecer previsões mais precisas.

E com a ascensão do marketing digital, o que mudou?

Com a explosão do marketing digital nos anos 2000, as empresas passaram a precisar de metodologias que identificassem exatamente quais canais e interações levavam à conversão. Nesse contexto, surgiram os modelos de atribuição digital, que buscavam distribuir o crédito das conversões entre os diferentes pontos de contato do consumidor.

Os principais modelos de atribuição digital incluem:

Last Click

Atribui 100% do crédito à última interação do usuário antes da conversão, ignorando todas as interações anteriores e subestimando canais de topo e meio de funil.

First Click

Oposto ao Last Click, dá 100% do crédito ao primeiro contato do usuário com a marca, desconsiderando qualquer influência posterior.

Linear

Distribui igualmente o crédito entre todos os pontos de contato, tratando cada interação como igualmente importante, sem considerar pesos específicos.

Time Decay

Atribui mais peso às interações mais próximas da conversão, subestimando o papel de canais que atuam no início da jornada.

Position-Based (U-Shaped)

Distribui o crédito de forma assimétrica, dando maior peso ao primeiro e último toque, e dividindo o restante entre os pontos intermediários.

Data-Driven

Utiliza algoritmos para definir a atribuição com base em padrões de conversão passados, ajustando a distribuição do crédito conforme o aprendizado do modelo.

Markov Chain

Usa probabilidades para medir o impacto dos diferentes canais, mas pode supervalorizar canais frequentes e subestimar mídias offline ou fatores externos.

Integração de canais online e offline: Diferente dos modelos digitais, o MMM considera o impacto de todas as mídias, desde TV e rádio até performance digital.

Capacidade de prever impacto futuro: Simulações preditivas ajudam as empresas a entenderem quais estratégias geram maior retorno.

Modelagem robusta sem rastreamento individual: O MMM opera sem depender de cookies, garantindo conformidade com as novas regulamentações de privacidade.

Aplicação de métodos científicos: Modelagem estatística e econometria garantem maior precisão na mensuração de impacto.

O MMM surgiu como uma solução robusta nos anos 1970 e se consolidou nas décadas seguintes. Modelos de atribuição digital dominaram o mercado nos anos 2000, mas apresentaram limitações.
Hoje, o MMM retorna como a abordagem mais eficaz para mensuração e otimização de investimentos de marketing.
O MMM permite analisar o impacto de canais offline (como TV, rádio e mídia out-of-home), muitas vezes não mensurados pelos modelos digitais.
Com modelagens preditivas, permite simular cenários e antecipar resultados, apoiando decisões mais estratégicas e eficientes.

Ele fornece uma visão global e estratégica dos investimentos, permitindo entender o impacto real de cada canal na performance do negócio.
Diferente dos modelos de atribuição digital, ele não ignora interações offline, efeitos residuais e influências macroeconômicas.

Ele substitui achismos por ciência, aplicando métodos estatísticos e econométricos para garantir análises baseadas em dados confiáveis.
Permite otimizar investimentos continuamente, utilizando previsões precisas e simulações de cenários futuros.

Como a abordagem científica e a customização garantem previsibilidade e eficiência.

No capítulo anterior, exploramos o conceito do Marketing Mix Modeling (MMM) e como ele evoluiu ao longo das décadas para se tornar uma ferramenta essencial na mensuração de investimentos em marketing.

Enquanto muitos modelos oferecem análises genéricas e replicáveis, o MMM da MATH é projetado sob medida - construído com base na realidade de cada cliente, para revelar o que modelos tradicionais não conseguem enxergar. Não é sobre medir. É sobre traduzir dados em decisões que geram impacto. Mas como garantir que essa metodologia seja aplicada da forma mais eficaz para cada empresa?

Na MATH, acreditamos que não existe uma solução única para todos os negócios. O grande diferencial do nosso MMM é a customização, já que é garantido que cada modelo seja ajustado às particularidades e desafios específicos de cada empresa e cada negócio. Isso significa que os insights gerados são exclusivos, adaptados ao contexto do cliente e impossíveis de serem replicados por outras organizações.

Essa abordagem personalizada é o que torna o MMM da MATH um diferencial competitivo no mercado, já que não trabalhamos com modelos genéricos ou fórmulas padronizadas. Cada cliente recebe um modelo 100% desenvolvido para sua operação, o que possibilita maior previsibilidade e eficiência na tomada de decisões.

Além da customização, o principal potencial do Marketing Mix Modeling da MATH está fundamentado na metodologia científica, garantindo que todas as análises sejam conduzidas com rigor estatístico e embasamento técnico.

Isto é, utilizamos princípios da econometria e modelagem estatística avançada para mensurar a relação entre investimentos e desempenho de mercado, assegurando que cada variável seja analisada em um contexto amplo e integrado.
Diferente de abordagens que apenas distribuem créditos entre canais, o MMM da MATH considera múltiplos fatores, como sazonalidade, macroeconomia, variações de preço e efeitos residuais das campanhas, garantindo um modelo mais preciso e realista.

Além disso, aplicamos testes robustos de validação para garantir que as correlações observadas não sejam meras coincidências, mas sim relações causais concretas que fundamentam decisões estratégicas. Dessa forma, eliminamos vieses e asseguramos que as recomendações do modelo estejam alinhadas com a realidade do negócio, possibilitando ajustes contínuos para maximizar o retorno sobre os investimentos.

Com os insights gerados, partimos para a implementação no ambiente do cliente. Criamos dashboards interativos e relatórios customizados, garantindo que o modelo seja acionável e integrado à rotina de tomada de decisão.

Aqui, temos:

Construção de painéis dinâmicos para visualização de resultados.
Integração do modelo ao ambiente do cliente para acompanhamento contínuo.
Suporte na implementação de estratégias baseadas nas análises.

Diferente de modelos prontos de mercado, o MMM da MATH é feito sob medida para cada cliente. Isso significa que:

Nenhum modelo é replicado – O que desenvolvemos para uma empresa não pode ser aplicado em outra.
Adaptação à realidade do negócio – Cada modelo é ajustado conforme as variáveis específicas da empresa.
Previsibilidade e otimização contínua – O modelo não apenas mensura, mas antecipa cenários e permite ajustes estratégicos em tempo real.

Nos capítulos anteriores, exploramos a evolução das metodologias de mensuração em marketing, desde os modelos tradicionais de atribuição digital até o Marketing Mix Modeling (MMM). Entendemos como o MMM se diferencia por oferecer uma visão holística e baseada em ciência de dados, considerando variáveis internas e externas para gerar previsões mais precisas e confiáveis.

Além disso, aprofundamos o diferencial da MATH na aplicação do MMM, destacando a customização como fator essencial para garantir que cada modelo seja desenvolvido de forma única, respeitando as particularidades de cada negócio. Ainda, vimos como a metodologia científica aplicada ao MMM permite estruturar as análises com rigor estatístico, assegurando que as decisões estratégicas sejam embasadas em dados concretos.

Agora, vamos ver essa aplicação na prática, resultado de uma parceria entre a MATH Group e um dos top 5 bancos privados do país. Com forte cultura analítica e profundo domínio sobre atribuição e jornada de compra, o banco buscava ir além: integrar ainda mais seus canais de marketing, especialmente os meios offline, em um modelo que trouxesse previsibilidade e agilidade para a tomada de decisão.

Neste capítulo, exploramos como o MMM, desenvolvido sob medida pela MATH, contribuiu para fortalecer ainda mais essa estratégia, otimizando investimentos e ampliando a visão sobre a contribuição de cada canal.

O banco privado, uma das maiores instituições do país, já contava com um ecossistema robusto de mensuração, utilizando modelos como Last Click, Markov Chain e abordagens data-driven para acompanhar a jornada de aquisição. Ainda assim, a instituição entendeu a necessidade de ampliar sua capacidade preditiva, e a solução foi complementar suas estratégias correlacionando investimento e resultado.

Um dos pontos de atenção era a análise de canais offline, como TV, rádio, outdoor e incentivos comerciais. Esses canais desempenhavam papel estratégico na jornada do consumidor, mas a leitura de seus impactos costumava ocorrer de forma isolada, o que dificultava enxergar a contribuição real dentro do contexto completo de aquisição.

Diante disso, o banco buscava uma abordagem ainda mais integrada e preditiva, que permitisse compreender como os diferentes canais interagiam entre si, e qual era o papel de cada um na performance geral, contribuindo para fortalecer sua capacidade de tomar decisões estratégicas com base em ciência de dados e cenários simuláveis.

Segundo Elen Marchiolli, Diretora na MATH, “evoluir para uma visão integrada dos canais é colocar de fato o cliente no centro e passar a tomar decisões que beneficiam o negócio, não apenas uma área.”

Para transformar este desafio em vantagem competitiva, a instituição financeira se uniu à expertise da MATH para construir um modelo de Marketing Mix Modeling (MMM) sob medida, alinhado ao seu contexto e maturidade analítica.

O objetivo principal do projeto foi garantir uma análise integrada e detalhada, permitindo:

Criar uma base de dados estruturada e unificada – consolidando informações em um ambiente único e integrado, garantindo uma visão consistente dos resultados.
Mensurar o impacto de cada canal de aquisição – desde campanhas digitais até publicidade offline, considerando sinergias e influências cruzadas entre os pontos de contato.
Analisar o efeito residual das campanhas – entendendo como os impactos das ações publicitárias se prolongam no tempo, mesmo após seu encerramento.
Otimizar a alocação do budget – redistribuindo investimentos para os canais mais eficientes, maximizando performance e retorno sobre investimento (ROI).
Desenvolver um modelo preditivo escalável – capaz de projetar cenários futuros e embasar decisões estratégicas com base em ciência de dados.

Aumento de 1 a 3% nos resultados da jornada, com impacto direto na conversão.

Redução de até 3% no CAC.

Criação de um modelo preditivo de investimento e retorno para 9 semanas, com precisão acima de 90% (MAPE inferior a 10%).

Identificação do impacto real de canais offline, como TV e análise do efeito dos incentivos comerciais na jornada do cliente.

Consolidação de uma base unificada de dados, reduzindo erros e retrabalho na análise de investimento em canais de aquisição.

A jornada dessa instituição privada na implementação do Marketing Mix Modeling resultou em insights que reforçam a importância de uma mensuração precisa e baseada em dados confiáveis. Com isso, temos em mente que:

Personalização é essencial – cada empresa possui suas particularidades e, por isso, a abordagem do MMM precisa ser customizada para atender às necessidades específicas do negócio.

Dados estruturados aceleram a análise – antes de iniciar a modelagem estatística, foi necessário consolidar e organizar as bases de dados, garantindo informações consistentes para a construção do modelo.

E, por fim, a colaboração fortalece a estratégia – no caso de um dos maiores bancos do país, as trocas entre as áreas foram fundamentais para a construção conjunta de uma solução alinhada ao compromisso do marketing em otimizar investimentos e gerar resultados para o negócio.

Para os próximos passos, a gigante financeira busca a automatização de relatórios e dashboards, permitindo uma consulta mais ágil dos insights gerados e garantindo ainda mais eficiência no processo de tomada de decisão. A entrega também incluiu uma calculadora de projeções customizada, desenvolvida para facilitar simulações futuras e apoiar o planejamento de mídia com base em dados preditivos.

Com a solução, a MATH não apenas entregou um modelo de mensuração, mas também proporcionou ao banco um novo patamar de inteligência sobre seus investimentos em marketing. Agora, a instituição financeira em questão conta com uma ferramenta estratégica para maximizar a eficiência que já existia, prever cenários futuros e potencializar o impacto de cada real investido.

Ao longo deste e-book, exploramos como a mensuração de investimentos em marketing evoluiu ao longo dos anos, os desafios enfrentados pelas empresas com modelos tradicionais de atribuição e como o Marketing Mix Modeling (MMM) se consolidou como a melhor abordagem para entender e otimizar o impacto real dos investimentos.

Vimos que o MMM não é apenas um modelo estatístico, mas uma ferramenta estratégica que permite tomar decisões mais inteligentes e embasadas em dados.
Um exemplo disso é que esse movimento segue uma tendência global, conforme citado anteriormente. Explicamos isso por meio de um bom exemplo como o da Domino’s no Reino Unido, que utilizou o MMM para entender a performance combinada de seus criativos e canais.

Ao integrar campanhas de awareness e performance no YouTube, a rede observou um aumento de 45% no ROI — algo que antes era invisível aos olhos dos modelos tradicionais. A descoberta levou a uma estratégia de mídia mais refinada, ajustando investimentos conforme sazonalidade, comportamento do público e variações de demanda.

Outra referência é a montadora alemã Volkswagen, que redirecionou parte do seu investimento em mídia após um estudo de Marketing Mix Modeling (MMM), conduzido com a Annalect, revelar que o TikTok era três vezes mais eficiente do que outras plataformas digitais.

Já a marca de beleza Boots utilizou o MMM para analisar a sinergia entre canais e descobriu que alinhar campanhas no TikTok com anúncios de TV aumentou em 1,4x o ROI da plataforma. Em ambos os casos, o MMM foi decisivo para transformar percepções em ações estratégicas e mais rentáveis.

Com a abordagem da MATH, o MMM se torna ainda mais poderoso, pois é customizado para cada empresa, seja no mercado financeiro ou na indústria, garantindo previsibilidade e eficiência na distribuição dos investimentos. O case com um dos top 5 bancos privados do país demonstrou exatamente de que modo o MMM pode ser aplicado na prática para resolver desafios complexos e gerar resultados expressivos.

Mas e agora? Como sua empresa pode implementar o MMM para transformar seus investimentos em crescimento real e sustentável?

Descubra como usar Marketing Mix Modeling e maximizar seu ROI usando ciência de dados

Introdução

Conteúdo

Entenda por que o Marketing Mix Modeling voltou a ganhar protagonismo

Modelos de atribuição x MMM: o que muda na prática?

Da teoria à prática: como um dos maiores bancos privados do país adotou o MMM

Sua empresa está pronta para aplicar o MMM?

Resultados do mercado x Resultados da MATH

O que é o MMM? Descubra a evolução do Marketing Mix Modeling e sua relevância atualmente

A evolução da mensuração: aprofundando o surgimento do Marketing Mix Modeling

Mas afinal, o que é o MMM e como ele funciona?

1. Coleta e processamento de dados

2. Construção do modelo estatístico

3. Identificação de insights acionáveis

4. Previsão de cenários e otimização contínua

E com a ascensão do marketing digital, o que mudou?

Last Click

First Click

Linear

Time Decay

Position-Based (U-Shaped)

Data-Driven

Markov Chain

Comparação entre Modelos de Atribuição Digital e o Marketing Mix Modeling

Sua estratégia atual está ignorando os canais offline?

A retomada do MMM como solução estratégica

Por que o MMM é essencial hoje?

Por que as empresas estão redescobrindo o MMM?

O que vem a seguir?

O diferencial do MMM da MATH

Metodologia Científica Aplicada ao MMM

1. Data Collection & Review – Coleta e Revisão de Dados

2. Modeling & Validation – Construção e Validação do Modelo

3. Analysis & Recommendation – Geração de Insights Acionáveis

4. Data Visualization & Deploy – Implementação e Monitoramento

O que vem a seguir?

Case de Sucesso – Banco privado, mercado e a transformação na mensuração de investimentos com MMM

Principal desafio: Buscar uma visão integrada dos investimentos

Descobrindo a solução e construindo um modelo personalizado

Resultados: qual foi o impacto e evolução na mensuração de investimentos

O que vem a seguir?

Checklist para implementação do MMM: transformando a mensuração e a eficiência dos seus investimentos

Checklist para Implementação do MMM

Quais os próximos passos: sua Jornada com o MMM