Felipe PeláMarketing Mix Modeling
Sua empresa ainda mede o sucesso das campanhas pelo último clique?
Uma venda pode começar muito antes da última pesquisa no Google. Como avaliar o impacto de tudo o que veio antes?
Em um cenário de maior atenção à privacidade e limitações do rastreamento, olhar para o conjunto se torna essencial.
Conheça o Marketing Mix Modeling, metodologia utilizada por grandes empresas para estimar a contribuição de cada canal, identificar sinais de saturação e planejar a distribuição dos investimentos.
Cruze vendas, mídia e contexto do negócio para decidir onde investir em 2027 com mais clareza.
Ilustração com dados simulados.
O momento
Mais canais. Mais dados. Decisões mais complexas.
Uma pessoa pode conhecer sua marca em um vídeo, ouvir sobre ela em um podcast, pesquisar no Google e comprar dias depois. Cada plataforma observa uma parte dessa jornada.
Com a fragmentação dos pontos de contato e as limitações do rastreamento individual, uma visão agregada ganha importância. O MMM analisa a evolução do negócio ao longo do tempo, sem depender da identificação de cada consumidor. Ele complementa a atribuição das plataformas e os testes de incrementalidade.
Ilustração com dados simulados.
A história
Uma metodologia de décadas, com novas possibilidades.
O Marketing Mix Modeling tem raízes na econometria e em décadas de estudos sobre a relação entre publicidade e vendas. Antes do rastreamento digital, empresas já utilizavam modelos estatísticos para orientar investimentos em mídia.
Hoje, ferramentas abertas como o Google Meridian ampliam as possibilidades de personalização, modelagem bayesiana e integração com experimentos. A pergunta permanece essencial: como distribuir recursos para melhorar os resultados?
- Modelos econométricos
Estatística aplicada à relação entre publicidade e vendas.
- Mídia offline
TV, rádio, impressos e exterior avaliados por modelos agregados.
- Expansão do digital
Mais canais, mais dados e a atribuição por clique ganha espaço.
- MMM moderno
Modelos bayesianos, ferramentas abertas e calibração com experimentos.
Minha atuação
Ciência de dados conectada à realidade da operação.
Minha formação em Ciência da Computação e minha experiência em performance me permitem conectar a construção técnica do modelo às decisões de marketing.
Estou implementando MMM em empresas de diferentes tamanhos, incluindo operações com investimentos de mídia de sete dígitos. Em cada projeto, adapto a análise às metas, ao ciclo comercial e à disponibilidade de dados.
Meu trabalho vai da organização das informações à interpretação dos resultados, para transformar o modelo em uma ferramenta de planejamento.
Uma região e poucas séries de mídia.
Mais canais, mais interações entre eles.
Cada canal observado em cada região.
Exemplos conceituais. Cada quadrado é uma série de dados de mídia.
As perguntas
O que você passa a enxergar?
- Quanto cada canal acrescenta às vendas?
- Qual parte do resultado está associada à sazonalidade e a outros fatores?
- Onde o retorno de investir mais começa a diminuir?
- Quanto tempo o efeito da publicidade pode persistir?
- Como redistribuir a verba disponível?
- Que cenários de investimento podem aproximar o negócio da meta?
O modelo responde com estimativas e faixas de incerteza para apoiar decisões. Números simulados.
O funcionamento
Vendas, mídia e contexto na mesma análise.
Começamos pelo resultado que queremos explicar: faturamento, vendas ou outro indicador relevante. Organizamos o histórico de mídia e variáveis como preços, promoções, sazonalidade e fatores externos pertinentes ao negócio.
O modelo analisa como essas variáveis se relacionam ao longo do tempo e estima a contribuição dos canais. Para interpretar essa contribuição como incremental, a seleção das variáveis e as hipóteses causais precisam ser cuidadosamente definidas.
A base representa o resultado esperado no cenário de referência. Ilustração com dados simulados.
Um único pulso de mídia na semana 0, sem investimento nas semanas seguintes. Ilustração.
Adstock
A publicidade pode continuar agindo depois da exposição.
Uma campanha pode influenciar compras nas semanas seguintes. O adstock representa essa persistência, atribuindo pesos às exposições passadas.
Parâmetros de decaimento e duração ajudam a estimar como esse efeito se distribui no tempo. Assim, a análise considera efeitos que ultrapassam o período de veiculação.
Curva de Hill
Dobrar a mídia não significa dobrar o resultado.
A função de Hill representa uma resposta que se aproxima da saturação. Seus parâmetros controlam o formato da curva e o nível de meia saturação.
Isso ajuda a avaliar o retorno marginal: quanto resultado adicional se espera ao ampliar a mídia. A interpretação depende da faixa de investimento observada e das restrições do negócio.
Dois incrementos iguais de mídia geram ganhos diferentes. A linha tracejada está fora da faixa observada. Ilustração.
Canais A e B têm medianas próximas, mas incertezas bem diferentes. Dados simulados.
Modelagem bayesiana
Uma decisão melhor também considera a incerteza.
Na abordagem bayesiana que utilizo, o modelo combina informações anteriores com a evidência dos dados para estimar uma distribuição de resultados possíveis, chamada posterior.
Isso permite apresentar tanto uma estimativa central quanto um intervalo de credibilidade. Dois canais podem ter retornos estimados semelhantes, mas níveis de incerteza diferentes — uma distinção importante na hora de investir.
Priors
O conhecimento anterior também entra na análise.
As priors são distribuições que expressam o que consideramos plausível antes de ajustar o modelo aos dados. Podem incorporar experimentos de incrementalidade, estudos anteriores e conhecimento do negócio.
Elas ajudam a estabilizar a estimação, especialmente quando o histórico oferece pouco sinal. Por isso, sua escolha precisa ser documentada e sua influência, avaliada. Experimentos usados na calibração também precisam ser compatíveis com o contexto analisado.
A posterior é uma estimativa, não a verdade, e nem sempre fica mais estreita que a prior. Dados simulados.
A implementação
O projeto começa pela qualidade dos dados.
O tamanho da empresa é apenas uma parte da avaliação. Também importam a extensão e a consistência do histórico, a variação dos investimentos e a quantidade de canais que queremos analisar.
Eu começo avaliando essas condições. Depois, estruturo a base, configuro o modelo, verifico seu comportamento e desenvolvo os cenários. Quando os dados ainda não sustentam uma análise confiável, identifico o que precisa ser organizado para avançar.
- 01Diagnóstico dos dados
Histórico, consistência e variação dos investimentos.
- 02Organização da base
Vendas, mídia e fatores externos na mesma linha do tempo.
- 03Modelagem
Configuração do modelo, priors e hipóteses.
- 04Validação
O modelo é testado em um período reservado, que ele não viu.
- 05Planejamento
Cenários e recomendações de distribuição da verba.
A entrega
Do histórico de resultados ao próximo plano de mídia.
Você recebe um dashboard que reúne o histórico do negócio, as contribuições estimadas, as curvas de resposta e os cenários de investimento.
| Canal | Atual | Teto | Simulado |
|---|
Resultado estimado
Valores em R$ mil. ⚠ = acima do maior valor já investido no canal. Simulador de exemplo com dados fictícios.
Na interpretação, conecto esses resultados às metas, à margem e às restrições da operação. O objetivo é orientar decisões concretas: onde testar mais investimento, onde revisar a distribuição da verba e quais hipóteses precisam de novos experimentos.
Análise gratuita
Me conte sua meta. Vamos entender o caminho até ela.
Quer aumentar o faturamento, melhorar o retorno da mídia ou planejar a próxima fase de crescimento?
Eu faço uma análise inicial gratuita do seu negócio. Com sua autorização, conecto minhas ferramentas aos dados disponíveis, cruzo vendas, campanhas e fatores relevantes e apresento um diagnóstico em um dashboard.
Você entende as primeiras oportunidades e a viabilidade de avançar com Marketing Mix Modeling.
Conte seu objetivo e quais canais utiliza hoje.
Cenários ilustrativos. A análise gratuita é um diagnóstico inicial, não um MMM completo.