Você vai entender:
Na reunião trimestral, os números de cliques e conversões diretas estão impecáveis na tela, mas quando o CEO pergunta para o líder de marketing "qual foi o impacto real desse resultado no crescimento da empresa?", um silêncio desconfortável toma conta da sala.
É nessa hora que o CMO (ou o head, o VP, o gerente…) percebe que tem só métricas de último clique para justificar todo o trabalho. Ele sabe que tem um herói solitário tentando salvar a guerra inteira. Até funciona para algumas batalhas, mas sozinho não vence o combate...
Essa é simples de responder: durante anos, o marketing digital viveu obcecado por métricas de resposta direta. Construímos dashboards sofisticados, otimizamos campanhas para o último clique, celebramos CTRs crescentes.
Mas enquanto festejávamos essas vitórias táticas, o custo de aquisição explodia em silêncio, a demanda orgânica saturava, e canais emergentes como TikTok, digital out-of-home (DOOH) e TV conectada permaneciam inexplorados. Esses espaços foram deixados no banco de reservas porque não se encaixavam em nossos modelos simplistas de atribuição.
Quer entender tudo de OOH? Heitor Estrela, diretor de produto e growth na Eletromidia, falou sobre o assunto no podcast da Uncover:
A dependência de métricas de último clique não aconteceu por acaso. Era o caminho mais fácil em um mundo onde cookies rastreavam cada movimento e plataformas ofereciam atribuição instantânea.
Mas três forças convergiram para quebrar esse modelo:
Você já deve ter sentido os sintomas dessa quebra. Orçamentos de marketing crescendo 15% ao ano enquanto o crescimento real do negócio estagna em 3%. Impossibilidade de justificar investimentos em branding porque "não gera clique direto". Channels teams brigando por crédito de conversões que todos influenciaram.
É o equivalente a ter super-heróis habilidosos que não conseguem trabalhar juntos porque cada um quer ser o protagonista da história.
Marketing Mix Modeling (MMM) é, em essência, a capacidade de entender como cada elemento do seu mix de marketing contribui para o resultado final do negócio, considerando fatores externos como sazonalidade, competição e tendências de mercado.
Imagine que alguém te pergunte: "Aquela campanha de awareness no YouTube não gerou cliques diretos?". Com a modelagem de mix, você vai ser capaz de responder: "Gerou, ela aumentou as buscas por marca em 34% nas duas semanas seguintes, resultando em R$ 2,3 milhões em vendas incrementais."
O MMM funciona por meio de modelagem estatística avançada — inferência causal bayesiana, para ser específico — que separa o que é resultado direto dos seus esforços de marketing do que teria acontecido por conta própria. É como ter visão de raio-X: capaz de ver através das camadas superficiais e entender a verdadeira natureza das coisas.
O MMM não é uma técnica nova. A Procter & Gamble, por exemplo, usa desde os anos 80. Mas o que mudou foi a democratização da tecnologia para implementá-lo.
Modelos que levavam meses para operar podem ser implementados em semanas. O Google lançou o Meridian como biblioteca open-source, empresas especializadas desenvolveram frameworks proprietários, e consultorias criaram metodologias aceleradas de implementação.
Saiba mais sobre o Meridian, ferramenta de MMM open-source do Google, clicando aqui e aqui.
Leia também: Passo a passo: como começar a implementar o Marketing Mix
Modeling
Essa democratização resolve problemas práticos que tornavam o MMM inacessível. Conceitos como adstock — o efeito residual da mídia ao longo do tempo, como aquele comercial que você viu há duas semanas mas ainda influencia sua decisão hoje — agora são calculados de forma automática.
Saturation curves, que mostram o ponto onde adicionar mais investimento em um canal para de gerar retorno proporcional, são visualizadas em dashboards intuitivos.
Mas a verdadeira transformação está na integração de dados antes impossíveis de conectar. Dados de alcance e frequência de TV, impacto de influenciadores, movimento em loja física, buscas por marca… tudo agora pode ser modelado em conjunto para entender a real contribuição de cada touchpoint na jornada do consumidor.
O mercado brasileiro está vivendo sua própria transformação na mensuração de performance. A Uncover, primeira parceira certificada do Meridian no Brasil, é uma das vanguardistas desse movimento e está reduzindo o tempo de implementação de MMM de 6 meses para 6 semanas — acelerando na velocidade 4, o que torna a tecnologia acessível para empresas de médio porte.
A maturidade também está chegando pelo lado da demanda. CMOs brasileiros que antes aceitavam métricas de last-click agora exigem comprovação de incrementalidade. CFOs que aprovavam orçamentos baseados em promessas agora querem modelos preditivos. A pressão por eficiência em um mercado competitivo está acelerando a adoção de mensuração avançada.
Inteligência artificial está acelerando essa evolução. Modelos que antes precisavam de recalibragem trimestral agora aprendem de forma contínua. Previsões que tinham 70% de acurácia agora chegam a 90%. A capacidade de simular cenários "what-if" permite testar estratégias antes de comprometer o orçamento real.
Análises preditivas e ROI: Como construir análises preditivas usando Marketing Mix Modeling
Empresas que dominarem essa capacidade terão vantagem competitiva significativa. Não é sobre ter mais dados (spoiler: todos temos). É sobre extrair insights causais que direcionem decisões. É a diferença entre saber que as vendas aumentaram 20% em dezembro e entender que 12% vieram da campanha de TV, 5% do aumento sazonal natural, e 3% da redução de preço do concorrente.
A transformação para mensuração baseada em MMM não acontece overnight, mas também não precisa ser um projeto de anos. O primeiro passo é auditar seus dados.
Perguntas essenciais para começar:
Se a resposta for sim para a maioria, você está pronto para começar.
Muitos profissionais ainda acreditam que o Marketing Mix Modeling é "só para grandes empresas" ou "muito complexo para implementar". Esses são mitos que precisamos derrubar. O MMM atual é acessível para empresas que investem a partir de R$ 300 mil por mês em mídia e pode ser implementado em semanas, não meses.
Como na formação de um time de elite, o desafio não é encontrar heróis individuais. Você já deve ter especialistas em performance, branding, mídia offline, conteúdo. O desafio é fazê-los trabalhar como um time unificado, com uma visão compartilhada do objetivo e métricas que reflitam contribuição coletiva, não glória individual.
O MMM vai ser o mestre, o elemento que transforma um grupo de indivíduos talentosos em uma força imbatível. A pergunta não é se você precisa dessa transformação. É quanto tempo vai esperar enquanto seus concorrentes já estão montando seus próprios times de super-heróis.
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