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Investimento em marketing mix modeling prepara big techs para mundo pós-cookies

*Daniel Guinezi
Desde que as primeiras normas regulatórias sobre o uso de dados pessoais começaram a circular, em meados de 2016, as plataformas de mídia vêm se preparando para uma realidade na qual o acesso a esses dados não é mais tão facilitado. Paralelamente, profissionais de marketing e publicidade travam uma batalha antiga contra os modelos tradicionais de mensuração e segmentação de estratégias de mídia, galgados em cima das facilidades que essas plataformas vêm oferecendo até então.
Por um lado sendo pressionados a se adaptar a um mundo ainda incerto e, por outro, buscando inovar constantemente à medida que novas soluções prometem retornos sobre ativos (ROAs) cada vez mais agressivos, um fantasma paira sobre as big techs e seus anunciantes, que podem se ver lidando com bloqueios de third-party cookies no futuro: como mensurar e otimizar investimentos em mídia com o menor risco possível e de forma cada vez mais independente?
Nos últimos anos, as gigantes do setor de tecnologia Google e Meta, responsáveis pelas principais plataformas de anúncio utilizadas hoje no marketing digital, têm feito investimentos significativos em frameworks de marketing mix modeling (MMM). O Google se prepara para lançar ao grande público sua própria solução para integração e mensuração de mídia na forma do Google Meridian, em resposta à Meta, que saiu na frente com o projeto Robyn.
O Google Meridian é um framework avançado de MMM que utiliza uma combinação de técnicas de análise de dados e algoritmos de machine learning para fornecer insights profundos sobre o desempenho de campanhas de marketing, enriquecendo suas análises com fatores exógenos de venda, sazonalidade e eventos específicos de cada setor.
Já o Meta Robyn busca cruzar e analisar dados de engajamento e comportamento do usuário nas plataformas sob o guarda-chuva da Meta, como Facebook e Instagram, e vincular esses dados aos resultados de negócios das empresas. Além disso, o Meta Robyn utiliza algoritmos avançados de IA para identificar padrões de comportamento dos usuários e prever o desempenho futuro das campanhas de marketing em sua plataforma de anúncios, possibilitando análises preditivas mais detalhadas.
Em ambos os casos, a integração de dados permite uma análise abrangente do mix de marketing e uma compreensão mais completa do impacto de cada variável no lucro da empresa.
Embora esteja em alta agora, o MMM não é novidade e nem exclusividade das big techs. A ferramenta remonta às raízes da economia e da econometria, tendo sido originalmente desenvolvida para analisar o impacto das diferentes variáveis de marketing nas vendas no final do século XIX e início do século XX, quando economistas e estatísticos começaram a explorar maneiras de quantificar o impacto das variáveis de marketing nas vendas e nos resultados comerciais das empresas.
Foi durante os anos 1960 e 1970 que o MMM começou a ganhar destaque como uma técnica econometricamente sólida para analisar o mix de marketing. Com o avanço de tecnologias que favoreceram a análise de dados, o MMM evoluiu para se tornar uma solução capaz de processar um grande volume de dados com diversas variáveis e fornecer insights rápidos e precisos. Atualmente, algoritmos avançados de IA, quando acoplados a esses frameworks, podem identificar padrões complexos com uma análise mais granular e em tempo real, permitindo que as empresas otimizem suas estratégias de forma ainda mais ágil e eficiente.
Com o fim iminente dos cookies de terceiros e a implementação de leis de privacidade mais severas, como a GDPR na União Europeia, a CCPA na Califórnia e a LGPD no Brasil, as empresas que investem amplamente em publicidade online enfrentam desafios significativos na hora de trackear o comportamento dos consumidores e personalizar suas estratégias de marketing de maneira eficaz.
Isso inclui um aumento da dependência de canais proprietários, maiores lacunas de atribuição e necessidade potencial de exploração de tecnologias como single sign on e contextual targeting, além da adoção de abordagens baseadas em consentimento e transparência no uso e tratamento de dados dos usuários.
O MMM ressurge como uma solução viável para superar muitos desses obstáculos, oferecendo uma abordagem baseada em dados que não depende do rastreamento individual do usuário. A solução também visa diminuir saltos hipotéticos que, no contexto de investimentos milionários em mídia, podem, muitas vezes, comprometer tomadas de decisão altamente estratégicas devido à incerteza sobre a assertividade dos KPIs do negócio.
Nesse contexto, o marketing mix modeling emerge novamente como uma ferramenta essencial para as empresas permanecerem competitivas em suas estratégias de marketing. Com o apoio de investimentos das big techs e avanços contínuos em IA e machine learning, a ferramenta está se adaptando às demandas do mundo moderno, oferecendo uma abordagem baseada em dados que respeita a privacidade do usuário e proporciona mais segurança, objetividade e transparência nos investimentos em mídia.
*Daniel Guinezi – CEO da martech Uncover
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Black Friday exige mais do que descontos: pare de alugar atenção e olhe para quem já está dentro de casa

*Daniel Brumatti
A cada mês de novembro, o varejo e o marketing brasileiros repetem religiosamente o mesmo roteiro: entram em um leilão predatório nos grandes ecossistemas de mídia paga, arcam com custos de aquisição (CAC) inflacionados para disputar o mesmo lead volátil e sacrificam a margem operacional de seus produtos oferecendo descontos agressivos na esperança de bater metas pontuais de vendas.
Em 2026, esse modelo dá sinais evidentes de esgotamento. Em um cenário econômico mais restritivo, com famílias seletivas e juros que exigem cautela, dados da Fiserv/Opinion Box apontam que a intenção de compra caiu para 62% (contra 78% em 2025), enquanto quase um quarto do público ainda não sabe se participará da data.
Diante disso, a pergunta incômoda que todo C-Level deveria se fazer agora não é “quanto vamos dar de abatimento?”, mas sim: quanto estamos deixando escoar pelo ralo do tráfego pago para buscar quem não quer comprar, enquanto ignoramos solenemente o consumidor que já confia na nossa marca?
Na corrida pelo lead de última hora, o mercado esquece o princípio básico da rentabilidade: buscar gente nova fora é caro, incerto e cada vez mais ineficiente. A sustentação e o lucro real do negócio estão naquilo que chamamos de “a fruta mais baixa” da árvore, que garante a solidez da operação, ainda que não brilhe tanto quanto aquela que está no topo dando a falsa impressão de motor de crescimento. Em outras palavras: o público que já está na sua carteira!
E é também assim que se perpetua um equívoco histórico, alimentado por anos de comoditização, de que a disciplina de CRM na estratégia da Black Friday se resume a contratar uma ferramenta na nuvem, importar uma planilha e metralhar os contatos com mensagens genéricas por e-mail e WhatsApp a partir da segunda semana de novembro.
Se essa é a realidade da sua operação às vésperas da tábua de salvação do varejo, eu sinto dizer: isso não é CRM, é ruído. Um disparo em massa sem contexto gera zero identificação, queima a reputação de entrega e só serve para treinar o usuário a clicar no botão de descadastro.
Em um contexto no qual influenciadores cobram cifras altas sem garantia de conversão no fundo do funil e a mídia programática se torna uma caixa-preta, o CRM bem executado destaca-se por uma característica única: ele é 100% mensurável da primeira interação à última linha do DRE. É uma máquina de receita com ROI comprovado, que não depende de pagar pedágio contínuo para algoritmos de terceiros.
Mas, para isso funcionar, a personalização precisa ser objetivo de negócio. Não estamos falando de colocar o primeiro nome do destinatário no assunto da mensagem. Estamos falando de compreender o momento de vida, a frequência de pedidos, os gatilhos transacionais e as preferências reais de cada indivíduo.
Um exemplo de quem compreendeu o valor dessa aplicação estratégica de informações é a Stanley. E isso pode parecer contraditório porque, pense comigo: como estimular a recompra contínua e a previsibilidade de receita para um produto premium, de ticket alto, cujo grande atributo de posicionamento é durar a vida inteira?
Definitivamente, a resposta não é esperar a Black Friday oficial para queimar margem disputando clique em leilão aberto. A marca se dedica a realmente conhecer seus consumidores e, a partir disso, estruturou um ecossistema de relacionamento proprietário: o programa Legionários, o primeiro clube do tipo na história global da companhia.
Nele, oferece benefícios como cupons, indicações, conquistas, acesso antecipado, eventos e campanhas exclusivas, criando novos pontos de contato e gerando inteligência para estruturar toda a sua comunicação direta com a base própria a partir do perfil de cada pessoa em uma estratégia de profunda individualização que provoca até certa surpresa em tempos nos quais somos tratados apenas como audiências estatísticas, e não como indivíduos.
Ao dar voz à marca e tratar os dados com inteligência, o relacionamento transformou-se em ativo comercial direto. O programa superou 300 mil membros ativos, atingindo taxas de abertura de até 82% e cliques superiores a 50% em comunicações 1:1 segmentadas. Além disso, tornou possível criar janelas comerciais exclusivas fora da saturação do fim de ano, como a Pré-Black Legionários e o Aniversário Legionários, que registraram performances financeiras equivalentes ou superiores às de grandes datas tradicionais do calendário. Na Black Friday oficial, a operação apoiada em análise comportamental performou 2,7 vezes acima da edição anterior, vendendo em escala para quem já era apaixonado pelos produtos, sem a necessidade de inflacionar o orçamento em compra de mídia de topo de funil. Quando a base é bem tratada, a empresa deixa de ser refém do calendário promocional do mercado e passa a ser dona das suas próprias datas de vendas.
Uma das maiores miopias do setor é encarar o encerramento da temporada promocional como a linha de chegada. Porém, se a sua estratégia foi baseada unicamente na oferta mais barata para atrair um comprador desconhecido, seu pós-venda será apenas uma dor de cabeça logística e gerencial.
A verdadeira Black Friday começa na segunda-feira seguinte. Cada transação realizada em novembro precisa ser encarada como o início de um ciclo de vida estruturado. Quem comprou pela primeira vez precisa ser nutrido com conteúdos contextuais, orientações de uso e recomendações assertivas no momento exato em que estiver propenso a adquirir um novo item ou acessório. Já o cliente antigo precisa ser reconhecido e valorizado por sua fidelidade, e não esquecido até o próximo ano.
Vender em um ambiente macroeconômico desafiador continuará sendo um exercício de eficiência de capital. Marcas que sobrevivem e lucram não são as que gritam mais alto ou que gastam mais nos leilões das plataformas digitais; são aquelas que aprendem a ouvir os sinais que sua própria carteira emite todos os dias e agem com precisão sobre eles.
No fim, descontos podem motivar uma decisão pontual, mas são as experiências personalizadas e o relacionamento constante que fortalecem o vínculo com a marca, transformando uma primeira escolha em preferência duradoura.
*Daniel Brumatti – Sócio-fundador e CEO da Newbacon, especialista em marketing, CRM e inteligência de dados, com mais de 25 anos de experiência em comunicação digital. Palestrante e debatedor em eventos do setor, conecta tecnologia, estratégia e criatividade para discutir o futuro das marcas e do relacionamento com o consumidor. Reconhecido pela revista Consumidor Moderno como um dos dez melhores profissionais de CRM do Brasil, reúne experiência em publicidade, consultoria de tecnologia e mercado financeiro. Possui MBA em Finanças e pós-graduação em Marketing pela FGV, além de formação executiva no Marketing Excellence Program da Kellogg School of Management.
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