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

Publicado

em

*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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O futuro do marketing não é performance vs branding: é autenticidade com resultado

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*Ali Maurente

Por muito tempo, executivos e agências trataram performance e branding como lados opostos de uma mesma estratégia. De um lado, métricas como cliques, CPL e CAC. Do outro, narrativas aspiracionais que constroem reputação no longo prazo. O resultado dessa visão fragmentada foi a criação de uma falsa dicotomia, responsável por desperdício de energia e orçamentos divididos.

O futuro do marketing não será definido por “mais branding” ou “mais performance”. Ele já está sendo construído em torno de algo mais simples e, ao mesmo tempo, mais desafiador: autenticidade com resultado. Autenticidade porque consumidores, clientes e colaboradores aprenderam a identificar quando uma campanha não passa de fórmula. Não há algoritmo capaz de sustentar o que não é genuíno. Resultado porque, em última instância, conselhos e acionistas continuam cobrando ROI, crescimento e previsibilidade.

O incômodo cresce à medida que o mercado revela uma nova realidade: estamos diante de profissionais de marketing que muitas vezes não entendem de negócio. Há quem fale apenas de postagens, curtidas e seguidores, esquecendo o que realmente importa — receita e marca. Um marketing que olha só para receita morre, assim como aquele que olha apenas para marca. Uma marca sem receita é vaidade. Uma receita sem marca é commodity.

Marketing não é apenas branding. Também não é apenas performance. É o processo de criar, capturar, converter e expandir demanda, fortalecendo a marca ao mesmo tempo em que gera resultados concretos. Isso exige um entendimento profundo do negócio, e quem não souber traduzir essa equação perde espaço rapidamente. O profissional que restringe seus KPIs a seguidores perde relevância. Quem ignora receita se torna apenas mais um criador de conteúdo passageiro.

Esse desafio também não é exclusivo da área de marketing. Ele envolve o alinhamento de todas as áreas, do ICP à conversão. A marca abre portas. A receita mantém as luzes acesas. O alinhamento entre marketing e negócio sustenta o crescimento verdadeiro.

É por isso que CMOs e conselhos precisam abandonar a disputa entre awareness e conversão, entre conteúdo e CTR. O jogo atual é outro: transformar cada KPI em reflexo de uma narrativa verdadeira, capaz de construir comunidade e, ao mesmo tempo, entregar crescimento.

Autenticidade com resultado não é uma tendência. É questão de sobrevivência. Marcas que não compreenderem essa equação continuarão presas à armadilha da vaidade ou da comoditização. E profissionais que não souberem traduzi-la para o negócio perderão espaço para aqueles que entendem que marketing sempre será o motor que une significado e crescimento.

Ali Maurente – Chief Marketing Officer na PSA – Profissionais S.A.

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O quanto a inteligência artificial pode impulsionar o ROI das empre

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*José Fleury

A inteligência artificial (IA) já transforma modelos de negócios, operações internas e estratégias de relacionamento com clientes. Um dos efeitos mais tangíveis dessa revolução tecnológica aparece no retorno sobre investimento (ROI). Todos desejam, mas poucos estão dispostos a fazer o que é exigido. Porque o retorno real não vem da ferramenta, e sim da forma como a empresa decide usar. E isso muda tudo.

Na prática esse o uso de IA pode representar, em média de 20% a 25% de aumento no lucro líquido, quando comparadas a concorrentes que ainda operam com processos tradicionais (dados da McKinsey).

O ROI, nesse contexto, não se limita à geração direta de receita. Ele também considera reduções significativas de custos operacionais, ganhos de eficiência, melhor alocação de recursos e decisões baseadas em dados. A IA impacta todos esses pontos de forma mensurável. O uso de IA para segmentação de audiência, personalização de campanhas e automação de mídia programática tem aumentado drasticamente o ROI em marketing digital. A Salesforce afirma que 80% das empresas que usam IA no CRM relatam aumento significativo na conversão de leads. A consultoria Boston Consulting Group apontou que campanhas personalizadas com IA chegam a gerar até 200% mais ROI que campanhas tradicionais.

Além disso, chatbots e assistentes virtuais reduzem custos com call centers e aumentam a satisfação do cliente. O Gartner estima que, em 2025, 95% das interações com clientes serão gerenciadas por IA, com redução média de 30% nos custos operacionais.

Empresas como a Amazon usam IA para otimizar rotas de entrega, prever demanda e gerenciar estoques. A McKinsey calcula que essas aplicações podem reduzir em até 50% os custos da cadeia de suprimentos.

Bancos e seguradoras utilizam IA para detecção de fraudes, avaliação de crédito e automação de relatórios. Um estudo do Bank of America mostra que o uso de IA para análise preditiva aumentou em 40% a precisão na concessão de crédito, reduzindo a inadimplência e otimizando o capital de giro.

Apesar dos benefícios, nem todas as empresas conseguem extrair ROI positivo imediatamente com IA. A maturidade digital, cultura organizacional e qualidade dos dados são fatores críticos para o sucesso.

Segundo o relatório AI Index 2024 da Universidade de Stanford, apenas 14% das organizações globais estão em estágio avançado de adoção de IA. Essas empresas são justamente as que colhem os maiores retornos, com aumentos de receita até cinco vezes maiores em relação às que estão apenas começando.

A consultoria Accenture aponta que empresas com maior maturidade digital conseguem acelerar o tempo de retorno dos investimentos em IA de 3 anos para menos de 12 meses. Isso ocorre porque essas organizações já possuem infraestrutura tecnológica adequada, governança de dados e equipes capacitadas para operar com machine learning e automação.

No entanto, medir o ROI da inteligência artificial exige mais do que simplesmente observar o lucro obtido com um projeto. É fundamental considerar uma série de indicadores complementares que ajudam a revelar o impacto real da tecnologia nos resultados da empresa.

Assim, um dos principais é o tempo de retorno do investimento (payback), que indica em quanto tempo o valor investido é recuperado a partir dos ganhos gerados pela solução de IA. Também se mede o ganho em produtividade, verificando quanto tempo ou esforço humano foi economizado com a automação de tarefas ou melhoria de processos.

De acordo com um relatório do MIT Sloan Management Review, as empresas que acompanham esses indicadores com regularidade têm 50% mais chances de obter ROI positivo em seus projetos de IA, justamente por alinharem tecnologia com metas de negócio de forma estruturada.

Entre os setores que mais se beneficiam com a aplicação da IA, o varejo e o e-commerce se destacam com a personalização de ofertas, previsão de demanda e atendimento automatizado.

Na saúde, a tecnologia contribui com diagnósticos mais precisos por imagem, otimização de agendamentos e redução de custos hospitalares. A manufatura aplica IA na manutenção preditiva de máquinas, controle automatizado de qualidade e robótica.

No setor de educação, surgem sistemas adaptativos de ensino e plataformas que personalizam conteúdos conforme o desempenho dos alunos. Já na agropecuária, a IA ajuda a prever safras, analisar o solo com precisão e automatizar processos no campo, otimizando a produção agrícola.

Desse modo, a expectativa é que, com a evolução dos modelos generativos (como GPT, Claude e Gemini), o ROI da IA se torne ainda mais visível, especialmente em áreas criativas, atendimento ao cliente, desenvolvimento de software e análise de dados em larga escala. Segundo a Deloitte, 70% dos executivos esperam que o retorno sobre investimentos em IA generativa supere os métodos tradicionais até 2026.

Portanto, empresas que integrarem IA de forma estratégica e mensurável sairão na frente em eficiência, competitividade e inovação. A IA não é um custo. É um investimento e, quando bem implementada, um dos que oferecem o maior retorno possível na economia digital.

*José Fleury – CFO da Fintalk

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