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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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Data Driven Decision de verdade: a diferença entre ter ferramenta e ter cultura

Publicado

em

*Samira Cardoso

Vejo frequentemente profissionais se perguntando qual ferramenta de dados a empresa deveria adotar, mas, ao meu ver, essa é a pergunta errada. Depois de mais de uma década acompanhando a evolução digital de dezenas de negócios, aprendi que o problema raramente é tecnológico, mas, muito comumente, cultural. Isso porque ser data driven deveria estar ligado a como a organização toma decisões, algo que ainda escapa à maioria das lideranças de marketing.

Os números de mercado confirmam o que se vê na prática. Segundo dados da Gartner, menos da metade das ferramentas de martech adquiridas pelas empresas são efetivamente utilizadas, e análises de marketing influenciam apenas 53% das decisões, com a principal barreira citada sendo dados inconsistentes entre sistemas. Ou seja, as companhias compram a ferramenta, mas não constroem contexto para usá-la de verdade.

Já um levantamento da MarTech.org aponta que 65,7% dos profissionais de marketing consideram a integração de dados o maior desafio de suas stacks tecnológicas, sendo que cerca de 44% das ferramentas de martech são subutilizadas. Acredito que isso ocorre não por elas serem ruins, mas porque foram implementadas sem uma estratégia clara de governança e sem alinhamento entre as áreas que precisam alimentá-las e interpretá-las em conjunto.

Nesse sentido, trago comigo há algum tempo uma provocação que segue relevante: em um cenário onde dados são abundantes, mas decisões conscientes são escassas, vai se diferenciar quem tem mais método, e não informação. Portanto, o que gera valor é a capacidade de combinar métricas com contexto humano, filtrando o que realmente importa para o negócio naquele momento.

A cultura data driven começa quando a companhia define qual pergunta quer responder antes de olhar para o dashboard, e não o contrário. Os indicadores precisam ser escolhidos em função de uma estratégia clara, e nunca acumulados por reflexo. Dessa forma, a virada acontece quando o marketing entende isso e deixa de usar dados para justificar o passado e passa a usá-los para orientar o futuro. Porém, infelizmente muitas organizações ainda analisam os números apenas depois que os resultados aconteceram e as decisões mais relevantes já foram tomadas.

Na prática, construir uma cultura data driven exige três movimentos simultâneos: definir um conjunto de métricas causais que conectem marketing ao resultado econômico real, criar governança compartilhada entre marketing, vendas e finanças, e investir na capacidade humana de interpretar dados com senso crítico. É claro que a tecnologia e seus avanços sustentam esse processo, mas jamais o substituem. Portanto, está cada vez mais claro que o CMO dos próximos anos precisa ser um estrategista que sabe transformar dado em decisão com propósito.

Dessa forma, o maior equívoco que vejo nas empresas é tratar a jornada data driven como um projeto de implementação de plataforma. Ela é, antes de tudo, um projeto de transformação de como as pessoas pensam e decidem. E bato na tecla de que transformação cultural não tem atalho – tem método, liderança e consistência. Vale concluir que compreender verdadeiramente essa realidade e colocar em prática essa mudança é aceitar que o problema nunca foi falta de dado, pois foi, e continua sendo, excesso de decisão sem critério.

*Samira Cardoso – Co-fundadora e CEO da Layer Up, agência de marketing, publicidade e comunicação

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O que faz uma marca valer a pena para o consumidor?

Publicado

em

*Paulo Curro

O consumidor compara preços em segundos, alterna entre canais com facilidade e revisa constantemente onde vale a pena gastar. Nesse cenário, competir apenas por preço é uma estratégia de curto prazo para qualquer empresa. Claro que ele continua importante, mas, sozinho, não sustenta preferência. O que faz essa diferença é o valor percebido: a conta que o consumidor faz entre aquilo que entrega e aquilo que recebe — e ela vai muito além do desconto. Nessa equação entram variedade de opções, conveniência, experiência de compra, facilidade digital, atendimento, confiança e clareza dos benefícios. Não basta ser barato, é preciso fazer sentido para o cliente.

No varejo, isso aparece de forma bastante concreta. O Retail Preference Index 2025, da dunnhumby, mostra que os consumidores brasileiros valorizam o equilíbrio entre preço competitivo, sortimento amplo, experiência digital fluida e boa execução operacional. O estudo, com mais de 6 mil compradores de supermercados no país, indica que 65% dos consumidores escolhem o varejista a partir da percepção de valor, somando preço baixo (34%) e variedade de produtos (31%).

Esse dado ajuda a esclarecer um ponto central: preço continua sendo decisivo, mas não atua sozinho. O consumidor quer pagar bem, mas também quer encontrar o que procura, comprar com facilidade e sentir que fez uma boa escolha. Quando isso acontece, a relação deixa de ser pontual e começa a ganhar recorrência. É nesse ponto que o valor percebido se torna um motor real de lealdade. Marcas que conseguem entregar uma troca clara, vantajosa e consistente saem da disputa puramente transacional e passam a ocupar um espaço mais forte na rotina do cliente.

Essa leitura aparece também em uma análise recente da Deloitte sobre o comportamento de consumidores mais orientados por valor. O estudo mostra que, embora preço, valor e qualidade sigam como principais motores da lealdade, os programas de fidelidade aparecem logo em seguida como fator de diferenciação. A análise aponta ainda que até 40% do valor percebido de uma marca pode ser influenciado por fatores que não são preço, como serviço, qualidade, facilidade na jornada e o próprio programa de relacionamento.

Isso é relevante porque mostra que loyalty, hoje, não deve ser visto apenas como ferramenta promocional. Quando bem estruturado, ele ajuda a tornar o valor mais visível. Traduz a proposta da marca em benefícios concretos, conveniência, reconhecimento e incentivo à recorrência. Em vez de ser apenas um extra, passa a funcionar como parte da própria experiência de valor.

Mas há um detalhe importante: o valor percebido não nasce da simples existência do programa de fidelidade. Ele depende da forma como esse programa entra na vida do consumidor. É por isso que iniciativas mais eficazes não se limitam a recompensar a compra passada. Elas ajudam a influenciar o próximo passo do cliente. Os programas mais fortes são aqueles que criam valor desde o início da jornada, reduzem atrito, tornam o progresso visível e reforçam comportamentos que fortalecem o vínculo.

Para tanto, é preciso reconhecer que essa percepção está sempre em movimento. O que faz sentido hoje pode não ser suficiente amanhã. Contexto econômico, rotina, canal, urgência e expectativa mudam. Por isso, marcas mais fortes são as que valor percebido como uma construção contínua — e não como uma promessa fixa.

Consumidores podem até entrar por preço, mas tendem a permanecer quando percebem valor — aquilo que torna a escolha mais fácil, a experiência melhor e a relação mais justificável ao longo do tempo. Em um ambiente em que a atenção é disputada a cada clique e a comparação é constante, desconto ajuda. Mas o que realmente sustenta a preferência é a capacidade de provar, de forma contínua, que aquela marca continua valendo a pena.

 

*Paulo Curro – Diretor executivo da ABEMF – Associação Brasileira das Empresas do Mercado de Fidelização

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