Você já fez análise de Market Mix Modeling? – Por : Ricardo Monteiro, sócio e COO da Tunad

O Market Mix Modeling (MMM) está na moda. Muitas marcas e empresas, com auxílio de IA ou plataformas SAAS, criam ou executam seus modelos. E por quê? MMM não é atribuição nem GA4. É uma metodologia estatística que correlaciona variáveis de marketing e tenta entender quais fazem a diferença nas vendas, avaliando fatores como investimento em mídia, preços, ações da concorrência e disponibilidade de produto.

Sua eficácia depende da competência técnica e da experiência de quem o conduz, exigindo dois experts: um estatístico e outro que entenda profundamente do mercado em análise. O MMM está no mercado há décadas, mas hoje tem custos e velocidade de execução mais acessíveis. E quais são os erros mais frequentes?

MMM não detalha mídias específicas (ex.: quais canais de TV tiveram melhor resultado). MMM é top-line e de longo prazo. Para granularidade, use modelos de atribuição (GA4 online, Tuned/Tunad para TV) e combine com MMM para comparar curto e longo prazo.

 Correlacionar variáveis em regressão sem ter noção do que pode ou não influenciar as vendas. Por exemplo, no verão aumentam as vendas de sorvete. E com mais gente na praia temos aumento de ataques de tubarões. Se rodarmos estas variáveis o MMM vai dizer que quanto mais mordidas de tubarão mais vendemos sorvete… parece loucura? Imagina cruzar centenas de índices de mercado em uma regressão. Fatalmente alguma vai correlacionar.

 Evite modelos por impressões sem alcance/frequência. Adstock com alcance e qualidade de criativos é essencial, além de diferenciar criativos bons x ruins (diferença de conversão) evita atribuir efeito errado a mídia.

Não deduzir do online o volume trazido por outras mídias (especialmente TV). É necessário usar um modelo de atribuição para calcular o efeito de um meio para outro.

Campanhas Always-on. Modelos MMM correlacionam bem quando há variações nas mídias usadas, mudando volumes, por exemplo. Se temos mídias contínuas como geralmente ocorre no online, só com o modelo de atribuição é possível separar o que funciona.

Regressão ponto a ponto com métrica de vendas. A métrica de vendas varia naturalmente semana a semana. Para sabermos se o patamar da métrica mudou não dá para olhar pontos, o modelo tem que criar patamares de variação da métrica no tempo. Sem isto, uma promo de redução de estoque no momento que a marca lançou uma campanha vai dar uma correlação incrível desta mídia.

Nem todo modelo é igual. Diferentes abordagens estatísticas e escolhas metodológicas produzem resultados distintos, mesmo com os mesmos dados de entrada. Ex.: o mesmo conjunto de dados pode produzir correlações com 73% a 24% dependendo do modelo (Adstock, Adstock + Control Charts, etc.). Portanto, escolha com cuidado.

Riscos de modelos mal construídos aparecem onde falta competência técnica e mercado. Recomendações surgem quando MMM é usado sem estatísticos ou sem entender as nuances da mídia, gerando falsos positivos e viés de atribuição entre online e offline. Modelos que não ajustam criativos, alcance, frequência e vieses de dados tendem a inflar o impacto de determinadas mídias ou subestimar outras (ex.: online sobre TV). Depender apenas de MMM para decisões operacionais, sem combinar com modelos de atribuição e análise de impacto criativo, pode levar a inação ou escolhas erradas. É preciso combinar MMM com expertise e ferramentas de atribuição para observar impactos de curto e longo prazo.

O Market Mix Modeling é poderoso quando usado por especialistas, mas frágil quando mal aplicado. Combine MMM com modelos de atribuição para entender o impacto entre meios e crie controles de qualidade para criativos, alcance e frequência. Invista em conhecimento técnico e em parceria com profissionais que entendam tanto estatística quanto o ecossistema de mídia. Assim, você transforma complexidade em insights acionáveis e evita armadilhas estatísticas que prometem respostas fáceis.