Medir para decidir melhor

A modelagem do mix de marketing (MMM) é um dos pilares da moderna medição de marketing, fornecendo uma visão holística de como as diferentes atividades contribuem para as vendas e o ROI. Em um contexto em que os CMOs precisam demonstrar o impacto e colaborar estreitamente com os CFOs na alocação de orçamento, o MMM, juntamente com o teste de incrementalidade e a atribuição, forma um kit de ferramentas complementar para a tomada de decisões data-driven.

  • Modelagem do mix de marketing (MMM): Quantifica o impacto do marketing nas vendas com base no histórico data, separa a demanda de base dos efeitos incrementais e orienta a alocação de orçamento.
  • Teste de incrementalidade: Comprova a causalidade comparando grupos expostos com grupos de controle, validando quais atividades realmente impulsionam as vendas.
  • Atribuição: Atribui crédito aos pontos de contato promocionais (e-mails, chamadas remotas, congressos, webinars), esclarece as jornadas de envolvimento dos HCP e complementa os testes de MMM e de incrementalidade.

Juntos, esses métodos formam uma estrutura abrangente: O MMM define a visão estratégica, o teste de incrementalidade confirma a eficácia e a atribuição explica a dinâmica entre canais.

As principais perguntas da indústria farmacêutica

No setor farmacêutico, o MMM é cada vez mais mobilizado para responder a três questões estratégicas:

  • Impacto: Qual é o efeito real das atividades promocionais sobre os volumes de prescrição?
  • Desempenho do canal: Quais canais geram o impacto incremental mais forte e quais estão atingindo a saturação?
    Otimização do orçamento: Como os recursos devem ser realocados para maximizar o ROI e sustentar o crescimento?

Essas questões são importantes em um contexto em que os gastos promocionais geralmente ultrapassam centenas de milhões e em que as regras de conformidade restringem severamente as alavancas de marketing disponíveis.

Quatro desafios a serem vencidos

A implementação do MMM na indústria farmacêutica tem um grande potencial, mas exige a superação de quatro grandes obstáculos:

  • Granularidade Data: O acesso geralmente é limitado ao data de vendas mensal e agregado; os conjuntos de data promocionais são fragmentados; as atividades dos Medical Science Liaisons (MSLs) não podem ser modeladas diretamente por motivos de conformidade.
  • Fundação Data: A complexidade omnicanal (interações com HCPs) e os sistemas em silos dificultam a integração; os processos manuais criam inconsistências e erros.
  • Projeto orientado por hipóteses: Raramente se tem acesso a gastos precisos data; os custos de eventos exigem uma estimativa ampla; a atividade dos concorrentes não pode ser totalmente capturada.
  • Adoção de negócios: O sucesso depende da confiança das equipes de marca; simplificar os resultados, garantir a transparência e o treinamento são essenciais para evitar o efeito “caixa preta”.

Caso do cliente: Modelagem do mix de marketing para uma marca farmacêutica na França

Com Thomas FILAIRE, do escritório de Paris

Uma marca farmacêutica líder na França aplicou o Marketing Mix Modeling (MMM) para otimizar os gastos promocionais e não promocionais, medir o impacto entre canais e orientar a tomada de decisões estratégicas.

Nosso cliente enfrentou três desafios:

  1. Medindo o impacto: Atribuir com precisão o aumento de vendas a atividades promocionais e não promocionais específicas é complexo, especialmente em um ambiente altamente regulamentado
  2. Data Prontidão: Garantir a integridade, a qualidade e a granularidade do data em várias fontes (vendas, interações promocionais, atividades médicas, fatores externos) é um pré-requisito para uma modelagem robusta
  3. Conformidade: As atividades médicas não podem ser usadas como impulsionadores diretos no modelo devido a restrições regulatórias, mas sua influência é capturada por meio de variáveis de controle

Desenvolvemos uma ferramenta de modelagem de marketing de mix, baseada em três camadas:

  1. Estrutura do modelo: Um modelo de regressão bayesiano quantificou o impacto das atividades de marketing nas vendas, considerando as vendas de base, as vendas incrementais impulsionadas pelo marketing e as variáveis de controle, como sazonalidade, tendências de mercado e eventos específicos (por exemplo, COVID-19)
  2. Transformações: O modelo incorporou o estoque de anúncios (carry over) e os efeitos de saturação para levar em conta a defasagem e os retornos decrescentes das atividades de marketing
  3. Pré-requisitos de negócios: O conhecimento do negócio e os estudos anteriores informaram as suposições do modelo, melhorando sua robustez e relevância

Esse produto permitiu vários ganhos de longo prazo, desde a tomada de decisões até a resiliência organizacional:

  • Eficácia do canal: O modelo revelou que as atividades promocionais foram responsáveis por 17,1% das vendas, sendo que as chamadas F2F foram as que mais contribuíram (13,4%), seguidas por eventos de escalada (2,3%) e congressos promocionais (1,4%)
  • Otimização do ROI: Os congressos promocionais e outras interações (e-mails, chamadas remotas/telefônicas) tiveram o ROI mais alto (3,25 e 3,59, respectivamente), enquanto as chamadas F2F foram robustas, mas saturadas (ROI: 1,45).
  • Insights práticos: A equipe da marca conseguiu ajustar os planos comerciais e médicos, realocar orçamentos e moldar a estratégia futura com base nos insights da data-driven. As recomendações incluíram a redução do investimento em canais saturados e o aumento dos gastos onde o ROI era mais alto
  • Melhoria contínua: O modelo possibilitou o monitoramento e o refinamento contínuos das estratégias de marketing, garantindo que a organização permanecesse ágil e receptiva às mudanças do mercado

Com o marketing despesa de 100 milhões a 150 milhões no produto, e um ~10% da otimização gasta em marketing, ganhos na tomada de decisões são estimados em ~10 a 15 milhões de euros. Considerando o custo do projeto de aproximadamente 200.000 euros, que pode ser dimensionado verticalmente para outras marcas e regiões geográficas por aproximadamente 100.000 euros, sem custos adicionais de TI. O O ROI do projeto geral é de ~5.000%, como uma ordem de grandeza para o primeiro ano.

O futuro da medição de marketing na indústria farmacêutica

A medição de marketing está se movendo em direção a abordagens mais integradas e sofisticadas. Para a indústria farmacêutica, essa evolução fortalecerá o papel do MMM, garantindo o alinhamento com a conformidade e o impacto estratégico.

  • Estruturas integradas: Combinação de MMM com testes de atribuição e incrementalidade para equilibrar a otimização de curto e longo prazo.
  • Qualidade Data: Governança mais forte para harmonizar o CRM, a promoção e o data externo, com total transparência.
  • Canais em evolução: Adaptação da medição a pontos de contato digitais, webinars e novas plataformas de envolvimento de HCP.
  • Recursos internos: Criação de MMM interno e experiência em testes para incorporar uma cultura de teste e aprendizado.
  • Privacidade em primeiro lugar: Aproveitamento do first-party data e, ao mesmo tempo, proteção da privacidade do paciente e do HCP.
  • Qualidade do engajamento: Mudança de foco do volume de atividades para a profundidade e a eficácia das interações com os HCP.

De modo geral, a indústria farmacêutica precisará combinar sofisticação técnica com maturidade organizacional para garantir que os investimentos em marketing proporcionem um valor mensurável e sustentável.