{"id":301293,"date":"2025-02-05T14:50:18","date_gmt":"2025-02-05T14:50:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=301293"},"modified":"2025-02-12T14:14:41","modified_gmt":"2025-02-12T14:14:41","slug":"mmm-requirements-and-when-to-look-for-other-options","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/blog\/mmm-requirements-and-when-to-look-for-other-options\/","title":{"rendered":"Requisitos da MMM e quando procurar outras op\u00e7\u00f5es?"},"content":{"rendered":"

Autores<\/h2><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
\"Image\"

Stephania Vellinho<\/h3><\/div>

CIENTISTA Data, Artefact LATAM<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

\"Image\"

Manuela Mesa<\/h3><\/div>

Diretor<\/span>, Artefact LATAM<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Decis\u00f5es estrat\u00e9gicas em marketing: Bayesian MMM or Traditional Models?<\/strong><\/h2><\/div>

MMM bayesiano: requisitos e alternativas<\/strong><\/h3>\n

H\u00e1 muito tempo, entender o impacto dos investimentos em m\u00eddia no desempenho dos neg\u00f3cios - como vendas, aquisi\u00e7\u00e3o de clientes e valor da marca - \u00e9 um desafio para os CMOs. O Media Mix Modeling (MMM) tornou-se um m\u00e9todo popular para alocar recursos de marketing, e o MMM Bayesiano, uma abordagem mais avan\u00e7ada, destaca-se por sua precis\u00e3o e capacidade de lidar com a incerteza. No entanto, a implementa\u00e7\u00e3o do MMM bayesiano requer recursos t\u00e9cnicos e comerciais.<\/p>\n

O que \u00e9 o Media Mix Modeling?<\/b><\/h3>\n

O MMM \u00e9 uma t\u00e9cnica anal\u00edtica que usa m\u00e9todos baseados em regress\u00e3o para avaliar como v\u00e1rias atividades de marketing influenciam os resultados comerciais. Ao isolar os efeitos de cada insumo de marketing (por exemplo, TV, digital, m\u00eddia social, promo\u00e7\u00f5es), o MMM ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a tomar decis\u00f5es de data-driven. O MMM bayesiano aprimora ainda mais essa abordagem, integrando o conhecimento pr\u00e9vio e atualizando as previs\u00f5es \u00e0 medida que surgem novos data.<\/p>\n

Por que escolher o Bayesian Media Mix Modeling?<\/strong><\/h3>\n

A ado\u00e7\u00e3o de uma abordagem bayesiana aprimora os insights que o MMM tradicional pode oferecer. Aqui est\u00e3o algumas das principais vantagens:<\/p>\n

    \n
  • Papel dos Priores<\/b>: Os modelos bayesianos permitem que os profissionais de marketing introduzam conhecimento pr\u00e9vio (por exemplo, insights de campanhas anteriores ou benchmarks do setor). Esse recurso \u00e9 particularmente vantajoso quando o data \u00e9 esparso, mas h\u00e1 necessidade de um ponto de partida s\u00f3lido.<\/li>\n
  • Atualiza\u00e7\u00f5es din\u00e2micas<\/b>: Os modelos bayesianos podem assimilar continuamente novos data, garantindo que o modelo permane\u00e7a relevante e melhore suas previs\u00f5es ao longo do tempo.<\/li>\n
  • Gerenciando a incerteza<\/b>: Por sua natureza, as estat\u00edsticas bayesianas quantificam a incerteza nos resultados do modelo. Isso ajuda as empresas a tomar decis\u00f5es com mais confian\u00e7a, compreendendo a margem de erro ou variabilidade.<\/li>\n
  • Lidando com a complexidade<\/b>: As t\u00e9cnicas bayesianas lidam com rela\u00e7\u00f5es n\u00e3o lineares complexas de forma mais eficaz do que os modelos de regress\u00e3o tradicionais. Essa sofistica\u00e7\u00e3o \u00e9 muito \u00fatil para capturar as nuances das campanhas de m\u00eddia modernas e multicanais.<\/li>\n<\/ul>\n

    No entanto, esses recursos avan\u00e7ados precisam atender a um conjunto de requisitos t\u00e9cnicos e comerciais. O senhor encontrar\u00e1 a lista abaixo:<\/p>\n

    Requisitos t\u00e9cnicos:<\/b><\/p>\n

      \n
    1. Infraestrutura robusta Data: <\/b>Uma infraestrutura escal\u00e1vel \u00e9 essencial para gerenciar grandes conjuntos de data, como gastos com m\u00eddia, m\u00e9tricas de desempenho e fatores externos. Uma CDP (Customer Data Platform) pode centralizar o data, melhorando a integra\u00e7\u00e3o e a escalabilidade do MMM.<\/li>\n
    2. Hist\u00f3rico Data: <\/b>O Data deve ser coletado semanalmente por pelo menos dois anos ou mensalmente por cinco anos para capturar tend\u00eancias e sazonalidade. O conjunto de data deve ter pelo menos tr\u00eas vezes mais pontos de data do que par\u00e2metros para evitar o ajuste excessivo. Al\u00e9m disso, a parcela do or\u00e7amento de cada canal deve estar entre 2-3% para garantir impacto e variabilidade significativos para uma an\u00e1lise precisa.<\/li>\n
    3. Integra\u00e7\u00e3o de v\u00e1rias fontes: <\/b>Integrar o data de vendas, fornecedores de marketing e fatores externos (por exemplo, indicadores econ\u00f4micos) para criar um conjunto unificado de data. Isso melhora a precis\u00e3o do MMM ao capturar a rela\u00e7\u00e3o entre os esfor\u00e7os internos e as condi\u00e7\u00f5es externas.<\/li>\n
    4. Data Ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o e comunica\u00e7\u00e3o: <\/b>Para tornar os resultados do MMM bayesiano acess\u00edveis \u00e0s partes interessadas n\u00e3o t\u00e9cnicas, use ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o como o Tableau ou o Power BI. Essas ferramentas ajudam a traduzir o complexo data em insights acion\u00e1veis, facilitando uma melhor tomada de decis\u00e3o.<\/li>\n<\/ol>\n

      Requisitos de neg\u00f3cios<\/b><\/h3>\n
        \n
      1. Aceita\u00e7\u00e3o da empresa: <\/b>A ger\u00eancia s\u00eanior deve entender, apoiar e se alinhar com as metas e o impacto do MMM. O envolvimento ativo de um CMO garante que as estrat\u00e9gias de marketing estejam alinhadas com as percep\u00e7\u00f5es do modelo e que os recursos sejam alocados.<\/li>\n
      2. Equipe especializada e dedicada: <\/b>Uma equipe multifuncional \u00e9 fundamental:\n
          \n
        • Data Cientista<\/b>: Experi\u00eancia em modelagem bayesiana e aprendizado de m\u00e1quina.<\/li>\n
        • Especialista em marketing<\/b>: Conhecimento profundo de canais de marketing, comportamento do cliente e m\u00e9tricas de campanha.<\/li>\n
        • Data Engineer<\/b>: Habilidade na constru\u00e7\u00e3o de tubula\u00e7\u00f5es data e garantia de integridade data.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
        • Investimento financeiro: <\/b>O MMM requer or\u00e7amento para aquisi\u00e7\u00e3o de data e talentos qualificados.<\/li>\n
        • Compromisso com a a\u00e7\u00e3o: <\/b>Os insights devem impulsionar mudan\u00e7as na estrat\u00e9gia. A equipe tamb\u00e9m deve realizar testes (por exemplo, testes A\/B) para validar as previs\u00f5es do modelo e avaliar o impacto.<\/li>\n
        • Manuten\u00e7\u00e3o e revis\u00e3o de modelos: <\/b>Atualiza\u00e7\u00f5es regulares e revis\u00f5es trimestrais garantem que o modelo permane\u00e7a relevante e reflita as mudan\u00e7as do mercado, orientando a tomada de decis\u00f5es eficazes.<\/li>\n<\/ol>\n

          Considerando que os MMMs podem ser um empreendimento significativo e que nem todas as organiza\u00e7\u00f5es t\u00eam a capacidade de atender a todos os requisitos, listamos abordagens alternativas a serem consideradas:<\/b><\/h3>\n
            \n
          1. Modelos de regress\u00e3o tradicionais: <\/b>Modelos mais simples se concentram na rela\u00e7\u00e3o entre gastos com marketing e resultados, oferecendo insights \u00fateis sem capturar intera\u00e7\u00f5es complexas de m\u00eddia.<\/li>\n
          2. An\u00e1lise de s\u00e9ries temporais: <\/b>Eficaz para identificar tend\u00eancias sazonais, mas limitado na captura de intera\u00e7\u00f5es entre canais, o que afeta sua capacidade de fornecer uma vis\u00e3o completa do impacto do marketing.<\/li>\n
          3. Modelagem de atribui\u00e7\u00e3o: <\/b>Mede a contribui\u00e7\u00e3o de cada canal, mas se concentra nos efeitos de curto prazo, negligenciando o impacto de longo prazo na constru\u00e7\u00e3o da marca.<\/li>\n
          4. Testes de incrementalidade e testes A\/B: <\/b>O teste de incrementalidade mede o impacto adicional das atividades de marketing. M\u00e9todos como testes A\/B e experimentos geogr\u00e1ficos ajudam a determinar o valor real das campanhas, mas exigem ambientes controlados e separa\u00e7\u00e3o clara de grupos. Para escalar em diversos mixes de m\u00eddia devido a restri\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas.<\/li>\n
          5. An\u00e1lise simplificada do ROI: <\/b>Compara diretamente os custos com vendas ou leads atribu\u00edveis, mas simplifica demais as intera\u00e7\u00f5es de canal e ignora os retornos decrescentes ou as sinergias.<\/li>\n<\/ol>\n

            Concluindo, o MMM bayesiano pode aprimorar significativamente a tomada de decis\u00f5es de marketing, gra\u00e7as a (I) maior precis\u00e3o na efic\u00e1cia do canal e na aloca\u00e7\u00e3o de recursos, (ii) insights din\u00e2micos que evoluem com o novo data e (iii) recomenda\u00e7\u00f5es acion\u00e1veis baseadas em modelos estat\u00edsticos robustos. Dada a complexidade do modelo, a implementa\u00e7\u00e3o exige investimento t\u00e9cnico e comprometimento organizacional. Para aqueles que n\u00e3o conseguem atender a esses requisitos, abordagens mais simples, como modelos de regress\u00e3o tradicionais ou modelagem de atribui\u00e7\u00e3o, ainda podem oferecer insights valiosos. Em \u00faltima an\u00e1lise, a chave \u00e9 deixar de lado a intui\u00e7\u00e3o e passar a tomar decis\u00f5es data-driven, seja por meio do MMM bayesiano ou de m\u00e9todos mais acess\u00edveis.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            O MMM bayesiano pode transformar os resultados de marketing da sua empresa, mas nem todas as organiza\u00e7\u00f5es est\u00e3o preparadas para isso. Conhe\u00e7a os crit\u00e9rios para tomar essa decis\u00e3o.<\/p>","protected":false},"featured_media":301297,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2997],"blog-language":[2991],"class_list":["post-301293","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-marketing","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/301293","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/301297"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=301293"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=301293"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=301293"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}