Atribuição, Media Mix e Marketing Mix Modeling: Entendendo as diferenças

No marketing digital, a capacidade de medir e entender o impacto de cada canal de comunicação na conversão é essencial para otimizar investimentos. Entre as principais metodologias de mensuração, destacam-se o Marketing Mix Modeling e os modelos de atribuição. 

No entanto, muitas empresas ainda confundem esses conceitos e acabam adotando abordagens que nem sempre são as mais adequadas para seus desafios. Um exemplo é o Media Mix Modeling, uma metodologia amplamente utilizada por agências e facilmente confundida com o Marketing Mix.  

Para esclarecer essas diferenças de forma definitiva, explicamos neste artigo como o Media Mix, o Marketing Mix Modeling, e os modelos de atribuição se distinguem, além de destacar como a MATH aprimora sua abordagem para potencializar resultados. 

Continue a leitura!  

Modelos de atribuição e suas definições 

Antes de mais nada, é importante saber: o que são os modelos de atribuição? 

Os modelos são fundamentais para entender quais canais e estratégias realmente impactam os resultados de uma campanha. Ao escolher o modelo certo, sua empresa pode: 

• Otimizar investimentos; 
• Direcionar esforços com mais precisão; 
• Potencializar o retorno das ações de marketing.  

Mas com tantas opções disponíveis, qual é a melhor abordagem para o seu negócio?  

Principais modelos de atribuição 

Atualmente, o modelo de Last Click é amplamente adotado devido à sua simplicidade de implementação. E, a medida que as estratégias de marketing se tornam mais sofisticadas, uma tendência crescente é reconhecida com a adoção de modelos de atribuição mais avançados, como o Marketing Mix Modeling (MMM) e a Atribuição Multitouch (MTA), já que oferecem uma compreensão mais holística do impacto de múltiplos pontos de contato na jornada do consumidor. 

Outros principais modelos vistos e muito utilizados no mercado são: 

1. First Click: Atribui o crédito ao primeiro ponto de contato do usuário com a marca, mas também pode negligenciar interações subsequentes. 
2. Linear: Distribui o valor da conversão igualmente entre todos os pontos de contato, oferecendo uma visão mais equilibrada, mas sem considerar a influência real de cada canal. 
3. Time Decay: Prioriza canais mais próximos da conversão final, mas pode subestimar o impacto de campanhas de reconhecimento de marca.
4. Markov Chain: Modelo estatístico que calcula a probabilidade de cada canal contribuir para a conversão com base em remoção de interações e testes matemáticos. 

No entanto, houve uma transformação significativa neste mercado em 2023. O Google anunciou a remoção de quatro modelos de atribuição – Primeiro Clique, Linear, Redução de Tempo e Baseado na Posição – do Google Ads e Analytics. A decisão reflete a necessidade de métodos mais precisos para mensuração do impacto da publicidade digital, reforçando a tendência de adoção de abordagens mais sofisticadas, como o MMM (Marketing Mix Modeling) e a Atribuição Baseada em Dados.  

O movimento é claro: modelos tradicionais, muitas vezes utilizados por conveniência, estão sendo substituídos por metodologias mais alinhadas à realidade multicanal do consumidor.  

Mas como a MATH está indo além e garantindo um modelo ainda mais preciso e personalizado para os desafios de cada empresa? 

O Marketing Mix Modeling da MATH Group 

Diante da transformação do mercado e da necessidade de atribuições mais avançadas, a MATH Group desenvolveu um modelo de Marketing Mix Modeling (MMM) aprimorado, que vai além das metodologias tradicionais ou do famoso Media Mix Modeling utilizado por agências. 

Diferente de abordagens estáticas, que analisam apenas o impacto histórico dos investimentos de mídia, o modelo da MATH combina machine learning, análise em tempo real e personalização para oferecer um direcionamento estratégico mais preciso. 

Enquanto modelos tradicionais de MMM ajudam empresas a entender o impacto dos canais de aquisição e otimizar investimentos, o MMM da MATH se destaca ao incorporar variáveis externas, inteligência de dados e um nível avançado de personalização, permitindo que cada cliente tenha um modelo adaptado à sua realidade.

O que torna o modelo de MMM da MATH diferenciado 

1. Análise em tempo real:
   Os modelos preditivos dependem de grandes volumes de dados históricos para gerar previsões mais assertivas. Quanto mais diversificadas forem as situações analisadas – como variações nas taxas de juros, sazonalidades de mercado e oscilações na demanda –, maior será a precisão do modelo. O MMM da MATH se diferencia por integrar machine learning, permitindo não apenas analisar cenários passados, mas também gerar insights estratégicos com maior rapidez. 
   
   Segundo Everton Kotarski, Tech Lead na MATH, com um time altamente capacitado, como o da MATH, conseguimos ajustar os modelos de acordo com novas informações, refinando continuamente as previsões e garantindo que os clientes tenham sempre um direcionamento atualizado e relevante.
   
   
2. Personalização para diferentes setores
   Cada negócio possui um comportamento de mercado específico. O MMM da MATH é altamente customizável, adaptando-se às particularidades de segmentos como mercado financeiro, varejo, indústrias e educação e muitos outros. Isso significa que os modelos são ajustados conforme a sazonalidade, jornada do consumidor e impacto de fatores externos. 
   
   
3. Integração com dados macroeconômicos e fatores externos
   O modelo não se limita a medir apenas a eficácia dos investimentos em canais de aquisição. Ele considera fatores externos, como variações econômicas, taxas de juros, inflação, concorrência e mudanças de comportamento do consumidor, criando uma visão muito mais robusta e precisa do impacto das campanhas. 
   
   
4. Mais do que atribuição, uma ferramenta de otimização
   Ainda segundo o tech lead Everton, a atribuição e o MMM são complementares. Enquanto a atribuição é uma ferramenta essencial para avaliar a performance de campanhas em tempo real e validar se as ações estão atingindo os objetivos esperados, o MMM da MATH complementa essa análise ao oferecer um roadmap estratégico para otimização de investimentos a longo prazo.
   
   O modelo identifica oportunidades de realocação de recursos, analisa a saturação de canais e sugere sinergias entre diferentes pontos de contato, permitindo que as empresas tomem decisões mais assertivas sobre onde e como investir. Essa complementaridade entre atribuição e MMM garante um acompanhamento contínuo e uma otimização constante dos investimentos. 
   
5. Visão holística e impacto real no negócio: 
   O modelo da MATH não apenas analisa a performance das campanhas de marketing, incluindo mídia paga, orgânica e offline, mas também permite uma previsão de impacto nos resultados financeiros da empresa, ajudando líderes a tomarem decisões baseadas em dados e orientadas a crescimento sustentável. 

Diferenças entre o MMM, Media Mix Modeling e Atribuições 

O Marketing Mix Modeling (MMM) da MATH se diferencia por ser um modelo personalizado, que combina análises preditivas, dados externos e variáveis macroeconômicas para oferecer recomendações estratégicas e otimização contínua. Ele integra metodologias estatísticas avançadas e machine learning para medir com precisão o impacto dos investimentos em marketing. 

Já o Media Mix Modeling, amplamente utilizado por agências, se baseia na análise histórica de dados para avaliar o desempenho dos canais de mídia pagos, com foco na mensuração de impacto a longo prazo. No entanto, muitos desses modelos são estáticos e não consideram ajustes em tempo real ou fatores externos que influenciam os resultados. 

Por outro lado, os Modelos de Atribuição como Last Click, Markov Chain e Time Decay analisam os pontos de contato da jornada do consumidor para distribuir crédito entre os canais de marketing. Embora sejam úteis para avaliar interações diretas, esses modelos costumam ignorar impactos indiretos e influências externas. 

A principal diferença está na abordagem estratégica e no nível de precisão: enquanto os modelos de atribuição olham para o caminho do usuário até a conversão, o MMM da MATH considera todo o ecossistema de dados, permitindo decisões mais assertivas e escaláveis. 

Veja isso na prática:  

O diferencial da MATH no uso do MMM 

 A MATH se destaca no mercado ao aplicar o MMM de forma altamente personalizada e orientada a resultados. Alguns dos diferenciais incluem: 

• Análise em Tempo Real: Integração de dados em tempo real para otimização contínua de campanhas. 
• Personalização dos Modelos: Adaptação para cada setor e necessidade específica do cliente. 
• Uso de Dados Externos: Considera fatores macroeconômicos, comportamento do consumidor e sazonalidade para previsões mais precisas. 
• Melhor Distribuição de Investimentos: Identifica onde e como alocar recursos de forma mais eficiente para maximizar o retorno. 

Resultados Comprovados 

Conforme estudo da Mckinsey, empresas que utilizam MMM personalizado conseguem reduzir custos de aquisição em até 30% e melhorar a previsibilidade dos resultados em até 50%.

Por fim, ainda com a crescente complexidade das jornadas de compra e a necessidade de otimização dos investimentos em marketing, é fundamental utilizar modelos de atribuição e modelagem que realmente entreguem insights acionáveis. 

Ao optar pelo Marketing Mix Modeling da MATH, empresas não apenas obtêm um modelo de atribuição mais preciso, mas também uma ferramenta de inteligência preditiva capaz de transformar seus investimentos em estratégias altamente otimizadas. 

Quer entender como nossa abordagem personalizada pode otimizar seus investimentos em marketing? Entre em contato com a MATH e descubra como podemos transformar seus dados em crescimento estratégico!