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O desafio da mensuração assertiva do retorno sobre o investimento em campanhas de marketing
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O desafio da mensuração assertiva do retorno sobre o investimento em campanhas de marketing

Entenda o que as empresas bem-sucedidas em mensuração de marketing fazem.

Investir em marketing nunca foi tão difícil. A cada ano que passa, surgem novos canais, formatos e até dispositivos. Em um ambiente tão complexo, mensurar os resultados acaba sendo um desafio ainda maior. O que as empresas bem-sucedidas em mensuração fazem?

As marcas que batem um bolão em suas campanhas de Marketing são aquelas que confiam em análise constante de dados para otimizar suas estratégias e alcançar seus objetivos de negócio. Elas ficam à frente de seus competidores quando conseguem mudar com agilidade o investimento de táticas que não estão performando bem para aquelas que geram maior resultado em vendas.

Mas como realmente conseguir provar a eficiência de um certo canal ou campanha de mídia? Que tipo de dados usar? Como descobrir qual é o conjunto de ações que maximizam meu resultado? 

As dores de todo profissional de marketing

Analisando os estudos Nielsen de 2018, podemos entender que, em média, 25% das táticas de marketing não produzem os KPIs esperados, boa parte porque não há nenhum tipo de controle assertivo sobre o retorno em vendas das ações executadas.

Em nossas conversas com profissionais de marketing, é comum percebermos que algumas dores se repetem nas mais diversas indústrias, a maioria delas relacionada a metodologias confiáveis de mensuração que suportem decisões, principalmente, de corte ou aumento de verba.

É nesse contexto que entra a modelagem de Marketing Mix, como uma ferramenta utilizada por muitos líderes para obter insights estratégicos sobre o desempenho de suas atividades de marketing e campanhas.

Abaixo, listo algumas das discussões estratégicas que temos com os profissionais de marketing e as nossas sugestões:

– Como posso comprovar o efeito do marketing no resultado das minhas vendas, sabendo qual é a contribuição de cada uma das minhas táticas? Ao final dos estudos de modelagem para mensuração de marketing, as marcas e agências de publicidade poderão saber com precisão quais atividades trazem ou não resultado de vendas e qual é o retorno sobre o investimento (ROI).

– Num cenário de corte de verbas, como saber quais ações devo priorizar? O corte de verba enfatiza a importância de se investir com eficiência. Ou seja, a empresa vai precisar ser mais assertiva em seus próximos investimentos, havendo menos espaço para erros e desperdícios. Entender como um corte no orçamento ou um ajuste para mais irá impactar no volume de vendas para saber planejar estes cenários é essencial.

– Devo continuar investindo a maior parte da verba em TV? O quanto ela é, de fato, efetiva para o meu volume? Analisando a contribuição de cada um dos veículos através de uma modelagem estatística, é possível ter uma percepção clara de quais são os melhores veículos e qual é o nível ideal entre investimento on e offline, muitas vezes derrubando mitos difíceis, como o alto investimento na TV para a manutenção do volume. A TV, de fato, é responsável por uma parte considerável do resultado, porém a um custo altíssimo. É possível balancear o investimento em TV com outros meios (digitais, por exemplo) mais rentáveis, sem grandes impactos em volume.

– Como posso colocar os times de todas as minhas marcas dentro do mesmo patamar de comparação nas reuniões de planejamento? É comum, em reuniões de planejamento anuais, que cada time traga a sua análise, com base em diferentes KPIs e metodologias. Colocar todos os times debaixo da mesma metodologia de mensuração de retorno torna-se crucial para o gerenciamento da verba total de marketing de uma companhia. Além disso, proporciona o trabalho em equipe entre o marketing e o financeiro, dando autonomia para os profissionais criarem estratégias baseadas em números, sem “achismos” ou feelings, tomando decisões assertivas.

– A meta de volume da marca é ainda maior para o ano que vem, mas meu budget de mídia não aumentou. O que eu faço? Similar ao primeiro exemplo, a modelagem de Marketing Mix é amplamente buscada por empresas que têm um desafio mais agressivo de receita e/ou volume de vendas para o próximo ano, porém não dispõe de verba adicional. A análise histórica de dados é crucial para a decisão de alocação de budget nas táticas que melhor performaram no resultado da empresa.

Os mitos sobre a modelagem de Marketing Mix

Um estudo de modelagem de Marketing Mix é rodeado de mitos e o primeiro deles – talvez o mais recorrente – refere-se a seu preço. Com as verbas reduzidas e os altos preços de espaços publicitários, o caminho é focar e otimizar o investimento. Estima-se que o retorno sobre o investimento (ROI) de um projeto gire em torno de 23x (net revenue). Ou seja, é possível identificar oportunidades de otimização que superam, em média, até 23x o valor investido no estudo.

O segundo mito gira em torno do tempo para a realização do estudo. O cronograma padrão prevê em torno de 16 a 20 semanas, aproximadamente, entre a primeira reunião e a entrega final. Porém muitas empresas ainda não têm todas as informações de mídia e trade organizadas e por isso, é comum que esse processo se estenda por conta da coleta de dados.

Por fim, a tomada de decisão é uma das mais beneficiadas de toda essa história. O que parece ser um trabalho complexo – quando na verdade não é – torna-se o maior aliado do marketing e eleva ainda mais o nome das marcas perante o seu público.

Conheça o Marketing Mix Modeling

Marketing Mix Modeling é um estudo que tem como objetivo aumentar a eficiência do marketing das empresas, evitando o desperdício da verba investida em suas campanhas. Partindo de uma regressão estatística, o modelo cruza o resultado de vendas (variável dependente) com diversos fatores que influenciam esse resultado (variáveis independentes), como, por exemplo, a execução de mídia on e offline, ações de trade e outros fatores externos à marca que também impactam as vendas, como sazonalidade, concorrência e fatores macroeconômicos.

Coleta de dados de marketing e não-marketing relevantes, no nível mais granular possível, que impulsionam o desempenho de vendas.

Conectar as atividades de marketing e outros fatores ao desempenho do negócio usando modelos estatísticos avançados.

Quantificar a eficácia e o impacto nas vendas de todas as atividades.

Executar simulações e otimizações para ajustar os gastos de marketing para obter melhores resultados.

O estudo pode ser dividido em quatro passos: coleta, modelagem, análise de dados e otimização dos resultados. Primeiramente, tem-se acesso a todos os investimentos da marca em TV, digital, out-of-home (mídia exterior), ações de trade, eventos, influenciadores, entre outros, assim como fatores externos de macroeconomia, sazonalidade e concorrência. No segundo momento, faz-se a modelagem, relacionando tais fatores aos dados de venda da marca por meio de uma regressão estatística. Por último, são produzidos insights e recomendações por meio da análise dos resultados do modelo, que são apresentados para a empresa de forma acionável a partir de planos de ação concretos.

O estudo pode ser dividido em quatro passos: coleta, modelagem, análise de dados e otimização dos resultados. Primeiramente, tem-se acesso a todos os investimentos da marca em TV, digital, out-of-home (mídia exterior), ações de trade, eventos, influenciadores, entre outros, assim como fatores externos de macroeconomia, sazonalidade e concorrência. No segundo momento, faz-se a modelagem, relacionando tais fatores aos dados de venda da marca por meio de uma regressão estatística. Por último, são produzidos insights e recomendações por meio da análise dos resultados do modelo, que são apresentados para a empresa de forma acionável a partir de planos de ação concretos.

Com duração de cerca de três a quatro meses, os resultados e insights do estudo reverberam a longo prazo, permitindo a simulação e criação de planos de mídia cada vez mais eficientes.

Quer saber mais sobre o estudo de Marketing Mix Modeling da Nielsen? Entre em contato com nossa equipe: MEFF_brasil@nielsen.com