O Media Mix Modeling (MMM) é visto como uma forma moderna de medir o impacto do marketing, mas sua base tem limites claros. O maior deles é que nunca saberemos o ROI real de cada canal, e isso pode gerar erros graves.
- MMM é um modelo estatístico para medir efeito de mídia em vendas.
- O ROI real de cada canal é impossível de saber.
- Métricas tradicionais não garantem confiabilidade.
- Validação exige simulação, experimentos e previsões testadas.
O MMM é um modelo estatístico que trabalha com dados agregados para estimar como diferentes canais de mídia impactam resultados de negócio. Ele não analisa pessoas individualmente, mas busca entender o efeito causal de cada investimento em marketing.
O problema central é que o ROI real de cada canal não pode ser observado. Não existe uma medida exata que diga “um anúncio de TV gera X vendas”. O que existe são estimativas, e isso faz com que o MMM esteja sempre sujeito a erros.
Os erros mais comuns aparecem em três frentes. O primeiro é o overfitting, quando o modelo aprende padrões falsos dos dados. O segundo é a má especificação, resultado de suposições erradas sobre como o marketing funciona na prática, como ignorar a sazonalidade. O terceiro é a não-identificabilidade, quando os dados não têm informações suficientes para separar corretamente o efeito de cada canal.
Esses erros são perigosos porque o modelo ainda entrega números. E números convincentes, mas errados, podem levar a alocações de verba desastrosas.
Muitas vezes, métricas como o R² (coeficiente de determinação) alto ou o erro médio baixo passam a falsa sensação de confiabilidade. Na prática, um ajuste perfeito pode indicar apenas que o modelo decorou os dados históricos, sem refletir a realidade.
A validação é o único caminho para tornar o MMM útil. O processo inclui três etapas principais:
- Parameter recovery: aqui o modelo é colocado à prova em um ambiente controlado. Os analistas simulam dados com parâmetros já conhecidos, como se “inventassem” um cenário de marketing. Em seguida, o MMM tenta estimar esses mesmos parâmetros. Se ele consegue recuperá-los corretamente, mostra que tem consistência interna. Se falha, revela limitações que poderiam gerar erros graves no mundo real.
- Experimentos: nenhum modelo deve viver só de simulação. É por isso que os experimentos, como testes A/B ou estudos geográficos (geo-lift), são tão valiosos. Eles trazem dados externos, independentes do modelo, que servem como ponto de checagem. Quando o MMM aponta um resultado, é possível compará-lo com os dados de um experimento e ver se existe alinhamento. Quanto mais consistência, maior a confiança.
- Previsão validada: o modelo deve prever o que acontecerá quando há mudanças reais no orçamento de mídia. Por exemplo, se parte da verba de TV é transferida para digital, o MMM precisa antecipar o efeito disso nas vendas. Depois, os resultados reais são comparados com a previsão. Se houver proximidade, há evidência de que o modelo captou os sinais causais de fato.
Esses testes garantem tanto a validade interna (se o modelo faz sentido estatisticamente) quanto a validade externa (se os resultados se conectam ao mundo real).
Para mais detalhes, acesse a matéria “Why Media Mix Modeling Matters for Marketers Now”, do Content Marketing Institute.
