O desafio invisível do marketing moderno

Você já se perguntou qual canal realmente gera resultado para o seu negócio?
É o Google Ads? O Instagram? O boca a boca? Ou aquele vídeo que viralizou há três meses e até hoje traz visitas para o site?

Esse é o grande dilema do marketing digital moderno: atribuição de resultados.

Hoje, a jornada de um cliente é tudo, menos linear.
Ele pode ver um anúncio no Instagram, pesquisar no Google, ler um review, clicar num e-mail, entrar no site, sair, receber um remarketing, e só depois de tudo isso decidir comprar.

O problema é que, quando a venda acontece, todo mundo quer o crédito.
E é aí que começa a confusão.

As plataformas disputam métrica a métrica: o Meta diz que o lead veio do Instagram, o Google diz que foi do anúncio de busca, e o CRM mostra outro caminho completamente diferente.
No fim, o gestor de marketing se vê com três planilhas, cinco versões da verdade e uma pergunta que nunca sai da cabeça:

“Afinal, o que realmente está funcionando?”

O dilema da atribuição: o jogo dos dados fragmentados

A atribuição se tornou um problema tão grande porque as ferramentas modernas não se conversam perfeitamente.
O rastreamento de cookies vem perdendo força, a privacidade dos usuários aumentou, e as jornadas se tornaram cada vez mais complexas e multicanais.

Pense assim: o marketing atual é como tentar entender uma conversa em uma sala cheia de gente falando ao mesmo tempo. Você até escuta pedaços, mas não tem certeza de quem disse o quê.

E é exatamente por isso que surgiu o Marketing Mix Modeling (MMM).

O que é Marketing Mix Modeling (MMM)

O Marketing Mix Modeling é uma metodologia estatística que usa dados históricos para medir o impacto de cada canal e ação de marketing nas vendas.
Diferente das métricas de atribuição tradicionais (como pixel, UTMs ou modelos de atribuição linear), o MMM analisa o todo — o histórico completo de desempenho — para entender quanto cada canal realmente contribui para o resultado final.

Na prática, ele funciona como um “maestro” de dados: pega informações de todas as fontes (Google Ads, Meta, mídia offline, eventos, influenciadores, TV, sazonalidade, economia, clima, etc.) e cria modelos que mostram quanto cada variável influencia suas vendas.

👉 Ele é capaz de responder perguntas como:

• “Quanto das minhas vendas vem realmente do digital?”

• “Vale a pena investir mais em mídia offline?”

• “Qual canal gera o maior retorno sobre investimento (ROI) real?”

Como o MMM funciona (sem complicar demais)

Ele utiliza modelos estatísticos de regressão para identificar correlações entre investimentos e resultados.
Essencialmente, ele responde: “se eu reduzir X em mídia paga, quanto caem minhas vendas?” ou “se eu aumentar Y em anúncios de busca, quanto cresce a receita?”.

Para isso, o MMM analisa quatro grandes grupos de variáveis:

1. Calendário e sazonalidade (feriados, estações, períodos de alta e baixa).

2. Atividades de mídia (TV, Google Ads, social, PR, outdoor, influenciadores etc.).

3. Fatores externos (economia, clima, concorrência, política).

4. Mudanças internas (ajustes de preço, produto, distribuição ou promoções).

Com isso, o modelo consegue estimar quanto cada canal realmente impulsiona o desempenho — e até prever cenários futuros de investimento.

O lado B: por que o Marketing Mix Modeling não é para todo mundo

Apesar de parecer a solução perfeita, o MMM é um modelo complexo, caro e demorado.

Para funcionar bem, ele precisa de:

• Pelo menos 2 anos de dados históricos consistentes;

• Um volume alto de investimento para gerar variabilidade estatística;

• E uma estrutura de dados sólida — normalmente com cientistas de dados e BI dedicados.

Na prática, ele é indicado para empresas que investem acima de R$ 500 mil por mês em marketing e têm campanhas ativas em múltiplos canais simultaneamente. Mesmo assim, a implementação pode levar de 6 a 9 meses até gerar resultados confiáveis. Ou seja: o MMM é uma ferramenta poderosa, mas não mágica.

Se o seu negócio ainda está em estágios intermediários de maturidade de dados, pode ser melhor começar com modelos mais simples de atribuição e consolidação de métricas.

Google Meridian: é o MMM “para todo mundo”?

Em 2024, o Google lançou o Google Meridian, um framework open source para ajudar empresas a construírem modelos de MMM.

Ele veio com uma proposta ousada:

Tornar o MMM acessível e padronizado.

O Meridian oferece:

✔️ Modelos prontos para rodar

Incluindo regressões, bayesian modeling e documentação técnica.

✔️ Relatório de Otimização do MMM (Optimization Report)

Com curvas de resposta que mostram:

• Onde cada canal começa a saturar

• Quanto aumentar (ou reduzir) de investimento

• Qual o “ponto ideal” de investimento por canal

✔️ Sugestões de redistribuição de verba por ROI

Ele ainda está em versão inicial — não é plug-and-play, exige um time técnico, exige cientista de dados e exige integração manual.
Mas é a primeira vez que o mercado recebe um modelo aberto desse nível.

Então… será o fim dos problemas de atribuição?

👉 Não. Mas é um grande passo para padronizar como o mercado enxerga impacto real de marketing.

Exemplos práticos: quando o MMM faz a diferença, ou não.

Caso 1 — Coca-Cola e o equilíbrio entre mídia e promoção

A Coca-Cola usa o MMM há mais de uma década para entender o equilíbrio ideal entre mídia de massa e promoções locais.
O modelo mostrou que campanhas de marca sustentavam vendas mesmo em períodos sem descontos — algo que seria invisível em uma análise comum de performance.

Caso 2 — Google e Unilever

O Google ajudou a Unilever a desenvolver seu próprio modelo de MMM, que revelou que parte significativa do ROI estava vindo de sinergias entre canais — como anúncios de YouTube que impulsionavam buscas no Google e aumentavam vendas diretas.

Caso 3 — O problema do varejo médio

Por outro lado, quando empresas menores tentam usar o MMM sem estrutura, o resultado é o oposto: altos custos, modelos inconclusivos e decisões lentas.
Já vimos empresas de varejo gastarem meses e dezenas de milhares de reais tentando aplicar o método… e desistirem no meio, por falta de dados e alinhamento interno.

Conclusão: medir é importante, mas interpretar é essencial

O Marketing Mix Modeling é um avanço enorme na forma como o marketing entende seus resultados — mas ele não substitui o bom senso, nem resolve todos os problemas.

Aqui é onde precisamos ser realistas.

A maioria das empresas mesmo que precise de MMM, não conseguiria executar ou manter.

Então, o que realmente importa para negócios pequenos e médios?

1. Entenda a jornada do seu cliente (mesmo que não seja perfeita)

Mapeie padrões como:

• primeiro contato

• onde ele pesquisa

• onde volta

• o que costuma converter

• quanto tempo leva

Esse mapa vale mais do que qualquer modelo complexo.

2. Consolide todas as métricas em um único dashboard

Não importa qual, mas precisa ser um só lugar para olhar:

• Meta

• Google

• CRM

• WhatsApp

• Website

É essa visão integrada que reduz a “guerra dos dados”.

3. Priorize poucos canais — e faça extremamente bem feito

Se você tenta fazer tudo, não faz nada direito.

Escolha seus 2–3 principais canais e domine esses canais.

4. Analise tendências, não números isolados

Atribuição perfeita não existe.
Mas tendência consistente nunca mente.

Exemplo: CPL subindo há 4 meses → isso é real.
Exemplo: uma campanha atribuiu mais vendas que outra → isso pode ser ilusão.

5. Foque na coerência, não na perfeição

Para quem investe até R$ 100 mil/mês, o que realmente funciona é:

• clareza de mensagem

• bom criativo

• segmentação inteligente

• funil estruturado

• análise semanal

• repetição do que funciona

Nada disso depende de MMM.

Resumo final:

MMM é incrível — mas não é para todo mundo.
Para a maioria das empresas (pequenas, médias e até a maioria das grandes), o que gera resultado não é estatística avançada, é clareza estratégica, consistência e análise simples bem feita.

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Escrito por: Lucas Mourão, CEO da BCX Creators e Head da BCX Marketing, com experiência em projetos digitais e audiovisuais para marcas como FGV, Red Bull, Cargill e entre outras marcas.