8 insights sobre modelagem de mix de mídia para aquisição de usuários mobile da Meta, Tinuiti, Rocketship HQe Singular

• Onde o MMM se encaixa e funciona melhor
• Dados primários e modelagem de mix de mídia
• Como saber se o seu MMM está realmente funcionando
• Modelagem de mix de mídia como parte de uma estratégia de mensuração híbrida
• Como implementar a incrementalidade sem interromper as campanhas?

O que você pode aprender sobre modelagem de mix de mídia em uma hora com os maiores especialistas da área? Infelizmente, muito mais do que cabe em um único post de blog.

Recentemente, convidamos especialistas da Meta, Tinuiti e RocketShip HQ para participar Singular , sobre como o MMM pode impactar o dinâmico e granular mundo da mobile . Para assistir a essa apresentação incrível, confira agora mesmo, aqui .

Esses especialistas incluem:

• Liz Emery, vice-presidente de tecnologia Mobile e publicidade da Tinuiti
• Shamanth Rao, Fundador e CEO da RocketShip HQ
• Igor Skokan, Diretor de Marketing Científico da Meta  
• Eran Friedman, CTO e cofundador, Singular

Aqui está uma amostra de suas ideias…

1. A modelagem do mix de mídia também é modelagem do mix de marketing

A primeira coisa a entender sobre a modelagem de mix de mídia para aquisição de usuários mobile é que ela também é uma modelagem de mix de marketing. Claro, trata-se de canais, parceiros e eficácia da publicidade. E, como tal, Igor Skokan, diretor de ciência de marketing da Meta, a considera o "padrão ouro" para garantir que as marcas possam mensurar o desempenho de campanhas e marketing.

Mas é também mais do que isso.

“Às vezes, também nos referimos a isso como modelagem de mix de marketing, e não apenas mix de mídia, porque o MMM em si é muito mais poderoso… é mais como uma modelagem de negócios holística, que vai muito além da mídia, até mesmo além do marketing, abrangendo fatores de negócios, preço, distribuição e outros aspectos, inclusive se todos os tipos de coisas que impactam os negócios… devem ser incluídos na modelagem.”

Igor Skokan, Diretor de Marketing Científico da Meta

Faz sentido, e vale a pena lembrar disso. 

A vantagem adicional: informações complementares que vão além do marketing em si.

2. Sim, o MMM pode atingir altos níveis de precisão

A segunda coisa a entender é que a modelagem de mix de mídia pode ser bastante eficaz. 

A crítica ao MMM sempre foi que ele fornece apenas um feedback geral de alto nível. Há alguma verdade nisso, sem dúvida. Mas, nas mãos certas e usado corretamente, o Media Mix Modeling pode fornecer um nível de precisão bastante elevado. 

“Depende muito do volume de dados, mas eu diria que mesmo para os clientes menores com quem trabalhamos, vemos um R-quadrado de cerca de 90% a 93%. Mas esse é o mínimo que buscamos atingir. Então, definitivamente, eu diria que observamos uma precisão muito alta que influencia bastante nossas decisões.”

Shamanth Rao, Fundador e CEO da RocketShip HQ

O R-quadrado é ciência de dados para, essencialmente, dados reais .

Ou seja, a probabilidade percentual de que as coisas boas que você deseja estejam sendo criadas pelas coisas caras que você está fazendo e não por forças competitivas, fatores orgânicos ou pelo pó rosa mágico espalhado no ar por elfos do marketing. 

Mais simples ainda: sua publicidade está funcionando.

“Usar o MMM? A melhor vantagem é que você pode usar seu desempenho de marketing passado para influenciar seu ROI futuro. Não só isso, mas você pode fazer isso otimizando sua alocação por canal e por tática. E isso não se limita ao ambiente digital, mas também ao tradicional. Ou seja, você tem influência em todo o espectro em termos de otimização de promoções, preços, gastos com a concorrência; você simplesmente tem uma gama enorme de insights à sua disposição quando usa o MMM.”

Liz Emery, Vice-Presidente de Tecnologia Mobile e Publicidade da Tinuiti

À medida que vemos o investimento em publicidade em aplicativos mobile proliferar para além dos anúncios dentro do próprio aplicativo, isso não é apenas útil, é essencial.

3. Mas a modelagem do mix de mídia é estratégica, não tática

O terceiro ponto a entender sobre a modelagem do mix de mídia é que ela é estratégica, não tática. 

É crucial entender o valor e os casos de uso de cada metodologia de medição em um de medição híbrida , e isso é duplamente verdadeiro para o MMM (Metodologia de Medição Multimodal).

“Parte do desafio com o MMM reside na tomada de decisões muito granulares e táticas. É difícil obter insights, por exemplo, sobre o ROI criativo… claro que, se você tiver muitos dados e estiver produzindo peças criativas em grande escala, poderá otimizar as coisas. Mas, de modo geral, costuma ser mais fácil buscar soluções em outros métodos, como a atribuição determinística, em vez do MMM, para as tarefas operacionais ou do dia a dia.”

Eran Friedman, CTO e cofundador, Singular

Em outras palavras, você não está usando a modelagem de mix de mídia para otimizar conjuntos de anúncios, criativos ou segmentação refinada. Você está usando a MMM para otimizar o mix de canais e parceiros, ou a intensidade da mídia.

Mas ao fazer isso, você obtém coisas que não conseguia medir antes.

“Acho que começa a ficar realmente interessante quando você começa a explorar as outras coisas que o MMM pode nos fornecer. Informações sobre a concorrência, insights sobre lançamentos de jogos, canibalização dentro do portfólio, coisas que provavelmente não conseguíamos mensurar antes…”

Igor Skokan, Diretor de Marketing Científico da Meta

Interessante mesmo!

4. O MMM faz parte de uma estratégia geral de medição híbrida

O MMM pode ser uma novidade interessante no momento, graças à privacidade e à redução na granularidade dos dados de atribuição (apesar de ter 60 anos). Mas funciona melhor quando combinado com múltiplas metodologias, cada uma sendo usada onde fizer mais sentido.

“O MMM não é uma solução mágica. Não existe solução mágica. Acreditamos que os anunciantes precisam de uma combinação de soluções complementares, que inclui atribuição, experimentação e modelagem, e cada empresa precisa descobrir o que funciona melhor para ela. Não existe um modelo único ou um equilíbrio ideal entre essas metodologias.”

Igor Skokan, Diretor de Marketing Científico da Meta

Adoro balas de prata.

Todo mundo adora soluções milagrosas.

Na verdade, todo mundo quer soluções milagrosas.

O fato é que vivemos no mundo real, não em um mundo de fantasia. E no mundo real, os problemas são multidimensionais, as circunstâncias são complexas, os resultados são sobredeterminados e as soluções precisam levar em conta múltiplas nuances situacionais. (Essa é uma das razões pelas quais os cientistas de dados às vezes são chamados de faxineiros de dados.)

Em última análise, a única pessoa que vende soluções universais é o charlatão. Respostas simples são ótimas, mas incompletas.

“Existem o SKAdNetwork e o GAID [e o Privacy Sandbox no Android], além de dados em nível de dispositivo, testes incrementais e o MMM… em vez de depender de um único método para basear todo o trabalho, na nossa opinião, o futuro exigirá múltiplas metodologias, e é justamente a combinação dessas soluções que proporcionará as medições mais práticas e esclarecedoras.”

Eran Friedman, CTO e cofundador, Singular

Esse é um mundo mais desafiador do que aquele em que você poderia simplesmente contar com IDFAs e GAIDs disponíveis gratuitamente. 

Mas, em última análise, é provável que seja também um mundo com métricas de marketing melhores e mais eficazes.

5. O MMM pode te ajudar a economizar dinheiro

É possível que tudo o que faça sentido individualmente sob o microscópio não faça sentido no agregado, numa perspectiva mais ampla. 

E isso pode incluir a aquisição de usuários mobile .

“Basicamente, você está confiando nos números divulgados pelo Google para iOS [e] os números pareciam extremamente otimistas, pareciam absurdos, porque o Firebase… [é] o árbitro e o jogador… quando cortamos o orçamento, não vimos nenhuma mudança na linha de base geral dos testes. Pensamos: 'Pessoal, acabamos de cortar o orçamento de vocês no Google em 66% porque a análise mostrou que o Google não estava gerando nenhum resultado incremental. Seus testes simplesmente não mudaram, nada mais.' E isso foi, eu acho, uma vitória enorme.”

Shamanth Rao, Fundador e CEO da RocketShip HQ

Economizar dinheiro em anúncios que não geram impacto?

Uma vitória estrondosa, sem dúvida.

E não se trata apenas de economizar dinheiro. Trata-se de otimizar a alocação.

“Conseguimos aproveitar uma combinação de um MMM que construímos com eles na Tinuity, alguns testes incrementais e modelos projetados… e, à medida que implementamos esses modelos, conseguimos… obter um retorno muito maior, conseguimos comprovar quais canais funcionavam e também conseguimos levar em consideração os fatores ambientais.”

Liz Emery, Vice-Presidente de Tecnologia Mobile e Publicidade da Tinuiti

Achar que você sabe o que está funcionando é perigoso. Saber que você sabe: isso sim é poder.

6. Os dados primários são essenciais para o sucesso da modelagem do mix de mídia

Já vimos o poder dos dados primários na atual revolução da privacidade. É evidente que os dados primários também são cruciais para o sucesso da modelagem de mix de mídia.

“Os dados primários são essenciais para garantir a precisão do seu modelo. Você pode usá-los para muitas coisas, incluindo testes de controle em solo e para garantir que seu MMM seja o mais preciso possível… como sempre, dados primários são ouro, certo? Quanto mais tivermos, melhor para tudo.”

Eran Friedman, CTO e cofundador, Singular

Isso significa que, ao observar o uso real de um aplicativo, como conversões, compras, atividade e engajamento, você pode correlacionar isso com a atividade de marketing. 

Conectar esses dados ao seu modelo MMM vincula as projeções probabilísticas da modelagem à realidade determinística do que você está realmente vendo no aplicativo.

7. Como ter certeza de que seu modelo de mix de mídia está funcionando?

Os resultados de marketing não são apenas um dado de entrada para a sua modelagem. Eles também são uma forma de garantir que seus modelos estejam corretos, precisos e — o ponto crucial — preditivos.

“Quer você faça a modelagem de mix de mídia internamente ou por meio de um parceiro, é fundamental priorizar a aplicabilidade. Portanto, solicite previsões e simulações para verificar a precisão dos modelos ao longo do tempo, pois só assim você descobrirá se eles realmente funcionam.”

Igor Skokan, Diretor de Marketing Científico da Meta

É simples.

Se a sua metodologia de mensuração de marketing consegue fazer previsões sobre o futuro com veracidade e precisão, e se você consegue testar essas previsões e verificar se elas realmente se concretizam… então você sabe que tem algo que funciona.

Faça previsões com seus modelos MMM. Depois, teste-as.

8. A incrementalidade em um mundo MMM não significa parar todo o resto

Um dos desafios que enfrento ao medir a incrementalidade é que fazê-lo de uma maneira puramente clínica e completamente científica, seguindo o padrão ouro, às vezes é interpretado como "pare tudo, faça apenas X e veremos quais resultados X gera"

Faz algum sentido nisso, claro, mas também há uma enorme desconexão com a realidade do marketing e dos negócios, onde é extremamente difícil simplesmente apertar um botão de pausa e potencialmente impactar negativamente os resultados do próximo trimestre. Fazer isso pode ter impactos enormes para CEOs, CMOs, líderes de crescimento e, na verdade, para empresas inteiras e seus investidores.

Isso, porém, não é necessário:

“É preciso variação nos dados para medi-los. O MMM é uma análise retrospectiva, então, desde que haja variação suficiente nos canais, você consegue interpretá-los… você poderia, por exemplo, desligar um canal por alguns dias, ou aumentar a intensidade em um ponto e diminuir em outro, e então introduzir variabilidade nos seus fatores para que você possa realmente medi-los… você pode analisar regiões… ou diferentes ganhos dentro do portfólio.”

Igor Skokan, Diretor de Marketing Científico da Meta

Isso é reconfortante.

E serve como um lembrete para não deixar as campanhas no piloto automático. Ajuste a intensidade, inicie e termine a campanha, altere um pouco o público-alvo, atribua certos criativos e ofertas a um canal ou parceiro específico e, algumas semanas depois, faça novas mudanças.

Resumindo: você realmente precisa assistir à série inteira

Há muita informação valiosa nesta conversa com algumas das mentes mais brilhantes da atualidade sobre modelagem de mix de mídia para aquisição de usuários mobile . Eu entendo: vai consumir uma hora do seu tempo. Confie em mim, vale a pena.

Confira o bate-papo completo aqui.