Curiosidade da semana: Uma vaca pastando é mais interessante do que 50% dos anúncios em circulação hoje. ¹
NESTA EDIÇÃO.
Dados: Geração Z // Geração A
Novidades: Grandes plataformas divulgam novidades nas NewFronts.
Opinião: Felipe Collins fala sobre inovação no marketing.
Insight: Marketing Mix Modeling: a nova era de medir retorno no marketing.
AI MARKETING ROADMAP
A revolução da IA no marketing não é, essencialmente, só uma revolução tecnológica. Não se trata apenas de atualizar seu tech stack e adotar novas ferramentas, mas sim de uma verdadeira transformação organizacional — um reskilling na forma como trabalhamos. E para ajudar líderes de marketing nesta transição, criamos o AI Marketing Roadmap, um checklist prático, entrevistas, e dados provocativos sobre IA na nossa área.
DADOS.
◯ Existe diferenças no marketing para gerações?
Segundo um report da HubSpot¹, 73,5% do Marketing ainda é direcionado para os millenials. Isso deve mudar nos próximos anos e, nas últimas semanas, saíram dois estudos que mostram algumas preferências das gerações Z e Alpha:
1) A Geração Z, segundo a Meta ²
Insight | Dados |
|---|---|
Compartilhar conteúdo é linguagem afetiva. A GenZ abraçou o Dark Social. | 🔷 67% compartilham vídeos do Instagram com amigos e família, como forma de afeto. |
Pra Gen Z não existe mais mainstream. Curam seus próprios feeds para criar suas bolhas de interesse e esperam o mesmo das marcas. | 🔷 63% curam ativamente seus feeds. |
O protagonismo não está com os influenciadores de massa. Está com quem tem técnica, e ajuda o GenZ a avançar em seus interesses. | 🔷 94% gostam de criadores com habilidade avançada. |
Para a Gen Z, todo scroll é descoberta. Não espere um momento para intenção de compra. | 🔷 78% descobrem marcas por vídeos nas redes sociais. |
2) Geração Alpha e a TikTokzação da cultura ⁴
Insights | Dados |
|---|---|
Ainda existe um degrau até o marketing estar focado neles, mas apesar da pouca idade, já influenciam as compras da casa. | |
Por enquanto, os hábitos são bem parecidos com das outras gerações. No entanto, essa é uma geração AI-native, ainda com baixo poder de compra. |
Story Time (onde um creator conta uma história pessoal), unboxing, reviews e rotinas como get ready with me estão entre os vídeos mais assistidos.
Nos EUA, marcas como Sephora, Temu e Amazon já figuram entre as mais pedidas ⁴ — ao lado de McDonald’s, Lego e Disney. Provando que anúncios repetidos com frequência nas redes sociais criam relevância de marca.
Comentário: No fundo, ainda não parece tão diferente fazer marketing entre as gerações: foco em vídeo, redes sociais e creators. Os relatórios não mencionam, mas parece que as novas gerações têm uma afinidade maior com o non-sense — como nos conteúdos slop. Concorda?
MARKETING VOICES.
Felipe Collins, CMO Company Hero
Até recentemente, o mercado operava fortemente baseado em playbooks e estruturas em silos. Era o inbound do time de vendas, o playbook específico para B2C, outro para B2B. Mas estamos entrando em uma fase diferente: os canais de marketing estão saturados. Assim como o consumidor aprendeu a ignorar banners publicitários, também começa a se esquivar de estratégias repetidas — elas perdem efetividade.
Isso nos leva a uma nova era: onde as divisões rígidas entre áreas deixam de fazer sentido, as equipes precisam de integradação, e segmentos distintos começam a testar abordagens uns dos outros.
🎧︎ Nesta Quinta (15/05), o Collins é o entrevistado no Marketing Voices #M15. Siga-nos no Spotify e ouça a conversa completa — prática e direta ao ponto.
NOVIDADES.
Semana passada aconteceram os NewFronts, uma série de eventos organizados pela IAB nos EUA, onde as principais plataformas anunciaram suas novidades.
◯ Falando em “treinar o feed”, você já reparou que os anúncios muitas vezes aparecem fora de contexto? Você está vendo algo pessoal e recebe um anúncio de trabalho? As mídias sociais vão resolver isto, mas cobrando, claro:
TikTok apresentou novos recursos de contextualização de anúncios — quer aparecer ao lado de conteúdo relevante? Agora, só pagando.
Meta não ficou atrás e lançou a mesma funcionalidade, além de melhorias no Hub de Creators.
LinkedIn também entrou na onda: agora é possível pagar para ser o primeiro anúncio exibido em vídeo.
◯ Na semana passada o Zuck prometeu acabar com o mercado de publicidade ao automatizar tudo, mas quem está cumprindo a promessa é o Google.
Google lançou o AI Max para campanhas — um clique otimiza tudo, de palavras-chave a criativos.
◯ O Google está avançando mais com a bola da vez. Como fazer anúncios em diversos micro-canais, mas de forma integrada e programática:
CHARGE.
Já viu a edição sobre “M2M”?
BIG IDEIA.
Marketing Mix Modelling Reinaissance
Desde sempre, o marketing tentou responder à pergunta que nunca cala: o que exatamente gerou qual resultado?
Se aumento o investimento num canal, isso me traz mais vendas?
Se troco de agência ou faço rebranding, isso muda o desempenho?
Se eu investir em um out-of-home, vai aumentar minhas vendas?
O que acontece se eu parar de fazer tal ação?
Essas perguntas não são novas. Foi pensando nisso que, lá nos anos 70, empresas como a Nielsen começaram a aplicar modelagem estatística para entender o impacto das ações de marketing nos resultados de negócio. E começamos a chamar isto de Marketing Mix Modeling, ou simplesmente MMM.
Marketing Mix Modeling (MMM) = Aplicação de modelagem estatística ao marketing.
No entanto, com o crescimento do marketing digital, os modelos de atribuição foram ficando mais democráticos e o MMM foi saindo do palco. Se você não sabe fazer MMM, não está sozinho. Fizemos uma enquete rápida no Círculo Secreto do #M15 e o resultado foi bem claro:
Apenas 15% dos líderes de marketing dizem entender ou saber aplicar o MMM → Ou seja, 85% ainda estão no escuro.
Mas antes de falar por que o MMM está voltando ao centro do palco, vale entender os principais modelos de atribuição de resultados :
Modelo | Onde usar | Como funciona | Para que usar |
|---|---|---|---|
Atribuição Linear | Ferramentas nativas do Google, Meta e afins | Segue o caminho de cada usuário em um canal: viu, clicou, converteu | Otimização dentro de um canal. Usado pra medir efetividade de first click ou last click. |
Multi-Touch | Ferramentas como GA4 e Adobe Analytics | Conecta interações do caminho de cada usuário em diferentes canais. | Otimizar a jornada digital como um todo. Usado para dar diferentes pesos aos touchpoints. |
Por que o MMM está renascendo?
Existem alguns fatores que explicam o retorno desse modelo “vintage” ao centro da conversa no marketing:
Os canais hoje estão mais fragmentados → mesmo empresas pequenas atuam em múltiplos canais, com diferentes objetivos e formatos.
As plataformas não estavam provando seu valor → as grandes já admitem que a atribuição direta não mostra metade do resultado real.
O consumidor não é linear → ele descobre o produto no TikTok, lê review na revista, salva no Instagram e compra na loja física de um terceiro. Boa sorte tentando trackear isso.
Preocupações com privacidade → novas legislações e melhores práticas vão tornando o trackeamento mais complicado (alô Apple App Tracking Transparency, alô Google Cookies)
Desmistificando o MMM.
De forma direta: O Marketing Mix Modelling correlaciona dados de resultado (vendas, clientes) com variáveis de marketing e externas — sem trackear os usuários. O objetivo é tomar decisões estratégicas sobre investimento de marketing.
Modelo | Onde usar | Como funciona | Para que usar |
|---|---|---|---|
Marketing Mix Model | Pode ser feito com Excel, Python e Plataformas especializadas | Junta dados de resultado (vendas, clientes) com variáveis de marketing e externas | Tomar decisões estratégicas sobre investimento |
Mesmo que você nunca tenha estudado estatística, é totalmente possível montar uma versão simples de MMM no Excel — e em um dia de trabalho.
Como somos do time que acredita que a gente só entende de verdade quando sabe, minimamente, fazer, partimos estudar e aqui estão os dois materiais gratuitos que mais ajudaram (somente em inglês):
🔷 Curso de 1h30 do Gabriele Franco → passo a passo
🔷 Modelo de planilha da Recast → pronto para adaptar com seus próprios dados (mas precisa entender os conceitos no curso antes)
De forma didática, o processo exige seis etapas principais:
Organize seus dados: Junte em uma tabela os resultados que você quer explicar (faturamento, vendas, ticket médio, novos clientes) e as variáveis que podem influenciar esses resultados (investimento por canal, promoções, rebranding, sazonalidade etc.).
Tenha volume de dados: Não há um número mágico, mas dizem que você precisa pelo menos de 100 pontos de medição, com variações.
Aplique correlação: Use fórmulas simples para entender como cada variável se relaciona com os resultados.
Verifique a confiabilidade: aplique outras formulas para validar modelo se sustenta estatisticamente.
Considere efeitos adicionais: Aprimore as fórmulas de cada canal para considerar Efeito persistente: o impacto de uma campanha continua mesmo depois de encerrada (ex: comerciais na TV) e Retorno decrescente: dobrar o investimento não significa dobrar o resultado. Há um ponto de saturação.
Simule cenários: O que acontece se eu cortar a verba de um canal? E se dobrar o investimento em outro?
O que antes era necessário matemáticos dedicados, agora existem cursos gratuitos, planilhas prontas, IAs mais acessíveis e APIs de código aberto tornam o MMM algo praticável até para pequenas empresas. Obviamentem cenários mais complexos, exigem modelos matemáticos bem mais sofisticados.
Qual sua relação com o MMM hoje?
A Era Bayesiana
Uma pesquisa da área de ciência da computação¹, conduzida por uma das universidades mais prestigiadas da Suécia, comparou o desempenho de oito modelos estatísticos diferentes aplicados ao MMM. Três deles se destacaram com maior potencial: Regressão baseada no valor de Shapley, Modelo hierárquico bayesiano, Séries temporais estruturais lineares bayesianas.
Se o termo “Bayesiano” te soa familiar, não é por acaso — essa é uma das bases estatísticas por trás dos algoritmos que hoje decidem o que você vê no feed, qual anúncio aparece primeiro e até que música toca no seu fone.
Entramos, oficialmente, na era Bayesiana, e o MMM deve voltar a ficar no centro do palco.
Enquanto parte do mercado tenta justificar a dificuldade de lidar com o zeitgeist com bordões como “O funil morreu” e “Branding é resultado só de longo prazo”, você já entende que cada momento e função exige uma ferramenta, e pode sentar na mesa dos adultos que falam de dinheiro.
SUA VEZ.
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