DOSSIÊ #M15 • PARTE 3 DE 4
Modelagem de Marketing
55% dos profissionais de marketing brasileiros dizem que seu principal desafio hoje é provar resultados; 89% dizem ter dificuldades de trabalhar com métricas. Nossa aposta é clara: nos próximos anos todo mundo vai medir resultado por modelagem.
Ao longo deste mês, convidamos alguns dos principais especialistas do tema para trazer conceitos e ferramentas relevantes.

Para colaborar nesta edição, eu convidei o Daniel Guinezi, um dos principais nomes de MMM no Brasil. Investigamos a pergunta: "Qual o principal erro de mensuração de resultado da atualidade?" Spoiler: confiar em uma métrica única.
A febre do ROI já bateu 55 graus

Conforme a adoção do Inbound foi caindo, a necessidade de provar ROI foi aumentando.
“Mas qual o ROI desta ação?”
Essa talvez seja hoje, a pergunta mais repetida nas mesas de marketing no Brasil. Ela substituiu outra obsessão da última década, o “quantos leads isso gerou?” Parece mais sofisticada, mas tem sido tratada de forma excessivamente simplificada.
O interesse pelo ROI cresceu justamente quando começamos a perceber que não basta medir o último clique. Perdemos a ilusão de controle via atribuição de plataformas e passamos a buscar uma alternativa.
Mas o ROI que dominou o mercado é ROI instântaneo da performance, mudamos o nome, mas não começamos a usar de fato o conceito econômico completo.
Na maioria das vezes, quando falamos de ROI hoje, na verdade, estamos falando de ROAS (Return on Ad Spend): qual o resultado de receita que tivemos ao fazer um investimento de mídia.
E aí, vale o primeiro alerta importante: esse ROI ou ROAS não são, por definição, incrementais. Um ROAS positivo pode incluir receita que aconteceria de qualquer forma (por orgânico, marca, recorrência, base existente etc.). Eles não respondem perguntas como:
Eu de fato, gerei mais receita (incrementalidade)?
Faz sentido aumentar ou reduzir investimento?
Onde está o ponto de saturação?
Estou crescendo com eficiência ou só redistribuindo resultado entre canais?
Lembram do exemplo que usei no “Mito do ROI”? imagine que você faz um anúncio no caixa do supermercado, na hora que o produto é escaneado. Ele mostraria um ROI enorme, mas na prática não gerou vendas incrementais.
ROI mal estimado vira uma bussóla quebrada
Ao mensurar o ROI, precisamos tomar cuidado com algumas armadilhas.
Primeiro: a ilusão da linearidade.
Investimento e resultado raramente crescem em linha reta. Os primeiros reais capturam os públicos mais propensos. Depois disso, cada real adicional rende menos. Em algum ponto, você entra na zona de saturação. Um ROAS de 3:1 pode parecer brilhante, mas talvez você já esteja no limite daquele canal. A partir dali, insistir é trocar eficiência marginal por conforto psicológico. O ROI, nesse sentido, é uma fotografia estática. Ele registra um momento e ignora a dinâmica do sistema.
Segundo: a obsessão por eficiência em detrimento da efetividade.
A maioria dos gestores que conheço buscam ROI alto para justificar e aumentar investimento em um canal. Só que estratégia não é competição de escola, onde quem tem o melhor número ganha. Em movimentos de penetração, defesa competitiva ou sazonalidade agressiva, faz sentido aceitar um ROAS “feio” no curto prazo para ocupar espaço, bloquear concorrência ou acelerar share. Eficiência isolada não explica crescimento.
Aqui está o ponto central: ROI é métrica de Custo (eficiência), dentro dos 5Cs.
Mas se a intenção é profissionalizar a mensuração, e preparar o terreno para modelagem estatística, o mínimo a se fazer é adicionar uma camada de complexidade no ROI, para fazer juz ao conceito original.
O próximo nível: 3 tipos de ROI
Este é o problema do ROI hoje: ele não é um conceito operacional único. Pessoas diferentes usam o mesmo termo para cálculos distintos e, muitas vezes, todos tecnicamente corretos.
Por isso, vale organizar o terreno: primeiro, explicitar quais tipos de ROI estamos considerando; depois, sugerir como utilizá-los de forma coerente.
(Receita atribuıda − Investimento) ÷ Investimento
—
ROAS Atribuído
É o cálculo padrão das plataformas. Você aceita a lógica de atribuição do próprio canal e compara a receita “gerada” com o investimento feito.
Talvez seja o modelo mais usado, mas carrega dois problemas: depende do modelo de atribuição da plataforma e não mede incrementalidade real. Pode estar capturando vendas que aconteceriam de qualquer forma.
(Resultado depois − Resultado antes) ÷ (Investimento depois − Investimento antes)
—
ROAS Incremental
Aqui você já sai da dependência da atribuição declarada pelo canal. A lógica é mais simples, e mais rigorosa: o que mudou quando o investimento mudou?
Você compara dois cenários: antes e depois de uma mudança relevante de verba (ou com e sem ação).
Δ Receita recente ÷ Δ Investimento recente
—
ROAS Marginal
É a evolução natural do incremental. Em vez de analisar um grande salto de verba, você observa pequenas variações sucessivas para entender a elasticidade do canal.
O objetivo é encontrar o ponto de saturação, o momento em que o próximo real investido já não retorna o suficiente. Se o incremental decide se você deve crescer, o marginal define até onde crescer.
Se você quiser trabalhar ROI com lógica próxima à modelagem, precisa de duas coisas: tempo e variação controlada de investimento.
Nossa sugestão é:
Primeiro, faça um teste relevante para medir impacto incremental.
Depois, ajustes graduais para estimar elasticidade e saturação.
E para facilitar esse exercício que criamos uma calculadora integrando essas três leituras. Está longe de ser MMM ainda, mas já é um passo claro na transição da atribuição simplista para raciocínio econométrico mais robusto.

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