Entradas e variáveis

Um MMM só é tão bom quanto suas entradas. Elas se dividem em três grupos: variáveis de mídia (as alavancas que você controla), variáveis de controle (fatores que você não controla) e a variável dependente (aquilo que você prevê).

Definir essas entradas corretamente, na granularidade e periodicidade adequadas, representa a maior parte do trabalho para construir um modelo confiável.

Escolha um resultado limpo: unidades vendidas, receita ou novos clientes. Seja consistente quanto a ele ser bruto ou líquido e quanto à exclusão das devoluções.

Modele na granularidade sobre a qual você pode agir, geralmente em nível nacional ou regional, com dados semanais. Os dados diários adicionam ruído; os mensais ocultam as dinâmicas.

Você pode inserir a mídia como investimento ou como exposição (impressões, GRPs, cliques). As impressões desvinculam a veiculação do custo, o que importa quando os CPMs oscilam.

Um padrão comum é modelar com impressões a curva de resposta e depois voltar ao investimento para calcular o ROI. Mantenha sempre as unidades consistentes dentro de cada canal.

Os efeitos da publicidade persistem depois que o período de veiculação termina. O efeito residual modela essa redução para que as vendas desta semana reflitam a mídia das semanas anteriores.

A taxa de redução lambda controla a memória: 0,0 significa que não há efeito residual; 0,8 significa uma cauda longa. A TV geralmente tem um efeito residual maior que a pesquisa.

Dobrar o investimento raramente dobra as vendas. A saturação representa os retornos decrescentes para que o modelo não faça extrapolações lineares indefinidamente.

Transformações de Hill ou logarítmicas curvam a resposta, dando a cada canal um teto realista e uma faixa operacional eficiente.

As variáveis de controle absorvem fatores externos à mídia para que eles não sejam atribuídos indevidamente aos anúncios. As principais são: preço, promoções, distribuição ou disponibilidade, atividade dos concorrentes e índices macroeconômicos.

Omitir uma variável de controle importante distorce os coeficientes de mídia, muitas vezes inflando o canal que por acaso esteve ativo durante uma promoção.

Muitos produtos apresentam padrões sazonais fortes. Capture-os com variáveis indicadoras de mês ou semana, termos de Fourier ou um índice sazonal, além de um termo de tendência para o crescimento ou declínio subjacente.

Sem esses elementos, os aumentos sazonais das vendas acabam sendo atribuídos às variáveis de mídia que por acaso foram usadas na alta temporada.

O MMM separa uma base (o que você venderia sem nova mídia: valor da marca, distribuição e preço) das contribuições incrementais geradas pela mídia.

Um modelo saudável costuma mostrar uma base grande e estável. Se a mídia "explica" quase tudo, provavelmente as variáveis de controle são fracas demais.

Quando os canais são veiculados juntos, o modelo não consegue distinguir seus efeitos e os coeficientes ficam instáveis, às vezes até invertendo o sinal.

Faça o diagnóstico com matrizes de correlação e VIF. Para reduzir o problema, varie o investimento ao longo do tempo, adicione variação geográfica ou use informações a priori bayesianas para estabilizar as estimativas.

Alinhe todas as séries ao mesmo calendário e fuso horário. Preencha as lacunas deliberadamente, não com zeros inseridos silenciosamente que confundam "sem investimento" com "sem dados".

Corrija as séries monetárias pela inflação se a janela for longa e documente cada transformação para que os resultados sejam reproduzíveis.

A matriz de projeto final combina os controles brutos com a mídia transformada. Cada coluna de mídia passou pelo efeito residual e pela saturação antes de entrar na regressão.

A ordem dessa sequência de processamento importa: primeiro a persistência (quando o efeito se manifesta), depois a saturação (qual é a magnitude desse efeito).

Identifique a transformação correta para cada fenômeno.

As entradas do MMM são a variável dependente, as variáveis de mídia (transformadas primeiro pelo efeito residual e depois pela saturação) e as variáveis de controle (preço, promoção, distribuição, sazonalidade e fatores macroeconômicos).

Variáveis de controle fortes protegem contra a atribuição excessiva de crédito à mídia, e séries limpas, com escala consistente e boa documentação, são a base de um modelo confiável.