Sim. O MMM consegue diferenciar o impacto mesmo quando canais são veiculados ao mesmo tempo.
Embora exista correlação alta (como no caso de TV e YouTube), o modelo utiliza técnicas estatísticas para separar os efeitos, além de se apoiar em diferentes fontes de informação e no histórico da base. Isso ajuda a reduzir distorções e a estimar de forma mais confiável a contribuição individual de cada canal.
Saiba mais
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Isolamento de impacto: O modelo separa a contribuição de cada canal, mesmo quando eles são veiculados ao mesmo tempo, evitando que um canal “roube” efeito do outro.
Variáveis de controle: Fatores como sazonalidade, preço, promoções, concorrência e economia ajudam a explicar variações nas vendas que não são causadas pela mídia, reduzindo distorções.
Efeitos de persistência (AdStock): O modelo considera que campanhas continuam influenciando consumidores após a veiculação, diferenciando impactos de curto e longo prazo.
Granularidade dos dados: Informações detalhadas, como alcance, frequência ou segmentação, ajudam a separar melhor os efeitos de canais correlacionados.