O que você precisa saber antes de começar
Antes de configurar seu modelo MMM, tenha em mãos:
KPI-alvo definido (Target)
O indicador principal que você quer entender e prever. Pode ser vendas, leads, conversões ou outro resultado diretamente relacionado aos seus esforços de mídia.
Dados semanais organizados
Séries históricas de investimento em mídia e outras variáveis que podem influenciar seus resultados. Vamos detalhar isso mais abaixo.
LTV ou Efficiency Scaler (quando aplicável)
Se seu KPI não estiver em moeda (por exemplo, se você mede leads em vez de receita), você precisará de um fator de conversão para calcular ROI. Se não for informado, o sistema assume valor 1.
Inputs do modelo: o que você precisa fornecer
Todos os dados devem estar organizados em periodicidade semanal. Aqui está o que você precisa:
1. Variável Target (KPI-alvo)
O indicador principal que você deseja mensurar. Exemplos:
Vendas em reais
Número de leads qualificados
Conversões
Receita de novos clientes
Importante: O Target precisa ter relação direta com seus anúncios. Indicadores muito distantes da mídia, como valor da marca ou share of voice, podem não funcionar bem em um modelo MMM.
2. LTV ou Efficiency Scaler (quando aplicável)
Use quando seu Target não está em unidades monetárias, mas você quer calcular ROI.
Exemplo: Se você mede leads e sabe que cada lead vale R$ 500 em média, esse R$ 500 é seu LTV.
Como o ROI é calculado?
Observação técnica: Se o LTV não for informado, o sistema assume valor 1. Nesse caso, se seu KPI não for monetário, o ROI vai refletir eficiência para atingir a unidade do KPI, não um retorno financeiro direto.
3. Variáveis de Mídia
Os canais onde você investiu ao longo do tempo. Para cada canal, forneça dados semanais de:
Investimento (quanto foi gasto)
Impressões, cliques ou outro indicador de volume
Exemplos de canais
Meta Ads (Facebook e Instagram)
Google Ads (Search e Display)
YouTube
TV aberta ou TV por assinatura
Mídia OOH (Out of Home)
Rádio
Influenciadores
4. Variáveis de Controle
São fatores que influenciam seus resultados, mas não são mídia paga. Dividimos em dois grupos:
a. Variáveis de Business (sob seu controle)
Promoções e cupons de desconto
Eventos próprios (webinars, feiras, lançamentos)
Ações de CRM (e-mail marketing, notificações)
Investimentos em trade marketing
Mudanças de preço do produto
Nota sobre modelos Meridian: No modelo Meridian, separamos "Organic Media" (mídia não paga) de "Non-media Treatments" (promoções e eventos). No STAN Model, tudo entra como Business.
b. Variáveis External (fora do seu controle)
Ações de concorrentes
Busca orgânica (Google Trends, volume de buscas pelo seu produto)
Fatores climáticos (quando relevantes, como em delivery)
Indicadores econômicos (inflação, taxa de câmbio)
Regulamentações e mudanças tributárias
Datas-chave de mercado (Black Friday, Natal, volta às aulas)
Outputs do modelo: o que você recebe
Após a modelagem, o sistema gera diversos outputs semanais que ajudam você a entender de onde vêm seus resultados. Veja como tudo se conecta:
A identidade do Target:
Seu resultado total é explicado pela soma de todas essas partes.
1. KPI predito (y_pred ou predict)
O valor do seu Target que o modelo previu com base em todos os inputs fornecidos. Compare com o valor real para entender a precisão do modelo.
2. Resíduo
A diferença entre o valor real e o previsto pelo modelo. Quanto menor o resíduo, melhor o modelo está explicando seus resultados.
O que significa na prática?
Se o resíduo for alto em determinadas semanas, pode indicar que algo importante não foi capturado pelas variáveis do modelo, como um evento inesperado ou mudança abrupta no mercado.
Como validar a qualidade do modelo? Para avaliar se o modelo está funcionando bem, use as métricas WAPE e R². Elas medem a precisão preditiva e a capacidade de explicação do modelo. Saiba mais em Métricas de Avaliação da Qualidade do Modelo
3. Contribution (na unidade do KPI)
Mostra quanto cada variável contribuiu para o resultado predito, na mesma unidade do seu KPI.
Exemplo: Se seu Target é leads e o modelo mostra que Meta Ads teve contribution de 150, significa que Meta Ads gerou 150 leads naquela semana.
4. Contribution Scaled (em moeda)
A contribuição de cada variável multiplicada pelo LTV (Efficiency Scaler), convertendo tudo para valor monetário.
Quando usar qual
• Se seu KPI já é monetário (ex: receita), Contribution e Contribution Scaled são equivalentes
• Se LTV = 1 e seu KPI não é monetário, ambos ficam iguais (sem conversão)
• Se você informou um LTV, Contribution Scaled mostra o valor financeiro real de cada canal
5. Baseline (na unidade do KPI)
Representa o resultado que você teria mesmo sem mídia e sem as variáveis de controle. É o "piso" do seu negócio, a força natural da sua marca e produto.
Por que isso importa?
Um Baseline alto indica que sua marca já tem força própria. Um Baseline baixo indica maior dependência de ações ativas de marketing.
O que observar?
O Baseline tende a variar lentamente ao longo do tempo. Mudanças bruscas podem indicar alterações estruturais no negócio, como reformulação de produto, mudança de posicionamento ou entrada de concorrente forte.
6. Parâmetros da Curva de Saturação
Diferente dos outros outputs, esses parâmetros não são semanais. Eles são únicos para o período analisado e descrevem como cada canal responde ao investimento.
Para entender melhor como interpretar e usar esses parâmetros, consulte a documentação completa no Bloco de Parâmetros da Curva de Saturação.
Próximos passos
Agora que você entende os inputs e outputs do MMM, use essas informações para otimizar seus investimentos.
Pronto para simular cenários? O Budget Planner permite testar diferentes alocações de budget e ver o impacto previsto no ROI antes de investir. Ele usa os parâmetros da curva de saturação e o Baseline para calcular os melhores cenários.
Recomendações práticas
Para garantir que seu modelo MMM seja confiável e útil:
Alinhe definições com as áreas de negócio: Certifique-se de que todos entendem o que é o KPI-alvo e concordam com o período de análise.
Trate outliers antes da modelagem: Semanas com valores muito fora do padrão (Black Friday, bugs no sistema, greves) devem ser identificadas e sinalizadas ao time Uncover para mapeá-las no modelo e evitar distorções nos resultados.
Documente a origem dos dados: Mantenha registro de onde cada variável vem, como foi coletada e qual a periodicidade original. Isso facilita auditorias e atualizações futuras.
Revise regularmente: O mercado muda, seu negócio evolui. Recomendamos revisar o modelo trimestralmente ou sempre que houver mudanças estruturais significativas.
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