Atribuição de marketing: 46,9 % já medem com MMM — e a sua empresa?
46,9 % dos marketers vão aumentar o investimento em Marketing Mix Modeling em 2026. A morte das cookies torna impossível a atribuição baseada apenas em cliques. Implementamos MTA + MMM + incrementality testing: o triângulo de medição que lhe diz onde investir e onde cortar.
Serviços de atribuição de marketing
Três metodologias complementares, uma visão unificada.
Entregáveis do serviço
O que recebe em cada projeto de atribuição.
- Auditoria de atribuição atual e gap analysis
- Data warehouse configurado (BigQuery/Snowflake)
- Modelo MMM calibrado com dados históricos
- MTA configurado em GA4 ou plataforma especializada
- Primeiro incrementality test executado e documentado
- Dashboard de orçamento ótimo por canal
- Simulador de cenários de realocação
- Formação a equipa + documentação
MTA vs MMM vs incrementality
Três lentes, uma verdade.
MTA indica que touchpoints tocam o utilizador antes de converter (granular, mas depende de cookies). MMM indica que canais movem a agulha a nível agregado (sem cookies, mas necessita volume histórico). Incrementality indica se um canal realmente causa conversões ou apenas as captura (causal, mas requer testes controlados). A combinação dos três é o padrão de ouro da medição em 2026.
Para o CEO
Deixar de desperdicar orçamento de marketing.
Se não sabe que canal gera cada euro de revenue, está a otimizar às cegas. A atribuição por último clique sobrevaloriza canais de captura (branded search) e subvaloriza canais de geração de procura (conteúdo, redes sociais, vídeo). O resultado: orçamento mal alocado.
2026 é o ano em que o Marketing Mix Modeling se generaliza. As plataformas de IA permitem executar modelos que antes só estavam ao alcance de grandes corporações. Agora qualquer empresa com 6-12 meses de dados históricos pode ter um MMM operacional.
O impacto típico de realocar orçamento com base em atribuição correta é um ROI de 3-5x. Isto significa que por cada euro investido em medição, recupera 3-5 EUR em eficiência de investimento publicitário.
Para o CTO
Infraestrutura técnica de atribuição.
O stack de atribuição compõe-se de três camadas: (1) captura de dados (GA4, Segment, CDPs), (2) modelação (MMM em Python/R, MTA em plataformas especializadas), e (3) visualização (Looker Studio, Tableau, dashboards custom). Tudo ligado via BigQuery como data warehouse central.
Plataformas especializadas como Rockerbox, Northbeam ou Lifesight oferecem MMM + MTA pré-configurado com integrações nativas aos principais canais de paid media. Para empresas com equipa de dados, implementamos modelos custom em Python (LightweightMMM da Google, Robyn da Meta) ligados ao seu data warehouse.
A chave técnica é a unificação de dados: marketing spend por canal, conversões (online e offline), fatores externos (sazonalidade, concorrência, macroeconomia). BigQuery ou Snowflake como hub, com pipelines ETL automatizados e atualização semanal do modelo.
É para si?
A atribuição avançada requer volume de dados e investimento em múltiplos canais.
Para quem
- Empresas com investimento em 3+ canais de paid media que precisam de saber qual rende mais.
- E-commerce ou SaaS com 6-12 meses de dados históricos de gasto e receita por canal.
- CMOs que precisam de justificar orçamento com dados causais, não apenas correlações.
- Organizações que já tem GA4 e CRM configurados e querem o próximo nível de medição.
- Equipas de growth que querem passar de último clique para atribuição real.
Para quem não
- Empresas que investem num único canal (não há que atribuir se só há uma fonte).
- Negócios com menos de 6 meses de dados históricos (MMM necessita série temporal).
- Organizações sem tracking de conversões implementado (comece pela analítica).
- Se o seu orçamento de marketing é inferior a 5.000 EUR/mês, comece pelo CRO.
- Empresas que não vão agir com base nos dados de atribuição.
Serviços de atribuição
Cinco capacidades para medir o ROI real.
Multi-touch attribution (MTA)
Modelação de atribuição data-driven em GA4 ou plataformas especializadas. Ponderação de touchpoints baseada em impacto real, não em posição (primeiro/último). Integração com CRM para atribuir até a venda fechada.
Marketing Mix Modeling (MMM)
Modelação estatística agregada que correlaciona investimento por canal com faturação. Inclui variáveis externas (sazonalidade, concorrência, economia). Funciona sem cookies. Atualização semanal ou mensal.
Incrementality testing
Experiências controladas para medir causalidade, não apenas correlação. Geo-lift tests (ativar/desativar canal por região), holdout groups, e test-and-learn contínuo. A única forma de saber se um canal cria procura ou apenas a captura.
Plataforma de atribuição
Seleção e implementação da plataforma que encaixa no seu stack: Rockerbox (e-commerce DTC), Northbeam (multi-channel), Lifesight (privacidade-first), ou solução custom com LightweightMMM/Robyn.
Dashboard de orçamento ótimo
Um único painel que cruza os três modelos e recomenda alocação ótima de orçamento por canal. Simulador de cenários: o que acontece se aumento Meta em 20 % e reduzo Google em 10 %. Atualizado semanalmente.
Processo de implementação
De dados fragmentados a visão unificada em 8-12 semanas.
Auditoria de dados e stack
Inventário de fontes de dados (plataformas de ads, CRM, GA4, offline). Avaliação de qualidade de dados. Gap analysis. Seleção de plataforma de atribuição.
Unificação de dados
Configuração de data warehouse (BigQuery/Snowflake). Pipelines ETL para ligar todas as fontes de gasto, conversões e receitas. Limpeza e padronização.
Modelação e calibração
Implementação de MTA e primeiro modelo MMM. Calibração com dados históricos. Primeiro incrementality test para validar o modelo. Ajuste de parâmetros.
Dashboards e operacionalização
Dashboard de orçamento ótimo. Simulador de cenários. Formação a equipa. Cadência de atualização semanal/mensal. Primeiro ciclo de realocação.
Mitigação de riscos
O que pode falhar e como o prevenimos.
Dados históricos insuficientes para MMM
Necessitamos mínimo de 6 meses de dados de gasto e receitas por canal. Se não os tem, começamos com MTA + incrementality e construímos a série temporal em paralelo.
Modelo MMM que não reflete a realidade
Calibração com incrementality tests. Se o MMM diz que Meta gera X e o teste de incrementalidade diz Y, ajustamos o modelo. Tripla validação obrigatória.
Equipa que não atua sobre as recomendações
Dashboards desenhados para decisão, não para informar. Reuniões quinzenais com recomendações acionáveis. Simulador de cenários para que a equipa teste antes de mover orçamento.
Mudança de estratégia de canais que invalida o modelo
Retreino do modelo com cada mudança significativa. Variáveis de controlo para novos canais. Período de aprendizagem de 4-6 semanas para incorporar um canal novo.
Complexidade técnica que trava a adoção
Plataformas como Rockerbox e Northbeam abstraem a complexidade. Se preferir solução custom, documentamos tudo e formamos a sua equipa de dados.
Atribuição que move orçamentos
Implementamos modelos de atribuição para empresas com investimento em 5+ canais de paid media. O resultado típico: realocar entre 15-30 % do orçamento de canais sobreestimados para canais subestimados, com um aumento líquido de revenue de 20-35 % sem incrementar o gasto total.
Porque investir em atribuição de marketing
O custo de não saber para onde vai cada euro.
Perguntas frequentes
O que os decisores perguntam sobre atribuição.
Qual a diferença entre MTA, MMM e incrementality?
MTA (Multi-Touch Attribution): atribui crédito a touchpoints individuais com base em dados de utilizador. Granular mas depende de cookies. MMM (Marketing Mix Modeling): correlação estatística a nível agregado entre gasto e resultados. Sem cookies, mas necessita dados históricos. Incrementality: experiências controladas que medem causalidade real. Os três complementam-se: MTA para o tático, MMM para o estratégico, incrementality para validar.
Quantos dados históricos preciso para começar?
Para MMM: mínimo 6 meses, ideal 12-24 meses de dados de gasto e receita por canal (semanal ou diário). Para MTA: dados em tempo real, funciona desde o dia 1 se tiver tracking configurado. Para incrementality: 4-6 semanas de teste por experiência.
As plataformas de atribuição substituem o GA4?
Não, complementam-no. GA4 é a base de captura de dados (eventos, conversões, audiências). As plataformas de atribuição (Rockerbox, Northbeam) acrescentam a camada de modelação que o GA4 não oferece: MMM, incrementality, e unificação cross-channel incluindo offline.
Que plataforma de atribuição me convém?
Rockerbox: ideal para e-commerce DTC com múltiplos canais. Northbeam: forte em MTA + MMM integrado. Lifesight: privacy-first, bom para mercados europeus. Solução custom (LightweightMMM/Robyn): se tem equipa de dados e quer controlo total. Recomendamos com base no seu stack, orçamento e complexidade.
Como sei se o meu modelo MMM é preciso?
Tripla validação: (1) backtest com dados históricos que o modelo não viu, (2) calibração com incrementality tests (se o MMM diz que Meta gera X, validamos com um geo-lift), (3) lógica de negócio (revisamos resultados com a equipa de marketing). Ajustamos até os três convergirem.
Quanto orçamento de marketing preciso para que a atribuição faça sentido?
Como referência: se investe menos de 5.000 EUR/mês em paid media, provavelmente GA4 com atribuição data-driven é suficiente. Entre 5.000-50.000 EUR/mês: MTA + incrementality. Mais de 50.000 EUR/mês: o triângulo completo (MTA + MMM + incrementality) gera ROI significativo.
A atribuição funciona para canais offline?
Sim. MMM inclui variáveis offline (TV, rádio, eventos, imprensa) como inputs do modelo. Também podemos incluir fatores externos como sazonalidade, concorrência e macroeconomia. É uma das grandes vantagens do MMM sobre o MTA, que só vê touchpoints digitais.
Quanto tempo demora a implementação completa?
MTA básico (GA4 data-driven): 2-3 semanas. MTA + plataforma (Rockerbox/Northbeam): 4-6 semanas. MMM completo com calibração: 8-12 semanas. Triângulo completo (MTA + MMM + incrementality + dashboards): 10-14 semanas. Cada fase é funcional de forma independente.
Sabe que canal gera cada euro?
Auditoria de atribuição gratuita. Revisamos o seu modelo atual, identificamos canais sobreestimados e subestimados, e estimamos o impacto de realocar orçamento. Relatório em 5 dias.
Solicitar auditoria de atribuição Auditoria
técnica inicial.
IA, segurança e desempenho. Diagnóstico com proposta faseada.
A sua primeira reunião é com um Arquiteto de Soluções, não com um comercial.
Solicitar diagnóstico