Como Simular, Prever e Maximizar o ROI em Mídia e Trade com IA
John Wanamaker, um dos pioneiros do marketing, certa vez disse: “Metade do meu investimento em publicidade é jogado fora; o problema é que não sei qual metade.” Esse dilema ainda desafia muitas empresas, especialmente em setores altamente competitivos como o farmacêutico. Para enfrentar essa incerteza, uma multinacional do setor buscou uma solução capaz de medir com precisão o retorno de seus investimentos em mídia e trade marketing no varejo.
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O Desafio:
Superando a Ineficiência da Demanda Empurrada
Com um orçamento limitado para campanhas de mídia e trade marketing, a empresa precisava garantir que cada real investido gerasse impacto real nas vendas. A falta de um modelo estruturado para mensurar o ROI dificultava a tomada de decisões estratégicas e impedia a otimização eficiente dos recursos. Sem previsibilidade, erros na alocação de verba poderiam comprometer a performance comercial e a competitividade da marca.
Solução:
Implementação de IA para Previsão de Demanda
Para solucionar esse desafio, a IVI Data Science implementou um modelo avançado de impacto causal e inteligência artificial, permitindo que a empresa simulasse, previsse e maximizasse o ROI antes mesmo de executar suas campanhas. A tecnologia aplicada combinou aprendizado profundo (deep learning) e modelagem preditiva, possibilitando a simulação de diferentes cenários de investimento para identificar a estratégia mais eficiente, a previsão do impacto de cada ação de mídia e trade marketing, reduzindo incertezas, e a mensuração, em tempo real, do retorno gerado por cada campanha, otimizando os investimentos de forma contínua. Com segmentação detalhada por rede de varejo e perfil demográfico, além de painéis interativos, a empresa passou a ter controle total sobre o desempenho de suas iniciativas, ajustando estratégias com base em dados concretos
Confira alguns dos produtos utilizados nessa solução:
- EM | Implementado para modelagem preditiva e impacto causal, permitindo simular diferentes cenários de investimento e prever o impacto das campanhas antes da execução.
- KS | Utilizado para organizar e estruturar dados de mídia e trade marketing, facilitando a segmentação detalhada por rede de varejo e perfil demográfico. Aplicado para mapear fatores socioeconômicos que impactam o comportamento do consumidor e a distribuição dos produtos no varejo, otimizando a alocação dos estoques.
- BP | Aplicado para análise do comportamento do consumidor, ajudando a entender padrões de consumo e otimizar a alocação dos investimentos em campanhas
- SP | Usado para traçar perfis socioeconômicos detalhados e entender as dinâmicas de consumo por região, contribuindo para a definição das estratégias de mídia e trade marketing.
Essas soluções garantiram que a empresa farmacêutica tivesse um controle total sobre o desempenho das iniciativas de marketing, permitindo otimizações contínuas e maximizando o retorno sobre investimento.
Resultados Obtidos
Impacto Direto no Crescimento das Vendas
Maximização do ROI
Com previsibilidade aprimorada, a empresa obteve maior eficiência na alocação do orçamento, reduzindo desperdícios e ampliando o retorno sobre investimento.
Otimização em tempo real
Acompanhamento dinâmico das campanhas permitiu ajustes estratégicos, garantindo que os investimentos estivessem sempre direcionados às melhores oportunidades.
Maior Competitividade no Varejo
Com um modelo de decisão inteligente, a empresa fortaleceu sua presença e desempenho nas redes de distribuição e pontos de venda.
Impacto
no Setor Farmacêutico
Este caso de sucesso demonstra como a inteligência artificial aplicada ao marketing pode transformar a forma como empresas gerenciam seus investimentos. Ao adotar uma abordagem orientada por dados e predição de impacto, marcas do setor farmacêutico podem reduzir riscos, otimizar recursos e garantir campanhas mais rentáveis.
Para profissionais de inteligência comercial e marketing, esse exemplo reforça a importância de investir em tecnologias avançadas para tomar decisões estratégicas mais precisas.
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