A Bunge, uma das maiores empresas de agronegócio e alimentos no mundo, já consegue prever como as vendas de suas marcas deverão se comportar ao longo do ano em função do investimento de marketing realizado em cada região do País.
A capacidade é fruto de um projeto conduzido com a start-up Simplex, que integrou o histórico de três anos de 10 diferentes bases de dados – abrangendo desde resultados de vendas ao longo do tempo, investimentos realizados em diferentes mídias, participação dos produtos nos pontos de venda, preços praticados no varejo e previsão de demanda, até os índices regionais de avanço da pandemia de Covid-19. O projeto foi além. Outro de seus pilares foi o desenvolvimento de uma ferramenta para automatizar a aplicação de modelos estatísticos sobre esse mar de dados a fim de possibilitar a previsão de cenários.
"Hoje não só conseguimos medir os resultados que campanhas de TV, rádio ou de mídias digitais tiveram sobre as vendas, como já temos um algoritmo que prevê com 75% de precisão qual será o ROI (return in investment) de campanhas futuras em cada região do País", comemora João Galoppi, head de Marketing Digital na Bunge.
Segundo João, a exatidão das previsões tende a aumentar, já que os modelos estatísticos preditivos adotados são aprimorados por meio de inteligência artificial à medida em que são usados. Para ele, um dos maiores desafios de sua área era entender por que uma campanha dava tão certo em um lugar e, em outro, não. E, claro, se a verba de marketing havia sido bem dosada entre as várias mídias disponíveis. "É óbvio que tínhamos algumas suposições. Mas, hoje, ao contrário, temos dados organizados e seus inúmeros cruzamentos possíveis", destaca.
De acordo como o executivo, a Bunge hoje já é capaz de identificar, em detalhe, o peso que o aumento de preços em uma dada praça tem para neutralizar os esforços de marketing que foram destinados àquela região. Ou enxergar a peculiaridade de um determinado mercado e como reagem o seu consumidor ou comprador – já que nem sempre são a mesma pessoa – em função de promoções ou anúncios.
Galoppi defende que, especialmente no cenário atual, otimizar o investimento baseado em dados é a forma mais eficiente de vencer a crise e aumentar o potencial de alcance do orçamento de marketing. "A Simplex foi decisiva nesse processo dado à sua expertise em modelos estatísticos preditivos e ao desenvolvimento da ferramenta que nos permite enxergar todo o cenário por meio de dashboards intuitivos", resume.
Dados
A integração e o cruzamento de informações deram-se sobre 10 bases de dados diferentes, levando em conta tanto as de publicidade e marketing, quanto as voltadas aos canais de venda física. Entre as diversas informações colhidas e organizadas, Galoppi enumera os pontos de audiência de campanhas realizadas, o custo de campanhas on-line e off-line, participação de cada modalidade de campanha, o total de impressões e cliques. Em outra frente, foram levantados, também, dados Nielsen como volume e participação da marca nas prateleiras do varejo, os meses em que a Bunge fez publicidade e os períodos em que realizou ações de marketing voltadas aos canais de venda off-line.
"O que temos em mãos hoje é uma tomada de decisão mais bem embasada", garante Galoppi. Para o responsável pela área de Marketing Digital da Bunge, a participação da Simplex no processo foi decisiva: a start-up permitiu maior velocidade aos trabalhos desenvolvidos. "Concluímos o nosso plano em menos de 6 meses", comemora. Para o executivo, outro fator de sucesso da iniciativa foi a atuação de um time multidisciplinar, abrangendo uma dezena de pessoas, de publicitários a engenheiros químicos, além de envolver diversas áreas da empresa, o que conferiu um olhar mais rico e diversificado sobre os desafios colocados.
"Em mercados digitais tudo pode ser medido, do primeiro clique à conclusão da compra, é possível investir em mídia com precisão e ter condições de calcular o seu ROI (Return Over Investment). E um grande desafio, aqui atingido, foi, efetivamente, conseguir fazer o mesmo nas mídias off-line", explica João Lee, diretor da Simplex. Sua maior satisfação com o projeto, afirma, é ver que algoritmos e dados já apoiam várias outras áreas da empresa a enxergar melhor o comportamento do mercado.
