Depois de mais de uma década trabalhando com análise de dados em marketing, posso afirmar categoricamente: a maior parte das empresas não sabe como medir adequadamente o impacto real de suas campanhas de mídia exterior. 

Não é culpa delas, o Out of Home sempre foi vista como a “mídia impossível de medir”. Mas essa era acabou.

Os métodos tradicionais de mensuração de OOH, baseados exclusivamente em impressões estimadas e alcance teórico, são insuficientes para entender o verdadeiro impacto dessa mídia nos resultados de negócio. 

Com o avanço das metodologias de Media Mix Modeling (MMM) e testes de incrementalidade, finalmente temos ferramentas estatisticamente robustas para comprovar – ou refutar – a eficácia real dos investimentos em OOH.

O Problema da Mensuração Tradicional de OOH

A mensuração tradicional de OOH sempre foi limitada por sua natureza. Diferentemente do digital, em que cada clique, view e conversão pode ser rastreada individualmente, o OOH opera em um ambiente em que a exposição é agregada e o comportamento pós-exposição não é imediatamente conectado ao estímulo de mídia. 

Por décadas, a indústria se contentou com métricas rasas: quantas pessoas passaram pelo outdoor, quantos carros trafegavam pela rodovia, qual o tempo médio de permanência no local.

Essa abordagem ignora completamente a questão fundamental que todo anunciante deveria fazer: dentre todas essas pessoas expostas, quantas realmente mudaram seu comportamento por causa da minha campanha? 

Quantas compras, visitas ao site ou downloads de app aconteceram especificamente porque viram meu anúncio OOH? 

Essa diferença entre exposição e impacto causal é o que separa marketing baseado em dados de marketing baseado em esperança.

Media Mix Modeling: A Revolução na Mensuração Cross-Channel

Marketing/Media Mix Modeling (MMM) é uma abordagem estatística que analisa dados históricos para estimar como diferentes canais de marketing, como TV, digital e print, contribuem para as vendas. 

Para OOH, MMM representa uma mudança de paradigma na forma como entendemos o impacto dessa mídia.

MMM promete uma perspectiva holística e cross-channel que não depende do rastreamento individual de usuários. 

A metodologia MMM utiliza análise de regressão múltipla e modelos econométricos para isolar o impacto de cada canal de mídia, controlando variáveis externas como sazonalidade, competição, pricing e outros fatores não relacionados ao marketing. 

No contexto de OOH, isso significa que podemos finalmente separar o crescimento orgânico das vendas do crescimento atribuível especificamente aos investimentos em mídia externa.

Para implementar MMM adequadamente em campanhas OOH, é necessário coletar dados granulares de investimento por período (idealmente semanal), dados de exposição (Reach, frequency), variáveis de mercado (competição, pricing, promoções) e métricas de resultado (vendas, website traffic, foot traffic). 

Vendas incrementais são aquelas nas quais o marketing desempenha um papel. Vendas base são influenciadas por fatores não relacionados ao marketing, como sazonalidade, pricing e branding.

Incrementalidade: A Prova Definitiva de Causalidade

Enquanto MMM oferece uma visão macro e histórica, testes de incrementalidade fornecem evidência causal direta do impacto de OOH. 

Testes de incrementalidade, Marketing Mix Modeling  (MMM) e Multi-Touch Attribution (MTA) são três abordagens distintas para medir performance de mídia. Cada uma oferece uma lente diferente para entender o impacto dos investimentos em marketing, com níveis variados de precisão, viés e preparação para o futuro.

A incrementalidade em OOH funciona por meio da criação de grupos de controle e teste geograficamente separados. Em mercados de teste, a campanha OOH é executada normalmente. 

Em mercados de controle, a campanha é deliberadamente excluída. Ao comparar as métricas de performance entre os dois grupos, mantendo todas as outras variáveis constantes, podemos isolar precisamente o impacto incremental gerado pela presença de OOH.

Essa distinção entre correlação e causalidade é fundamental para entender por que testes de incrementalidade são superiores a modelos de atribuição tradicionais.

Metodologias Práticas de Mensuração OOH

Brand Lift Studies

Estudos de brand lift são servidos para audiências expostas a uma campanha baseada em sua proximidade às telas OOH. Essas audiências são então convidadas a participar de uma breve pesquisa online que mede a performance do anúncio. 

Esta metodologia permite medir impactos qualitativos como awareness, consideration e brand favorability, complementando métricas quantitativas de conversão.

Usuários expostos recebem pesquisa através de aplicativos móveis para completar dentro de 24 horas da exposição. O impacto significativo de brand lift é medido comparando a audiência exposta com um grupo de controle. A precisão desta metodologia depende da qualidade do targeting geográfico e da representatividade da amostra.

Attribution Studies e Foot Traffic Analysis

Inteligência de localização alimenta relatórios de atribuição medindo impacto da campanha no tráfego de foot traffic em lojas, visitas ao website e conversões, downloads de app e eventos in-app. Esta abordagem utiliza dados de localização anonimizados para conectar exposição OOH com comportamentos subsequentes.

Profissionais de marketing podem medir atribuição OOH aproveitando várias métricas de atribuição como dados de visitação, análise de foot traffic e insights de exposição de audiência. 

A chave está em estabelecer janelas temporais apropriadas e definir claramente quais comportamentos constituem conversões válidas.

A Integração MMM + Incrementalidade: O Padrão-Ouro

Uma abordagem moderna ao MMM envolve integrá-lo com testes de incrementalidade e dados de plataforma. Esta abordagem triangulada fornece uma visão abrangente da performance de marketing, combinando as forças de cada método para entregar insights precisos, oportunos e acionáveis.

Esta abordagem capacita equipes de marketing a automaticamente calibrar resultados de MMM com resultados de testes de incrementalidade e dados de atribuição de plataforma. Elimina a necessidade de juntar resultados manualmente e torna fácil avaliar impacto holisticamente em um só lugar.

A combinação dessas metodologias oferece o melhor dos dois mundos: a visão de longo prazo e cross-channel do MMM, validada pela precisão causal dos testes de incrementalidade. 

MMM identifica padrões históricos e oportunidades de otimização, enquanto incrementalidade confirma ou refuta as hipóteses geradas pelo modelo estatístico.

Implementação Prática: Passo a Passo

Para implementar mensuração robusta de OOH combinando MMM e incrementalidade, é necessário seguir uma sequência estruturada. Primeiro, estabeleça uma linha de base coletando pelo menos 24 meses de dados históricos de investimento, exposição e resultados. 

Esta base histórica é fundamental para que os modelos MMM identifiquem padrões sazonais e estabeleçam correlações estatisticamente significativas.

Segundo, implemente tracking granular de todas as variáveis relevantes. Isso inclui não apenas dados de mídia OOH (investimento, GRPs, localização, timing), mas também todas as outras atividades de marketing, fatores econômicos externos, ações competitivas e variáveis de produto (pricing, promoções, lançamentos). 

A qualidade dos insights gerados é diretamente proporcional à qualidade e completude dos dados coletados.

Terceiro, desenhe e execute testes de incrementalidade geograficamente balanceados. Selecione mercados de teste e controle com características demográficas e comportamentais similares. 

Execute campanhas OOH apenas nos mercados de teste por períodos predefinidos, mantendo todas as outras atividades de marketing constantes entre os dois grupos.

Métricas que Realmente Importam

A chave para mensuração bem-sucedida de brand lift está em combinar múltiplas fontes de dados e metodologias enquanto foca em privacidade e qualidade de dados. 

As métricas essenciais para OOH incluem incrementalidade de vendas (diferença absoluta entre grupo teste e controle), ROAS incremental (receita incremental dividida pelo investimento em OOH), lift de brand awareness e consideration, incremento em foot traffic e website visits, e elasticidade de mídia (sensibilidade das vendas a mudanças no investimento OOH).

É importante distinguir entre métricas de vaidade e métricas de impacto. 

Impressões, reach e frequency são importantes para planejamento e compra de mídia, mas não medem eficácia. O que realmente importa é quanto comportamento incremental foi gerado por cada real investido em OOH.

Desafios e Limitações

Ao mudar de atribuição para incrementalidade, seu ROI inicialmente parecerá menor para olhos inexperientes. 

Mas, embora o custo por engajamento aparente suba, não é que o ROI diminuiu ou que sua mídia se tornou menos eficiente; apenas que você está agora olhando os resultados com uma lente mais precisa.

A transição para mensuração baseada em incrementalidade frequentemente revela que o impacto real de OOH é menor do que modelos de atribuição sugerem, mas também mais preciso e acionável. Esta “redução” aparente no ROI é na verdade uma correção necessária que permite otimização genuína dos investimentos.

Case Onfly

Conclusão: O Futuro da Mensuração OOH

A combinação de Media Mix Modeling com testes de incrementalidade representa o estado da arte em mensuração de OOH. 

Não se trata mais de acreditar que OOH funciona baseado em impressões estimadas, mas de comprovar matematicamente quanto valor incremental essa mídia gera para o negócio.

MMM pode ser usado para estimar ROAS. Frequentemente esses modelos fornecem uma medida de incerteza com essas estimativas. 

Geralmente, está implícito que o canal com maior incerteza requer alguns testes para reduzir essa incerteza em modelos futuros. 

Esta observação ilustra perfeitamente por que a integração entre MMM e testes de incrementalidade não é apenas recomendada, mas essencial.

O mercado de OOH que não abraçar essas metodologias será progressivamente penalizado por anunciantes cada vez mais sofisticados em suas demandas por accountability e ROI demonstrável. 

A era do “trust me, it works” acabou. A era dos dados começou.