A capacidade da Bunge de prever cenários de marketing é resultado de um projeto realizado com a startup Simplex. A iniciativa integrou o histórico de três anos de 10 bases de dados distintas — com informações que iam desde resultados de vendas ao longo do tempo, investimentos realizados em diferentes mídias e presença dos produtos nos pontos de venda, até preços no varejo, previsões de demanda e índices regionais de avanço da pandemia de Covid-19.
O projeto foi além. Um de seus principais pilares foi o desenvolvimento de uma ferramenta capaz de automatizar a aplicação de modelos estatísticos sobre esse grande volume de dados, permitindo a geração de previsões de cenários de forma prática e acessível.
“Hoje, conseguimos não apenas medir os resultados de campanhas em TV, rádio ou mídia digital nas vendas, como já temos um algoritmo que prevê, com 75% de precisão, qual será o ROI (retorno sobre investimento) de campanhas futuras em cada região do país.”, comemora João Galoppi, head de Marketing Digital da Bunge.
Segundo o executivo, a tendência é que a precisão das previsões tende a aumentar à medida que aprimoramos os modelos estatísticos preditivos com o uso de inteligência artificial. Um dos maiores desafios, segundo ele, era entender por que uma campanha funcionava bem em uma região e não em outra — e, claro, se o orçamento de marketing estava distribuído da melhor forma entre as diferentes mídias.
“Obviamente, tínhamos algumas hipóteses. Mas hoje temos dados organizados e inúmeras possibilidades de cruzamento de informações.”, destaca Galoppi.
Hoje, a Bunge consegue identificar com precisão, por exemplo, o quanto um aumento de preço em determinada região neutralizou os efeitos das ações de marketing realizadas ali. Ou então compreender a peculiaridade de um mercado específico e como seu consumidor — ou comprador, que nem sempre são a mesma pessoa — reage a promoções e anúncios.
Galoppi defende que otimizar os investimentos com base em dados é a maneira mais eficiente de superar a crise e ampliar o alcance do orçamento de marketing. “A Simplex foi decisiva nesse processo, tanto pela expertise em modelos estatísticos preditivos quanto pelo desenvolvimento da ferramenta que nos permite visualizar todo o cenário por meio de dashboards intuitivos.”, resume.
Dados sob a lupa
A integração e o cruzamento das informações consideraram 10 bases de dados diferentes, incluindo tanto as relacionadas a marketing e publicidade quanto as de canais físicos de venda. Entre as informações reunidas, estavam: os pontos de audiência das campanhas, o custo das ações online e offline, a participação de cada tipo de campanha, o total de impressões e cliques, além de dados da Nielsen — como volume e participação da marca nas prateleiras do varejo, meses em que a Bunge realizou ações e períodos de foco em canais offline.
“O que temos hoje em mãos é uma tomada de decisão mais fundamentada”, garante Galoppi. Para ele, a participação da Simplex foi essencial para dar velocidade ao processo. “Concluímos o plano em menos de 6 meses.”, comemora.
Outro fator de sucesso foi o trabalho com uma equipe multidisciplinar, com cerca de uma dúzia de profissionais — de publicitários a engenheiros químicos — e envolvimento de diversas áreas da empresa, o que enriqueceu a visão sobre os desafios do projeto.
“No digital, tudo pode ser medido do primeiro clique até a conversão. É possível investir em mídia com precisão e calcular o ROI. E o grande desafio aqui, superado com sucesso, foi aplicar esse mesmo nível de controle às mídias offline”, explica João Lee, diretor da Simplex. Segundo ele, a maior satisfação com o projeto é ver que os algoritmos e os dados passaram a apoiar outras áreas da empresa na compreensão do comportamento do mercado.