--- title: Como o Marketing Mix Modeling contribuiu para a redução de 3% no CAC de um dos top 5 bancos privados do Brasil description: Descubra como o Marketing Mix Modeling contribuiu para otimizar e gerar eficiência de um dos top 5 bancos do Brasil. image: https://math.group/hubfs/img_banco_bv-1.jpg --- # Como o Marketing Mix Modeling contribuiu para a redução de 3% no CAC de um dos top 5 bancos privados do Brasil ![img_case_Banco_BV](https://math.group/hs-fs/hubfs/img_case_Banco_BV.webp?width=1568&height=1080&name=img_case_Banco_BV.webp) Setor Serviços financeiros Introdução Um dos top 5 bancos privados do Brasil buscava um modelo mais otimizado para mensurar a eficácia dos investimentos em marketing, com um desafio central: aperfeiçoar a visibilidade sobre o impacto real do conjunto de canais utilizados na conversão final, especialmente meios como TV, rádio e incentivos comerciais, e como eles interagiam com os digitais e influenciavam a aquisição de clientes. O objetivo principal era otimizar a alocação de budget, garantindo que os investimentos fossem distribuídos de forma estratégica para maximizar o retorno. No final do projeto, a instituição queria que as decisões sobre comunicação e aquisição de clientes fossem fundamentadas em dados consolidados e previsões ainda mais confiáveis, possibilitando uma estratégia mais eficiente e baseada em cenários reais. 1 a 3% Aumento na conversão Até 3% Redução do CAC +90% Precisão do modelo preditivo Melhorias na análise de investimento em canais de aquisição ## "Evoluir para uma visão integrada dos canais é colocar de fato o cliente no centro e passar a tomar decisões que beneficiam o negócio, não apenas uma área" ![](https://insights.math.group/hubfs/elen.webp) Elen Marchiolli Diretora na MATH Group ![img_banco_bv](https://math.group/hs-fs/hubfs/img_banco_bv.jpg?width=430&height=318&name=img_banco_bv.jpg) ## Sobre o banco Sendo um dos tops 5 bancos privados do Brasil, a instituição financeira já possuía um alto nível de maturidade analítica, utilizando diferentes modelos de atribuição para medir o impacto dos seus investimentos de marketing. Mas enxergou no Marketing Mix Modeling da MATH uma forma de melhorar seus processos. ## Dor do cliente Além de possuir um alto nível de maturidade analítica, utilizando diferentes modelos de atribuição,  como **Markov **e **Last Click, **a instituição também tinha como base modelos data-driven para medir o impacto dos seus investimentos em canais de aquisição. A operação era capaz de mapear toda a jornada do cliente e atribuir pesos às interações.   No entanto, a complexidade da mensuração era ainda maior no caso de **canais offline**, como TV, rádio, outdoor e incentivos comerciais. Embora fosse possível mensurar os impactos, o banco notou que poderia aprimorar a abordagem existente, já que ela dificultava a **correlação entre investimentos e resultados**, tornando o processo mais demorado e menos eficiente.   A demanda, por sua vez, buscava por um modelo integrado para facilitar a identificação do impacto dos investimentos, adicionando uma camada preditiva que permitisse simular cenários, otimizar a alocação de budget e conectar marketing e negócio com mais precisão, entregando uma visão consolidada da jornada do cliente.  ## A Solução Para resolver esse desafio, a MATH contribuiu com a implementação de um modelo customizado de Marketing Mix Modeling (MMM), desenvolvido especificamente para as necessidades do banco. A solução incluiu:  - Análise de contribuição de canais: Identificação do impacto real de cada canal na jornada do cliente e na decisão de fechamento de contratos. - Otimização de alocação de budget: Sugestão de redistribuição de investimentos para maximizar ROI. - Mensuração de efeito residual de campanhas: Cálculo do impacto das campanhas após o término da veiculação. - Customização da análise para incluir variáveis de negócios do cliente. - Criação de uma base de dados estruturada: Centralização de dados dispersos em um ambiente único integrado. - Modelo escalável para previsão de investimentos e contratos.  ## Como medimos os resultados Os principais indicadores de sucesso foram: - Eficiência de alocação de budget: Capacidade de realocar investimentos para canais mais eficientes. - Aumento do número de contratos fechados, com otimização do Custo de Aquisição de Cliente (CAC), garantindo uma estratégia mais eficiente na captação de clientes. - Maior integração entre as áreas de negócio, P&L e MKT da instituição: Unificação da visão entre a performance dos canais.  ## Principais resultados - Aumento de 1 a 3% nos resultados da jornada, com impacto direto na conversão; - Redução do CAC em até 3%; - Criação de um modelo preditivo de investimento e retorno para 9 semanas, com precisão acima de 90% (MAPE inferior a 10%); - Identificação do impacto real de canais offline, como TV e análise do efeito dos incentivos comerciais na jornada do cliente; - Consolidação de uma base unificada de dados, reduzindo erros e retrabalho; Além disso, o MMM foi um importante aliado na evolução constante do banco em sua jornada de análise de resultados e contribuição de cada canal por meio de dados.  ## Saiba o passo a passo de toda a implementação de MMM [![New call-to-action](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/21993063/e18e7c78-95e5-46d5-b8d3-18dc4c6b1ec9.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/21993063/e18e7c78-95e5-46d5-b8d3-18dc4c6b1ec9) ## Estudos de caso relacionados [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_hs6x9yhs6x9yhs6x.png?width=2752&height=2752&name=Gemini_Generated_Image_hs6x9yhs6x9yhs6x.png) Serviços financeiros ### LP AI Tools: IA com RAG para acelerar landing pages e escalar aquisição ](https://math.group/cases-de-sucesso/lp-ai-tools-rag-landing-pages-eficiencia-aquisicao?hsLang=pt-br) [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_er58mper58mper58.png?width=2752&height=2752&name=Gemini_Generated_Image_er58mper58mper58.png) Serviços financeiros ### Case Modernização: governança de dados e mitigação de risco em seguros ](https://math.group/cases-de-sucesso/modernizacao-governanca-dados-mitigacao-risco?hsLang=pt-br) [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_o65ztdo65ztdo65z.png?width=2752&height=2752&name=Gemini_Generated_Image_o65ztdo65ztdo65z.png) Serviços financeiros ### Lighthouse Insights: Banco com operação digital orientada a performance ](https://math.group/cases-de-sucesso/lighthouse-insights-observabilidade-seo-eficiencia-tecnica?hsLang=pt-br)