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Saturação e ROI marginal por canal

Simulador educacional — não é dado real de nenhum cliente. Mexa no investimento de cada canal e veja a curva de retorno decrescente e o ROI marginal mudarem ao vivo.

Conceito · ROI Incremental vs. Retorno Marginal vs. Saturação

Saturação explica por que o retorno marginal cai conforme o investimento aumenta. Retorno marginal responde "se eu colocar mais R$ 1 agora, quanto volta?" — decisão de aumentar ou não o orçamento de um canal. É diferente do ROI médio, que dilui esse efeito olhando pra trás.

Dados demonstrativos: os parâmetros de cada canal (velocidade de saturação, carryover, contribuição máxima) são ilustrativos, escolhidos para ensinar o conceito — não foram medidos de nenhuma campanha real. Quer ver o mesmo modelo ajustado com dado real? Veja o estudo com TikTok, Facebook e Google Ads →

Investimento por canal

Satura rápido — pouco espaço pra crescer sem perder eficiência.

Satura em ritmo médio, com mais carryover (efeito de marca que dura).

Satura devagar — precisa de escala grande pra saturar, mas o carryover é longo.

Os pontos marcam onde cada canal está agora, na própria curva de resposta.

Busca paga

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contribuição estimada

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ROI marginal agora

Redes sociais

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TV / Offline

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Recomendação automática

Ajuste os investimentos para ver a recomendação.

Metodologia

Saturação: curva Hill/logística — fração do potencial máximo de resposta atingida a um dado nível de investimento efetivo. Gera o formato de "S" clássico de retorno decrescente.

Adstock (carryover): aproximação de regime permanente (investimento ÷ (1 − decay)) — representa o efeito acumulado de mídia sob investimento constante ao longo do tempo, não uma simulação semana a semana com defasagem completa.

ROI marginal: calculado como a diferença de contribuição entre o investimento atual e uma unidade adicional (R$ 1.000), dividida por essa unidade — responde "o próximo real vale a pena?", diferente do ROI médio (contribuição total ÷ investimento total).

Isto não é dado real: os parâmetros de saturação e carryover de cada canal são ilustrativos, escolhidos para ensinar o padrão (canais de resposta rápida saturam antes; canais de marca demoram mais, mas duram mais). Um MMM real é calibrado com meses/anos de dado histórico de investimento e resultado — veja o estudo com dado real para ver esse processo aplicado de verdade, com validação treino/teste e código aberto no GitHub.