Fatores que influenciam a alocação do orçamento de mídia entre meios: estudo comparativo entre países

Abstract

Modelos de alocação de mídia têm sido amplamente desenvolvidos no sentido de guiar anunciantes e agências de publicidade na alocação do orçamento de mídia entre meios – gerando o que é conhecido como modelos de mix de mídia. Contudo, pouco tem sido feito no sentido de se compreender a distribuição entre meios dos orçamentos de mídia já realizados. Esta pesquisa tem por objetivo identificar fatores que explicam a participação do investimento em mídia online em relação ao investimento em mídia total e a participação de mídia televisiva. Investiga-se também se a participação de investimento de mídia online no Brasil é inferior à do resto do mundo, e se a participação do investimento em televisão é maior. Foi usada uma base de dados longitudinais de 72 países, com os anos de 2010 a 2017, para a análise de equações de estimação generalizadas (Generalized Estimated Equations). As variáveis independentes foram investimento publicitário per capita, participação do investimento publicitário no PIB, penetração da internet na população, tempo gasto diariamente nas principais mídias, nível educacional, níveis de pagamento de bônus por volume e a evolução do tempo (anos). Os resultados indicam que as variáveis com relevância estatística para explicar a alocação de mídia entre meios em um país são nos níveis de bônus sobre volume e o passar do tempo (ou ano em análise).

Media allocation models have been extensively developed to guide advertisers and advertising agencies in allocating media budget among media classes - generating what is known as media mix modeling. However, little has been done in order to understand the distribution among media budgets already executed. This research aims to identify factors that explain the participation of the investment in online media and the participation of television media as a ratio of the total media investment. We also investigated whether the share of online media investment in Brazil is lower than the rest of the world, and whether the share of investment in television is greater. A longitudinal database of 72 countries, from 2010 to 2017, was used for the analysis of Generalized Estimated Equations. The independent variables were advertising investment per capita, advertising investment share in GDP, internet penetration in the population, daily time spent in mainstream media, educational level, agency volume bonus levels of payment and time evolution (years). The results indicate that the variables with statistical relevance to explain the media allocation among media classes in a country are agency volume bonus levels and the year of the analysis.