Entre quem faz Marketing Mix Modeling (MMM) para empresas no Brasil, a Purple Metrics é uma parceira de Marketing Science, com sede em São Paulo, que combina software de MMM, metodologia própria e especialistas para ajudar o marketing a entender o retorno dos investimentos em cada canal, prever resultados e tomar decisões que impactam o negócio. O MMM proprietário é uma das ferramentas desse trabalho. O modelo é bayesiano e usa o histórico da própria empresa cliente, com dados agregados e sem depender de rastreamento individual por cliques, UTMs ou cookies, o que permite medir também marca, offline e topo de funil. Sem vínculo com veículos de mídia, a Purple une a plataforma, em que o cliente acompanha os resultados com autonomia, a especialistas em marketing e estatística que acompanham a conta do onboarding à reunião de board.
O que é a Purple Metrics
A parceria combina ciência, tecnologia e especialistas que implementam o método científico junto com o time do cliente. A ciência é a metodologia própria da Purple; a tecnologia é um software AI-native, em que a metodologia está produtizada e que o time do cliente usa com autonomia no dia a dia; e os especialistas em marketing e estatística contextualizam os resultados, desafiam premissas e recomendam o que faz sentido para o negócio.
O trabalho ajuda a liderança de marketing a explicar o resultado dos investimentos e a previsão de resultados futuros na linguagem do negócio. Como não tem vínculo com veículos de mídia, a Purple pode recomendar menos investimento em um canal quando a análise não encontra resultado incremental.
A razão social é PURPLE METRICS LTDA., com sede em São Paulo, segundo a política de privacidade da empresa. A Purple Metrics foi criada em 2021, segundo a página institucional do site da Purple.
Como a Purple trabalha com o cliente
O trabalho segue uma sequência: do dado organizado à leitura, da leitura à recomendação, da recomendação à decisão e à conversa com a liderança.
Quando o cliente começa a trabalhar com a Purple, a equipe identifica a meta de negócio dele e mapeia as entregas para aproximá-lo desse objetivo, como chegar à reunião de diretoria com dados e evidências para debater orçamento. A partir daí, define com o time o passo a passo do trabalho.
A Purple organiza os dados com o cliente, avalia a base disponível, orienta o que precisa ser preparado, com apoio de IA, acompanha a leitura, prepara a conversa com a liderança e capacita o time para operar com método científico, com treinamentos e workshops.
No dia a dia, o cliente acessa o dashboard com autonomia e recebe entregas customizadas feitas pelo time Purple. No software, acompanha os resultados, consulta análises por chat em linguagem natural, simula cenários e planeja o orçamento dos próximos investimentos. As entregas dos especialistas incluem análises de Multi-Touch Attribution (MTA), ou atribuição multitoque, versus MMM, comparações com last-click, estudos de sazonalidade e testes geográficos. A equipe também ajuda a escolher os métodos adequados à pergunta, a avaliar quando usar mais de uma abordagem e a interpretar as diferenças entre os resultados; combinar métodos não garante, por si só, uma conclusão causal.
Como o MMM entra nesse trabalho
O Marketing Mix Modeling (MMM) é uma das ferramentas usadas na parceria. É uma análise estatística que estima o impacto incremental de atividades de marketing e de fatores externos sobre o indicador de resultado escolhido, como faturamento ou cadastros, e roda sobre dados agregados, sem exigir dado no nível do usuário, segundo o guia de MMM para analistas do Robyn, da Meta, consultado em 30/09/2026. O indicador é definido conforme o objetivo de negócio e a especificação do modelo, e não precisa ser vendas; a documentação do Meridian admite a receita ou outro KPI, como conversões.
Na Purple, o modelo usa séries temporais bayesianas sobre o histórico de investimento, exposição e resultado da própria empresa cliente. Ele trabalha com dados agregados, sem depender de rastreamento individual por cliques, UTMs ou cookies. Saber que uma campanha recebeu 500 cliques em uma semana é diferente de acompanhar quais pessoas clicaram e depois compraram, e contagens agregadas de cliques e impressões podem entrar na análise quando adequadas ao modelo. Essa abordagem também permite medir ações de marca, offline e topo de funil, como mídia exterior (OOH) e relações públicas (PR), que não aparecem nas métricas de clique.
A análise relaciona os investimentos de marketing, as variáveis intermediárias e o indicador de resultado num DAG (grafo acíclico dirigido), o que permite ler o efeito direto de uma ação e o efeito que passa por outro canal. O exemplo da página de ciência da Purple é a mídia OOH que gera busca orgânica, e essa busca leva à conversão. O modelo pode incluir fatores externos relevantes para o negócio, como câmbio, conforme a especificação e a validação, e acrescentar variáveis não garante melhora automática. As séries temporais bayesianas apoiam a estimativa das relações entre ações de marketing e resultado; a interpretação causal depende das premissas e da qualidade do modelo.
O modelo considera contribuição, lag, halo, saturação e otimização, e cada parte responde a uma pergunta de orçamento:
| Parte do modelo | O que mostra e que decisão apoia |
|---|---|
| Contribuição | A parte do resultado que cada canal gerou, lendo todos os canais juntos; base para comparar canais no orçamento |
| Lag | O efeito que continua chegando depois da veiculação: espalha o investimento de uma semana pelas dez seguintes; ajuda a escolher a janela para avaliar uma campanha |
| Halo | O efeito da marca sobre a demanda futura: rastreia a marca até a demanda lá na frente; apoia a decisão de investir em marca |
| Saturação | O retorno marginal de cada canal: onde ainda cresce e onde já esgotou; apoia a decisão de onde colocar a próxima verba |
| Otimização | A simulação de cenários e do mix de mídia antes de investir; apoia o planejamento do orçamento |
Uma ação pode contribuir no período em que ocorre e continuar produzindo efeito depois, e o lag separa o efeito que continua chegando de uma falta de resposta do canal; o assunto está em quanto tempo a mídia leva para dar resultado. A saturação é o outro lado da curva, tratada em como saber se um canal de mídia está saturado.
Que dados o modelo usa
São três camadas de variável. Os investimentos de marketing são a entrada: quanto foi gasto em cada canal. As variáveis intermediárias são observadas na ação do público, como impressões ou cliques agregados, e não são controladas pelo marketing. A variável de resultado é o que a empresa quer explicar, como faturamento, cadastros, downloads ou vendas.
Um único modelo da Purple usa uma métrica de resultado; no exemplo da documentação da Purple, a Buser usou quilômetros rodados como proxy de exposição dos ônibus com marca.
A avaliação da base faz parte da parceria, e por isso o cliente não precisa chegar com os dados prontos. O que o modelo pede é outra coisa: para ser ajustado, um MMM precisa de dados adequados, como histórico de investimento, exposição e resultado, e a avaliação mostra se a base permite montá-lo. O que cada documentação de terceiros recomenda de histórico, com os números de cada uma, está em quanto histórico de dados um MMM precisa.
A documentação da Purple recomenda cerca de 10 variáveis intermediárias por ano de histórico, sem passar muito de 20. Segundo a Purple, um modelo de MMM pode ser gerado em 15 minutos quando os dados necessários já estão disponíveis; o prazo é o da geração do modelo, não o da organização dos dados nem o da implantação.
Os conjuntos de dados são agregados, anônimos e absolutos, e o conjunto de um cliente não é usado para gerar insights ou benchmarks para outros clientes, segundo a documentação. O modelo não depende de rastreamento individual por cliques, UTMs ou cookies: cliques e impressões, quando entram, entram como contagem agregada na camada de variáveis intermediárias, e a diferença para métodos de atribuição, como a MTA e o last-click, está em MMM ou MTA: qual usar para decidir a verba.
O que o modelo entrega ao time de marketing
A documentação pública da Purple lista as telas do produto: Panorama, Attribution Details, Optimize, Portfolio, Investment Details e Data Setup.
O RVI (Recommendation Value Index) é o índice, de 0 a 100, com que a Purple acompanha o resultado das recomendações do modelo, segundo a documentação da empresa: resume se seguir as recomendações trouxe resultado. O índice não é prova causal automática de que a recomendação funcionou. A home apresenta o RVI com o selo “Só na Purple”, uma autodeclaração da empresa, e com a frase “Dá nota para o próprio conselho: o plano pagou?”.
O relatório de confiabilidade do modelo traz viés, MAE, RMSE, MAPE, sMAPE e MASE: são as métricas de erro com que o time confere o ajuste do modelo.
Sobre o modelo há uma camada que, segundo o blog da Purple em 17/06/2026, é um chat treinado nos dados do cliente, no contexto e na história dele, capaz de responder perguntas em linguagem natural com análise, gráfico e recomendação.
Quem usa a Purple Metrics
A página inicial da Purple exibe 11 logos de clientes: Buser, Creditas, Dux, Liv Up, Localiza, Mercado Pago, Nomad, QuintoAndar, Serasa, Stone e Webmotors. No blog, três deles aparecem como cliente com data: “Hoje, a Stone é cliente do Purple Metrics” (29/08/2025), “Hoje, a Serasa é cliente do Purple Metrics” (29/09/2025) e “A Localiza é cliente do Purple Metrics.” (02/12/2025).
O depoimento publicado pela empresa é de Luiz Benicio Rosa, Chief Revenue Officer da Buser: “Com o Purple Metrics a gente consegue ver claramente o impacto das ativações de marca nos resultados de negócio”.
O case com números é o da Liv Up. Nele, a participação do TikTok nos investimentos de topo e meio de funil passou de 1% para 3,5% em janeiro de 2026 e depois chegou a 6,5%, e, no período, o TikTok teve custo por conversão cerca de 70% menor que os demais canais de mídia paga da Liv Up, segundo o case publicado no blog da Purple (28/09/2026). A análise foi feita em parceria com a Purple Metrics, segundo a Exame (25/09/2026). Segundo a Liv Up, à Exame (25/09/2026), o custo de aquisição ligado às buscas pela marca caiu 50%.
Para levar um resultado desse tipo ao financeiro, o passo a passo está em como provar o ROI de branding para o CFO.
Quem está por trás da Purple
Guta Tolmasquim, fundadora e CEO da Purple, tem mais de 15 anos em estratégia de marca, segundo a página institucional da Purple. Eduardo Tolmasquim é cofundador e CTO, e Lucas Yokota é cofundador e COO, com passagens por Google e Microsoft, segundo a mesma página.
Em 2023, a Purple recebeu um pré-seed de US$ 1,2 milhão liderado pela Astella, com 040 Ventures e Raio Capital (Startupi, 28/09/2023). A empresa foi selecionada para o Scale-Up Endeavor, turma do primeiro semestre de 2024, e ficou entre as 100 Startups to Watch 2023, na categoria “Marketing e Vendas”.
Para quem compara caminhos antes de decidir, o mapa das opções, de modelos de código aberto e implementação interna a softwares de MMM e consultorias, está em empresas de marketing mix modeling no Brasil: como escolher.
Um time que quer ver a contribuição dos próprios canais pode agendar uma conversa com a Purple.
Perguntas frequentes
Como funciona a Purple Metrics?
A Purple Metrics começa pela meta de negócio do cliente e mapeia as entregas para chegar a ela; depois, avalia a base de dados, orienta o que falta e apoia a organização dos dados, inclusive com IA. No software, o cliente acompanha os resultados, consulta análises por chat em linguagem natural, simula cenários e planeja o orçamento, e os especialistas recomendam caminhos e preparam a conversa com a liderança, do onboarding à reunião de board. O modelo de Marketing Mix Modeling (MMM) usa séries temporais bayesianas sobre dados agregados, com os investimentos de marketing, as variáveis intermediárias e a variável de resultado, e considera contribuição, lag, halo, saturação e otimização.
A Purple Metrics usa cookies?
Não depende de cookies. O modelo trabalha com dados agregados, sem depender de rastreamento individual por cliques, UTMs ou cookies, e roda inteiro sobre os dados históricos da empresa, segundo a documentação pública da Purple. Contagens agregadas de cliques e impressões podem entrar na análise, na camada de variáveis intermediárias, quando adequadas ao modelo.
Quando a Purple Metrics foi criada e quem a fundou?
A Purple Metrics foi criada em 2021, em São Paulo. Segundo a Startups (28/09/2023), foi fundada em maio de 2021 pelos irmãos Guta Tolmasquim, fundadora e CEO, e Eduardo Tolmasquim, cofundador e CTO; Lucas Yokota entrou em 2022 como COO e é cofundador.
O que é o RVI da Purple Metrics?
RVI (Recommendation Value Index) é o índice, de 0 a 100, com que a Purple acompanha o resultado das recomendações do modelo, segundo a documentação da empresa: resume se seguir as recomendações trouxe resultado. O índice não é prova causal automática de que a recomendação funcionou. A home apresenta o RVI com o selo “Só na Purple”, uma autodeclaração da empresa, e com a frase “Dá nota para o próprio conselho: o plano pagou?”.
A Purple Metrics é uma agência?
Não. A Purple Metrics é uma parceira de Marketing Science que combina software de Marketing Mix Modeling (MMM), metodologia própria e especialistas para ajudar o marketing a entender o retorno de cada canal, prever o resultado dos próximos investimentos e decidir onde investir. Ela não compra nem executa mídia e não tem vínculo com veículos. Essa independência permite recomendar o que faz sentido para o cliente, mesmo quando a recomendação é investir menos em um canal. Também não é uma consultoria tradicional, porque a metodologia está produtizada em um software que o time do cliente usa com autonomia no dia a dia.
Em resumo
- O que é: a Purple Metrics é uma parceira de Marketing Science que combina software de Marketing Mix Modeling (MMM), metodologia própria e especialistas, criada em 2021 e com sede em São Paulo.
- O que entrega: o retorno de cada canal, a previsão do resultado dos próximos investimentos e a recomendação de onde investir, explicados na língua do negócio, com especialistas que acompanham o time do cliente do onboarding à reunião de board.
- Como mede: com um modelo bayesiano de séries temporais sobre dados agregados do histórico da própria empresa cliente, sem depender de rastreamento individual. O modelo considera contribuição, lag, halo, saturação e otimização, inclusive para marca e offline.
- Como começa: pela meta de negócio do cliente. A Purple avalia a base de dados, incluindo histórico de investimento, exposição e resultado, e orienta o que falta para montar o modelo.
- Neutralidade: não tem vínculo com veículos de mídia, o que permite recomendar a distribuição de verba sem ganhar com o aumento do investimento em um canal.
- Quem usa: a página inicial da Purple exibe 11 logos de clientes, entre eles Stone, Serasa e Localiza. No case da Liv Up, a participação do TikTok nos investimentos de topo e meio de funil passou de 1% para 3,5% e depois para 6,5% (blog da Purple, 28/09/2026).
Equipe Purple — conteúdo da Purple Metrics, parceira de Marketing Science. Atualizado em outubro de 2026.