[Guía] Marketing Mix Modeling (MMM)

Hoy, las marcas invierten en múltiples canales, pero ¿cómo saber cuáles realmente impulsan resultados?

Aquí es donde el Marketing Mix Modeling (MMM) marca la diferencia. Esta metodología analiza el impacto de cada acción de marketing y ayuda a optimizar la inversión publicitaria con datos sólidos. Con Adsmurai MMMs, las marcas pueden entender qué funciona, modelar escenarios futuros y maximizar su inversión publicitaria con precisión.

TABLA DE CONTENIDOS

• ¿Qué es el Marketing Mix Modeling?

• ¿Cómo funciona el Marketing Mix Modeling?

• Mejores prácticas para implementar Marketing Mix Modeling

• Integración de MMM con la atribución multi-touch para una visión 360º

• Adsmurai MMMs: Una solución avanzada para la optimización publicitaria

¿Qué es el Marketing Mix Modeling?

Uno de los principales retos al que se enfrentan los profesionales del marketing es la cantidad de canales que existen hoy en día y el impacto impacto directo que estos tienen en los resultados de un negocio. Saber cuantificar ese impacto, sobre todo en estrategias que incluyen canales online y offline, es una tarea complicada pero esencial para saber qué funciona para un negocio y qué no. 

Esta tarea es relativamente fácil cuando se trata únicamente de medios digitales. A través de los diferentes modelos de atribución convencionales, como podría ser un “last click”, podemos cuantificar las conversiones de manera sencilla. Sin embargo, con estos modelos tenemos una visión muy limitada de las acciones publicitarias. Únicamente analizan el impacto de un canal y no nos permiten tener una visión holística. Tampoco permiten hacer un seguimiento de toda la actividad relacionada con los medios offline.

Con este contexto es necesario desarrollar nuevas herramientas que nos permitirán tener mayor información sobre los efectos de las acciones de marketing y así poder tomar decisiones más informadas. Es ahí donde el Marketing Mix Modeling nos puede ayudar.

El Marketing Mix Modeling o MMM es una metodología  de estadística avanzada que, a través de la relación entre las distintas palancas de un negocio, resuelve las dudas relacionadas con el impacto de las diferentes palancas de marketing, online y offline en la curva de ventas de una empresa.

Algunas de las preguntas a las que puede dar respuesta un modelo MMM son:

• ¿Cuál es el nivel óptimo de gasto para cada uno de los principales canales de marketing?
• ¿Cuál fue el ROI de cada canal de marketing?
• ¿Cómo se verían afectadas las ventas si hiciera un determinado cambio en mi presupuesto de marketing?

A través de datos históricos, técnicas de regresión y de la experimentación, el Marketing Mix Modeling nos permite averiguar la contribución de cada canal a los KPIs de una empresa. Aplicando estos modelos de manera correcta conseguiremos conocer cómo afectarán los cambios en los presupuestos, la estacionalidad o incluso cuál es el nivel óptimo de gasto en cada canal.

Importancia del Marketing Mix Modeling en la optimización de estrategias de marketing digital

El Marketing Mix Modeling (MMM) es una herramienta esencial para las marcas que buscan maximizar el retorno de su inversión publicitaria y mejorar la rentabilidad de sus estrategias de marketing. Gracias a su enfoque basado en datos, el MMM permite responder preguntas clave como:

• ¿Cuál es el impacto real de cada canal de marketing en las ventas?
• ¿Cómo distribuir el presupuesto publicitario para maximizar el ROI?
• ¿De qué manera influyen factores externos como la estacionalidad o la competencia en el rendimiento de las campañas?
• ¿Qué parte de las ventas proviene directamente de la publicidad y cuánto se debe a otros factores?
• ¿Cuánto tiempo tarda la inversión publicitaria en generar resultados?

Al responder estas preguntas, las marcas pueden optimizar sus estrategias y mejorar la eficiencia de sus inversiones.

Con la creciente complejidad del ecosistema digital, entender la contribución de cada canal (Meta, Google, TikTok, etc.) a las ventas es un reto. Cada plataforma reporta conversiones de forma independiente, lo que puede generar discrepancias y duplicidades debido a las ventanas de atribución y la interacción entre múltiples canales.

El MMM soluciona este problema mediante el análisis de datos históricos y modelos estadísticos avanzados, proporcionando una visión precisa del impacto de cada canal y otros factores externos, como la estacionalidad, eventos especiales y la competencia.

Principales beneficios del MMM

• Toma de decisiones más informada – Proporciona una visión completa del rendimiento de las campañas.
• Atribución precisa – Supera modelos simplificados como el "último clic", integrando múltiples factores.
• Planificación estratégica – Permite ajustar estrategias basadas en datos históricos y proyecciones.
• Mayor ROI – Optimiza la asignación de presupuestos hacia los canales más eficaces.
• Inclusión de datos offline – Mide el impacto de acciones de marketing más allá del entorno digital.
• Adaptación a cambios – Utiliza datos en tiempo real para ajustar estrategias de manera dinámica.
• Optimización continua – Identifica oportunidades para mejorar el rendimiento de las campañas a lo largo del tiempo.
• Medición del impacto del branding – Evalúa el efecto de campañas enfocadas en notoriedad y alcance, no solo en conversiones.
• Resultados accionables – Genera curvas de coste para determinar el potencial de cada canal y mejorar la eficiencia de la inversión.

El Marketing Mix Modeling es una herramienta fundamental para optimizar la inversión publicitaria y mejorar la eficacia del marketing. Su capacidad para analizar múltiples factores y proporcionar insights accionables permite a las marcas tomar decisiones estratégicas basadas en datos, maximizando así su impacto y rentabilidad. Te dejamos un ebook, para que aprendas más. 

Cómo funciona el Marketing Mix Modeling

El MMM se basa en modelos econométricos y estadísticos que analizan la relación entre variables de marketing (como inversión en medios, precios y promociones) y los resultados de negocio (ventas, tráfico web, etc.). El proceso incluye:

1. Recopilación de datos: Se reúnen datos históricos sobre inversión publicitaria, ventas, precios, competencia y otros factores externos.
2. Construcción del modelo: Se aplica regresión estadística u otros enfoques avanzados para determinar el impacto de cada variable.
3. Análisis de resultados: Se identifican insights sobre la efectividad de los canales y oportunidades de optimización.
4. Simulación y predicción: Se prueban distintos escenarios para proyectar el impacto de futuras inversiones.

Mejores prácticas para implementar Marketing Mix Modeling

Para aprovechar al máximo el Marketing Mix Modeling (MMM), es fundamental seguir una serie de buenas prácticas que garantizan la precisión del análisis y la utilidad de los insights obtenidos. Algunas de las más relevantes incluyen:

• Definir objetivos claros: Establecer metas específicas y medibles permite orientar el análisis hacia preguntas clave, como qué canales generan mayor impacto y cómo optimizar la inversión en marketing.
• Recopilar datos de alta calidad: La precisión del modelo depende de contar con datos confiables sobre conversiones, inversión publicitaria, factores de mercado y contexto de marca.
• Elegir la técnica de modelado adecuada: Existen múltiples enfoques, desde regresión hasta machine learning. La elección debe alinearse con la complejidad de los datos, los objetivos comerciales y la capacidad de interpretación del modelo.
• Actualizar los modelos regularmente: Los patrones de consumo y el panorama de medios cambian constantemente, por lo que el MMM debe adaptarse periódicamente para seguir siendo relevante.

Al aplicar estas prácticas, las empresas pueden mejorar la toma de decisiones estratégicas, optimizar el presupuesto de marketing y obtener una visión integral del impacto de sus campañas en distintos canales.

Integración del MMM con la atribución multi-touch para una visión 360º

El Marketing Mix Modeling (MMM) ofrece un enfoque basado en datos históricos y modelos estadísticos para evaluar el impacto de cada canal en el rendimiento de una marca. Sin embargo, en un entorno digital donde los consumidores interactúan con múltiples plataformas antes de convertir, el MMM por sí solo puede quedarse corto. Aquí es donde entra en juego la atribución multi-touch (MTA), proporcionando un análisis más granular sobre la contribución de cada punto de contacto en el journey del usuario.

MMM vs. Multi-Touch Attribution (MTA): ¿Por qué combinarlos?

Ambas metodologías tienen sus ventajas y limitaciones:

• MMM analiza datos agregados a largo plazo, ideal para decisiones estratégicas de inversión publicitaria, pero sin granularidad a nivel de usuario.
• MTA proporciona datos en tiempo real sobre el recorrido de los usuarios, pero puede sesgarse por la dependencia de cookies y modelos de atribución imperfectos.

Al combinarlas, logramos un modelo híbrido que:

✅ Aprovecha la robustez del MMM para entender el impacto incremental real de cada canal.

✅ Utiliza la atribución multi-touch para capturar insights más detallados sobre la contribución de los puntos de contacto digitales.

✅ Reduce sesgos al combinar datos históricos y en tiempo real, ofreciendo una visión más completa del customer journey.

Cómo integrar MMM con MTA

Para que esta integración sea efectiva, es clave seguir estos pasos:

• Unificar fuentes de datos: combinar datos de plataformas publicitarias, CRM, analytics y ventas offline para unificar la medición.
• Ajustar modelos de atribución: calibrar los modelos de atribución digitales con los insights obtenidos del MMM, ajustando pesos y ventanas de conversión.
• Incorporar datos de MMM en la optimización digital: utilizar los resultados del MMM para ajustar estrategias en canales digitales y mejorar la distribución presupuestaria.
• Medir impacto incremental: validar los modelos con experimentos como test de geo-lift o holdouts para aislar efectos de cada canal.

Para profundizar en la comparación entre Marketing Mix Modeling (MMM) y Modelos de Atribución Multi-Touch (MTA), consulta nuestro artículo Batalla de Modelos: MMM vs. MTA.

Adsmurai MMMs: Una solución avanzada para la optimización publicitaria

Adsmurai MMMs permite a las marcas medir con precisión el impacto de su inversión publicitaria y optimizar su presupuesto en función de datos reales. Con tecnología avanzada y modelos estadísticos personalizados, ofrece:

• Análisis detallado de canales online y offline para mejorar la asignación de recursos.
• Predicciones basadas en IA para simular distintos escenarios y maximizar el ROI.
• Integración con múltiples fuentes de datos para una visión completa del impacto publicitario.
• Evaluación del impacto incremental para comprender qué canales generan un verdadero crecimiento del negocio.

Con Adsmurai MMMs, las marcas pueden tomar decisiones informadas, optimizar su inversión y mejorar la eficiencia de sus campañas publicitarias.