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Obtener información sobre la eficacia de las estrategias de marketing y optimizar su gasto en consecuencia ha sido siempre una tarea clave. Al comprender qué inputs de marketing son más eficaces para impulsar las ventas, los negocios pueden asignar recursos de forma más eficaz y tomar mejores decisiones sobre dónde invertir su presupuesto.
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¿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.
¿Por qué es importante el Marketing Mix Modeling?
A medida que el marketing mix de tu empresa se vuelve más complejo e incrementa, entender cómo cada canal de inversión (como Meta, Google, TikTok, etc.) contribuye a mejorar los KPIs objetivo, como las ventas, se convierte en un desafío mayor. Cada plataforma informará cierta cantidad de ventas, pero al sumarlas, a menudo encontramos que el total es mayor que las ventas registradas en nuestro CRM, indicando discrepancias y duplicidades entre canales. Esto se debe a las ventanas de atribución de cada plataforma, que reclaman una misma venta si el usuario interactuó con anuncios en más de un canal.
El Marketing Mix Modeling (MMM) surge como una solución avanzada a este problema. A través de la correlación de datos propios y históricos, los MMMs predicen con alta fiabilidad la contribución real de cada canal en las conversiones. No solo nos permite comprender mejor la contribución de canales como Google, Meta y TikTok a las ventas, sino que también evalúa el impacto de otros factores como el calendario de vacaciones, la temporalidad, eventos, promociones, la competencia, y nuestras acciones offline.
Con esta información, permite tomar decisiones de asignación de presupuesto mucho más informadas y óptimas que con modelos limitados y estáticos como el de último clic.
Eso significa que medir la eficacia del marketing es básico para que una empresa conozca el impacto de las diferentes acciones de marketing que lleva a cabo. Con esta evaluación obtendremos información valiosa que nos ayudará a optimizar las campañas de marketing y mejorar el retorno de nuestras inversiones.
Una de las principales ventajas de medir la eficacia de una estrategia de marketing es que permite a las empresas identificar qué acciones están generando mejores resultados. La información de métricas como la generación de leads o las ventas, permite a las empresas determinar qué canales están generando mayor retorno de la inversión y modificar los presupuestos en consecuencia.
El Marketing Mix Modeling (MMM), a través de los modelos de análisis estadístico, es crucial para medir la eficacia de las campañas de marketing y determinar el impacto de las diferentes acciones de marketing en las ventas. A continuación, un listado de cuatro ventajas sobre incorporar un modelo MMM en tus planes de marketing:
- Mejora de la toma de decisiones
Como hemos visto, el Marketing Mix Modeling proporciona a las empresas información completa sobre el rendimiento de las distintas campañas de marketing, lo que les permite tomar decisiones más informadas.
- Atribución más precisa
Avanza más allá de modelos simplificados como el "último cllic", integrando múltiples canales y factores para una atribución precisa
- Planificación estratégica
Los insights facilitan la planificación a largo plazo, permitiendo ajustes estratégicos basados en datos históricos y proyecciones.
- Aumento del ROI
Al identificar las acciones y los canales de marketing más eficaces, el Marketing Mix Modeling puede ayudar a las empresas a aumentar su retorno de la inversión. Por ejemplo, aumentando los recursos en aquellos canales más eficaces y reduciendolos en aquellos que tienen un menor impacto en los objetivos.
- Inclusión de datos offline
Ofrece la capacidad de integrar datos offline, algo no posible en la mayoría de los modelos, para medir el impacto global del marketing.
- Incorporación de factores externos
Permite incluir factores externos que afectan los resultados, como el contexto económico, clima, fechas especiales, etc.
- Adaptación a cambios
Utiliza datos en tiempo real y la flexibilidad de estos modelos permite actualizaciones con nuevos datos, facilitando la adaptación a cambios del mercado y de la marca.
- Mejora continua
Fomenta la optimización constante de las estrategias de marketing, identificando oportunidades para mejorar los resultados con el tiempo.
- Comprensión de la contribución del branding
Permite entender y explicar mejor la contribución de acciones y canales enfocados en branding o en objetivos diferentes de conversión. Por ejemplo, evaluar cómo las campañas en TikTok contribuyen a objetivos de conciencia de marca y alcance, proporcionando una valoración más completa de su efecto más allá de las conversiones directas.
- Resultados accionables
A partir del modelo MMM obtendremos una curva de costes, en la que podremos observar dónde se encuentra cada uno de los canales de inversión y si aún tiene recorrido para ofrecer resultados positivos. Mediante el análisis de datos históricos y la simulación de diferentes campañas de marketing, las empresas pueden predecir el impacto de las diferentes estrategias en el rendimiento futuro.
- Mejor orientación
El Marketing Mix Modeling nos permite incorporar en los modelos estadísticos todos los canales de inversión, incluso los offline o tradicionales, y otros factores externos que puedan tener impacto en los resultados (momento económico, clima, fechas especiales, etc).
Los modelos MMM son una poderosa herramienta para las empresas que buscan mejorar la eficacia de sus campañas de marketing y optimizar sus presupuestos. Al proporcionar información sobre el impacto de las diferentes acciones y campañas de marketing en los resultados de un negocio, estos modelos pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas sobre cómo asignar sus recursos de marketing para obtener el máximo impacto.
La recopilación y preparación de datos para Marketing Mix Modeling
Tanto para alimentar de datos el modelo como para poder exprimir al máximo la información que éste nos devuelva, es fundamental recopilar y preparar los datos que vamos a utilizar.
Recopilar datos de calidad nos garantizará que tanto la información que extraigamos del modelo como las decisiones que tomemos en consecuencia se basarán en datos fiables y precisos. Con datos de poca o mala calidad podríamos llegar a aumentar el riesgo de error y extraer conclusiones incorrectas reduciendo la eficacia característica de los modelos MMM.
Llevar a cabo una preparación adecuada de los datos agiliza el proceso de análisis de éstos, reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para analizar los datos, y mejora su comprensión conduciéndonos a decisiones más informadas y mejores resultados. Elegir y recopilar datos es muy importante, pero no olvides normalizarlos también para que encajen en el modelo.
La normalización de datos es el proceso de transformación de datos brutos en un formato estándar que elimina los datos redundantes o incoherentes y reduce la redundancia de datos. El objetivo de la normalización es eliminar las anomalías de los datos y mejorar su coherencia, precisión y fiabilidad. De este modo, los datos pueden consultarse y analizarse fácilmente.
En resumen, la recopilación y la preparación de datos es vital para garantizar la precisión y la fiabilidad de la información obtenida en los modelos MMM. Ahora que conoces todo el proceso previo, descubre cuáles son las principales tipologías de datos necesarios para Marketing Mix Modeling:
- Datos de conversiones
Esto incluye información sobre el principal objetivo de la campaña. Por ejemplo, datos de ventas, leads, etc. Es importante disponer de estos para medir con exactitud el impacto de las acciones de marketing.
- Datos de gasto publicitario
Incluye información sobre cuánto dinero has gastado en los diferentes canales y acciones de marketing, como publicidad en marquesinas, anuncios en navegadores, campañas en redes sociales, etc.
- Datos de mercado relevantes
Incluye factores externos que pueden afectar a las ventas, como indicadores económicos, competencia y tendencias de consumo. Este tipo de datos nos ayudará a comprender el entorno general del mercado y cómo afecta éste a tus ventas.
- Datos de contexto de marca
En el proceso de recogida de datos es interesante incluir información sobre el contexto de la marca: eventos, promociones, campañas de descuentos, número de tiendas, etc.
- Datos experimentales
En este caso, es la información que nos permitirá calibrar el modelo y mejorar su precisión. Hablamos de Geolifts o Conversion Lifts, por ejemplo, que nos ayudan a entrenar el modelo y mejorarlo.
Cuanto más completos y precisos sean los datos que ingreses en el modelo, mejor podrás comprender la eficacia de tus acciones de marketing.
Técnicas de modelado de datos en los MMM
Como hemos visto los MMM tienen un enfoque estadístico utilizado para analizar y cuantificar el impacto de las diversas acciones de marketing en resultados empresariales, como las ventas, los ingresos y los beneficios. En un MMM se utilizan varias técnicas de modelización, las más comunes son:
- Machine Learning (Aprendizaje automático)
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar relaciones complejas entre los inputs de marketing y las ventas e identificar patrones de comportamiento, ayuda en la automatización de procesos y toma de decisiones.
- Regresión
El análisis de regresión es una técnica muy utilizada en los modelos MMM. Consiste en analizar la relación entre una variable dependiente, que será nuestro KPI (por ejemplo, las ventas), y una o más variables independientes (por ejemplo, el gasto en publicidad, el precio, las promociones, etc.). En este caso se utiliza regresión Ridge para minimizar el sobreajuste u overfitting del modelo.
- Análisis de series temporales
Es una técnica estadística utilizada para analizar puntos de datos que se recogen a lo largo del tiempo. Puede utilizarse para examinar el impacto de diversas actividades de marketing en los resultados empresariales a lo largo del tiempo, así como para predecir las ventas futuras basándose en datos históricos. En el caso de los MMM, aunque tenemos datos a nivel diario, se suelen agregar para minimizar el ruido y poder centrarnos en la periodicidad de las señales.
- Análisis bayesiano
El análisis bayesiano es una técnica estadística que consiste en utilizar el teorema de Bayes para calcular la probabilidad de que se produzca un evento basándose en conocimientos previos e información nueva. Puede utilizarse en un MMM para estimar el impacto de diversas acciones de marketing en los resultados empresariales y para hacer predicciones basadas en datos anteriores.
- Modelo de atribución multicanal
Esta técnica consiste en asignar el crédito de las ventas a los diferentes canales de marketing que contribuyeron a la venta. Puede ayudar a identificar los canales más eficaces para impulsar las ventas y optimizar, en consecuencia, el gasto publicitario.
- Modelización econométrica
Consiste en utilizar la teoría económica y los modelos estadísticos para analizar el impacto de los inputs de marketing en las ventas. Puede ayudar a identificar el impacto a largo plazo de las campañas de marketing y optimizar las estrategias de marketing en consecuencia.
La elección de la técnica de modelado para MMM dependerá de las necesidades y objetivos específicos de la empresa, así como de los datos disponibles para llevar a cabo el análisis.
Interpretando los resultados de Marketing Mix Modeling
Como hemos visto, los modelos MMM proporcionan información sobre cómo influyen en las ventas las distintas acciones de marketing, como el gasto en publicidad, las promociones y la fijación de precios. Aún así, dependiendo de la técnica de modelado de datos utilizada y de los objetivos del análisis, los resultados de MMM pueden interpretarse de varias maneras. A continuación, algunas formas habituales de interpretar los resultados:
- Estimaciones de coeficientes
En la regresión lineal y otras técnicas estadísticas, los coeficientes representan el impacto estimado de cada input de marketing sobre las ventas. Un coeficiente positivo indica que el input tiene un impacto positivo en las ventas, mientras que un coeficiente negativo indica un impacto negativo. La magnitud del coeficiente representa la fuerza del impacto. Cuanto mayor sea el coeficiente, más significativo será el impacto del insumo en las ventas.
Por ejemplo, supongamos que después de realizar un análisis de regresión, una empresa se encuentra con que el coeficiente estimado para el valor de un canal es de -0,5. Esto significa que por cada 1€ de aumento en la inversión de gasto publicitario en ese canal, se espera que el KPI disminuya de promedio en 0,5€.
De esta manera, con una estimación de coeficientes se pueden tomar decisiones informadas de cómo ajustar los precios para maximizar las ganancias y minimizar la pérdida de ventas.
- Elasticidad
La elasticidad representa el cambio en las ventas de un producto o servicio resultante de un cambio en un input de marketing. Por ejemplo, una empresa quiere saber si aumentar su inversión publicitaria tendría un impacto en la venta de sus productos. Descubre una elasticidad de sus productos de un 0,5, lo que significa que aumentar el 10% su inversión publicitaria aumentaría un 5% sus ventas. Por lo tanto, si la empresa decide aumentar su inversión de 10.000€ a 11.000€, podría esperar a vender 10.500 productos en lugar de los 10.000 que estaban vendiendo anteriormente. La elasticidad puede ayudar a identificar las acciones o canales de marketing más eficaces y optimizar el gasto publicitario en consecuencia.
- Contribución en las ventas
El Marketing Mix Modeling puede proporcionar información sobre la contribución de cada acción o canal de marketing a las ventas totales. Esto puede ayudar a identificar las aportaciones más importantes y priorizar de cara a futuras estrategias.
- Retorno de la inversión (ROI)
Representa la cantidad de ingresos generados por cada dólar gastado en marketing. Los modelos MMM pueden ayudar a calcular el retorno de la inversión de las distintas acciones de marketing y a identificar aquellos canales más eficaces en términos de retorno de la inversión.
- Análisis de escenarios
También se pueden utilizar para analizar diferentes escenarios de marketing y predecir el impacto de los cambios en los inputs en las ventas. Esto puede ayudar a identificar la mejor estrategia de marketing para alcanzar objetivos específicos.
En general, la interpretación de los resultados de MMM dependerá de los objetivos específicos del análisis y de la técnica de modelización utilizada. Es importante tener en cuenta las limitaciones y los supuestos de la técnica de modelado y validar los resultados con datos reales antes de tomar decisiones basadas en el análisis.
Conclusión
Identificar qué canales de marketing impulsan más ventas es un paso crucial para optimizar una estrategia de marketing. A través de la recopilación de datos, el desarrollo de un modelo Marketing Mix Modeling y el posterior análisis de los resultados obtenidos, podrás identificar los canales de marketing más eficaces. Cuando se trabaja con modelos MMM es ideal plantearlos de manera recurrente, para que se puedan ir nutriendo de datos y aprendiendo de éstos con el objetivo de que cada vez sean más precisos.
A través de este análisis, que te permitirá medir cualquier tipo de acción de marketing, conseguirás información para optimizar tu estrategia de marketing. Asignando más recursos a los canales más eficaces y reduciendo o eliminando el gasto publicitario en aquellos menos eficaces. También podrás experimentar con diferentes escenarios de marketing para identificar la mejor estrategia para alcanzar tus objetivos.
El Marketing Mix Modeling puede parecer un entorno complejo de manejar, por eso, en Adsmurai contamos con un equipo especializado en Marketing Science que a través de nuestra infraestructura de datos y benchmarking ha conseguido desarrollar un modelo propio. Este MMM completamente personalizado para cada cliente y basado en la transparencia siempre está acompañado de un Marketing Scientist, un analista especializado en el modelaje de datos.