Batalla de Modelos: MMM vs. MTA

Tanto el Marketing Mix Modeling como el Multi-Touch Attribution Modeling son herramientas valiosas en el análisis de marketing. Mientras que el MMM se centra en la comprensión del impacto global de los elementos de marketing, el Modelo de Atribución Multi-Touch proporciona información sobre la contribución específica de cada punto de contacto en el recorrido del cliente. 

Al aprovechar estos enfoques, las empresas pueden tomar decisiones informadas, asignar recursos de forma inteligente y mejorar sus estrategias de marketing para obtener mejores resultados.

TABLA DE CONTENIDOS

• Introducción
• Qué es el Marketing Mix Modeling
• Qué es el Multi-Touch Attribution Modeling
• Diferencias entre Marketing Mix Modeling y Multi-Touch Attribution Modeling
• Elegir el enfoque adecuado para tu empresa

Introducción

Marketing Mix Modeling (MMM) y Multi-Touch Attribution Modeling son dos enfoques utilizados en el análisis de marketing para entender la eficacia y el impacto de las diferentes acciones de una estrategia de marketing. 

Marketing Mix Modeling (MMM)

Es una técnica estadística avanzada utilizada para medir y evaluar el impacto de diversos activos de marketing (online y offline) en las ventas de una empresa u otros indicadores clave de rendimiento que puedan estar afectando a nuestro objetivo (KPI entorno al cual vamos a optimizar el modelo). Estos indicadores suelen incluir variables como el gasto en publicidad, las estrategias de precios, los canales de distribución, etc.

El MMM implica el análisis de datos históricos para identificar las relaciones entre los activos de marketing y los resultados. Al cuantificar estas relaciones, se puede estimar la contribución de cada acción a las ventas globales o a los KPI. MMM ayuda a responder preguntas como: ¿Qué impacto tiene la publicidad en las ventas?, ¿Cuál es la asignación óptima de los recursos de marketing entre los distintos canales? o ¿Cómo afectan los cambios de precios a las ventas?

Los modelos MMM requieren un conjunto de datos sólido que englobe datos históricos de marketing y ventas, junto con otras variables relevantes como la estacionalidad, las tendencias del mercado u otros factores competitivos. El análisis implica la creación de un modelo estadístico que capture las relaciones y genere información para fundamentar la estrategia de marketing y la asignación de recursos.

Multi-Touch Attribution Modeling (MTA)

Por otro lado, el Modelo de Atribución Multi-Touch es un enfoque analítico que tiene como objetivo atribuir crédito o asignar valor a cada punto de contacto o interacción de marketing a lo largo del recorrido del cliente. 

En el complejo panorama del marketing actual, los usuarios suelen interactuar con múltiples canales de marketing y puntos de contacto antes de realizar una compra o conversión. Estos modelos de atribución ayudan a las empresas a comprender la contribución de cada punto de contacto en el proceso de conversión.

Existen varios modelos de atribución dentro de la atribución multitoque, como por ejemplo:

• First Touch Attribution: Da crédito al primer punto de contacto con el que interactúa un cliente antes de convertir.
• Last Touch Attribution: Asigna el crédito al último touchpoint antes de la conversión.
• Atribución Lineal: Distribuye el crédito por igual entre todos los puntos de contacto en el recorrido del cliente.
• Time-Decay Attribution: Asigna más crédito a los puntos de contacto más cercanos a la conversión y menos a los anteriores.

Estos modelos, entre otros, ofrecen diferentes perspectivas sobre cómo los puntos de contacto contribuyen a las conversiones. La elección del modelo de atribución depende de los objetivos de la empresa y de la dinámica específica del recorrido del cliente.

El modelo de atribución Multi-Touch utiliza técnicas de análisis y seguimiento de datos para recopilar información sobre las interacciones de los clientes en varios canales de marketing y puntos de contacto. Al comprender el impacto de cada punto de contacto, las empresas pueden optimizar sus activos de marketing, asignar recursos de forma eficaz y mejorar el rendimiento general de la campaña.

¿Qué es el Marketing Mix Modeling (MMM)?

El Marketing Mix Modeling (MMM) es una herramienta analítica que nos permite entender cómo diferentes aspectos del marketing afectan el desempeño de un negocio. En lugar de analizar cada elemento de marketing por separado, los MMM consideran el impacto conjunto de todos estos elementos. Esto incluye aspectos como el gasto en publicidad, las promociones, los precios y los canales de distribución. Al examinar datos históricos, los MMM nos ayudan a identificar las relaciones entre estos elementos y las ventas.

Al comprender la influencia de cada elemento de marketing en nuestros objetivos, podemos tomar decisiones más acertadas sobre cómo asignar nuestros recursos. Podemos descubrir qué aspectos de nuestra estrategia de marketing son los más efectivos y cuáles necesitan mejoras. Además, la MMM nos ayuda a planificar el presupuesto de marketing de manera más inteligente, optimizando la inversión para obtener los mejores resultados.

A grandes rasgos, el funcionamiento de un MMM implica los siguientes pasos:

1. Recopilación de datos: Se recopilan datos históricos relevantes, como información sobre ventas, gastos de publicidad, promociones, precios, canales de distribución y otros factores relacionados con el marketing.

2. Análisis estadístico: Los datos recopilados se someten a un análisis estadístico avanzado. Esto implica el uso de técnicas econométricas y modelos matemáticos para determinar las relaciones y patrones entre los diferentes elementos de marketing y las ventas.

3. Construcción del modelo: En base al análisis anterior, se construye un modelo de MMM personalizado para cada empresa. Este modelo representa la relación cuantitativa entre las acciones de marketing y los resultados comerciales, teniendo en cuenta factores como la estacionalidad u otras influencias externas.

4. Simulaciones y escenarios: Utilizando el modelo de MMM, se realizan simulaciones y se crean escenarios hipotéticos para evaluar cómo diferentes ajustes en los elementos de marketing pueden afectar los resultados comerciales. Esto proporciona información valiosa para la toma de decisiones y la optimización de la estrategia de marketing.

5. Optimización y toma de decisiones: Basándose en los resultados del modelo de MMM y las simulaciones realizadas, se pueden tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos de marketing. Esto implica ajustar los presupuestos, optimizar las estrategias de marketing y maximizar el retorno de la inversión (ROI).

6. Monitoreo y actualización continua: Los modelos MMM son procesos iterativos y continuos. Se monitorean los resultados reales y se actualiza el modelo para reflejar los cambios en los factores de marketing o en el entorno empresarial. Esto permite una mejora continua en la toma de decisiones y la optimización de la estrategia de marketing.

En general, aunque los MMM proporcionan información valiosa sobre la eficacia de los diferentes elementos de marketing y la optimización de los recursos, requiere experiencia, datos fiables y una cuidadosa consideración de sus limitaciones para producir resultados precisos y procesables.

¿Qué es el Multi-touch Attribution Modeling (MTA)?

El Multi-touch Attribution Modeling (MTA) es una técnica de análisis que busca entender cómo cada punto de contacto o interacción con los clientes a lo largo de su journey de compra contribuye en la generación de resultados comerciales. En lugar de atribuir todo el mérito de una conversión a un único punto de contacto, el enfoque de atribución de múltiples toques reconoce y asigna valor a cada interacción relevante. Esto permite una comprensión más precisa de cómo los diferentes canales y tácticas de marketing trabajan juntos para influir en las decisiones de los clientes.

Se basa en datos y utiliza métodos analíticos para determinar la contribución relativa de cada punto de contacto en la generación de conversiones. Estos modelos pueden variar en complejidad y pueden tener en cuenta factores como la secuencia de interacciones, el tiempo transcurrido entre ellas y el impacto diferenciado de cada punto de contacto. Al comprender cómo se combinan y complementan las diferentes interacciones, las empresas pueden optimizar sus estrategias de marketing, asignar recursos de manera más efectiva y mejorar la eficiencia y efectividad de sus campañas.

El funcionamiento del Modelado de Atribución de Múltiples Toques (MTA) implica los siguientes pasos:

1. Recopilación de datos: Se recopilan datos de las interacciones de los clientes a lo largo de su journey de compra. Estos datos pueden incluir registros de clics, visitas al sitio web, visualizaciones de anuncios, interacciones en redes sociales y otras actividades relevantes.

2. Identificación de puntos de contacto: Se identifican y registran los diferentes puntos de contacto o interacciones que un cliente tiene con la marca a lo largo de su recorrido. Estos pueden incluir anuncios vistos, correos electrónicos recibidos, búsquedas online, visitas al sitio web, interacciones en redes sociales y más.

3. Asignación de valor: Se asigna valor a cada punto de contacto según su influencia en el proceso de conversión. Esto se puede hacer utilizando diferentes modelos de atribución, que pueden ser reglas predefinidas, algoritmos estadísticos o modelos más avanzados basados en aprendizaje automático.

4. Análisis y generación de insights: Se analizan los datos y se generan insights sobre la contribución de cada punto de contacto en el proceso de conversión. Esto puede incluir identificar los puntos de contacto más efectivos, comprender las interacciones secuenciales y determinar qué combinaciones de puntos de contacto tienen un mayor impacto en la generación de resultados.

5. Optimización y toma de decisiones: Utilizando los insights obtenidos, las empresas pueden tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos de marketing. Pueden ajustar sus estrategias para maximizar la eficacia de los puntos de contacto más influyentes, optimizar la secuencia de interacciones y mejorar la experiencia del cliente en general.

Es importante señalar que la eficacia de los modelos MTA puede variar en función del sector, el modelo de negocio y la disponibilidad de datos. Las organizaciones deben considerar cuidadosamente estos pros y contras y adaptar su enfoque en función de sus necesidades y capacidades específicas.

Diferencias entre Marketing Mix Modeling y Multi-Touch Attribution Modeling

Comprender las diferencias entre Marketing Mix Modeling (MMM) y Multi-Touch Attribution Modeling es crucial para los profesionales del marketing y las empresas por las siguientes razones:

• Visión integral

MMM proporciona una visión holística del impacto global de varios elementos de marketing en los resultados empresariales o KPI. Tiene en cuenta el efecto combinado de diferentes elementos de marketing, como los gastos en publicidad, las promociones, las estrategias de precios y los canales de distribución. 

Por otro lado, el Modelo de Atribución Multi-Touch se centra en el análisis de los puntos de contacto individuales y su contribución a las conversiones. Al comprender ambas perspectivas, los profesionales del marketing obtienen una visión completa de la eficacia de sus esfuerzos de marketing y pueden tomar decisiones más informadas.

• Optimización de la asignación de recursos

MMM ayuda a optimizar la asignación de recursos mediante la identificación de las acciones de marketing con mayor impacto. Ayuda a los profesionales del marketing a comprender qué canales o acciones están generando los mejores resultados. 

Por otro lado, el Modelo de Atribución Multi-Touch proporciona información sobre la contribución específica de cada punto de contacto en el recorrido del cliente. Mediante la combinación de estos conocimientos, los profesionales del marketing pueden asignar sus recursos de manera eficaz a través de ambos canales y puntos de contacto, optimizando sus estrategias de marketing para obtener el máximo impacto.

• Toma de decisiones estratégicas

MMM y Multi-Touch Attribution Modeling ofrecen diferentes perspectivas que informan la toma de decisiones estratégicas. MMM proporciona información sobre el impacto a largo plazo de los elementos de marketing y ayuda a asignar y planificar el presupuesto. Ayuda a responder preguntas como: "¿Cómo contribuyen las diferentes actividades de marketing a las ventas globales?". 

Por otro lado, Multi-Touch Attribution Modeling proporciona información sobre el recorrido del cliente, ayudando a los profesionales del marketing a comprender la eficacia de los puntos de contacto específicos para impulsar las conversiones. Ayuda a responder preguntas como: "¿Qué puntos de contacto tienen el mayor impacto en las conversiones?". 

Mediante la comprensión de ambas perspectivas, los profesionales del marketing pueden tomar decisiones estratégicas bien redondeadas que se alineen con sus objetivos de negocio.

• Optimización de campañas

MMM y Multi-Touch Attribution Modeling desempeñan un papel crucial en la optimización de las campañas de marketing. MMM ayuda a los profesionales del marketing a evaluar la eficacia de su marketing mix global y a identificar áreas de mejora. Ayuda a responder preguntas como: "¿Cómo podemos optimizar nuestras actividades de marketing para obtener mejores resultados?". 

Multi-Touch Attribution Modeling proporciona información sobre el rendimiento de los puntos de contacto individuales, lo que permite a los profesionales del marketing optimizar elementos específicos de sus campañas. Ayuda a responder preguntas como: "¿En qué puntos de contacto debemos centrarnos para mejorar las conversiones?". Al utilizar ambos enfoques, los profesionales del marketing pueden afinar sus campañas, asignar recursos estratégicamente y lograr un mejor rendimiento de la campaña.

Elegir el enfoque adecuado para tu empresa

A la hora de elegir entre Marketing Mix Modeling (MMM) y Multi-Touch Attribution Modeling, deben tenerse en cuenta varios factores para tomar una decisión:

• Objetivos empresariales: Considera tus objetivos empresariales específicos. Determina si necesitas una visión holística del impacto de tu estrategia de marketing (MMM) o si necesitas información detallada sobre las campañas  individuales (MTA). Alinea el enfoque elegido con tus objetivos empresariales generales.

• Disponibilidad y calidad de los datos: Evalúa la disponibilidad y calidad de tus datos. MMM suele requerir datos históricos agregados, mientras que el MTA se basa en datos más granulares y detallados sobre las interacciones individuales de los clientes. Evalúa si tiene acceso a los datos necesarios y si son de calidad suficiente para respaldar el enfoque de modelado elegido.

• Sensibilidad temporal: Considera la sensibilidad temporal de la información que necesitas. MMM suele proporcionar información sobre tendencias a largo plazo y planificación estratégica, mientras que el MTA puede ofrecer información en tiempo real para la optimización táctica. Determina si necesitas información inmediata o si puedes trabajar con una perspectiva a más largo plazo.

• Recursos y experiencia necesarios: Evalúa los recursos y conocimientos necesarios para aplicar cada enfoque. MMM suele requerir conocimientos avanzados de modelado estadístico y herramientas especializadas para el análisis de datos, mientras que el modelado de atribución puede requerir experiencia en la recopilación de datos, técnicas de modelado de atribución y análisis avanzados. Considera si dispone de las capacidades internas o si es necesario recurrir a expertos externos como Adsmurai.

• Alcance y granularidad: Evalúa el nivel de granularidad que necesitas en tu análisis. MMM proporciona una visión global del marketing mix en su conjunto, mientras que el modelado de atribución se centra en los puntos de contacto individuales. Considera si necesitas una comprensión más amplia del impacto global o si necesitas información detallada sobre la contribución de puntos de contacto específicos.

• Características del sector y del canal: Ten en cuenta las características únicas de tu sector y tus canales de marketing. Algunos sectores o canales pueden prestarse mejor a un enfoque de modelización que a otro. Evalúa qué enfoque se ajusta más a la dinámica de tu sector y a tu panorama de marketing.

• Coste y presupuesto: Evalúa las implicaciones económicas de cada enfoque de modelización. Considera la inversión necesaria en términos de tecnología, herramientas, experiencia y esfuerzos de recopilación de datos. Evalúa si los beneficios potenciales compensan los costes y se ajustan a tu presupuesto disponible.

Teniendo en cuenta estos factores, podrás tomar una decisión informada sobre el enfoque más adecuado para tus necesidades y objetivos específicos. También puede valer la pena explorar si una combinación de ambos enfoques puede proporcionar una comprensión más completa de la eficacia de su marketing.

El uso conjunto de los modelos puede proporcionar una comprensión global de la eficacia del marketing. A continuación, te ofrece una breve explicación de cómo se pueden utilizar estos enfoques conjuntamente:

1. Comienza con MMM para analizar el impacto global de tu marketing mix en los resultados empresariales. Utiliza MMM para identificar la contribución relativa de los distintos elementos de marketing, como la publicidad, las promociones, los precios y los canales de distribución. Esto proporcionará una visión holística de la eficacia de tu estrategia global de marketing.

2. Aunque la gestión de la movilidad proporciona una visión general, es esencial recopilar datos detallados sobre las interacciones y los puntos de contacto de cada cliente. Recopila datos sobre los recorridos de los clientes, las interacciones y los eventos de conversión en varios canales y dispositivos. Estos datos servirán de base para el modelado de atribución.

3. Utiliza el MTA para analizar la contribución específica de cada punto de contacto para impulsar las conversiones y los resultados deseados. Los modelos de atribución, como el de primer contacto, último contacto, lineal o basado en datos, ayudan a asignar el crédito a los puntos de contacto individuales en función de su influencia.

4. Complementa ambas perspectivas para obtener una comprensión global de la eficacia del marketing. Te recomendamos trabajar con ambas metodologías, MMM y MTA. Ambos análisis ayudan a validar los resultados, descubrir nuevas perspectivas y perfeccionar las estrategias de marketing.

5. Utiliza la información de MMM y de MTA para optimizar tus esfuerzos de marketing. MMM proporciona información estratégica sobre la asignación de recursos, los presupuestos y la optimización general de la combinación de marketing. Mientras que MTA ofrece información táctica sobre la optimización de puntos de contacto, campañas o canales específicos. Utiliza esta información para tomar decisiones basadas en datos, ajustar las estrategias de marketing y asignar recursos de forma eficaz.

6. Supervisa continuamente el rendimiento de tus actividades de marketing y perfecciona tus modelos a lo largo del tiempo. Actualiza los modelos en función de los nuevos datos, los cambios en la dinámica del mercado y los objetivos empresariales. 

Al combinar la visión holística de MMM con los conocimientos granulares del Modelado de Atribución, podrás obtener una comprensión integral de la eficacia de tu estrategia global de marketing. Este enfoque integrado te permitirá optimizar la asignación de recursos, perfeccionar las estrategias y tomar decisiones informadas que impulsen el crecimiento del negocio.