Batalla de Modelos: MMM vs. MTA

La medición del rendimiento en marketing ha evolucionado mucho en los últimos años, pero sigue girando en torno a una gran pregunta: ¿qué canal, campaña o touchpoint está realmente impulsando los resultados del negocio?

Para responderla, dos metodologías destacan por encima del resto: Marketing Mix Modeling (MMM) y Multi-Touch Attribution (MTA). Cada una con su lógica, sus fortalezas… y también sus limitaciones. Mientras MMM ofrece una visión agregada, ideal para la planificación estratégica y la asignación presupuestaria a largo plazo, MTA se centra en el recorrido del usuario, analizando cómo cada interacción contribuye a la conversión.

En este artículo, desgranamos ambos enfoques, comparamos sus aplicaciones y te ayudamos a entender cuál se adapta mejor a tu negocio en función de tus objetivos, tu madurez analítica y cómo no el entorno regulatorio actual.

Porque no se trata de elegir “el mejor modelo”, sino de construir la mejor estrategia de medición.

TABLA DE CONTENIDOS

• 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

Marketing Mix Modeling (MMM)

El Marketing Mix Modeling (MMM) es una técnica estadística avanzada que permite medir y cuantificar el impacto de distintos factores de marketing, tanto online como offline, sobre las ventas o cualquier otro KPI clave del negocio.

Su objetivo es claro: entender qué está impulsando realmente los resultados para optimizar la inversión. Para ello, analiza datos históricos y evalúa la relación entre variables como el gasto publicitario, los precios, las promociones, los canales de distribución, la estacionalidad o incluso el contexto competitivo.

Gracias a este análisis, MMM responde preguntas estratégicas como:

• ¿Cuánto contribuye cada canal o campaña a las ventas?
• ¿Qué retorno están generando mis acciones de marketing?
• ¿Cómo debería reasignar el presupuesto entre medios para maximizar resultados?
• ¿Qué efecto tienen los cambios de precio en mi volumen de ventas?

Para que funcione, el modelo necesita un dataset sólido: histórico de ventas, inversión por canal, datos externos relevantes (clima, festivos, competencia…) y un buen entendimiento del negocio. A partir de ahí, se construye un modelo estadístico que identifica patrones, estima impactos y genera insights accionables para optimizar la estrategia y la asignación de recursos.

 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 Adsmurai lo tenemos claro: por eso desarrollamos nuestros propios modelos de MMM dentro de Adsmurai Marketing Platform (AMP). Los llamamos MMMs (sí, en plural, porque se adaptan a cada negocio) y los usamos junto con herramientas de atribución para ofrecer una visión integrada y accionable a nuestros clientes.

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.

Multi-Touch Attribution Modeling (MTA)

El Modelo de Atribución Multi-Touch (MTA) es como el detective del marketing digital: analiza todo el recorrido del cliente y trata de repartir el mérito entre los distintos puntos de contacto que han influido en una conversión. Porque, seamos sinceros, hoy en día nadie compra a la primera…

Piensa en cualquier proceso de compra online: ves un anuncio en Instagram, luego haces clic en un email, comparas productos en Google, visitas la web un par de veces… y finalmente compras. Cada una de esas interacciones ha jugado su papel. El MTA se encarga de analizar todas esas señales y decirnos cuál ha sido el peso real de cada una en la decisión final.

Existen diferentes formas de asignar ese “crédito” a los touchpoints, y según el modelo que uses, la historia puede cambiar bastante. Algunos ejemplos comunes:

• First Touch: todo el mérito va para el primer contacto. Ideal si quieres premiar el canal que genera descubrimiento.
• Last Touch: crédito total para el último punto de contacto antes de la conversión. Muy usado, pero algo injusto con el resto del viaje.
• Lineal: reparte el valor de forma equitativa entre todos los puntos. Salomónico, pero a veces demasiado simplista.
• Time Decay: da más peso a las interacciones más cercanas en el tiempo a la conversión. Más realista para ciertos journeys de decisión.
  
  

Estos modelos (y otros más avanzados como los basados en datos o algoritmos) ofrecen distintas perspectivas sobre cómo se construye una conversión. Elegir el más adecuado depende de los objetivos de tu negocio, del tipo de producto y del comportamiento de tus usuarios.

El MTA se basa en el seguimiento y análisis de datos para entender qué funciona y qué no. Y si se hace bien, permite optimizar campañas, asignar presupuesto con más criterio y mejorar el rendimiento global del marketing.

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.

¿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.

¿MMM o MTA? Elegir (y combinar) el enfoque adecuado

A la hora de decidir entre Marketing Mix Modeling (MMM) o Multi-Touch Attribution (MTA), lo primero es tener claro que no hay un modelo único perfecto, sino uno más adecuado según tus necesidades, tus datos y tus objetivos.

Estas son las claves que deberías tener en cuenta:

• Objetivos del negocio: ¿Buscas una visión estratégica y global del impacto del marketing? → MMM. ¿Necesitas entender el rendimiento de campañas y canales específicos en detalle? → MTA.
  
  
• Datos disponibles: MMM trabaja con datos agregados e históricos. MTA necesita datos granulares sobre cada interacción del usuario. La calidad y estructura de tus datos será determinante.
• Tiempo de respuesta: MMM es ideal para análisis a medio-largo plazo. MTA te da insights casi en tiempo real para optimizar sobre la marcha.
• Recursos y capacidades: MMM requiere perfiles técnicos y modelos estadísticos complejos. MTA, una buena implementación de tracking y herramientas analíticas. Si no cuentas con estos recursos, puedes apoyarte en expertos como Adsmurai.
• Nivel de detalle: MMM te da una vista macro del mix de medios. MTA entra al detalle de cada punto de contacto. ¿Qué profundidad necesitas?
• Sector y canales: No todos los sectores o canales encajan igual con un modelo u otro. Por ejemplo, si dependes mucho de medios offline, el MMM suele funcionar mejor.
• Presupuesto: Evalúa si puedes asumir la inversión en herramientas, tecnología y análisis. Ambos enfoques tienen costes distintos y beneficios diferentes.

Lo más potente es combinar ambos

En realidad, la magia ocurre cuando combinas MMM y MTA. Esta dupla te da una visión 360º:

• Usa MMM para ver el impacto general del marketing mix y tomar decisiones estratégicas sobre presupuesto, medios y pricing.
• Compleméntalo con MTA para entender qué canales o campañas están empujando conversiones concretas, y así optimizar tácticamente.

Así puedes validar resultados desde dos ángulos diferentes: lo macro y lo micro, lo estratégico y lo táctico.

Y sí, esto requiere una estructura de datos sólida, herramientas adecuadas y capacidad analítica. Pero los beneficios valen la pena: mejor asignación de recursos, decisiones más inteligentes y una estrategia que de verdad impacta en el negocio.

En Adsmurai ya lo estamos aplicando con clientes que buscan medir lo que importa. Porque medir bien no es elegir entre un modelo u otro: es construir una estrategia de medición inteligente que esté al servicio del crecimiento del negocio.