6 prácticas recomendadas para Marketing Mix Modeling

Comprender el Marketing Mix Modeling es esencial para las empresas, ya que permite la toma de decisiones basada en datos, la asignación efectiva de recursos y la medición del rendimiento del marketing. 

Los modelos MMM guían la planificación estratégica, proporcionan una ventaja competitiva y mejoran la capacidad de respuesta en el mercado. Además, ofrecen valiosos conocimientos sobre los clientes, optimizan el retorno de la inversión (ROI), ayudan en la gestión de riesgos y respaldan la mejora continua en las estrategias de marketing.

TABLA DE CONTENIDOS

• La importancia de entender el Marketing Mix Modeling

• Práctica recomendada #1 Establecer objetivos claros

• Práctica recomendada #2 Recoger datos de alta calidad

• Práctica recomendada #3 Elegir la técnica de modelaje adecuada

• Práctica recomendada #4 Actualizar regularmente los modelos MMM

• Práctica recomendada #5 Interpretar cuidadosamente los datos

• Práctica recomendada #6 Comunicar resultados de manera efectiva

Entender estos modelos es de vital importancia debido a que proporcionan una serie de beneficios clave para los profesionales del marketing y las empresas en general:

• Optimización de recursos: Comprender los modelos de Marketing Mix Modeling permite a las empresas asignar sus recursos de marketing de manera más eficiente. Pueden identificar qué canales y estrategias generan el mayor impacto en las ventas y enfocar sus inversiones en consecuencia.

• Toma de decisiones informadas: Estos modelos proporcionan una visión más completa de cómo las acciones de marketing afectan a los resultados del negocio. Esto permite tomar decisiones más informadas sobre qué estrategias seguir y qué ajustes realizar.

• Evaluación de rendimiento: Los modelos de MMM ofrecen métricas objetivas para evaluar el rendimiento de las campañas de marketing. En lugar de depender de suposiciones o percepciones, las empresas pueden basar sus evaluaciones en datos concretos.

• Atribución más precisa: En lugar de depender de un modelo de atribución simplificado, como el "último clic", el MMM proporciona una atribución más precisa y completa, teniendo en cuenta múltiples canales y factores.

• Planificación estratégica: Los insights obtenidos a través de estos modelos pueden informar la planificación estratégica a largo plazo. Las empresas pueden ajustar sus estrategias de marketing en función de los resultados históricos y las proyecciones basadas en el MMM.

• Medición de impacto global: El MMM no se limita a canales digitales; también considera el impacto de las actividades de marketing offline, lo que brinda una visión más completa y precisa del panorama general.

• Adaptación a cambios: Dado que estos modelos son flexibles y pueden actualizarse con nuevos datos, las empresas pueden adaptarse rápidamente a cambios en el mercado y en el comportamiento del consumidor.

• Mejora continua: La comprensión de los modelos de MMM fomenta un enfoque de mejora continua en las estrategias de marketing. Las empresas pueden identificar áreas de oportunidad y ajustar sus tácticas para obtener mejores resultados con el tiempo.

Práctica recomendada #1 Establecer objetivos claros

Establecer objetivos claros es un paso fundamental en el proceso de Marketing Mix Modeling (MMM) y es crucial para su éxito. Sin objetivos bien definidos, se vuelve difícil determinar qué debe medirse y cómo interpretar los resultados. Los objetivos claros sirven como una hoja de ruta que guía todo el proceso de MMM. Ayudan a aclarar las preguntas específicas que el modelado debe abordar, como qué canales de marketing son más efectivos, cómo afectan las ventas y dónde asignar recursos para obtener un ROI óptimo.

Una vez que se establecen los objetivos, es esencial definir metas y métricas concretas para medir el éxito de los esfuerzos de MMM. Las metas deben ser específicas, medibles, alcanzables, relevantes y con un límite de tiempo (SMART, por sus siglas en inglés). Por ejemplo, una meta podría ser aumentar los ingresos totales en un 10% en un año mediante la optimización del mix de marketing. Las métricas pueden incluir indicadores clave de rendimiento (KPI), como el retorno de la inversión (ROI), el coste de adquisición de clientes (CAC) o el crecimiento de la cuota de mercado. Tener metas y métricas bien definidas garantiza que el proceso de MMM esté enfocado y que los resultados se puedan cuantificar, lo que permite la toma de decisiones basadas en datos.

Los objetivos y metas establecidos para el MMM deben estar en perfecta sintonía con la estrategia y los objetivos comerciales generales. El MMM es una herramienta poderosa para respaldar la toma de decisiones estratégicas en marketing, por lo que es esencial que las ideas obtenidas contribuyan a los objetivos organizativos más amplios. Por ejemplo, si el objetivo estratégico de una empresa es expandirse a un nuevo segmento de mercado, el MMM puede ayudar a determinar los canales y tácticas de marketing más efectivos para lograr esta expansión de manera eficiente. Cuando los objetivos están sincronizados con la estrategia comercial, el MMM se convierte en una herramienta valiosa para impulsar el crecimiento y el éxito de la empresa.

Práctica recomendada #2 Recoger datos de alta calidad

Recopilar datos de alta calidad es fundamental para el éxito del Marketing Mix Modeling (MMM) porque la precisión y confiabilidad de los datos afectan directamente a las ideas y decisiones derivadas del modelo. Los datos de alta calidad aseguran que las relaciones entre varias variables de marketing y las ventas se representen con precisión, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos, la optimización de estrategias y la evaluación del rendimiento. Sin datos confiables, los resultados del MMM pueden ser defectuosos, lo que conduce a esfuerzos de marketing equivocados y una asignación ineficiente de recursos.

El Marketing Mix Modeling requiere una variedad de tipos de datos para analizar de manera integral el impacto de las actividades de marketing en las ventas. Estos tipos de datos incluyen:

• Datos de conversiones: 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: 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: 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: Información sobre el contexto de la marca: eventos, promociones, campañas de descuentos, número de tiendas, etc. 

• Datos experimentales: 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.

Para asegurar que los datos utilizados para el MMM sean de la más alta calidad, se deben seguir varias mejores prácticas:

• Precisión: Verificar la precisión de las fuentes de datos y realizar controles regulares de calidad de datos para identificar y corregir errores o inconsistencias.

• Consistencia: Garantizar la consistencia de los datos mediante el uso de formatos y definiciones estandarizadas en todas las fuentes de datos relevantes.

• Granularidad: Recopilar datos con un nivel de detalle adecuado para capturar ideas significativas. Evitar la agregación prematura de datos en el proceso.

• Integración: Integrar datos de diversas fuentes para crear un conjunto de datos unificado que refleje todos los factores de marketing y ventas relevantes.

• Limpieza: Utilizar técnicas de limpieza de datos para eliminar valores atípicos, duplicados y valores faltantes.

• Alineación temporal: Asegurarse de que todos los puntos de datos estén correctamente alineados en el tiempo, ya que el MMM depende en gran medida de datos de series temporales.

• Documentación: Mantener una documentación detallada de las fuentes de datos, transformaciones y suposiciones realizadas durante el proceso de preparación de datos.

Práctica recomendada #3 Elegir la técnica de modelaje adecuada

Existen diversas técnicas de modelado disponibles para el Modelado de la Mezcla de Marketing (MMM), cada una con sus propias fortalezas y adecuación para diferentes escenarios. Algunas de las técnicas de modelado comúnmente utilizadas en el MMM incluyen: Machine Learning (Aprendizaje automático), Regresión, Análisis de series temporales, Análisis bayesiano, Modelo de atribución multicanal, Modelización econométrica, etc. 

Al seleccionar una técnica de modelado para el MMM, se deben tener en cuenta varios factores:

• Complejidad de los datos: Considera la complejidad de sus datos. La regresión lineal puede ser suficiente para relaciones sencillas, pero conjuntos de datos complejos con patrones no lineales pueden requerir técnicas más avanzadas como modelos de aprendizaje automático.

• Interpretabilidad del modelo: Piensa en el nivel de interpretabilidad necesario para su negocio. Los modelos de regresión lineal son más fáciles de interpretar, lo que los hace adecuados cuando la transparencia y la comprensión de los impulsores del modelo son esenciales.

• Disponibilidad de datos: Evalúa la disponibilidad de datos. Algunas técnicas de modelado pueden requerir tipos específicos de datos y, si esos datos no están fácilmente disponibles, puede limitar sus opciones.

• Limitaciones de recursos: Considera los recursos, como la potencia informática y la experiencia, disponibles para implementar y mantener el modelo elegido. Los modelos complejos pueden requerir más recursos para su desarrollo y mantenimiento.

• Objetivos comerciales: Alinea la elección de la técnica de modelado con tus objetivos comerciales. Por ejemplo, si su objetivo es la previsión de ventas a corto plazo, el análisis de series temporales puede ser el enfoque más adecuado.

• Validación del modelo: Asegúrate de que la técnica elegida se pueda validar de manera efectiva para evaluar su precisión y confiabilidad en la predicción de ventas e impacto de marketing.

• Escalabilidad del modelo: Considera la escalabilidad de la técnica elegida. ¿Manejarás conjuntos de datos más grandes y las cambiantes necesidades comerciales a lo largo del tiempo?

Práctica recomendada #4 Actualizar regularmente los modelos MMM

Actualizar y refinar regularmente los modelos de Mezcla de Marketing (MMM) es fundamental para garantizar su precisión y relevancia en el cambiante entorno del marketing. Los mercados cambian, los comportamientos de los consumidores evolucionan y las dinámicas competitivas fluctúan con el tiempo. Para abordar estos cambios y mantener la eficacia del modelo, las organizaciones deben incorporar nuevos datos, tener en cuenta las condiciones del mercado en evolución y ajustar los parámetros del modelo.

Una de las principales formas de lograr esta calibración y refinamiento es mediante los Ensayos Controlados Aleatorizados (RCTs), que incluyen geolifts y conversion lifts. Los RCTs proporcionan un entorno controlado para probar el impacto causal de las actividades de marketing. Así es cómo se intersectan ambos conceptos:

• Actualizaciones regulares del modelo: Las actualizaciones regulares del modelo MMM deben incluir la integración de los datos más recientes, como cifras de ventas, gastos de marketing y otras variables relevantes. Estas actualizaciones aseguran que el modelo refleje las condiciones de mercado más actuales y las tendencias de consumo.

• Validación del modelo: Los RCTs funcionan como un sólido mecanismo de validación para los modelos MMM. Al comparar las predicciones del modelo con los resultados de los RCTs, las organizaciones pueden evaluar la precisión de las previsiones del modelo. Una estrecha alineación entre el modelo y los hallazgos de los RCTs indica que el modelo captura de manera precisa el impacto real del marketing en el mundo real.

• Ajuste y refinamiento: Los RCTs proporcionan datos valiosos para ajustar los coeficientes y parámetros del modelo. Los conocimientos obtenidos de los RCTs ayudan a las organizaciones a optimizar el modelo, asegurando que cuantifique con precisión el impacto incremental de las actividades de marketing.

• Mejora continua: La realización regular de RCTs y la actualización del modelo MMM en función de nuevos datos experimentales garantizan que el modelo siga siendo adaptable a las cambiantes dinámicas del mercado. Este proceso iterativo permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos y adaptar las estrategias de marketing en consecuencia.

Práctica recomendada #5 Interpretar cuidadosamente los datos

Interpretar con cuidado los resultados del Marketing Mix Modeling (MMM) es fundamental porque las percepciones derivadas del modelo pueden tener un impacto significativo en las estrategias de marketing y las decisiones empresariales. Los resultados del MMM guían la asignación de recursos, la planificación presupuestaria y las tácticas de marketing. No interpretar los resultados de manera precisa puede llevar a acciones erróneas, mala asignación de recursos y oportunidades perdidas. Una interpretación cuidadosa garantiza que las organizaciones comprendan completamente las implicaciones de las conclusiones del modelo y puedan tomar decisiones informadas basadas en datos que impulsen el éxito empresarial.

Cada modelo de MMM tiene limitaciones y posibles sesgos que deben ser reconocidos y comprendidos durante el proceso de interpretación. Estas limitaciones pueden derivar de problemas de calidad de datos, suposiciones del modelo o simplificaciones realizadas durante el modelado. Es crucial reconocer que los modelos de MMM son simplificaciones del mundo real y es posible que no capturen con precisión todas las sutilezas e interacciones. Por ejemplo, es posible que no tengan en cuenta completamente factores externos como cambios repentinos en el mercado o acciones de competidores. Al comprender estas limitaciones, las empresas pueden contextualizar los resultados y realizar ajustes según sea necesario, evitando depender en exceso de las salidas del modelo.

Para interpretar los resultados del MMM de manera efectiva y tomar decisiones basadas en datos, se deben seguir varias mejores prácticas:

• Tener en cuenta las tendencias de la industria, las condiciones del mercado y los factores competitivos para asegurarse de que los resultados se interpretan con precisión.

• Cruzar los hallazgos del modelo con observaciones y datos del mundo real, siempre que sea posible, para validar la precisión de los resultados.

• Realizar un análisis de sensibilidad para evaluar cómo los cambios en las entradas y suposiciones del modelo afectan los resultados. 

• Reconocer el margen de error potencial y las limitaciones del modelo para evitar exceso de confianza en las conclusiones.

• Explorar diversos escenarios "qué pasaría si" para comprender las posibles consecuencias de diferentes estrategias de marketing y asignaciones presupuestarias.

• Involucrar a equipos interfuncionales, que incluyan a marketing, finanzas y análisis de datos, en el proceso de interpretación. 

• Reconocer que la interpretación es un proceso iterativo. A medida que nuevos datos estén disponibles y cambien las condiciones comerciales, revisar y refinar las interpretaciones y estrategias en consecuencia.

Práctica recomendada #6 Comunicar resultados de manera efectiva

Comunicar de manera efectiva los resultados del Marketing Mix Modeling (MMM) es fundamental, ya que garantiza que las percepciones y recomendaciones derivadas del modelo sean comprendidas y aceptadas por los principales interesados dentro de una organización. 

La comunicación clara y persuasiva puede cerrar la brecha entre el análisis de datos y las decisiones comerciales concretas. Cuando los resultados del MMM se comunican de manera efectiva, permite que los equipos alineen sus estrategias, tomen decisiones de marketing informadas y optimicen la asignación de recursos en función de las percepciones basadas en datos. 

Además, la comunicación transparente fomenta la confianza entre los interesados y promueve su participación activa en la implementación de las estrategias recomendadas, lo que en última instancia conduce a un mejor desempeño empresarial.