Pasa del análisis del rendimiento de tu mix de medios a la toma de decisiones para tus próximas asignaciones presupuestarias.
¿Qué es el Marketing Mix Modeling?
El Marketing Mix Modeling es una técnica de modelado matemático que ayuda a las empresas a cuantificar el impacto de varios componentes de su mix de marketing (por ejemplo, publicidad, promociones, precios, etc.) en las ventas u otros indicadores clave de rendimiento.
El objetivo es identificar qué tácticas son las más efectivas y cómo se pueden reasignar los presupuestos para maximizar el retorno de inversión.
En la práctica, el conjunto de datos de un modelo de Marketing Mix está compuesto por una variable dependiente (por ejemplo, los ingresos) y varias variables independientes (tus canales de marketing, factores exógenos, etc.).
¿Cuáles son los beneficios del Marketing Mix Modeling?
El MMM es esencial por varias razones:
Optimización del presupuesto: Ayuda a las empresas a determinar dónde deberían invertir sus recursos para obtener el mejor rendimiento.
Medición de la efectividad: El MMM evalúa la efectividad de cada elemento del mix de marketing, permitiendo a las empresas comprender qué tácticas funcionan mejor.
Previsión: Con datos históricos, el MMM puede usarse para predecir cómo los cambios futuros en el mix de marketing podrían afectar las ventas.
Sin cookies: Las metodologías tradicionales de atribución están siendo desafiadas por las restricciones tecnológicas y legales que afectan el uso de datos personales. El identificador único adjunto a los individuos (cookie, ID de CRM, dirección de correo electrónico) siempre ha sido clave para reconciliar el recorrido del cliente y medir la rentabilidad de una herramienta de marketing. La modelización del mix de marketing no necesita datos personales para funcionar y, por lo tanto, constituye una opción más resiliente. Además, los datos relativos a las campañas de marketing son hoy mucho más accesibles que en el pasado, tanto en términos de velocidad como de granularidad. Esta nueva situación permite a los modelos MMM trabajar en dimensiones temporales mucho más cortas que en el pasado.
¿Cuáles son los principales componentes del mix de marketing analizados en el MMM?
Cuando se trata de analizar la efectividad del mix de marketing usando el MMM, estos son los componentes comúnmente examinados:
Ingresos: Medida global de las ventas, a menudo el principal indicador de rendimiento.
Leads: Personas o empresas potencialmente interesadas en tu producto o servicio, un indicador temprano del rendimiento de las ventas.
Ventas: Número de transacciones o volumen de productos/servicios vendidos.
Canales de marketing pagados:
Online: Como la publicidad pagada en motores de búsqueda (PPC), la publicidad en redes sociales y el display marketing.
Offline: Como la publicidad televisiva, la radio, los paneles publicitarios y las revistas.
Canales de marketing gratuitos: Como el SEO, el marketing por correo electrónico y el boca a boca.
Catálogo de productos: Variedad y tipos de productos disponibles, así como la adición o eliminación de productos.
Cambio de precio: Cómo las variaciones de precio influyen en la demanda y las ventas.
Nuevas ofertas: Lanzamiento de nuevos productos o servicios y su impacto en el mix global.
Promociones: Ofertas especiales, descuentos o incentivos para estimular las ventas.
Estacionalidad: Cómo las variaciones estacionales (como las vacaciones o las estaciones meteorológicas) influyen en las ventas.
Notoriedad de la marca: El reconocimiento y la percepción positiva de la marca pueden influir en las ventas.
Factores exógenos: Todos los demás elementos externos que podrían influir en las ventas, como las tendencias económicas, las acciones de los competidores o los eventos mundiales.
Usando el MMM, las empresas pueden desglosar el impacto relativo de cada uno de estos componentes en su rendimiento global, lo que les permite ajustar y optimizar su estrategia de marketing en consecuencia.
¿Cómo se implementa el MMM?
La implementación del MMM generalmente se lleva a cabo en varias etapas:
Colecta de datos: Recolecta datos sobre las ventas, los gastos de marketing y otros factores externos que podrían influir en las ventas (por ejemplo, la estacionalidad, la competencia, la economía).
Modelado: Utiliza técnicas estadísticas para desarrollar un modelo que describa cómo los diversos elementos del mix de marketing afectan las ventas u otros indicadores clave.
Validación: Prueba el modelo en un conjunto de datos distinto para verificar su precisión.
Interpretación: Analiza los resultados para determinar qué elementos del mix de marketing tienen el mayor impacto en las ventas.
Optimización: Basado en los resultados, ajusta tu estrategia de marketing para maximizar el retorno de inversión.
¿Cuáles son los desafíos del MMM?
Para garantizar la fiabilidad y la precisión del Marketing Mix Modeling, se recomienda respetar una proporción de 1 variable independiente (o predictor) por cada 10 observaciones (o puntos de datos) en tu conjunto de datos.
Esto tiene implicaciones prácticas importantes para el diseño y el análisis de tus modelos estadísticos:
Implicaciones prácticas
Tamaño de la muestra: Si planeas analizar el impacto de varios canales de marketing (digamos 10) en las ventas, necesitarás al menos 100 puntos de datos (10 canales * 10 observaciones por canal) para construir un modelo robusto. Este requisito ayuda a asegurar que tu modelo tenga suficientes datos para aprender las relaciones entre las variables independientes y la variable dependiente sin sobreajustar.
Selección de variables: Al planificar tu modelo, debes evaluar el número de observaciones disponibles y determinar cuántas variables independientes puedes incluir razonablemente. Si tienes un conjunto de datos relativamente pequeño, es posible que necesites limitar el número de variables para respetar la proporción recomendada.
Calidad y robustez de las estimaciones: Respetar esta proporción ayuda a asegurar que las estimaciones de los coeficientes de tu modelo sean fiables y robustas. Esto significa que las predicciones hechas por el modelo tienen más probabilidades de reflejar relaciones verdaderas en lugar de artefactos de los datos utilizados para el entrenamiento.
Gestión de datos de alta dimensión: En escenarios donde muchas variables independientes están disponibles o se desean, este principio te anima a utilizar métodos de reducción de dimensionalidad (por ejemplo, agrupaciones) o de selección de variables para centrar tu modelo en los predictores más significativos, manteniendo una proporción saludable y evitando la sobrecomplejidad.
Por qué esta recomendación es importante:
Reducción del riesgo de sobreajuste (Overfitting): El sobreajuste ocurre cuando el modelo se adapta demasiado estrechamente a los datos de entrenamiento, capturando el ruido estadístico en lugar de las relaciones subyacentes reales. Tener suficientes observaciones en relación con el número de variables independientes ayuda a minimizar este riesgo, ya que el modelo puede generalizar mejor a partir de los datos observados.
Mejora de la estabilidad de las estimaciones: Cuantas más observaciones por variable, más estables son las estimaciones de los coeficientes del modelo. Esto significa que las predicciones del modelo son menos susceptibles a variaciones aleatorias en los datos, conduciendo a una mejor fiabilidad y precisión.
Aumento de la potencia estadística: La potencia estadística es la capacidad de un test estadístico para detectar un efecto real cuando este existe. Una proporción alta de observaciones por variable aumenta la potencia estadística del modelo, permitiendo detectar relaciones significativas entre las variables independientes y la variable dependiente.
Validación y verificación cruzada: Una cantidad suficiente de observaciones permite implementar técnicas de validación como la validación cruzada, que es crucial para evaluar el rendimiento del modelo en datos no vistos. Esto ayuda a asegurar que el modelo funcione bien en la práctica, no solo en teoría.
Reducción de la incertidumbre de las predicciones: Con más datos por variable, la incertidumbre o el intervalo de confianza alrededor de las estimaciones de parámetros y de las predicciones se reduce, lo que lleva a decisiones más informadas y precisas basadas en los resultados del modelo.
¿Cómo se compara el MMM con otras técnicas de análisis de marketing?
Existen otras técnicas como la atribución multi-touch, que analiza los puntos de contacto específicos del recorrido del cliente.
Mientras que el MMM se enfoca en el impacto global de los diferentes elementos del mix de marketing, la atribución multi-touch se centra en las interacciones individuales. Las dos técnicas pueden ser complementarias según las necesidades de la empresa.
Comprender la diferencia entre correlación y causalidad:
Correlación: Una correlación entre dos variables significa que tienden a cambiar juntas, pero esto no necesariamente significa que una cause la otra. Si A y B están correlacionadas, cuando A aumenta, B también puede aumentar (correlación positiva) o disminuir (correlación negativa). Pero esto no prueba que A provoque este cambio en B.
Causalidad: La causalidad implica una relación de causa y efecto entre dos variables. Si A causa B, entonces un cambio en A producirá un cambio específico en B.
Ejemplo: Tomemos el consumo de helados y la venta de crema solar.
Observación: Durante los meses de verano, el consumo de helados aumenta y las ventas de crema solar también aumentan.
Correlación: Hay una correlación positiva entre el consumo de helados y la venta de crema solar durante el verano.
Causalidad: Sin embargo, comprar helados no causa la compra de crema solar. No están directamente relacionados en términos de causa y efecto.
Explicación: La verdadera causa de esta correlación es una variable oculta: la temperatura.
Durante el verano, hace calor. Las personas quieren refrescarse comiendo helados y, debido a la mayor exposición al sol, también compran crema solar para protegerse.
La temperatura es, por lo tanto, la causa subyacente de los dos aumentos observados.
Este ejemplo muestra lo esencial que es distinguir entre correlación y causalidad, ya que la simple coexistencia de dos fenómenos no significa que uno sea la causa del otro.