El Marketing Mix Modeling (MMM) se ha convertido en una herramienta esencial en el mundo del análisis y la optimización de la inversión publicitaria. En marketing estamos rodeados de siglas y, muchas veces, lanzamos estas siglas sin piedad, como si todo el mundo supiera exactamente qué significan. Una de las más importantes (y menos entendidas) es el MMM o Marketing Mix Modeling.
El Marketing Mix Modeling (MMM) es un método analítico utilizado para comprender el impacto de diferentes tácticas de marketing en el rendimiento general de una empresa y para optimizar la asignación de recursos entre diferentes canales de marketing.
Uno de los mayores quebraderos de cabeza del marketing digital es el problema de la atribución. El Marketing Mix Modelling ofrece una solución a este problema aplicando un enfoque analítico, de manera que nos permite saber cuál es el impacto real de cada canal en las ventas y cómo ajustar la inversión para conseguir los mejores resultados.
¿Por qué es Necesario el MMM?
La respuesta es simple: porque lo necesitamos. En un momento en el que el ecosistema publicitario es más complejo que nunca, el MMM ofrece algo que escasea: una visión estratégica global. Ya no basta con mirar el CPA o el ROAS de Google Ads.
Según las célebres palabras de John Wanamaker, "La mitad del dinero que me gasto en publicidad es un desperdicio: el problema es que no sé qué mitad es".
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Fundamentos del Marketing Mix Modeling
El Marketing Mix Modeling examina las variaciones de múltiples elementos en una sola variable dependiente. El nivel de detalle de los datos determinará el nivel de detalle de los resultados. Es necesario tener en cuenta que las métricas de una empresa, como ventas, visitas a la web o adquisición de clientes, están determinadas por factores externos como la estacionalidad o los altibajos económicos.
El Marketing Mix Modelling usa datos históricos y técnicas de regresión para averiguar cuál es la contribución de cada canal a los KPI. Para ello, es necesario identificar las variaciones de gasto en ese canal y las variaciones correspondiente en el KPI.
Componentes Clave del MMM
Para poder aplicar con éxito este modelo de marketing y ventas, tenemos que partir de los datos adecuados.
- Datos Históricos: El MMM no es una varita mágica, es un modelo estadístico que analiza datos históricos para estimar el impacto que tiene cada canal en las ventas.
- Canales de Marketing: Gracias a herramientas de MMM, podemos visualizar -literalmente- cómo contribuyen medios como la televisión, la radio, exterior o los patrocinios a los resultados del cliente.
- KPIs: El Marketing Mix Modeling usa datos históricos y técnicas de regresión para averiguar cuál es la contribución de cada canal a los KPI. Para ello, es necesario identificar las variaciones de gasto en ese canal y las variaciones correspondiente en el KPI.
Ventajas del Marketing Mix Modeling
Y es que el Marketing Mix Modeling tiene muchas ventajas, como ofrecer una visión integral de la contribución de cada componente del marketing en el éxito global de la empresa. Asimismo, el Marketing Mix Modeling es una herramienta especialmente útil en un contexto donde la publicidad se desarrolla en múltiples canales, como televisión, radio, medios impresos, marketing digital y redes sociales.
Otra razón por la cual el Marketing Mix Modeling es crucial para las empresas es que les permite tomar decisiones informadas y basadas en datos concretos. Además, el Marketing Mix Modeling es un proceso que no solo beneficia a las grandes corporaciones con abundantes recursos.
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- Atribución: Conseguiremos un análisis de todas las variables que influyen en los resultados de negocio del cliente y se sabrá cuáles son las más relevantes para potenciarlas.
- Predicción: Predicción del incremento potencial de ventas: este gráfico muestra todas las campañas o acciones que se han incluido en el modelo.
- ROI: En el gráfico podemos ver en azul oscuro el peso en porcentaje de las ventas totales que ha tenido esa campaña o acción (calculada por el modelo). En azul claro podemos ver el peso que ha tenido esa acción sobre la inversión total (son datos que le damos al modelo).
Limitaciones y Desafíos al Aplicar el Marketing Mix Modeling
Por supuesto, como en toda metodología analítica, es crucial abordar ciertas limitaciones y desafíos al aplicar el Marketing Mix Modeling. La obtención de datos precisos y completos puede ser un reto, especialmente en un entorno donde la recopilación y análisis de información de múltiples fuentes puede ser complicado.
Asimismo, algunos factores externos, como cambios en las condiciones económicas o la competencia, pueden afectar el rendimiento de la inversión publicitaria y no siempre son fáciles de anticipar o controlar.
- Dificultad en la Obtención de Datos: El proceso para implementar el Marketing Mix Modeling va mucho más allá que instalar Analytics o utilizar UTM’s. Deberás conseguir un histórico de datos (cuanto más antiguo mejor) de toda actividad que pueda tener impacto en tus ventas.
- Modelo Adecuado: En la mayoría de casos, vamos a tener muchos problemas para encontrar el modelo correcto.
- Complejidad Creciente: A medida que tu empresa crece, también lo hace el número de canales que utilizas. Puede resultar difícil entender el creciente volumen y complejidad de su combinación de medios.
Resultados que Puedes Obtener
Supongamos que ya cuentas con datos de calidad suficiente para aplicar el Marketing Mix Modelling. ¿Qué tipo de resultados puedes obtener? Los gráficos de contribución nos permiten ver fácilmente cuáles son los canales que están contribuyendo al crecimiento de nuestra empresa.
Básicamente, lo que hacemos es traducir los resultados del Marketing Mix Modeling a un modelo visual que nos permita ver la contribución de diferentes canales a los ingresos globales. La manera más fácil de verlo es representar gráficamente los rendimientos de cada uno de nuestros canales, para ver cómo de pronunciada es la curva y en qué momento alcanzamos el punto de saturación con cada uno de ellos.
El Futuro del MMM y la Inteligencia Artificial
Con la irrupción de la inteligencia artificial (IA), se ha producido un cambio significativo en el enfoque de toma de decisiones de las compañías. Tradicionalmente, este proceso era complejo y requería conocimientos avanzados en análisis de datos y programación.
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Además, herramientas como Robyn o Meridian, desarrolladas por Meta y Google respectivamente, han democratizado el acceso a este tipo de modelizaciones, haciéndolas más asequibles, interpretables y accionables. No obstante, ello no implica que la ejecución de estos modelos sea algo sencillo e inmediato.