¿Qué es Marketing Mix Modeling?
Según el paper «Challenges and Opportunities in Media Mix Modeling» de Chan, D., & Perry, M. (2017), el Marketing Mix Modeling (MMM) son modelos estadísticos utilizados por los anunciantes para medir la eficacia de su inversión publicitaria y han existido en diversas formas desde la década de 1960. Los MMM, como los llamaremos de ahora en adelante, utilizan datos históricos agregados de series temporales para modelar los resultados de las ventas en función de las variables publicitarias, de otras variables de marketing y de variables de control como el clima, la estacionalidad y la competencia del mercado.
Métricas como el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) y las asignaciones presupuestarias optimizadas de la publicidad se derivan de estos modelos, basándose en que estos proporcionan resultados causales válidos.
En otras palabras, los MMM intentan responder a preguntas causales para el anunciante. Por ejemplo:
- ¿Cuál fue mi ROAS en televisión el año pasado?
- ¿Cuáles serían mis ventas si se gastara más o menos dinero el próximo año?
- ¿Cómo deberían asignarse mis presupuestos de medios para maximizar las ventas?
¿Qué aporta a nuestro negocio Marketing Mix Modeling?
Con MMM conseguiremos dos cosas diferentes:
- 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. La ventaja frente a los modelos user-level es que en este modelo no se habla solo de datos digitales, si no que al usar datos agregados se podrán incorporar datos de inversión offline, tipos de ofertas, temporalidad, entre otros.
- Predicciones: podremos descubrir cuáles han sido las variables más relevantes en el periodo analizado, un MMM indicará cómo potenciar cada variable y predecirá cómo cambiarán los resultados en cada escenario que se le plantee.
Sólo podremos realizar activaciones de gran valor pero solo como toma de decisiones y para esto se necesitará un analista que interprete los datos. No obstante, al usar datos agregados no se tienen localizados los usuarios, por lo que no se podrá usar un MMM para activar audiencias u optimizar los algoritmos de las campañas.
Eligiendo el mejor modelo para nuestro negocio
En un proyecto de MMM trabajaremos y crearemos diferentes tipos de modelos y el objetivo inicial será elegir el que mejor se adapte a nuestro negocio:
En el siguiente gráfico podemos ver el historial de ventas reales que ha tenido el cliente (línea rosa) y también vemos cómo ha predecido este modelo ese periodo de tiempo (línea azul).
Al final elegiremos el modelo que mejor se adapte a la tendencia y a los picos de ventas del cliente.
¿Qué insights podremos extraer de nuestro modelo MMM?
- Predicción del incremento potencial de ventas: este gráfico muestra todas las campañas o acciones que se han incluido en el modelo. Los puntos son la inversión y las ventas reales de esa campaña, y gracias a las líneas de tendencia podemos ver el potencial de ventas de cada campaña a medida que aumentamos la inversión.
- ROI de las campañas y variables: 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). Y por último, los puntos naranjas nos muestran el ROI de cada acción, identificando cuáles son las más rentables para nuestro negocio.
¿Quieres saber más sobre qué puede aportar Marketing Mix Modeling a tu negocio? No dudes en contactar a nuestro equipo de expertos. ¡Te esperamos! 🚀
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