Autores

Stephania Vellinho

CIENTÍFICO DE Dados , Artefact LATAM

Manuela Mesa

Director de Artefact

Decisiones estratégicas en marketing: ¿MMM bayesiano o modelos tradicionales?

MMM bayesiano: requisitos y alternativas

Comprender el impacto de las inversiones en medios de comunicación en los resultados empresariales —como las ventas, la captación de clientes y el valor de marca— ha supuesto durante mucho tiempo un reto para los directores de marketing. El modelado de la combinación de medios (MMM) se ha convertido en un método muy utilizado para asignar los recursos de marketing, y el MMM bayesiano, un enfoque más avanzado, destaca por su precisión y su capacidad para gestionar la incertidumbre. Sin embargo, la implementación del MMM bayesiano requiere tanto conocimientos técnicos como de gestión empresarial.

¿Qué es el modelado de la combinación de mercadeo (MMM)?

El MMM es una técnica analítica que utiliza métodos basados en la regresión para evaluar cómo influyen las distintas actividades de marketing en los resultados empresariales. Al aislar los efectos de cada activación de marketing (por ejemplo, TV, digital, redes sociales, promociones), MMM ayuda a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. El MMM bayesiano mejora aún más este enfoque integrando el conocimiento previo y actualizando las predicciones a medida que surgen nuevos datos.

¿Por qué elegir la MMM bayesiana?

La adopción de un enfoque bayesiano mejora la información que puede proporcionar el MMM tradicional. He aquí algunas ventajas clave:

  • Papel de los conocimientos previos: Los modelos bayesianos permiten a los profesionales del marketing introducir conocimientos previos (por ejemplo, información de campañas anteriores o puntos de referencia del sector). Esta función es especialmente ventajosa cuando los datos son escasos pero se necesita un punto de partida sólido.
  • Actualizaciones dinámicas: Los modelos bayesianos pueden asimilar continuamente nuevos datos, lo que garantiza que el modelo siga siendo pertinente y mejore sus predicciones a lo largo del tiempo.
  • Gestión de la incertidumbre: Por su propia naturaleza, la estadística bayesiana cuantifica la incertidumbre en los resultados del modelo. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones con más confianza, comprendiendo el margen de error o variabilidad.
  • Manejo de la complejidad: Las técnicas bayesianas gestionan las relaciones no lineales complejas con mayor eficacia que los modelos de regresión tradicionales. Esta sofisticación es muy útil para captar los matices de las modernas campañas de medios multicanal.

Sin embargo, estas funciones avanzadas exigen cumplir una serie de requisitos técnicos y empresariales. A continuación encontrará la lista:

Requisitos técnicos:

  1. Data sólida: Una infraestructura escalable es esencial para gestionar grandes conjuntos de datos, como el gasto en medios, las métricas de rendimiento y los factores externos. Una Data de clientes (CDP) puede centralizar data, mejorando la integración y la escalabilidad para el MMM.
  2. Data históricos: Data recopilarse semanalmente durante al menos dos años o mensualmente durante cinco años para reflejar las tendencias y la estacionalidad. El conjunto de datos debe contener al menos tres veces más data que parámetros para evitar el sobreajuste. Además, la cuota presupuestaria de cada canal debe situarse entre el 2 % y el 3 % para garantizar un impacto significativo y la variabilidad necesaria para un análisis preciso.
  3. Integración de múltiples fuentes: integra data ventas, proveedores de marketing y factores externos (por ejemplo, indicadores económicos) para crear un conjunto de datos unificado. Esto mejora la precisión del modelo MMM al reflejar la relación entre las iniciativas internas y las condiciones externas.
  4. HerramientasData y comunicaciónData : Para que los resultados del MMM bayesiano sean comprensibles para las partes interesadas sin conocimientos técnicos, utilice herramientas de visualización como Tableau o Power BI. Estas herramientas ayudan a convertir data complejos data información útil, lo que facilita una mejor toma de decisiones.

Requisitos empresariales

  1. Compromiso de la empresa: La alta dirección debe comprender, respaldar y alinearse con los objetivos y el impacto del modelo MMM. La participación activa del director de marketing garantiza que las estrategias de marketing se ajusten a las conclusiones del modelo y que se asignen los recursos necesarios.
  2. Un equipo especializado y comprometido: Es fundamental contar con un equipo multidisciplinar:
    • Científico de datos: Experiencia en modelado bayesiano y aprendizaje automático.
    • Especialista en marketing: Amplio conocimiento de los canales de marketing, el comportamiento de los clientes y las métricas de las campañas.
    • Ingeniero de datos: Experto en la creación de canales de datos y en garantizar la integridad de los datos.
  3. Inversión financiera: MMM requiere presupuesto para la adquisición de datos y talento cualificado.
  4. Compromiso con la acción: Los aprendizajes deben impulsar cambios en la estrategia. El equipo también debe realizar pruebas (por ejemplo, pruebas A/B) para validar las predicciones del modelo y evaluar el impacto.
  5. Mantenimiento y revisión del modelo: Las actualizaciones periódicas y las revisiones trimestrales garantizan que el modelo siga siendo pertinente y refleje los cambios del mercado, lo que facilita una toma de decisiones eficaz.

Dado que los MMM pueden suponer un proyecto de gran envergadura y que no todas las organizaciones tienen la capacidad de cumplir todos los requisitos, hemos elaborado una lista de enfoques alternativos que pueden tenerse en cuenta:

  1. Modelos de regresión tradicionales: los modelos más sencillos se centran en la relación entre la inversión en marketing y los resultados, y ofrecen información útil sin tener en cuenta las complejas interacciones entre los medios.
  2. Análisis de series temporales: resulta eficaz para identificar tendencias estacionales, pero tiene limitaciones a la hora de captar las interacciones entre canales, lo que afecta a su capacidad para ofrecer una visión completa del impacto del marketing.
  3. Modelos de atribución: Miden la contribución de cada canal, pero se centran en los efectos a corto plazo, descuidando el impacto a largo plazo en la construcción de la marca.
  4. Pruebas de incrementalidad y pruebas A/B: Las pruebas de incrementalidad miden el impacto adicional de las actividades de marketing. Métodos como las pruebas A/B y los geo-experimentos ayudan a determinar el verdadero valor de las campañas, pero requieren entornos controlados y una separación clara de los grupos. Para escalar a través de diversas combinaciones de medios debido a limitaciones prácticas.
  5. Análisis simplificado del ROI: Compara directamente los costes con las ventas o clientes potenciales atribuibles, pero simplifica en exceso las interacciones entre canales e ignora los rendimientos decrecientes o las sinergias.

En conclusión, el MMM bayesiano puede mejorar significativamente la toma de decisiones de marketing gracias a (I) una mayor precisión en la eficacia de los canales y la asignación de recursos, (ii) ideas dinámicas que evolucionan con los nuevos datos y (iii) recomendaciones accionables basadas en modelos estadísticos sólidos. Dada la complejidad del modelo, su aplicación requiere una inversión técnica y un compromiso organizacional. Para quienes no puedan cumplir estos requisitos, enfoques más sencillos, como los modelos de regresión tradicionales o los modelos de atribución, pueden seguir ofreciendo información valiosa. En última instancia, la clave está en alejarse de la intuición y acercarse a la toma de decisiones basada en datos, ya sea a través del MMM bayesiano o de métodos más accesibles.