Medir para decidir mejor

El Modelado de la Mezcla de Marketing (MMM) es una piedra angular de la medición moderna del marketing, ya que proporciona una visión holística de cómo las diferentes actividades contribuyen a las ventas y al retorno de la inversión. En un contexto en el que los directores de marketing deben demostrar su impacto y colaborar estrechamente con los directores financieros en la asignación de presupuestos, el MMM, junto con las pruebas de incrementalidad y la atribución, forma un conjunto de herramientas complementarias para la toma de decisiones data-driven.

  • Modelado de la mezcla de marketing (MMM): Cuantifica el impacto del marketing en las ventas basándose en el data histórico, separa la demanda de referencia de los efectos incrementales y orienta la asignación presupuestaria.
  • Pruebas de incrementalidad: Prueba la causalidad comparando los grupos expuestos frente a los de control, validando qué actividades impulsan realmente las ventas.
  • Atribución: Asigna crédito a través de los puntos de contacto promocionales (correos electrónicos, llamadas a distancia, congresos, seminarios web), aclara los recorridos de compromiso del HCP y complementa tanto las pruebas MMM como las de incrementalidad.

Juntos, estos métodos forman un marco integral: MMM establece la visión estratégica, las pruebas de incrementalidad confirman la eficacia y la atribución explica la dinámica entre canales.

Las preguntas clave de Pharma

En el sector farmacéutico, la MMM se moviliza cada vez más para responder a tres preguntas estratégicas:

  • Impacto: ¿Cuál es el efecto real de las actividades de promoción sobre el volumen de recetas?
  • Rendimiento del canal: ¿Qué canales impulsan el mayor impacto incremental y cuáles están llegando a la saturación?
    Optimización del presupuesto: ¿Cómo deben reasignarse los recursos para maximizar el rendimiento de la inversión y mantener el crecimiento?

Estas cuestiones importan en un contexto en el que el gasto promocional supera a menudo los cientos de millones y en el que las normas de cumplimiento restringen severamente las palancas de marketing disponibles.

Cuatro retos que superar

La implantación de la gestión de la movilidad en el sector farmacéutico encierra un gran potencial, pero requiere superar cuatro grandes obstáculos:

  • Granularidad Data: El acceso se limita a menudo a las ventas mensuales agregadas data; los conjuntos promocionales data están fragmentados; las actividades de los Enlaces Científicos Médicos (MSL) no pueden modelarse directamente por razones de cumplimiento.
  • Fundación Data: La complejidad omnicanal (interacciones con los profesionales sanitarios) y los sistemas aislados dificultan la integración; los procesos manuales crean incoherencias y errores.
  • Diseño basado en hipótesis: Rara vez se dispone de gastos precisos data; los costes de los eventos requieren una estimación amplia; la actividad de los competidores no puede captarse en su totalidad.
  • Adopción empresarial: El éxito depende de la confianza de los equipos de marca; la simplificación de los resultados, la garantía de transparencia y la formación son fundamentales para evitar el efecto de “caja negra”.

Caso del cliente: Modelización del marketing mix para una marca farmacéutica en Francia

Con Thomas FILAIRE, de la oficina de París

Una marca farmacéutica líder en Francia aplicó el Marketing Mix Modeling (MMM) para optimizar el gasto promocional y no promocional, medir el impacto entre canales y orientar la toma de decisiones estratégicas.

Nuestro cliente se enfrentaba a 3 retos:

  1. Medir el impacto: atribuir con precisión el aumento de las ventas a actividades promocionales y no promocionales específicas es complejo, especialmente en un entorno altamente regulado
  2. Data Disponibilidad: Garantizar la exhaustividad, la calidad y la granularidad de data a través de múltiples fuentes (ventas, interacciones promocionales, actividades médicas, factores externos) es un requisito previo para una modelización sólida
  3. Conformidad: Las actividades médicas no pueden utilizarse como impulsores directos en el modelo debido a restricciones normativas, pero su influencia se capta a través de variables de control

Desarrollamos una herramienta de modelización de marketing mixta, basada en 3 capas:

  1. Estructura del modelo: Un modelo de regresión bayesiana cuantificó el impacto de las actividades de marketing en las ventas, teniendo en cuenta las ventas de referencia, las ventas incrementales impulsadas por el marketing y variables de control como la estacionalidad, las tendencias del mercado y eventos específicos (por ejemplo, COVID-19).
  2. Transformaciones: El modelo incorporó el stock publicitario (carry over) y los efectos de saturación para tener en cuenta el retraso y los rendimientos decrecientes de las actividades de marketing
  3. Prioridades empresariales: Los conocimientos empresariales y los estudios previos informaron los supuestos del modelo, mejorando su solidez y relevancia

Este producto, desbloqueó varios beneficios a largo plazo, desde la toma de decisiones hasta la resiliencia organizativa:

  • Eficacia del canal: El modelo reveló que las actividades promocionales representaron 17,1% de las ventas, con las llamadas F2F como principal contribuyente (13,4%), seguidas de los eventos de escalada (2,3%) y los congresos promocionales (1,4%).
  • Optimización del ROI: Los congresos promocionales y otras interacciones (correos electrónicos, llamadas a distancia/por teléfono) tuvieron el mayor ROI (3,25 y 3,59, respectivamente), mientras que las llamadas F2F fueron sólidas pero saturadas (ROI: 1,45).
  • Perspectivas prácticas: El equipo de la marca pudo ajustar los planes comerciales y médicos, reasignar presupuestos y dar forma a la estrategia futura basándose en los conocimientos de data-driven. Las recomendaciones incluían reducir la inversión en canales saturados y aumentar el gasto allí donde el retorno de la inversión era mayor
  • Mejora continua: El modelo permitió supervisar y perfeccionar continuamente las estrategias de marketing, garantizando que la organización se mantuviera ágil y receptiva a los cambios del mercado.

Con la comercialización gasto de De 100 millones a 150 millones en el producto, y un ~10% de la optimización del marketing gastado, ganancias en la toma de decisiones se estiman en ~10 a 15 millones de euros. Considerando un coste del proyecto de ~200.000, que es escalable verticalmente a otras marcas y geografías por ~100.000 euros ; sin costes adicionales de TI. El La rentabilidad del proyecto global es de ~5.000%, como un orden de magnitud para el primer año.

El futuro de la medición del marketing en Pharma

La medición del marketing está evolucionando hacia enfoques más integrados y sofisticados. Para la industria farmacéutica, esta evolución reforzará el papel de la MMM al tiempo que garantizará la alineación con el cumplimiento y el impacto estratégico.

  • Marcos integrados: Combinación de MMM con pruebas de atribución e incrementalidad para equilibrar la optimización a corto y largo plazo.
  • Calidad Data: Una gobernanza más sólida para armonizar el CRM, la promoción y el data externo, con total transparencia.
  • Canales en evolución: Adaptación de la medición a los puntos de contacto digitales, los seminarios web y las nuevas plataformas de participación de los profesionales sanitarios.
  • Capacidades internas: Desarrollar la experiencia interna en MMM y pruebas para implantar una cultura de prueba y aprendizaje.
  • Privacidad ante todo: Aprovechar el first-party data salvaguardando la privacidad del paciente y del HCP.
  • Calidad del compromiso: Cambiar el enfoque del volumen de actividad a la profundidad y eficacia de las interacciones con el HCP.

En general, la industria farmacéutica tendrá que combinar la sofisticación técnica con la madurez organizativa para garantizar que las inversiones en marketing aporten un valor medible y sostenible.