{"id":301293,"date":"2025-02-05T14:50:18","date_gmt":"2025-02-05T14:50:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=301293"},"modified":"2025-02-12T14:14:41","modified_gmt":"2025-02-12T14:14:41","slug":"mmm-requirements-and-when-to-look-for-other-options","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/mmm-requirements-and-when-to-look-for-other-options\/","title":{"rendered":"\u00bfNecesidades de MMM y cu\u00e1ndo buscar otras opciones?"},"content":{"rendered":"

Autores<\/h2><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
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Stephania Vellinho<\/h3><\/div>

Data CIENT\u00cdFICO, Artefact Latinoam\u00e9rica<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Manuela Mesa<\/h3><\/div>

Director<\/span>, Artefact Latinoam\u00e9rica<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Decisiones estrat\u00e9gicas en marketing: \u00bfMM Bayesiano o Modelos Tradicionales?<\/strong><\/h2><\/div>

MMM bayesiano: requisitos y alternativas<\/strong><\/h3>\n

Comprender el impacto de las inversiones en medios de comunicaci\u00f3n en los resultados empresariales -como las ventas, la captaci\u00f3n de clientes y el valor de la marca- ha sido durante mucho tiempo un reto para los directores de marketing. El modelado de la combinaci\u00f3n de medios (MMM) se ha convertido en un m\u00e9todo popular para asignar recursos de marketing, y el MMM bayesiano, un enfoque m\u00e1s avanzado, destaca por su precisi\u00f3n y capacidad para manejar la incertidumbre. Sin embargo, la aplicaci\u00f3n del MMM bayesiano requiere capacidades tanto t\u00e9cnicas como empresariales.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el modelado de la combinaci\u00f3n de medios?<\/b><\/h3>\n

MMM es una t\u00e9cnica anal\u00edtica que utiliza m\u00e9todos basados en la regresi\u00f3n para evaluar c\u00f3mo influyen las distintas actividades de marketing en los resultados empresariales. Al aislar los efectos de cada insumo de marketing (por ejemplo, TV, digital, medios sociales, promociones), MMM ayuda a las organizaciones a tomar decisiones data-driven. El MMM bayesiano mejora a\u00fan m\u00e1s este enfoque integrando los conocimientos previos y actualizando las predicciones a medida que surgen nuevos data.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 elegir la modelizaci\u00f3n bayesiana de la combinaci\u00f3n de medios?<\/strong><\/h3>\n

La adopci\u00f3n de un enfoque bayesiano mejora los conocimientos que puede proporcionar el MMM tradicional. He aqu\u00ed algunas ventajas clave:<\/p>\n

    \n
  • El papel de los priores<\/b>: Los modelos bayesianos permiten a los profesionales del marketing introducir conocimientos previos (por ejemplo, conocimientos de campa\u00f1as anteriores o puntos de referencia del sector). Esta caracter\u00edstica es especialmente ventajosa cuando el data es escaso pero se necesita un punto de partida s\u00f3lido.<\/li>\n
  • Actualizaciones din\u00e1micas<\/b>: Los modelos bayesianos pueden asimilar continuamente nuevos data, lo que garantiza que el modelo siga siendo pertinente y mejore sus predicciones con el paso del tiempo.<\/li>\n
  • Gestionar la incertidumbre<\/b>: Por su naturaleza, la estad\u00edstica bayesiana cuantifica la incertidumbre en los resultados del modelo. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones con m\u00e1s confianza, comprendiendo el margen de error o variabilidad.<\/li>\n
  • Manejar la complejidad<\/b>: Las t\u00e9cnicas bayesianas manejan las relaciones no lineales complejas con mayor eficacia que los modelos de regresi\u00f3n tradicionales. Esta sofisticaci\u00f3n resulta muy \u00fatil para captar los matices de las modernas campa\u00f1as de medios multicanal.<\/li>\n<\/ul>\n

    Sin embargo, estas funciones avanzadas exigen cumplir una serie de requisitos t\u00e9cnicos y empresariales. A continuaci\u00f3n encontrar\u00e1 la lista:<\/p>\n

    Requisitos t\u00e9cnicos:<\/b><\/p>\n

      \n
    1. Robusta infraestructura Data: <\/b>Una infraestructura escalable es esencial para gestionar grandes conjuntos de data, como el gasto en medios, las m\u00e9tricas de rendimiento y los factores externos. Una plataforma Data del cliente (CDP) puede centralizar data, mejorando la integraci\u00f3n y la escalabilidad para MMM.<\/li>\n
    2. Hist\u00f3rico Data: <\/b>El Data debe recogerse semanalmente durante al menos dos a\u00f1os o mensualmente durante cinco a\u00f1os para captar las tendencias y la estacionalidad. El conjunto data debe tener al menos 3 veces m\u00e1s puntos data que par\u00e1metros para evitar el sobreajuste. Adem\u00e1s, la cuota de presupuesto de cada canal debe estar entre 2-3% para garantizar un impacto y una variabilidad significativos para un an\u00e1lisis preciso.<\/li>\n
    3. Integraci\u00f3n de m\u00faltiples fuentes: <\/b>Integre data de ventas, proveedores de marketing y factores externos (por ejemplo, indicadores econ\u00f3micos) para crear un conjunto unificado de data. Esto mejora la precisi\u00f3n del MMM al captar la relaci\u00f3n entre los esfuerzos internos y las condiciones externas.<\/li>\n
    4. Data Herramientas de visualizaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n: <\/b>Para que los resultados del MMM bayesiano sean accesibles a los interesados sin conocimientos t\u00e9cnicos, utilice herramientas de visualizaci\u00f3n como Tableau o Power BI. Estas herramientas ayudan a traducir los complejos data en perspectivas procesables, facilitando una mejor toma de decisiones.<\/li>\n<\/ol>\n

      Requisitos empresariales<\/b><\/h3>\n
        \n
      1. Compromiso empresarial: <\/b>La alta direcci\u00f3n debe comprender, apoyar y alinearse con los objetivos y el impacto del MMM. La participaci\u00f3n activa de un director de marketing garantiza que las estrategias de marketing se alineen con las ideas del modelo y que se asignen los recursos.<\/li>\n
      2. Un equipo dedicado y experto: <\/b>Un equipo interfuncional es fundamental:\n
          \n
        • Data Cient\u00edfico<\/b>: Experiencia en modelado bayesiano y aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li>\n
        • Especialista en marketing<\/b>: Profundo conocimiento de los canales de marketing, el comportamiento de los clientes y las m\u00e9tricas de las campa\u00f1as.<\/li>\n
        • Data Engineer<\/b>: H\u00e1bil en la construcci\u00f3n de tuber\u00edas data y en garantizar su integridad.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
        • Inversi\u00f3n financiera: <\/b>MMM requiere presupuesto para la adquisici\u00f3n de data y talento cualificado.<\/li>\n
        • Compromiso con la acci\u00f3n: <\/b>Los insights deben impulsar los cambios de estrategia. El equipo tambi\u00e9n debe realizar pruebas (por ejemplo, pruebas A\/B) para validar las predicciones del modelo y evaluar el impacto.<\/li>\n
        • Mantenimiento y revisi\u00f3n de modelos: <\/b>Las actualizaciones peri\u00f3dicas y las revisiones trimestrales garantizan que el modelo siga siendo relevante y refleje los cambios del mercado, guiando una toma de decisiones eficaz.<\/li>\n<\/ol>\n

          Dado que los MMM pueden ser una empresa importante y que no todas las organizaciones tienen la capacidad de cumplir todos los requisitos, hemos enumerado enfoques alternativos a tener en cuenta:<\/b><\/h3>\n
            \n
          1. Modelos de regresi\u00f3n tradicionales: <\/b>Los modelos m\u00e1s sencillos se centran en la relaci\u00f3n entre el gasto en marketing y los resultados, ofreciendo perspectivas \u00fatiles sin captar las complejas interacciones de los medios de comunicaci\u00f3n.<\/li>\n
          2. An\u00e1lisis de series temporales: <\/b>Eficaz para identificar las tendencias estacionales, pero limitado a la hora de captar las interacciones entre canales, lo que afecta a su capacidad para ofrecer una visi\u00f3n completa del impacto del marketing.<\/li>\n
          3. Modelizaci\u00f3n de la atribuci\u00f3n: <\/b>Mide la contribuci\u00f3n de cada canal pero se centra en los efectos a corto plazo, descuidando el impacto a largo plazo en la construcci\u00f3n de la marca.<\/li>\n
          4. Pruebas de incrementalidad y pruebas A\/B: <\/b>Las pruebas de incrementalidad miden el impacto adicional de las actividades de marketing. M\u00e9todos como las pruebas A\/B y los geoexperimentos ayudan a determinar el verdadero valor de las campa\u00f1as, pero requieren entornos controlados y una separaci\u00f3n clara de los grupos. Para escalar a trav\u00e9s de diversas mezclas de medios debido a limitaciones pr\u00e1cticas.<\/li>\n
          5. An\u00e1lisis simplificado del retorno de la inversi\u00f3n: <\/b>Compara directamente los costes con las ventas o los clientes potenciales atribuibles, pero simplifica en exceso las interacciones entre canales e ignora los rendimientos decrecientes o las sinergias.<\/li>\n<\/ol>\n

            En conclusi\u00f3n, el MMM bayesiano puede mejorar significativamente la toma de decisiones de marketing gracias a (I) una mayor precisi\u00f3n en la eficacia de los canales y la asignaci\u00f3n de recursos, (ii) percepciones din\u00e1micas que evolucionan con los nuevos data y (iii) recomendaciones procesables impulsadas por modelos estad\u00edsticos s\u00f3lidos. Dada la complejidad del modelo, su aplicaci\u00f3n requiere una inversi\u00f3n t\u00e9cnica y un compromiso organizativo. Para quienes no puedan cumplir estos requisitos, enfoques m\u00e1s sencillos como los modelos de regresi\u00f3n tradicionales o los modelos de atribuci\u00f3n pueden seguir ofreciendo perspectivas valiosas. En \u00faltima instancia, la clave est\u00e1 en alejarse de la intuici\u00f3n y acercarse a la toma de decisiones data-driven, ya sea a trav\u00e9s del MMM bayesiano o de m\u00e9todos m\u00e1s accesibles.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            El MMM bayesiano puede transformar los resultados de marketing de su empresa, pero no todas las organizaciones est\u00e1n preparadas para ello. Conozca los criterios que debe tener en cuenta a la hora de tomar una decisi\u00f3n.<\/p>","protected":false},"featured_media":301297,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2997],"blog-language":[2991],"class_list":["post-301293","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-marketing","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/301293","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/301297"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=301293"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=301293"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=301293"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}