Marketing Mix Modelling. ¿Qué es y para qué sirve?

El Marketing Mix Modelling (o MMM) es una herramienta fundamental que ayuda a CMOs y Directores de Marketing a optimizar sus inversiones y obtener el máximo retorno. ¿Estoy invirtiendo suficiente en mis campañas? ¿Podría aumentar el impacto redistribuyendo mi presupuesto de forma distinta? ¿Qué podría pasar si aumentara mi inversión en un medio concreto un 15%? Todas esas preguntas se responden a través de un modelo de marketing mix modelling. Hoy te contamos todos los detalles sobre el uso de estos modelos para optimizar el presupuesto de marketing.

Eficacia publicitaria. ¿Cómo se mide?

Conseguir la máxima eficacia publicitaria es uno de los principales objetivos de los equipos de marketing. las marcas tienen presupuestos limitados y necesitan obtener el máximo impacto con ellos. Y a eso les ayuda la investigación y la analítica de medios con diferentes soluciones que cubren objetivos complementarios:

• Predecir el éxito de una campaña antes de su emisión. Se consigue con los pre-tests publicitarios, unos estudios de mercado que predicen el éxito o fracaso de una campaña analizando su creatividad. Además, los pre-tests publicitarios evalúan los detalles de la creatividad para encontrar formas de mejorar la ejecución final.
• Medir la efectividad de una campaña. Para medir el impacto de una campaña aislada, las marcas cuentan con todas las herramientas de analítica de medios a su alcance y con los post-tests publicitarios. El post-test mide cuanta gente recuerda haber visto la campaña, mide la atribución a la marca y otras variables importantes para construir un funnel de marca y saber si la campaña ha cumplido con sus objetivos.
• Medir el impacto de la publicidad en la marca. Cuando una marca hace diversas campañas a lo largo del tiempo, tiene menos sentido medir el impacto de cada campaña de forma individual, ya que las diferentes acciones se solapan en los medios y en la mente del consumidor. En estos casos, la marca suele equiparse con un tracking de marca, que evalúa el impacto de toda la actividad sobre la marca de forma continua. Además, una parte importante del impacto de la publicidad se produce a largo plazo, de forma que la medición continua ayuda a entender mejor el efecto acumulativo de las campañas realizadas.
• Medir el impacto de la publicidad en las ventas y los objetivos de negocio. No hay duda de que el impacto en ventas es la medida de la eficacia publicitaria de mayor interés para CEOs y Directores financieros. Las formas más habituales de medir el impacto de la publicidad en las ventas son los modelos de atribución y el marketing mix modelling.

Los modelos de atribución

“La mitad del dinero que gasto en publicidad se desperdicia; el problema es que no sé qué mitad”. La famosa cita de John Wanamaker sigue hoy en boca de muchos CMOs. Tenemos más datos que nunca y a pesar de eso, es difícil obtener una visión clara y completa del impacto en ventas de las diferentes partidas presupuesto publicitario.

Una de las formas de medir la eficacia publicitaria es a través de los modelos de atribución. Estos modelos asignan crédito a diferentes canales o campañas en el proceso de conversión de un cliente. Sin embargo, a pesar de su utilidad, tienen limitaciones para arrojar la fotografía completa que necesitan los CMOs:

• El consumo de medios se ha fragmentado. Antes la televisión era todo, pero ahora hay muchos medios que se reparten la atención del consumidor, y eso hace el reparto de crédito más complejo y por tanto menos explicativo de la realidad.
• Minusvaloran el efecto de la publicidad a largo plazo. Nuestro proceso de decisión de compra está influido por toda la publicidad que hemos visto a lo largo de años y cualquier fuente de datos no recoge períodos tan amplios. Eso minusvalora el papel del valor de marca conseguido a lo largo de los años.
• Es más difícil medir el impacto de los medios offline. Registrar dónde ha hecho click el consumidor en las últimas etapas del funnel es algo fácil, pero es mucho más difícil medir el impacto de la publicidad offline. Eso hace que los medios offline sean frecuentemente minusvalorados en los modelos de atribución.
• Los datos de cada medio se recogen frecuentemente en silos. Combinar diferentes fuentes de datos para conseguir una fotografía completa requiere esfuerzo y conocimiento experto que tenga en cuenta los sesgos inherentes a cada fuente de datos.

Los modelos de atribución son útiles, pero es importante reconocer sus limitaciones y utilizarlos con precaución. Sus críticos argumentan que los modelos de atribución han llevado al marketing de hoy a medir su impacto fundamentalmente por sus resultados inmediatos y no por el impacto de las acciones a largo plazo. Ese «cortoplacismo» (short-termism) ha podido debilitar el impacto de las acciones de marketing y la importancia de la función en la consecución de los objetivos del negocio a largo plazo. Por eso cada vez más marcas complementan sus modelos de atribución con el marketing mix modelling.

¿Qué es el Marketing Mix Modelling?

El análisis de Marketing Mix Modelling es una técnica estadística que se utiliza para evaluar el impacto las diferentes inversiones de marketing en el progreso de una marca o un negocio. El MMM no busca, como sí hacen los modelos de atribución, registrar el impacto de cada medio sobre los consumidores y repartir el crédito de la venta entre ellos. El MMM busca las correlaciones entre una variable explicada – por ejemplo las ventas – con un conjunto de variables explicativas – las diferentes inversiones en marketing. Y lo hace a través de modelos econométricos que analizan  series temporales.

Combinar modelos de atribución con marketing mix modelling permite ver una foto mucho más completa del impacto de la inversión en marketing. El MMM integra todos los medios y otras variables de marketing en un mismo análisis, así que arroja una foto mucho más completa y equilibrada. No tiene sesgo hacia los medios online, ya que al basarse en la actividad de marketing y no en el impacto, es más fácil conseguir los datos. Y tampoco minusvalora la contribución del valor de marca, ya que en todo análisis siempre hay unas ventas «de base» que no vienen afectadas por la actividad de marketing.

Los beneficios de combinar modelos de atribución y marketing mix modelling han sido resaltados recientemente por expertos en efectividad publicitaria como Les Binet.

¿Para qué sirve hacer un análisis de Marketing Mix Modelling?

Gracias a un modelo de marketing mix modelling un CMO puede:

• Entender qué acciones de marketing tienen mayor impacto en los objetivos de negocio: El MMM explica cómo la publicidad y otras variables del marketing mix influyen en los resultados. Eso ayuda a tener conversaciones más útiles en la organización con expertos y no expertos en marketing.
• Comprender el nivel de saturación de cada medio. La inversión publicitaria en cada medio proporciona rendimientos decrecientes. Al principio resulta muy provechoso invertir en él, pero conforme se aumenta la inversión, la contribución marginal decrece hasta el punto en que una mayor inversión puede incluso llegar a ser contraproducente. El modelo de marketing mix modelling te permite saber en qué punto de la curva de saturación nos encontramos y por tanto si es recomendable seguir invirtiendo en él o desviar la inversión a otro medio.
• Optimizar el presupuesto publicitario. El MMM permite determinar cómo asignar de manera más efectiva el presupuesto de marketing entre diferentes canales y tácticas, asegurando que se destine más dinero a las actividades que generan un mayor impacto en los objetivos de negocio.
• Predecir el impacto de cambios en la inversión publicitaria. Un MMM permite realizar modelos «what if», es decir, qué pasaría si traspasáramos inversión del medio A al medio B. ¿Incrementaríamos la efectividad publicitaria total y el ROI? De hecho, la mayoría de modelos MMM proporcionan un escenario óptimo en el que para cada nivel de inversión se optimizan los resultados.
• Cuantificar el presupuesto publicitario óptimo. Mientras el ROI sea mayor que la inversión, a la empresa le interesa seguir dotando recursos para publicidad. Eso ayuda al CMO a tener conversaciones presupuestarias basadas en datos objetivos.

¿Cómo se hace un análisis de Marketing Mix Modelling?

El proceso de realizar un análisis de Marketing Mix Modelling generalmente implica los siguientes pasos:

• Decidir la variable que se desea a explicar. Las variables de respuesta o variables dependientes, tienen una relación directa con los objetivos del negocio. Frecuentemente son las ventas, las ventas en un canal determinado – como el ecommerce – u otras variables relacionadas con las ventas – registros, suscripciones, descargas de aplicaciones…
• Seleccionar las variables explicativas iniciales. Las variables explicativas son aquellas que representan las diferentes actividades de marketing y otros factores que pueden influir en el desempeño comercial de una marca o producto. Todo modelo MMM tiene en cuenta la inversión publicitaria y tal vez otras variables de actividad publicitaria complementarias a la inversión. Pero el modelo MMM va mucho más allá de la publicidad. Debe recoger todo aquello que influye en la variable a explicar. Y eso incluye cambios de precio, promociones, nivel de distribución o en algunos casos el tamaño del equipo comercial. También hay otros factores exógenos que pueden influir como la estacionalidad, actividades de la competencia, la evolución de la economía o incluso el clima o eventos de gran impacto cundo influyen en la demanda del producto. La selección de variables iniciales incluir todas ellas, y conforme se itere el análisis se irán descartando las que resultan menos correlacionadas.
• Recopilar los datos. Se recopilan datos históricos sobre las variables de marketing (precio, publicidad, distribución, etc.) y las métricas de desempeño (ventas, registros, etc.) durante un período de tiempo relevante y de la forma más desagregada posible. Cuantos más puntos de medición individualizados en las series temporales, mejor.
• Análisis estadístico: Se utiliza un modelo estadístico, como regresión lineal, para analizar la relación entre las variables de marketing y las métricas de desempeño. Algunas variables no resultarán relevantes en el análisis y por tanto se podrán descartar para simplificar el modelo.
• Validación del modelo: Se prueba la validez del modelo comparando las estimaciones con nuevas mediciones no empleadas en el entrenamiento del modelo. Hay que tener en cuenta que es recomendable ajustar el modelo a lo largo del tiempo para asegurar que no se producen cambios en el mercado que vayan degradando su capacidad explicativa.

Una comprobada su validez, ya estamos preparados para empezar a usar el modelo para tomar decisiones.

Críticas a los modelos de Marketing Mix Modelling

Aunque el Marketing Mix Modeling (MMM) es una herramienta valiosa para comprender el impacto de las actividades de marketing en los negocios, también ha sido objeto de críticas.

• Limitaciones en la precisión: para que un modelo MMM sea operativo debe ser relativamente sencillo. Por eso, en su definición se eliminan variables que no resultan explicativas, o que no se pueden gestionar, por lo que sus detractores argumentan que no es completamente ajustado a la realidad.
• Sensible a cambios en el mercado. Si entran nuevos operadores, o hay cambios tecnológicos, puede que el modelo de marketing mix modelling se degrade rápidamente, por lo que hay que revisarlo regularmente para asegurar su vigencia.
• Dificultad de obtener datos de series temporales de algunos datos. En ocasiones sabemos lo que invertimos en una táctica publicitaria, pero no sabemos cuando esa inversión ha impactado en el mercado. En la medida en la que los medios se fragmentan, resulta difícil tener una visión suficientemente granular de la ejecución.
• La correlación no implica causalidad. Los críticos argumentan que algunas variables pueden resultar correlacionadas, pero sin que la variable explicativa sea la que determina la evolución de las ventas (quizá ambas son afectadas por una tercera variable). Aquí es donde la experiencia del experto en modelos econométricos marca la diferencia.
• Costos y recursos: La implementación y el mantenimiento de un modelo de MMM pueden ser costosos y requieren recursos y experiencia técnica. Esto puede ser desincentivar a algunas empresas, que no tengan los recursos o los medios de obtener los datos que necesitan.

A pesar de estas críticas, el Marketing Mix Modelling sigue siendo percibido por muchos expertos en eficacia publicitaria como una herramienta fundamental, especialmente cuando se complementa con modelos de atribución, ya que ayuda mucho a los profesionales y a las empresas a tomar decisiones basadas en datos objetivos.

Mejora tu eficacia publicitaria con We are testers

En We are testers podemos ayudarte a evaluar el impacto de tu actividad publicitaria de la forma que mejor de adapte a tu caso:

• Podemos trabajar contigo para asegurar el éxito de tu creatividad realizando pre-tests publicitarios de forma regular. Si usas el mismo cuestionario podrás comparar los datos entre campañas para identificar las que tienen un mejor desempeño (y las que están por debajo de la media de tus creatividades).

• Y si ya estás emitiendo tu publicidad, podemos ayudarte a medir el impacto de tus campañas a través de post-tests publicitarios o de un tracking de marca y publicidad.

Mejora tu eficacia publicitaria desde hoy mismo. Contacta con nuestros expertos para conocer todos los detalles.