En esta columna, Cynthia Recchi, Head of Data & Analytics de la agencia de medios Mindshare Latinoamérica, comparte su visión sobre esta herramienta que combina distintos instrumentos estadísticos para lograr resultados, utilizando modelos econométricos, técnicas de machine learning e inteligencia artificial.
En los últimos años, la industria del marketing ha visto un volumen incremental de ensayos sobre modelos de atribución, experimentos, regresiones, machine learning, modelos de lift, entre otros.
Mantenerse al día con estos cambios presenta retos importantes en tecnología y talento, retos que, a veces, es difícil sortear a la velocidad requerida.
Las personas que llevamos mucho tiempo en esta industria, hemos escuchado hablar en algún momento de los Marketing Mix Models (MMM), pero sólo recientemente estos han tomado renovada importancia.
¿Qué es un MMM?
Un Marketing Mix Model es, en resumidas palabras, un estudio estadístico que analiza grandes activos de datos para comprender lo mejor posible las relaciones intrínsecas, observando la simultaneidad (ya sea temporal o en características). A partir de desagregar las actividades de marketing podemos entender cuál fue el impacto de cada componente en una variable objetivo y computar el retorno que ha producido esa inversión. Usualmente, la variable objetivo son las ventas.
Los Marketing Mix Models han estado en la industria por más de 30 años, y han sido adoptados globalmente por compañías de CPG, Pharma, Belleza, Entretenimiento y otros. La disponibilidad de datos con series históricas es crucial para el modelado. La implementación de sistemas CRM ayudó a que esta metodología de análisis se extendiera a otras industrias, como las telecomunicaciones, los servicios financieros, la industria automotriz y la hotelería.
Entonces, ¿por qué estamos hablando de Marketing Mix Models ahora? Principalmente, por un par de palabras que se han vuelto tendencia este 2022: cookieless y atribución.
El término cookieless surgió para hacer referencia a la desaparición de las cookies de terceros, o third-party cookies, en consonancia con las nuevas leyes de protección de datos y privacidad. Un mundo sin cookies representa desafíos en el análisis del journey del consumidor y en el cálculo de métricas como el alcance, más allá de los Walled Gardens. En consecuencia, la ingeniería detrás de los modelos de atribución (modelos estadísticos producidos a partir de la observación de journeys de usuarios individuales) sufrirá grandes cambios y perderá su pasada eficacia para integrar distintos sistemas de medios.
Es este punto donde los modelos de atribución pueden beneficiarse de tomar en préstamo herramientas brindadas por los Marketing Mix Models. Los Marketing Mix Models no son un abordaje rígido. Al contrario, combinan distintos instrumentos estadísticos para lograr resultados, utilizando modelos econométricos, técnicas de machine learning e inteligencia artificial. El abordaje que se escoge, la transformación de las variables y las técnicas que se utilizan están al servicio de la industria de cada cliente y de la disponibilidad de información. No hay un “one size fits all”.
Por ello, los MMMs se convierten en una herramienta muy importante para el futuro del Marketing, y en particular del Marketing Digital. El nombre no es nuevo, pero las nuevas tecnologías, la capacidad de automatización, los nuevos activos de datos y la renovada importancia que tienen en este contexto, permitirán lograr mejoras radicales en el abordaje y usabilidad por parte de las empresas.
Los MMMs son un abordaje que continuarán generando valor para los equipos de Marketing, en tanto se desee mantener una mirada holística sobre la ejecución de las campañas.