El Marketing Mix Modelling es una técnica indispensable para cualquier negocio que utilice varios canales para contactar con clientes y audiencia. ¿De qué se trata y cómo funciona? CleverClick 360 te lo explica en esta pequeña guía.
¿Qué es el Marketing Mix Modelling?
El Marketing Mix Modelling es una técnica de modelado estadístico que utiliza datos históricos de ventas y gastos de marketing para evaluar y predecir el impacto de las diferentes actividades de marketing en el rendimiento general de una empresa.
En otras palabras, esta metodología busca identificar la relación entre gasto y los resultados obtenidos en cada uno de tus canales de marketing.
¿Por qué necesitas el MMM?
Mientras más canales utilizar, más se vuelve complejo poder explicar el impacto de cada uno. Por esta razón, el Marketing Mix Modelling es ideal para:
- Anunciantes con múltiples canales simultáneos
- Ventas multicanal (retail online y presencial)
- Canales combinados de Paid media y Own media
Los beneficios del Marketing Mix Modelling
- Toma de decisiones informada: Al proporcionar una comprensión detallada de cómo funcionan las diferentes actividades de marketing, el MMM ayuda a los gerentes a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
- Optimización del presupuesto: Al identificar qué actividades de marketing generan el mayor retorno de la inversión, el MMM permite a las empresas asignar su presupuesto de manera más eficiente y efectiva.
- Planificación a largo plazo: Al analizar las tendencias a lo largo del tiempo, el MMM ayuda a las empresas a planificar sus estrategias de marketing a largo plazo y a adaptarse a los cambios en el mercado.
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¿Cómo implementar el MMM?
Para implementar este modelo se necesita un análisis de datos preciso. A continuación, te compartimos un how-to paso a paso:
- Definir los objetivos: Antes de comenzar, es crucial tener una comprensión clara de los objetivos que se quieren lograr con el MMM. ¿Se busca optimizar el presupuesto de marketing? ¿Entender el impacto de las diferentes actividades de marketing en las ventas? ¿Mejorar la rentabilidad? Definir estos objetivos ayudará a orientar todo el proceso de implementación.
- Recopilar datos: Incluye datos históricos de ventas, gastos de marketing, así como otros factores que puedan influir en las ventas, como datos demográficos, información del mercado, competencia, clima, etc. Es fundamental asegurarse de que los datos sean completos, precisos y estén limpios para obtener resultados confiables.
- Identificar variables clave: Es importante identificar las variables clave que se utilizarán en el modelo. Esto incluye las variables de marketing (precio, promoción, plaza, producto) y cualquier otro factor que pueda afectar las ventas. Es importante seleccionar cuidadosamente estas variables para garantizar que el modelo sea lo más preciso posible.
- Analizar los datos y construir el modelo: El MMM utiliza datos históricos y técnicas de regresión para averiguar cuál es la contribución de cada canal a los KPI. Para esto, es necesario identificar las variaciones de gasto en canales específicos, así como las variaciones correspondientes en el KPI.
- Validar el modelo: Una vez que se haya construido el modelo, es importante validar su precisión utilizando datos históricos no utilizados en el proceso de construcción del modelo. Esto ayudará a asegurar que el modelo sea capaz de predecir con precisión el rendimiento futuro basado en las actividades de marketing.
- Optimización constante: El MMM es un proceso continuo y en constante evolución. Es importante mejorar el modelo con el tiempo a medida que se recopilan más datos y se obtiene más información.
5 técnicas de modelado de Mix Marketing Modelling
- Regresión lineal. La técnica más utilizada en MMM. Analiza la relación entre una variable dependiente (ventas) y una o más variables dependientes (gasto en publicidad, promociones, etc.).
- Análisis de series temporales. Esta técnica estadística se utiliza para analizar datos en un plazo de tiempo determinado. En MMM se aplica para minimizar el ruido destacar la periodicidad de las señales.
- Modelos de atribución multicanal. Consiste en acreditar la venta a los diferentes canales que contribuyeron. Sirve para identificar los canales más eficaces y optimizar el gasto publicitario.
- Modelización econométrica. Utiliza la teoría económica para analizar el impacto de los inputs de marketing en las ventas. Permite identificar el impacto a largo plazo de las campañas de marketing y optimizar estrategias..
- Análisis bayesiano.Aplica el Teorema de Bayes para calcular la probabilidad de un evento, basándose en información histórica. En MMM se utiliza para estimar el impacto de las acciones de marketing.
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