¿Qué es el Modelado de Mezcla de Marketing / Medios (MMM)?

El modelado de mezcla de marketing (MMM) predice los resultados de negocio a través de un análisis estadístico utilizando regresiones multivariadas, con tácticas de marketing y gasto como variables. Las regresiones proporcionan contribuciones de cada variable a los resultados, que luego se utilizan para predecir qué conversiones y ventas serían con diferentes insumos o mezcla de marketing.

¿Cómo funciona el modelado de mezclas de marketing?

El modelado de mezcla de marketing, también llamado Modelado de mezcla de medios, recopila datos agregados de fuentes de marketing y no marketing durante un período histórico de varios años, también teniendo en cuenta influencias externas como estacionalidad, datos económicos, clima y promociones. Los datos se utilizan para desarrollar un modelo de demanda que cuantifica la contribución histórica de cada entrada de marketing y no de marketing a un resultado comercial, como ventas o conversiones.

Ejemplo de modelado de mezcla de marketing

Un vendedor de marcas de ropa quiere saber cómo contribuye cada canal de medios a las ventas. Si la marca ha recopilado datos de ventas y gasto publicitario para cada canal durante un período de tiempo de varios años, MMM se puede usar para ejecutar una prueba multivariante en muchos puntos diferentes en el tiempo. El análisis mostrará cuáles serán las ventas esperadas cuando se realice un cambio en el gasto en medios. Si bien el modelo puede ser eficaz, especialmente si hay una gran cantidad de datos disponibles, se basa en datos históricos, lo que significa que solo revela correlación, no necesariamente causalidad.

¿Cuáles son las ventajas del modelado de mezclas de marketing?

Si usted es una marca establecida, es probable que los datos estén fácilmente disponibles y MMM puede obtener muchos datos históricos de dos a tres años. MMM también puede modelar variables no mediáticas, como influencias macroeconómicas (como la COVID-19), influencias competitivas, estacionalidad, promociones y otras tendencias. La mayor ventaja de MMM es el análisis de alto nivel en toda la cartera de medios – ideal para proporcionar información estratégica de planificación a largo plazo en sus medios no direccionables y direccionables, pero no es ideal para información táctica o continua.

¿cuáles son las limitaciones del modelado de mezclas de marketing?

MMM estima el impacto del marketing en los resultados históricos del negocio en función de la probabilidad y puede estar sujeto al dilema de correlación vs.causalidad. Para las proyecciones prospectivas, MMM se basa en una serie de supuestos para factores no relacionados con el marketing, así como en la suposición de que la mezcla de medios a nivel de canal, el costo y la respuesta no difieren de los datos históricos que son la base del modelo de demanda.

Mientras que los modelos bien construidos basados en datos de alta calidad pueden superar la correlación vs. dilema de causalidad para proporcionar elevación de canal y pronósticos, la limitación en los grados de libertad y los desafíos con modelos sobreespecificados significa que no se pueden usar para informar la toma de decisiones tácticas a nivel de subcanal. Debido a que los modelos se basan en varios años de datos históricos para determinar una lectura promedio de los insumos de marketing, se enfrentan al desafío de provocar cambios dinámicos en los canales de marketing y/o cambios comerciales en períodos recientes. En otras palabras, no es exactamente ágil y no ofrece el nivel de conocimiento necesario para la optimización diaria.

Un enfoque alternativo para comprender la contribución de cada mezcla de marketing e informar las decisiones de inversión en medios es realizar pruebas de incremento continuas.

Con Measured, puede ejecutar fácilmente mediciones y pruebas de incremento en más de 70 plataformas de editores de medios. Al utilizar nuestras integraciones de API con plataformas multimedia, obtiene una vista multicanal de su mezcla de marketing en menos de 24 horas.

¿MMM es adecuado para ti? Si está buscando apoyo para tomar decisiones de planificación a largo plazo, usar principalmente medios no direccionables y tener al menos dos años de datos históricos con los que trabajar, ¡vale la pena investigar! Si necesita acceder a los datos de rendimiento más recientes para la optimización continua de los medios, Measured Intelligence Suite ofrece información de incremento para una planificación informada y ágil sin años de datos.

Medido vs plataforma de presentación de informes, Multi-Touch de Atribución (MTA) & Mezcla de Medios de Modelado (MMM)