Cómo dar continuidad a proyectos de Marketing Mix Modeling (MMM)

Cómo dar continuidad a proyectos de Marketing Mix Modeling (MMM)

mayo 03, 2022

En artículos anteriores del blog de Kraz ya hemos hablado sobre qué es el Marketing Mix Modeling o MMM, un modelo que sirve para evaluar el impacto de la publicidad y otros factores sobre nuestras ventas.

Por eso hoy queremos continuar profundizando en este modelo y explicar no solo cómo implementarlo, sino también cómo dar continuidad a proyectos de Marketing Mix Modeling (MMM) y cómo hacer experimentos de calibración para que sea lo más ajustado posible.

¿Cómo mantener la continuidad del Marketing Mix Modeling (MMM) en el tiempo?

 

Como ya sabes, el MMM es un modelo que se usa para medir el impacto de tus campañas (orgánicas o inorgánicas) y también de otros factores ambientales. Para hacerlo, el modelo se entrena con lo que denominamos training set, una serie de datos que entrenan el modelo. Por otro lado, el modelo se valida con un test set, es decir, con datos que no hemos incluido en el training set, pero que tenemos a mano para aumentar la capacidad de predicción del Marketing Mix Modeling.

 

Para mantener la continuidad del MMM en el tiempo es importante que repitas el proceso periódicamente. Cuanto más tiempo pasa, más datos se recaban, por lo que es importante que alimentes el modelo lo máximo posible para que los datos que devuelvan sean lo más fidedignos posible.

Fuente: https://facebookexperimental.github.io/Robyn/

Fuente: https://facebookexperimental.github.io/Robyn/

 

 

Realizar experimentos de calibración en MMM

 

Otro tipo de mantenimiento que debes realizar es el de realizar experimentos de calibración en el MMM para contrastar los resultados del modelo y los de la realidad. Una vez que ya has montado e implementado tu MMM, podemos hacer estas calibraciones, que te permitirán ajustar al máximo MMM. La calibración se suele realizar en base a experimentos de aumento de conversión.

Pero, ¿qué son esos experimentos de calibración? Estos experimentos son tests A/B en los que mediremos dos grupos: el grupo de impacto y el grupo de control. Comparando estos resultados, detectaremos las diferencias entre usuarios impactados y usuarios no impactados. Estos datos nos permitirán contrastar los resultados proporcionados por el MMM y los de la realidad.

Para realizar la calibración, debes escoger los canales que más exactos y controlables sean.

Por ejemplo, las campañas de marketing digital ofrecen todo tipo de información y métricas que puedes utilizar, tanto si son orgánicas como inorgánicas. Por ejemplo, canales como Facebook con la plataforma de Facebook Ads, o el canal email con campañas de email marketing son dos ejemplos muy exactos.

Tanto implementar un modelo MMM como mantenerlo puede ser una tarea compleja y exigente, por eso es recomendable que cuentes con la ayuda de una consultora de data science como Kraz. De esta forma, podrás asegurarte de que haya una dedicación completa y un control preciso sobre tu MMM. Si crees que tu empresa puede beneficiarse de la implementación y mantenimiento de un Marketing Mix Modeling, no dudes en contactar con nuestro equipo.

 

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