En este post vamos a explicar algunos detalles a tener en cuenta en la implementación de un proyecto de MMM. ¿Estás listo? ¡Toma nota!
Equipo de trabajo cliente-proveedor
Los proyectos MMM implican una relación entre la agencia y el cliente que va más allá de una relación cliente-proveedor simple. Ambas partes deben constituir un único equipo de trabajo sólido que coopere cada uno en su ámbito de experiencia.
- El cliente aporta todo el conocimiento de negocio, la evolución histórica de resultados, los factores relevantes que impactan en resultados, el planteo de hipótesis a validar, etc,
- La agencia de analítica aporta el análisis científico, el conocimiento técnico y la experiencia concreta de especialización de modelos MMM aplicados en diferentes clientes e industrias.
Antes de empezar: Set the right expectations!
Los procesos MMM son muy atractivos por el nivel de información estratégica que implican.
Inicialmente, existen altas expectativas (fundadas) sobre el output de los modelos: bien implementados, los modelos MMM dan pistas muy certeras del impacto de cada inversión en medios en los resultados de la compañía.
Pero los modelos MMM requieren de un trabajo colaborativo y de alta implicación por parte del cliente y el proveedor (agencia). El cliente del modelo debe facilitar un gran nivel de detalle de información al proveedor. Ello implica tiempo y dedicación de recogida de información.
La colaboración debe ser ágil para facilitar la fluidez del desarrollo del proyecto (con fases muy secuenciales, es decir, con poca posibilidad de trabajar en paralelo)
Encargar un modelo de MMM no es lo mismo que encargar otros servicios de marketing (una investigación de mercado, una campaña publicitaria, una promoción, etc). En la mayoría de servicios de marketing, el cliente trabaja en un briefing que una vez aprobado el proyecto, hay poca interacción hasta la recepción de resultados del trabajo de la agencia proveedora. En un MMM, el arranque del proyecto implica el inicio de una colaboración intensa y continua entre cliente y proveedor.
No tener expectativas claras del trabajo que implica un MMM por parte del cliente, es un riesgo cierto que el proyecto embarranque durante la primera fase de implementación.
¿Buscando la perfección con un MMM?
Los modelos MMM son muy útiles, sin ningún género de dudas. Pero no son perfectos. Hay varias causas claramente identificadas:
- En un mundo ideal, deberíamos incluir en el modelo *todas* las posibles variables que condicionan la evolución de las ventas. Obviamente, las variables finalmente seleccionadas como input del modelo son un subconjunto de todas las posibles.
- Hay variables importantes pero de difícil cuantificación. Por ejemplo, modelizar una mejora en la imagen de marca de la competencia.
- Hay variables de las que no tenemos una información precisa de detalle en cada periodo modelizado (por ejemplo, un tracking de notoriedad de marca por semana), con lo que deberemos construir una evolución entre periodos conocidos para rellenar los periodos desconocidos.
- Hay inputs del modelo que son decisión del responsable del modelo: por ejemplo, el tipo de curva de respuesta de determinados medios de comunicación. O los hiperparámetros máximos/mínimos de posibles curvas de respuesta publicitaria. El modelo requiere de decisiones previas que constituyen asunciones importantes en el resultado del mismo. Las decisiones sobre parámetros pueden modificarse en sucesivas iteraciones del modelo.
- No existe una única solución para un modelo MMM: cada modelo será el resultado de una elección de variables y de parámetros que por sí solos ya son un mundo.
Adentrarse en un proyecto MMM implica convivir con incertidumbres, iteraciones de solución, y convivencia con métodos ensayo-error. Tan solo teniendo esto claro aseguraremos el éxito del proyecto.
La diana objetivo
Aunque el objetivo de la mayoría de modelos MMM es la modelización de las ventas (en valor monetario), la misma metodología puede aplicarse a otras variables objetivo.
Vinculadas a ventas de producto:
- unidades
- medidas de peso (kg, toneladas)
- medidas de volumen (litros, hectolitros, M3, …)
Vinculadas a tráfico:
- visitas a canales digitales
- visitas a canales físicos
- usuarios únicos en canales digitales
Vinculadas a acciones:
- registro de usuarios
- peticiones de presupuestos
- reservas de productos/servicios
- descargas/instalación de apps
- llamadas a call centers
Las variables explicativas
Si el objetivo es explicar una curva de ventas, deberemos incluir en el modelo las variables más relevantes que puedan explicar esa curva.
Podríamos definir 3 grandes categorías de variables explicativas que hay que tener en cuenta:
1. Push Paid Media (Canales de pago): Inversión realizada en canales de pago. Son variables controlables y medibles. En esta categoría tenemos
- TV
- Radio
- Prensa
- Revistas
- Exteriores
- Cine
- SEM
- Digital Display
- Online Video
- Paid ads en RRSS
2. Variables Orgánicas: Son variables que afectan al push de comunicación, que están bajo nuestro control, pero que no tienen una coste directo de contratación por ser un medio propio. Por ejemplo:
- Newsletters
- Push notifications mobile
- Canales propios de RRSS
3. Variables de contexto: Variables de entorno que condicionan los resultados de ventas. Por ejemplo:
- Precios propios y de la competencia
- Promociones propias y de la competencia
- Puntos de venta competitivos
- Calendario (laborables y festivos por mes, etc)
- Datos Poblacionales
- Datos macroeconómicos (Tasa de paro, IPC, Indice de confianza del consumidor, etc)
- Datos de entorno que puedan ser condicionantes importantes (datos de epidemiología – COVID, Meteorología, Tráfico, etc)
- … etc
Outputs del modelo MMM y decisiones derivadas
Después de todo el trabajo realizado, el modelo nos permitirá tener los siguientes análisis de la efectividad de las palancas de marketing:
1. ROI de cada medio (ROAS = Return on Advertising Spending)
- impacto de las propias acciones
- por medios (TV vs Radio)
- por canales concretos (TV1 vs TV2)
- por campañas (creatividad1 vs creatividad2)
- impacto de acciones en el tiempo
- impacto global de medios de pago vs medios orgánicos (own media)
- impacto global de medios online vs offline
2. Determinación del baseline y sus principales componentes
- ventas baseline
- tendencia
- estacionalidad
- eventos concretos
3. Curvas de saturación por medios y niveles actuales de situación
4. Decay por canal (resonancia: impactos diferidos en el tiempo)
5. Asignación presupuestaria ideal (optimización de presupuesto)
6. Modelización de escenarios futuros
- qué inversión para llegar a “x” nivel de ventas
- què ventas con x% de inversión mayor/menor
- escenarios concretos (inversiones concretas en canales concretos)
- optimización de presupuesto condicionada a escenarios concretos de inversión
Kraz, tu agencia especializada en MMM
Ya hemos visto muchos de los detalles que se deben tener en cuenta a la hora de implementar un modelo de MMM, pero si todavía quieres sentar las bases de esta novedosa metodología, te recomendamos que le eches un ojo a este otro artículo de nuestro blog dónde encontrarás un webinar sobre la introducción al MMM (Marketing Mix Modeling).
Además, te recordamos que Kraz somos una agencia especializada en MMM, por eso, si estás pensando en implementar esta metodología en tu empresa, ¡no lo dudes y contacta con nosotros!