Si eres uno de nuestros lectores habituales, seguro que ya estás familiarizado con el término Marketing Mix Modeling (MMM). Tanto si diriges una empresa como si trabajas en el sector del análisis de datos, sabes que el MMM es un método utilizado para medir el impacto de los distintos esfuerzos de marketing. Pero, ¿cómo funciona exactamente?
En el artículo de hoy, profundizamos en la metodología del marketing mix modeling (MMM) a través de sus conceptos básicos. ¡Sigue leyendo!
1. Regresión multilineal o regresión lineal múltiple
La regresión multilineal (también conocida como regresión lineal múltiple) es un principio que permite generar un modelo lineal en el que la variable (Y) se determina a partir de otro conjunto de variables independientes (X1, X2, X3, etc.). El modelo de regresión multilineal se puede emplear para predecir el valor de la variable Y o medir el impacto que las variables independientes tienen sobre ella.
Un modelo de regresión lineal múltiple es un modelo estadístico versátil para evaluar las relaciones entre un destino continuo y los predictores. La regresión lineal se utiliza para generar conocimientos que contienen al menos dos campos continuos con uno identificado como el destino y el otro como un predictor. – Fuente: IBM
El marketing mix modeling (MMM) utiliza este principio, de tal forma que la variable independiente Y puede ser, por ejemplo, el volumen de ventas, mientras que las variables independientes (X1, X2, X3, etc.) corresponderían con inversión publicitaria. Al usar este principio, se forma una ecuación entre la variable dependiente y las independientes. Pero esta ecuación puede ser lineal o no, dependiendo de la relación entre las variables. Por ejemplo, la inversión publicitaria en televisión (X1) no tiene una relación lineal con las ventas (Y), porque el aumento en el gasto de X1 no genera un aumento proporcional en Y.
Si queremos hacer un símil de un elemento matemático más conocido, podríamos estar hablando de algo parecido – en esencia – a una regla de tres proporcional o inversa.
Las versiones beta generadas a partir del análisis de regresión ayudan a cuantificar el impacto de cada una de las entradas. Básicamente, la versión beta muestra que el aumento de una unidad en el valor de entrada aumentaría las ventas/ganancias en unidades Beta manteniendo constantes las otras entradas de marketing.
Gracias al uso del principio de regresión multilineal, el MMM puede cuantificar el impacto de las variables dependientes en la variable independiente, prediciendo cómo puede modificarse el valor de la variable dependiente (las ventas) si se incrementan o disminuyen las variables independientes (los esfuerzos de marketing seleccionados).
2. Impacto lineal y no lineal
Como acabamos de mencionar, las variables X pueden tener una relación linear con la variable dependiente Y o no. En el caso de que sí lo tengan, la variable Y aumentará consecuentemente al incrementar el valor de las variables que tienen impacto sobre ella. En el caso de que no sea lineal, Y solo aumentará hasta cierto punto; una vez que se alcanza este punto de saturación, los aumentos que se hagan en las variables X tendrán cada vez menos impacto en Y.
La inversión en campañas publicitarias en medios de comunicación como la televisión tienen un impacto no lineal. El porqué es sencillo: un anuncio de televisión ayuda a aumentar la percepción de marca entre los consumidores, pero solo hasta cierto punto; llegados a ese punto, los consumidores ya tienen esa percepción de marca creada.
Una vez que se traspasa este punto, pueden darse dos situaciones: una es que se reduzcan el impacto de X y el impacto en Y se estanque; otra es que haya cierto efecto de arrastre y decaimiento. En el primer caso, el impacto de los anuncios simplemente empieza a disminuir con el tiempo, de forma que el valor de Y se vuelve constante. En el segundo caso, el impacto de X se arrastra en menor medida sobre Y, a medida que el impacto de los primeros meses decae.
3. Ventas base y ventas incrementales
Para poder comprender la relación entre las variables X e Y, hay que tener en cuenta dos conceptos básicos de la medición en marketing: las ventas base y las ventas incrementales.
Las ventas base son una estimación de las ventas que se producirían por sí solas, sin realizar ninguna acción promocional o de marketing. Las ventas incrementales son aquellas ventas adicionales a las ventas base, que generalmente vienen causadas por acciones de marketing, como promociones, campañas publicitarias o cualquier otra acción de marketing. Por tanto, es un indicador básico de la eficacia del marketing.
4. Tablas de contribuciones
Una tabla de contribución es una representación gráfica de qué inputs de marketing afectan a las ventas y en qué medida. Estas tablas son una forma sencilla y visual de representar el mercado y las ventas de la empresa.
Para calcular el % de contribución de cada uno de los inputs, dividiremos la contribución de cada uno de ellos entre la contribución total.
5. Inmersión profunda
El modelo Marketing Mis Modeling te permite analizar en profundidad los datos, algo que se conoce como inmersión profunda. Como su propio nombre indica, la inversión profunda consiste en que una persona o equipo se sumerge por completo en los datos recabados, realizando un análisis muy profundo de ellos.
Este método es uno de los aspectos más interesantes del MMM, porque permite conocer qué campañas funcionan mejor que otras atendiendo a todos los factores involucrados posibles y, por lo tanto, predecir qué modificaciones tienen impacto en las ventas, pudiendo optimizar el presupuesto de marketing al máximo.
La ventaja de la inmersión profunda es clara: al comprender qué campañas funcionan mejor, arrojamos luz sobre la efectividad de cada una de ellas. Pero no solo eso, sino que de esta forma el MMM también puede darte las claves sobre aspectos más menudos de las campañas, como qué creatividades resultan mejor, qué segmentos de la audiencia responden mejor, o qué tipo de comunicación funciona mejor.
6. Optimización del presupuesto
Si has llegado hasta aquí, no te sorprenderá leer que la optimización del presupuesto de marketing es el objetivo final del MMM y, por lo tanto, una parte crucial de su metodología.
Optimizar lo que invertimos en marketing es clave para cualquier tipo de negocio, independientemente de su sector, tamaño o tipología. Hacer más con menos puede repercutir enormemente en el rendimiento del negocio, por lo que poner todos los esfuerzos posibles en esta optimización es en todo caso una gran inversión.
El MMM no solo analiza y evalúa el rendimiento de todos los inputs de marketing disponibles, sino que también es capaz de predecir cambios en la variable X reajustando los presupuestos. De esta forma, puedes tener una directriz fiable y basada en datos de cuál es el mejor escenario posible para tu negocio.
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