El modelo de marketing mix (MMM) está viviendo un momento estelar en el mundo de la medición de marketing. A medida que las regulaciones de privacidad limitan el seguimiento a nivel de usuario, los profesionales del marketing están recurriendo a él para obtener una medición fiable y multicanal. En mi agencia, nos encanta; los análisis de MMM a menudo conducen a una asignación de presupuesto más inteligente con un impacto significativo a largo plazo.
Pero a medida que crece su adopción, también lo hacen los errores de ejecución y las ideas equivocadas sobre lo que el MMM puede y no puede hacer. A pesar de su potencial estratégico, a menudo se utiliza mal, se interpreta incorrectamente o se vende en exceso, lo que lleva a errores costosos y a una pérdida de credibilidad por expectativas poco realistas.
El MMM no es una caja negra. Para producir insights significativos, exige contexto, estrategia, iteración y datos sólidos. El contexto es especialmente crítico. Sin él, el MMM se convierte en lo que yo llamo una cámara de eco matemática: sin entradas externas y con poca conexión con la realidad.
En este artículo de Clicategia, desglosaremos cómo abordar el MMM correctamente, evitar los errores más comunes y convertir tu análisis en un valor de negocio real.
Errores de Ejecución: Las Trampas Comunes en el MMM
Con demasiada frecuencia, los equipos se obsesionan con la técnica de modelado y pasan por alto el sistema más amplio: la calidad de los datos, las suposiciones y el contexto de los interesados. Hay muchos errores posibles, pero los que veo con más frecuencia son:
- Usar datos de gasto y rendimiento inconsistentes, incompletos o no validados.
- Asumir respuestas inmediatas o lineales al gasto en medios, lo que simplifica en exceso la realidad.
- Interpretar las relaciones estadísticas como prueba de impacto sin experimentación.
- Usar el MMM para decisiones diarias de campaña a pesar de su diseño estratégico y su granularidad retardada.
- Construir modelos que están sobre-optimizados en la muestra pero que fallan en el mundo real.
Si cometes alguno de estos errores, tus esfuerzos de MMM serán confusos e ineficaces, y no obtendrás mucho apoyo para la iniciativa en el futuro.
«Un modelo de MMM es tan bueno como los datos que lo alimentan. Basura entra, basura sale. La precisión de tus datos no es negociable.»
Expectativas vs. Realidad: Lo que el MMM Puede y No Puede Hacer
Cuando se ejecuta correctamente, el MMM puede ofrecer insights muy valiosos, pero solo dentro de su caso de uso apropiado.
Con un buen modelado y buenos datos de entrada, puedes:
- Reasignar presupuestos basándose en el ROI marginal y la saturación.
- Pronosticar el impacto en las ventas de varios escenarios de presupuesto.
- Establecer topes de gasto para evitar rendimientos decrecientes.
- Mostrar las contribuciones a largo plazo de los canales de marca frente a los de rendimiento.
- Seguir la eficacia de los medios a lo largo del tiempo y apoyar la alineación interfuncional.
Lo que no puedes esperar que haga el MMM:
- Optimizar las decisiones diarias de compra de medios.
- Atribuir a nivel de usuario o de creatividad publicitaria.
- Reemplazar las pruebas de elevación (lift tests) o la experimentación (que son un complemento necesario para el MMM).
En otras palabras, trata el MMM como un GPS estratégico que necesita otras entradas para funcionar bien, no como una herramienta de navegación táctica paso a paso.
Malas Interpretaciones de los Resultados
Puedes darle el mismo resultado de MMM a tres profesionales del marketing, y podrían tener tres interpretaciones muy diferentes de lo que significa y de qué hacer a continuación. La mala interpretación en la que me gustaría centrarme aquí es la dinámica de correlación vs. causalidad.
«Los profesionales del marketing deben entender que el MMM es esencialmente un análisis de correlación sofisticado que necesita ser complementado con pruebas de incrementalidad, como las pruebas de elevación geográfica, para establecer la causalidad.»
Que dos variables se muevan juntas (correlación) no significa que una cause la otra. El MMM te muestra correlaciones fuertes; las pruebas de incrementalidad te ayudan a probar la causalidad.
Lo que Necesitas para un Análisis de MMM Efectivo
El MMM implica programación, pero es mucho más que eso. Es una disciplina interfuncional que involucra ciencia de datos, marketing, finanzas y estrategia. Para hacerlo bien, necesitas:
1. Datos Limpios y Longitudinales
Una nota antes de sumergirme en los elementos de datos que necesitas: la densidad de datos es crítica. Para empresas sin un gran volumen de eventos que generan ingresos (piensa en grandes plataformas SaaS o concesionarios de coches), utiliza métricas proxy estratégicas que ocurran antes en el recorrido de compra y que sean buenos predictores de la generación de ingresos.
Con eso en mente, aquí están los datos necesarios (o recomendados) para tu modelo:
- Datos semanales de 2 a 3 años.
- Gasto en medios por canal y campaña (se recomienda por región).
- Variables de control (todas recomendadas): Promociones, precios y competidores.
2. Técnicas de Modelado Avanzadas
Tu modelo debe ser lo suficientemente sofisticado para reflejar la realidad del marketing.
- Funciones de Adstock/lag para reflejar el impacto retardado de la publicidad.
- Modelos de saturación (por ejemplo, curvas de Hill) para los rendimientos decrecientes.
- Regularización o priores bayesianos para estabilizar las estimaciones.
3. Validación e Iteración
Realizar un análisis de MMM una vez y tomar los resultados al pie de la letra nunca te dará los mejores insights posibles. Si te tomas en serio la adopción del MMM, prepárate para incluir lo siguiente en tu proceso:
- Validación cruzada, pruebas con datos retenidos (holdout tests) y experimentos de elevación geográfica.
- Re-ejecuciones regulares (trimestrales o semestrales) para mantenerse alineado con el mercado.
- Incorporación de otras herramientas (por ejemplo, atribución multitáctil – MTA, pruebas A/B) para obtener una imagen completa.
«Un análisis de MMM no es una fotografía; es una película. Debes seguir rodando para entender cómo evoluciona la historia de tu marketing.»
Recomiendo encarecidamente realizar los análisis más de una vez y utilizar diferentes métodos/plataformas para identificar similitudes y diferencias. Por ejemplo, al comparar los resultados de dos herramientas de MMM como Robyn de Meta y Meridian en un análisis reciente para un cliente, ambos modelos atribuyeron una influencia similar en la mayoría de los canales, una buena señal que ayuda a validar el modelo. Sin embargo, en un canal específico, Meridian mostró una influencia orgánica mucho mayor. Eso sugiere que necesitamos pruebas adicionales antes de pasar a la acción.
4. Participación de los Interesados (Stakeholders)
Incluso con análisis de MMM de primer nivel, la forma en que comunicas los hallazgos —y lo que permiten— es fundamental para obtener el apoyo de los clientes o de la dirección. Antes de empezar, alíneate con los interesados en los KPIs, las definiciones de ROI y las suposiciones del modelo para evitar sorpresas o malentendidos más adelante.
Cuando compartas los resultados, incluye rangos de incertidumbre y puntos de acción claros que se deriven directamente de tus datos. Si no puedes responder a la inevitable pregunta de «¿Y ahora qué?«, no estás listo para presentar tus hallazgos.
Un Mejor MMM se Convierte en una Ventaja Competitiva
En general, el cambio que se aleja del seguimiento basado en el usuario es saludable para la industria del marketing. Iniciativas como las pruebas de incrementalidad y el MMM finalmente están recibiendo el reconocimiento que merecen como partes centrales del análisis de campañas.
A medida que las principales plataformas nivelan el campo de juego de la optimización con la automatización, realizar estos análisis de manera más efectiva que tus competidores es una forma de impulsar un crecimiento diferenciado.
En Clicategia, entendemos que la medición precisa es la base de una estrategia de marketing exitosa. No nos conformamos con métricas de vanidad; nos sumergimos en modelos como el MMM para descubrir qué está impulsando realmente tu negocio. Si estás listo para pasar de las conjeturas a las decisiones basadas en datos y utilizar el modelado de marketing mix para optimizar tu presupuesto y maximizar tu ROI, hablemos. Juntos, podemos construir una estrategia de medición que te dé una verdadera ventaja competitiva.
