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¿Qué es el Marketing Mix Modelling? Aproximación analítica a los canales de marketing y ventas

    Por David Tomas, publicado en 24 junio 2020

    Uno de los mayores quebraderos de cabeza del marketing digital es el problema de la atribución. Como los consumidores reciben múltiples impactos online y offline, no siempre es fácil saber qué canales ofrecen mejores resultados.

    El Marketing Mix Modelling ofrece una solución a este problema aplicando un enfoque analítico, de manera que nos permite saber cuál es el impacto real de cada canal en las ventas y cómo ajustar la inversión para conseguir los mejores resultados. Te contamos todos sus secretos.

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    Que es el marketing mix modelling

     

    ¿Qué es el Marketing Mix Modelling?

    Según las célebres palabras de John Wanamaker, "La mitad del dinero que me gasto en publicidad es un desperdicio: el problema es que no sé qué mitad es". Los profesionales de marketing y ventas cada vez tenemos más canales a nuestra disposición, por lo que es más importante que nunca entender cuáles nos están dando resultados y cuáles no.

    En los canales online podemos saber qué canales han recibido más clics y hacer un seguimiento de los usuarios a través de técnicas como las cookies, aunque sigue siendo complicado obtener una precisión total. En el marketing offline, como los anuncios de televisión o la publicidad exterior, la cosa se vuelve mucho más compleja, ya que no tenemos ninguna manera de hacer un seguimiento de las impresiones y reacciones individuales.

    Y aquí es donde el Marketing Mix Modelling puede ayudarnos.

    El Marketing Mix Modelling es una técnica de modelado estadístico que busca identificar la relación entre el gasto en marketing en cada canal y los resultados obtenidos por el mismo (ya sea en términos de visitas a la web, ventas, adquisición de clientes u otros KPI).

    El Marketing Mix Modelling usa datos históricos y técnicas de regresión para averiguar cuál es la contribución de cada canal a los KPI. Para ello, es necesario identificar las variaciones de gasto en ese canal y las variaciones correspondiente en el KPI. Por tanto, solo podremos aplicar este modelo si nuestro gasto en marketing fluctúa en diferentes épocas y canales.

    Si aplicamos el Marketing Mix Modelling de manera correcta, conseguiremos saber con precisión cómo afectará a nuestros KPI la inversión en cada canal.

    Para generar la fórmula que nos ayudará a hacer el cálculo podemos usar simulaciones, donde el coste por cada canal de marketing será variado, múltipes escenarios serán generados y dependerán de los resultados; así se derivará una estrategia de marketing efectiva. Como se usa la regresión lineal según Medium, la ecuación posible sería:

    Ventas = β_0 + β_1 * (Canal 1) + β_2 * (Canal 2)

    Aquí "ventas" representa el volumen de ventas, el "canal 1" y "canal 2" son canales de marketing diferentes, "β_0" representa las ventas base, que es el volumen de ventas, en ausencia de campañas de marketing debido a la demanda natural, la fidelización y el conocimiento de marca. Por otro lado, "β_1" y "β_2" son los coeficientes para el canal 1 y el canal 2, que representan la contribución de cada canal al volumen de ventas.

    Aunque existen otras posibles fórmulas.

     

    ¿Qué datos necesito para aplicar el Marketing Mix Modelling?

    Para poder aplicar con éxito este modelo de marketing y ventas, tenemos que partir de los datos adecuados. Estos son los factores que deberías tener en cuenta a la hora de recopilar información para hacer estos cálculos:

    • El Marketing Mix Modelling examina las variaciones de múltiples elementos en una sola variable dependiente. Por tanto, es fundamental que tengamos un número suficiente de datos con la suficiente variación como para poder identificar correctamente el impacto de las variaciones en la variable.

    • La cantidad de datos recopilados debe estar equilibrada entre la necesidad de contar con suficientes datos como para determinar correctamente las relaciones entre variables y la de que sean realmente representativos de lo que está pasando con tu empresa.

    • El nivel de detalle de los datos determinará el nivel de detalle de los resultados. Por ejemplo, si quieres que el Marketing Mix Modelling te indique cuál es el rendimiento de cada canal a nivel de tienda, de producto o de segmento, los datos introducidos deberán estar segmentados a ese nivel.

    • Es necesario tener en cuenta que las métricas de una empresa, como ventas, visitas a la web o adquisición de clientes, están determinadas por factores externos como la estacionalidad o los altibajos económicos. Por tanto, tendrás que depurar tu modelo eliminando el "ruido" provocado por todos estos factores.

     

    Factores a tener en cuenta en el Marketing Mix Modelling

    Para poder interpretar correctamente los resultados de este modelo, hay que tener en cuenta dos factores muy importantes: el efecto retardado de las acciones de marketing y ventas y los rendimientos decrecientes.

     

    Los efectos retardados del marketing y las ventas

    No todas las acciones de marketing tienen un efecto inmediato. La mayoría de los consumidores atraviesan una fase de consideración o toma de decisiones. Este viaje de cliente va desde la primera vez que detectan una necesidad hasta que toman la decisión de comprar o no comprar.

    El resultado de este proceso es que hay un lapso temporal entre el lanzamiento de una campaña de marketing y el KPI registrado (visita, compra, registro de usuario, etc.). Y como es lógico, tenemos que tener en cuenta esto a la hora de calcular los resultados de cada canal.

    La fase de consideración es más o menos larga en función del producto a comprar: no es lo mismo un pintalabios que un coche nuevo, por ejemplo. Así mismo, es probable que el periodo de tiempo transcurrido entre la exposición y la decisión sea diferente en distintos canales. Por tanto, se recomienda hacer pruebas con diferentes lapsos temporales para ver cómo encajan mejor los datos.

     

    Los rendimientos decrecientes

    Si una inversión tiene un rendimiento decreciente, esto significa que el primer euro obtendrá mejores resultados que el segundo, el segundo mejores que el tercero y así sucesivamente, hasta que se alcanza un nivel máximo. A partir de ahí, invertir más no produce mejores resultados.

    La teoría nos dice que la ley de los rendimientos decrecientes se aplica a las acciones de marketing, ya que asumimos que la exposición a una marca consigue influir el comportamiento de los usuarios hasta cierto punto; a partir de ahí, se produce una saturación publicitaria que incluso puede llegar a ser contraproducente.

    La conclusión es que la relación entre presupuesto invertido en marketing y resultados no es lineal, y por tanto el objetivo será determinar cuál es el nivel óptimo máximo de inversión en cada uno de los canales de marketing empleados.

    marketing mix  modelling que es

    Fuente: Medium

     

    ¿Qué resultados puedes obtener con el Marketing Mix Modelling?

    Supongamos que ya cuentas con datos de calidad suficiente para aplicar el Marketing Mix Modelling. ¿Qué tipo de resultados puedes obtener? Podemos dividir estos insights en dos categorías: resultados descriptivos (que nos dicen lo que está pasando hasta ahora) y predictivos (que intentan predecir el futuro).

     

    Resultados descriptivos

    Dentro de los resultados descriptivos, podemos encontrar dos gráficos que nos serán muy útiles para evaluar la situación de nuestra empresa: los gráficos de contribución y los de rendimientos decrecientes.

     

    Gráficos de contribución

    Los gráficos de contribución nos permiten ver fácilmente cuáles son los canales que están contribuyendo al crecimiento de nuestra empresa. Básicamente, lo que hacemos es traducir los resultados del Marketing Mix Modeling a un modelo visual que nos permita ver la contribución de diferentes canales a los ingresos globales. También es muy interesante hacer gráficos temporales para ver la evolución de un canal durante un tiempo determinado y poder identificar factores como la estacionalidad.

    Al disponer de esta información en un formato visual, podremos comprender de un vistazo qué está ocurriendo e identificar las principales tendencias.

     

    Gráficos de rendimientos decrecientes

    Normalmente, los gráficos de rendimientos decrecientes son gráficos de línea en los que se representa una curva.

    Si aceptamos la teoría de la saturación publicitaria del mercado, nos interesa garantizar que no estamos invirtiendo en marketing y ventas más allá del punto de saturación.

    La manera más fácil de verlo es representar gráficamente los rendimientos de cada uno de nuestros canales, para ver cómo de pronunciada es la curva y en qué momento alcanzamos el punto de saturación con cada uno de ellos. Probablemente veremos canales en los que es fácil llegar al punto de saturación, mientras que en otros podemos seguir invirtiendo y generando beneficios.

    Juntos, los gráficos de contribución y los de rendimientos decrecientes nos permiten saber qué canales ofrecen mayor ROI y en cuáles deberíamos invertir más o menos para maximizar los beneficios. Eso sí, hay que tener en cuenta que los resultados solo pueden ser tan representativos de la realidad como los datos que hemos introducido.

     

    Resultados predictivos

    El Marketing Mix Modelling no solo resulta muy útil para explicar lo que ha ocurrido en el pasado, sino también para predecir el ROI futuro de tus acciones de marketing y ventas.

    Siempre debemos tomarnos las predicciones de futuro con cierta precaución, ya que en realidad no sabemos lo que va a suceder. Pero en cualquier caso, el Marketing Mix Modelling nos ofrece una herramienta muy útil para tomar decisiones informadas sobre marketing y ventas.

    Para obtener el máximo rendimiento a esta información, podemos diseñar diferentes escenarios de inversión y aplicar el Marketing Mix Modelling para ver los resultados. Así, podremos optimizar el presupuesto para centrarnos en los canales más eficientes y que aún no hayan alcanzado el punto de saturación.

    Y por supuesto, podemos simplificar esta tarea creando un algoritmo automatizado y personalizado en función de la situación única de nuestra empresa, que nos evite tener que calcular "a mano" diferentes escenarios y nos ayude a optimizar al máximo la inversión en cada canal. Así, tendremos la seguridad de estar haciendo un uso inteligente de nuestro presupuesto y podremos liberar tiempo y recursos para mejorar la estrategia y la creatividad de nuestras campañas.

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    David Tomas

    CEO y cofundador de Cyberclick. Cuenta con más de 20 años de experiencia en el mundo online. Es ingeniero y cursó un programa de Entrepreneurship en MIT, Massachusetts Institute of Technology. En 2012 fue nombrado uno de los 20 emprendedores más influyentes en España, menores de 40 años, según la Global Entrepreneurship Week 2012 e IESE. Autor de "La empresa más feliz del mundo" y "Diario de un Millennial". ______________________________________________________________________ CEO and co-founder of Cyberclick. David Tomas has more than 20 years of experience in the online world. He is an engineer and completed an Entrepreneurship program at MIT, Massachusetts Institute of Technology. In 2012 he was named one of the 20 most influential entrepreneurs in Spain, under the age of 40, according to Global Entrepreneurship Week 2012 and IESE. Author of "The Happiest Company in the World" and "Diary of a Millennial".