¿Qué es el modelado de marketing mix y cómo funciona?

¿Está invirtiendo su presupuesto de marketing de manera eficaz o simplemente está especulando sobre qué canales realmente generan ingresos? Esta es una pregunta con la que se enfrentan muchos empresarios y directores de marketing.El Marketing Mix Modelling (MMM)es la solución basada en datos que ofrece respuestas claras a esta pregunta. Va más allá de las métricas simples y le muestra el verdadero retorno de la inversión (ROI) de cada euro invertido.

En esta guía aprenderás:

• ¿Qué es exactamente el marketing mix modelling y por qué es esencial para tu empresa?
• Qué datos necesitas para realizar un análisis satisfactorio.
• Un plan práctico paso a paso para implementar MMM.
• Cómo traducir los resultados en decisiones más inteligentes y rentables.

¿Qué es el marketing mix? ¿Qué es realmente el modelado?

Imagina que eres un chef perfeccionando un plato estrella. Utilizas todo tipo de ingredientes (especias, verduras, proteínas), pero no sabes exactamente qué cantidades son las que proporcionan el mejor sabor. ¿Es el pimentón, las hierbas frescas o el tiempo de cocción lo que marca la diferencia?

El Marketing Mix Modelling (MMM)funciona de manera similar para tu empresa. Se trata de una potente técnica de análisis estadístico que trata cada una de tus actividades de marketing como un «ingrediente». Analiza todos tus esfuerzos, desde Google Ads y campañas en redes sociales hasta anuncios de televisión y promociones en tiendas, para determinar cómo contribuye cada elemento a tus ingresos totales.

En lugar de analizar los canales por separado, MMM te ofrece una visión holística del rendimiento global de tu marketing.

Mirar más allá de las métricas simples

La mayoría de las plataformas de marketing te proporcionan estadísticas básicas como clics, impresiones o «me gusta». Aunque son útiles, no cuentan toda la historia. Una campaña de Facebook puede generar miles de «me gusta», pero ¿ha supuesto realmente un aumento de las ventas en tu tienda online? Aquí es precisamente donde MMM destaca.

Establece la conexión entre tus gastos de marketing y los resultados reales de la empresa, como el volumen de negocios o la cuota de mercado. Además, el análisis tiene en cuenta factores externos que pueden influir en las ventas, lo que te proporciona una imagen mucho más precisa. Piensa en factores como:

• Influencias estacionales:el impacto de las fiestas navideñas o de San Nicolás en tus ventas.
• Tendencias económicas:cómo la confianza de los consumidores o la inflación influyen en el comportamiento de compra.
• Acciones de la competencia:el efecto de una promoción a gran escala de un competidor en tu rendimiento.
• Cambios en los precios:cómo tus propios ajustes de precios influyen en la demanda.

Al tener en cuenta estas variables, el modelo de marketing mix aísla el verdadero impacto de tu marketing y filtra el «ruido» externo.

Por qué es importante para tu empresa

En un mundo con innumerables canales de marketing, desde los anuncios de Bol.com hasta el uso estratégico del marketing de influencers, es fácil perder la perspectiva. Tienes un presupuesto limitado y quieres que cada euro cuente.

MMM no solo se trata de medir el rendimiento pasado; es una herramienta estratégica para planificar el futuro. Te permite responder con confianza a preguntas empresariales cruciales, como: «Si tengo 10 000 € adicionales para gastar el próximo trimestre, ¿en qué puedo invertirlos para obtener el mayor rendimiento?».

Este enfoque basado en datos elimina las conjeturas de tu estrategia. Te permite transferir el presupuesto de los canales con bajo rendimiento a aquellos que han demostrado resultados, lo que mejora sistemáticamente tu ROI. Esta información es la base para un crecimiento sostenible y para tomar decisiones de marketing más inteligentes y rentables.

Los pilares de un Potente estrategia de modelización de la mezcla de marketing

Para obtener información realmente valiosa y revolucionaria delmodelado de la mezcla de marketing, es necesario contar con una base sólida. Es como una casa: si los cimientos son débiles, toda la estructura se vuelve inestable. Esto significa que hay que empezar con objetivos claros y, lo más importante, con datos de alta calidad.

Un proyecto MMM exitoso no consiste solo en introducir cifras en un sistema, sino en plantear las preguntas adecuadas desde el principio. ¿Qué retos empresariales intentas resolver? ¿Quiere comprender el ROI global o necesita saber cómo distribuir su presupuesto para el próximo trimestre? Al definir claramente estos objetivos, nos aseguramos de que su modelo proporcione respuestas que realmente importan para los resultados de su empresa.

Datos: el combustible para tu motor MMM

Los datos de alta calidad y bien organizados son simplemente indispensables para un modelo eficaz. Considéralos como el combustible para tu motor MMM: si utilizas combustible contaminado, no puedes esperar un rendimiento óptimo. La precisión de tu modelo depende directamente de la coherencia y la integridad de los datos que proporciones.

El principio «garbage in, garbage out» (si entra basura, sale basura) es una expresión muy conocida en la ciencia de datos, y con razón. Antes de pensar siquiera en modelar, hay que recopilar y limpiar diferentes tipos de datos.

«Un MMM moderno se basa en la inferencia causal bayesiana, que permite combinar los conocimientos previos con datos del mundo real y revelar el verdadero impacto incremental del marketing». Esta idea de Google pone de relieve que el MMM no se limita a los datos históricos, sino que se trata de crear un modelo que aprenda y se adapte. Más información sobre su enfoque en la blog oficial de Google.

Para obtener una visión completa, debes recopilar información de diferentes áreas de tu empresa. Cada conjunto de datos aporta una pieza fundamental del rompecabezas.

Categorías de datos esenciales para tu modelo

Para realizar un análisis sólido, es necesario recopilar datos sobre ventas, actividades de marketing y factores externos. Este enfoque holístico permite al modelo distinguir el impacto de sus campañas de otras fuerzas del mercado.

Estos son los tipos de datos esenciales que necesita su proyectode modelización de la mezcla de marketing:

• Datos de ventas y conversión:este es tu indicador de rendimiento más importante. Incluye información histórica como las ventas diarias o semanales, las unidades vendidas, los registros de nuevos clientes o cualquier otro KPI que defina el éxito de tu empresa. Cuanto más detallado, mejor.
• Gastos de marketing y datos de actividad:necesitas informes detallados de tus inversiones en todos los canales. Piensa en tus gastos en Google Ads, campañas en redes sociales, marketing por correo electrónico, publicidad offline como radio o prensa escrita, e incluso actividades de relaciones públicas. No solo hagas un seguimiento de los gastos, sino también de las estadísticas de actividad, como las impresiones o el alcance.
• Sitio web y análisis digital:los datos de herramientas como Google Analytics proporcionan un contexto crucial. Las estadísticas como el tráfico del sitio web, la duración de las sesiones y las tasas de conversión específicas de cada canal ayudan al modelo a comprender cómo los puntos de contacto digitales contribuyen a la venta final.
• Factores externos y datos contextuales:¿Qué más ocurrió mientras se desarrollaban tus campañas? Estos datos ayudan al modelo a tener en cuenta el «ruido» externo. Piensa en días festivos (como San Nicolás o Navidad), tendencias económicas, promociones de la competencia, cambios en los precios de los productos e incluso patrones meteorológicos, si son relevantes para tu negocio.

El paso preparatorio más importante es asegurarse de que estos datos estén limpios, sean coherentes y estén disponibles durante un período de tiempo suficientemente largo (normalmente, al menos dos años). Es una inversión de tiempo que se amortiza con creces en forma de información fiable y útil que realmente ayuda a impulsar su estrategia.

Un plan práctico paso a paso para Implementación del modelo de marketing mix

Así que estás convencido del poder delmarketing mix modellingy estás listo para lanzarte a ello. Pero, ¿por dónde empezar? Implementar el MMM puede parecer un proyecto enorme y que requiere muchos datos, mejor dejarlo en manos de estadísticos, pero lo hemos dividido en un plan de acción claro y práctico. No lo veas como un manual técnico, sino más bien como una guía estratégica para ejecutivos ocupados como tú.

Todo el proceso se reduce a cuatro fases lógicas. Cada fase se basa en la anterior y te lleva de datos sin procesar y desordenados a conocimientos concretos que realmente pueden mejorar el rendimiento de tu empresa. Nuestro objetivo aquí es desmitificar el proceso y mostrarte cómo MMM puede ser una herramienta accesible y potente para cualquier empresa que quiera crecer de verdad.

Esta infografía te ofrece una visión general del proceso MMM, desde la recopilación de datos hasta la optimización final.

Como puede ver, el éxito comienza con datos sólidos, continúa con la creación rigurosa de modelos y termina con la optimización estratégica. Es un ciclo de mejora continua.

Para que te hagas una idea más clara, aquí tienes una explicación simplificada de lo que puedes esperar en cada fase.

Tu plan de implementación de MMM

Profundicemos en lo que implica cada fase en la práctica.

Fase 1: Recopilación y preparación de datos

Esta es la fase más crítica y, sinceramente, a menudo la más laboriosa. Como ya hemos indicado, la calidad de tus conclusiones depende totalmente de la calidad de tus datos. Tu objetivo principal aquí es recopilar toda la información necesaria, depurarla y fusionarla en un único conjunto de datos útil.

En primer lugar, debes identificar todas tus fuentes de datos. Piensa en los datos de ventas de tu CRM o plataforma de comercio electrónico, los gastos de marketing de plataformas como Google Ads y Meta, y el tráfico del sitio web de Google Analytics. No olvides tener en cuenta factores externos, como días festivos, campañas de la competencia o grandes cambios económicos que puedan haber influido en tus ventas.

Consejo importante:Asegúrate de tener datos históricos de al menosdos o tres años. Un período más largo le da al modelo suficiente contexto para reconocer con precisión los patrones estacionales y las tendencias a largo plazo, lo que lleva a resultados mucho más confiables.

Una vez que tengas todo, debes limpiar los datos a fondo. Esto incluye corregir errores, completar valores que faltan y asegurarte de que todo tenga un formato coherente (por ejemplo, todas las fechas con la misma estructura). Este paso es absolutamente esencial si quieres crear un modelo en el que puedas confiar.

Fase 2: Construcción y prueba del modelo

Con tu conjunto de datos limpio y listo para usar, es hora de pasar a la parte emocionante: construir el modelo propiamente dicho. Aquí es donde entran en juego las técnicas estadísticas para descubrir las relaciones entre tus esfuerzos de marketing y tus ventas. Aunque puede resultar técnico, el concepto es sencillo: aprendes a entender el modelo que impulsa tu negocio.

El proceso consiste en seleccionar las variables adecuadas y probar diferentes configuraciones de modelos para ver cuál explica mejor tus patrones de ventas históricos. Por lo general, un analista de datos experimentado o una agencia especializada se encarga del trabajo pesado, pero es esencial que comprendas la lógica que hay detrás.

Una gran parte de esta fase consiste en la validación del modelo. Esto incluye:

• Back-testing:Utilizar el modelo para «predecir» resultados pasados y comprobar en qué medida los resultados coinciden con lo que realmente ocurrió.
• Controles de plausibilidad:Asegúrate de que los resultados tengan sentido desde el punto de vista empresarial. Por ejemplo, ¿el modelo muestra un impacto positivo de esa campaña que sabes que fue un gran éxito?

Estas rigurosas pruebas garantizan que el modelo no solo sea estadísticamente sólido, sino que también refleje la realidad de su empresa.

Fase 3: Interpretar los resultados

Una vez que se ha creado y validado el modelo, se obtiene una gran cantidad de información. El reto ahora es traducir esos complejos resultados estadísticos en conocimientos empresariales claros y útiles. Aquí es donde realmente se pone de manifiesto el verdadero valor delmarketing mix modelling.

Los resultados suelen ofrecer un «análisis de contribución», que desglosa las ventas totales y asigna un porcentaje a cada canal de marketing y factor externo. Por ejemplo, puede mostrar queel 30 % de las ventasprovienen de Google Ads,el 15 % de las redes sociales, el 10 % del reconocimiento de marca, etc.

También obtendrá una imagen clara del ROI de cada canal y, lo que es más importante, del punto de rendimiento marginal decreciente, es decir, el momento en el que gastar más en un canal ya no genera un rendimiento proporcional.

Fase 4: Convertir los conocimientos en una estrategia orientada a la acción

La última y más importante fase es poner en práctica todos estos nuevos conocimientos. Las conclusiones de tu MMM deben influir directamente en tu futura estrategia de marketing y en la asignación del presupuesto. No se trata de un informe puntual que se archiva, sino de una herramienta dinámica para la mejora continua.

Por ejemplo, si el modelo revela que tu marketing por correo electrónico tiene un ROI sorprendentemente alto, mientras que tus anuncios impresos se quedan atrás, puedes reasignar tu presupuesto con confianza. También puedes utilizar el modelo para realizar simulaciones. Plantee preguntas como: «¿Qué pasaría con nuestros ingresos si aumentáramos nuestro presupuesto para redes sociales enun 20 %y redujéramos nuestro gasto en publicidad gráfica enun 10 %?».

Al integrar estos conocimientos basados en datos, pasarás de tomar decisiones reactivas a una planificación proactiva y estratégica. Esta fase suele beneficiarse de un enfoque automatizado; puedes investigar cómo nuestrosservicios de automatización de marketingpueden ayudarte a implementar estos cambios estratégicos de manera eficiente. Esto crea un potente ciclo de retroalimentación en el que se perfecciona continuamente la combinación de marketing para lograr el máximo impacto.

Datos MMM Traducir a Decisiones de marketing más inteligentes

Este es el momento en el que todo tu esfuerzo enel modelado de la mezcla de marketingrealmente da sus frutos. Después de recopilar todos los datos y crear el modelo, dispones de una gran cantidad de información. Sin embargo, la clave está en saber cómo traducir estos resultados en decisiones seguras y rentables que realmente impulsen el crecimiento.

Los resultados del modelo no son solo un montón de estadísticas, sino que constituyen un mapa estratégico. Este mapa te muestra exactamente qué funciona, qué no funciona y dónde se encuentran las oportunidades ocultas. Al comprender algunos conceptos básicos, puedes convertir datos complejos en pasos claros y viables para tu empresa.

Comprender el análisis de contribución

La primera y más poderosa información que obtienes de tu MMM es elanálisis de contribución. Considéralo como un desglose detallado de tu pastel de ingresos. Te muestra exactamente cuánto ha contribuido cada uno de tus canales de marketing, y otros factores, a tus ingresos totales durante un período determinado.

Tu modelo puede revelar, por ejemplo, que:

• El 35 %de tus ingresos viene de tu línea base, como la fuerza de la marca y la presencia general en el mercado.
• El 25 %proviene directamente de tus campañas de Google Ads.
• El 15 %se debe a tus esfuerzos en redes sociales como Instagram y LinkedIn.
• El 10 %se genera mediante el marketing por correo electrónico.
• El15 %restante se ve influido por factores externos, como promociones estacionales o una gran rebaja de un competidor.

Este tipo de información es muy valiosa. Te permite dejar de hacer conjeturas y te muestra cuáles son tus canales más importantes, lo que te permite justificar cada euro de tu presupuesto de marketing con datos sólidos.

Identificar la ley de rendimientos decrecientes

¿Alguna vez has tenido la inquietante sensación de que quizá estás gastando demasiado en un canal específico? Ahí es donde entra en juego el concepto derendimiento marginal decreciente. Tu MMM puede trazar una curva de respuesta para cada canal, que indica exactamente en qué momento gastar más dinero ya no produce un aumento proporcional en los resultados.

Imagina tus anuncios en Bol.com. Los primeros 5000 € que gastes pueden generar unos ingresos increíbles. Pero si aumentas el presupuesto a 10 000 €, es posible que ya hayas llegado a la mayor parte de tu público objetivo. Esos siguientes 5000 € pueden generar solo una fracción de los resultados iniciales.

Tu modelo identifica este punto de saturación para cada canal. Se trata de una información crucial que evita que malgastes tu presupuesto en canales que ya han alcanzado su techo de rendimiento, lo que te permite liberar fondos para reinvertirlos y obtener un retorno de la inversión global mucho mayor.

Conocer este punto es el secreto para lograr la máxima eficiencia. Te ayuda a responder finalmente a esa pregunta fundamental: «¿Cuánto es suficiente?».

Descubriendo el efecto halo

Los canales de marketing rara vez funcionan de forma aislada. Una potente campaña televisiva o en YouTube puede generar notoriedad de marca, lo que a su vez hace que, una semana después, la gente busque tu empresa en Google. Este fenómeno, en el que la actividad en un canal mejora indirectamente el rendimiento de otro, se conoce comoefecto halo.

En este escenario, un modelo de atribución estándar de último clic atribuiría erróneamente todo el mérito a Google Search. Sin embargo, un modelo avanzado de marketing mix es lo suficientemente inteligente como para detectar estas influencias cruzadas. Por ejemplo, puede mostrarte cómo tu inversión en anuncios de vídeo en la parte superior del embudo provoca un aumento tangible en el tráfico de búsqueda orgánica y en las conversiones de búsqueda relacionadas con la marca.

Comprender estos efectos halo es esencial para desarrollar una estrategia verdaderamente holística. Evita que se recorte el presupuesto de un canal que, por sí solo, parece tener un rendimiento inferior al esperado, pero que en realidad alimenta el éxito de otros canales. Se trata de un error muy común que MMM ayuda a resolver, permitiéndole ver el panorama completo de su ecosistema de marketing. El impacto es significativo: datos recientes muestran que las marcas de comercio electrónico holandesas que utilizan MMM lograron unaumentomediode las ventas del 2,9 %simplemente optimizando su combinación de canales. Puede descubrir más sobre las tendencias del mercado en Resumen de medios de Statista.

Tu camino hacia Elegir el modelo de marketing mix

Así que estás listo para empezar conel marketing mix modelling. La buena noticia es que no tienes que convertirte en un científico de datos de la noche a la mañana. La clave está en encontrar un camino que se adapte a los recursos, los objetivos y la experiencia actual de tu empresa.

Hay tres rutas principales entre las que elegir. Cada una tiene sus propias ventajas y retos. Comprender estas opciones es el primer paso para tomar una decisión inteligente que realmente aporte valor. La elección correcta depende realmente de tu presupuesto, las habilidades actuales de tu equipo y el nivel de control directo que desees.

Plataformas de software

El software listo para usar ha hecho que el modelado de la mezcla de marketing sea mucho más accesible. Estas plataformas tienen interfaces fáciles de usar que se pueden conectar directamente a tus fuentes de datos, lo que automatiza gran parte del trabajo estadístico pesado.

• Ventajas:suelen ser la opción más económica y pueden proporcionar información con relativa rapidez. Esto las convierte en un excelente punto de partida para las empresas que se inician en el MMM.
• Desventajas:Los modelos pueden parecer a veces una «caja negra», con posibilidades de adaptación limitadas. Es posible que notes que no reflejan del todo las características únicas de tu empresa o mercado.

Equipo interno

Para las empresas más grandes con importantes capacidades de datos, crear un equipo interno puede ser una estrategia eficaz a largo plazo. Esto implica contratar a científicos y analistas de datos dedicados para que creen y mantengan un MMM personalizado específicamente para usted.

Esta ruta te ofrece el máximo nivel de control y personalización. La demanda de este tipo de talento ha aumentado enormemente en los Países Bajos, ya que cada vez más empresas confían en los datos para perfeccionar su marketing.

La ventaja interna:un equipo dedicado puede adaptar el modelo perfectamente a las necesidades específicas de tu empresa. Pueden perfeccionarlo continuamente e integrar los conocimientos adquiridos directamente en las operaciones diarias, lo que hace que tu marketing sea increíblemente ágil.

Por supuesto, esta es también la opción más cara y que más tiempo requiere. Exige una inversión considerable en salarios, formación y tecnología, lo que la hace inalcanzable para muchas pequeñas y medianas empresas.

Agencias especializadas y socios

Trabajar con una agencia especializada, como Digitalique, ofrece un equilibrio excelente. Tendrás acceso a un equipo de expertos que se dedican al análisis de datos, pero sin los gastos generales que supone contratar a un equipo interno a tiempo completo. Para muchos, esta es la solución más práctica.

Un buen socio aporta más que solo habilidades técnicas; aporta conocimientos estratégicos de marketing. Entendemos el comportamiento único de los consumidores y el panorama mediático del mercado holandés, lo que garantiza que los resultados del modelo sean relevantes y viables. Un socio también puede conectar los conocimientos de MMM con otros esfuerzos estratégicos, como la optimización de su estrategia de marketing de contenidos para apostar por los canales que ofrecen el mejor retorno de la inversión. Se trata de un camino claro y transparente hacia el crecimiento basado en datos, en el que se combinan análisis avanzados con una implementación práctica.

Tus preguntas sobre marketing Modelización mixta Responder

Dar el paso hacia algo tan potente comoel marketing mix modellingsin duda plantea preguntas. Eso es una buena señal. Significa que estás pensando seriamente en cómo puedes cambiar tu presupuesto y tu estrategia para mejor. Hemos vivido esto muchas veces y hemos escuchado las preguntas más frecuentes de empresarios y profesionales del marketing como tú.

Así que vamos a despejar cualquier duda. Nuestro objetivo es darte la confianza necesaria para dar el siguiente paso con MMM en tu propia organización.

¿Cuánto tiempo tardaré en ver los resultados de MMM?

Esta es siempre una de las primeras preguntas, y con razón: quieres saber cuándo empezará a amortizarse la inversión. Un proyecto típicode modelización de la mezcla de marketing, desde la recopilación de datos hasta un modelo validado, suele durar varias semanas. Pero la buena noticia es que los primeros conocimientos útiles suelen aparecer con la suficiente rapidez como para poder configurar tu presupuesto para el siguiente trimestre.

Es importante recordar que MMM no es una solución puntual. Es una herramienta estratégica continua. Su verdadero valor se acumula con el tiempo, a medida que se alimenta el modelo con más datos y se observa el rendimiento de las nuevas campañas.

Piensa en ello como en el ajuste de un motor de alto rendimiento. Los primeros ajustes te proporcionan un impulso notable, pero son los ajustes continuos los que te mantienen por delante de la competencia temporada tras temporada. Los conocimientos se acumulan a medida que profundizas en tu comprensión.

¿MMM es solo para grandes empresas?

Ya no. Es cierto que, en el pasado,el marketing mix modellingera dominio exclusivo de grandes empresas con presupuestos gigantescos y equipos internos de ciencia de datos. Eran las únicas que realmente podían permitirse el complejo software y las habilidades especializadas.

Afortunadamente, ese mundo ha cambiado por completo. Con la aparición de software más fácil de usar, herramientas de código abierto como Meridian de Google y agencias especializadas, el MMM está ahora al alcance de todos. Esto significa que las pymes por fin pueden participar.

Las empresas más pequeñas no tienen por qué querer hacerlo todo a la vez. Pueden empezar con un modelo específico que analice solo unos pocos canales de marketing importantes. Esto lo convierte en una forma sorprendentemente rentable de obtener una ventaja competitiva real sin una gran inversión inicial.

¿Cómo aborda MMM los nuevos canales como TikTok?

Excelente pregunta y muy pertinente. Modelar canales más nuevos como TikTok es un reto conocido, ya que simplemente no cuentan con los años de datos históricos que tienen los canales tradicionales como la televisión o la prensa escrita.

Pero las técnicas modernas de MMM están diseñadas precisamente para este tipo de problemas. Así es como lo aborda un buen analista:

• Uso de datos proxy:Podemos utilizar datos de canales similares más consolidados como punto de partida para estimar el impacto potencial. No es perfecto, pero es un buen comienzo.
• Integración de métricas digitales:aunque los datos históricos de ventas pueden ser escasos, podemos incluir métricas de interacción digital, como visitas, comparticiones y crecimiento de seguidores, para dotar al modelo de más contexto.
• Métodos estadísticos avanzados:técnicas como el modelado bayesiano son perfectas para esto. Permiten a los analistas integrar suposiciones expertas y luego actualizarlas a medida que se recibe datos reales.

Se trata de hacer un uso inteligente de los datos que tienes, en lugar de esperar años a conseguir un conjunto de datos perfecto. Un modelo bien construido puede ofrecer información sólida y orientativa, incluso con un historial limitado.

¿Cuál es la diferencia entre MMM y el modelo de atribución?

Esta es una distinción crucial. Ambos son instrumentos de medición, pero hacen cosas muy diferentes. La mejor manera de verlos es como socios, no como competidores.

Imagina que tus esfuerzos de marketing son un equipo de fútbol que intenta marcar un gol.

• El modelado de atribuciónes como dar todo el mérito al jugador que marcó el gol, o quizás al que dio el último pase. Se centra en los últimos contactos digitales (como los clics) del recorrido del cliente, lo que te da una visión detallada a nivel micro.
• El modelo de marketing mixes el análisis que realiza el entrenador al final de la temporada. Examina el rendimiento detodoelequipo (ataque, defensa, mediocampo) y cómo han trabajado juntos. También tiene en cuenta factores externos como el clima, la estrategia del rival e incluso la venta de entradas. Te ofrece una visión estratégica a gran escala.

Un modelo de atribución puede indicarte que un anuncio específico de Google ha convertido a un cliente. Sin embargo, un MMM te indicará que tu campaña de marca en YouTube fue la que motivó a ese cliente a buscar tu marca, lo que condujo al último clic que impulsó la conversión. Es necesario considerar ambas perspectivas para obtener una visión completa y conectar los pequeños detalles con la estrategia general.

¿Estás listo para dejar de apostar y tomar decisiones basadas en datos que aumenten tu ROI? EnDigitaliquecombinamos conocimientos especializados con una implementación práctica para que tu empresa pueda acceder a técnicas avanzadas como el marketing mix modelling. Construyamos juntos una estrategia de marketing más inteligente.

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