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Atribución de marketing
(MTA frente a MMM)

En el odiado y cambiante panorama del marketing, todos buscamos constantemente nuevas formas de optimizar nuestras estrategias de marketing y maximizar el retorno de la inversión. Un área clave de enfoque que aún elude a muchas empresas es comprender la efectividad de los diferentes canales de marketing y puntos de contacto para impulsar las conversiones de los clientes. Ahí es donde entran en juego la atribución multitáctil (MTA) y el modelado de mezcla de marketing (MMM), dos poderosas técnicas analíticas que nos ayudan a descubrir el verdadero impacto de nuestros esfuerzos de marketing.

Sin embargo, navegar por el mundo de MTA y MMM puede resultar intimidante para los profesionales sin experiencia en ciencia de datos. En este artículo queremos desmitificar estas complejas metodologías de una manera que sean fácilmente comprensibles para los profesionales de negocios, independientemente de su experiencia técnica o rol funcional.

Exploraremos los pros y los contras de MTA y MMM, discutiremos cuándo tiene sentido aprovechar cada método y examinaremos cómo los desarrollos recientes en análisis de marketing están democratizando el acceso a estas poderosas herramientas.

Atribución de marketing (MTA frente a MMM) La atribución de marketing es un aspecto crucial de la estrategia de marketing, ya que nos ayuda a comprender la eficacia de nuestros esfuerzos de marketing y asignar recursos en consecuencia. Vivimos en un mundo basado en datos y los especialistas en marketing deben poder cuantificar el impacto de sus campañas e identificar qué canales o tácticas ofrecen los mejores resultados. Este conocimiento nos permite optimizar nuestras estrategias, tomar decisiones informadas y mejorar el retorno de la inversión (ROI).

Hay dos técnicas principales que se utilizan para medir la atribución de marketing:

Atribución multitáctil (MTA)

Modelado de mezcla de marketing (MMM)

Si bien ambos enfoques apuntan a cuantificar el impacto de las actividades de marketing, lo hacen con metodologías drásticamente diferentes y en diferentes niveles de granularidad.

Multi-Touch Attribution MTA es una técnica de atribución de marketing que asigna valor fraccional a diferentes puntos de contacto de marketing en el recorrido del cliente, desde la primera interacción hasta la conversión final. MTA tiene como objetivo proporcionar una comprensión más detallada del recorrido del cliente, capturando la efectividad de los puntos de contacto individuales en varios canales y brindando a los especialistas en marketing información sobre qué canales o tácticas ofrecen los mejores resultados.

Beneficios de la atribución multitáctil:

Información granular sobre el recorrido del cliente: MTA utiliza datos a nivel de usuario para capturar la efectividad de los puntos de contacto individuales, lo que permite a los especialistas en marketing comprender qué interacciones específicas contribuyen a la conversión final e identificar oportunidades para optimizar las campañas.

Optimización en tiempo real: MTA proporciona datos casi en tiempo real, lo que permite a los especialistas en marketing realizar cambios rápidamente en las campañas. Esta retroalimentación en tiempo real permite a los especialistas en marketing identificar puntos de contacto que no funcionan y trasladar recursos a canales o tácticas de mejor rendimiento.

Personalización avanzada: los datos a nivel de usuario de MTA permiten una mejor orientación y personalización de los esfuerzos de marketing. Los especialistas en marketing pueden adaptar mensajes y ofertas en función de las preferencias y comportamientos de los clientes, mejorando la participación del cliente, las tasas de conversión y la lealtad.

Modelado de marketing mix A diferencia de MTA, el modelado de marketing mix (MMM) es una técnica de atribución que utiliza datos históricos agregados y análisis estadístico para comprender el impacto de diferentes actividades de marketing en las ventas. MMM está diseñado para ayudar a los especialistas en marketing a predecir cómo los cambios en las inversiones de marketing en todos los canales afectarán los resultados de ventas o qué tan saturado está un canal. MMM ayuda a los especialistas en marketing a tomar decisiones informadas sobre la estrategia general de marketing y la asignación de presupuesto al proporcionar una visión más amplia y estratégica del desempeño del marketing.

Ventajas del modelado de marketing mix:

Visión integral de la efectividad del marketing: MMM considera tanto los canales online como offline (así como los medios ganados, pagados y, en ocasiones, propios) y factores externos como la estacionalidad, las promociones y los indicadores económicos. Este enfoque holístico permite a los especialistas en marketing comprender el contexto más amplio de sus actividades de marketing y tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos y la planificación de campañas.

Información a largo plazo sobre el impacto del marketing: MMM es ideal para captar el impacto a largo plazo de las campañas de marketing y los esfuerzos de creación de marca. Mientras que MTA se centra en puntos de contacto individuales e interacciones a corto plazo, MMM mira el panorama más amplio y considera los efectos acumulativos de las actividades de marketing a lo largo del tiempo.

Menos susceptibilidad a sesgos y desafíos de recopilación de datos: a diferencia de MTA, MMM se ve menos afectado por sesgos y problemas relacionados con el seguimiento de cookies, bloqueadores de anuncios y otros desafíos de recopilación de datos. Debido a que MMM utiliza datos históricos agregados en lugar de datos a nivel de usuario, es menos susceptible a imprecisiones y lagunas en los datos.

¿Cuándo utilizar MTA o MMM? La elección entre MTA y MMM depende en gran medida de las necesidades y objetivos específicos de la empresa. MTA puede ser la opción más adecuada si una empresa se centra principalmente en canales digitales y requiere optimización en tiempo real. Por otro lado, si una empresa desea una visión más amplia y estratégica de su desempeño de marketing en varios canales, incluidas las actividades fuera de línea y de relaciones públicas, MMM puede ser la mejor opción.

Combinación de MTA y MMM para obtener conocimientos completos Lo mejor es combinar MTA y MMM para obtener conocimientos completos sobre la eficacia del marketing. Al aprovechar los conocimientos detallados en tiempo real proporcionados por MTA y la perspectiva más amplia a largo plazo que ofrece MMM, puede desarrollar una comprensión integral del desempeño del marketing. Este enfoque combinado permite decisiones más precisas, una mejor planificación de campañas y una mejor asignación de recursos.

La importancia de la calidad y precisión de los datos Independientemente de si elige MTA, MMM o una combinación de ambos, la calidad y precisión de los datos desempeñan un papel crucial en el éxito de sus esfuerzos de atribución de marketing. Garantizar que sus datos estén limpios, consistentes y actualizados es esencial para obtener información significativa y procesable a partir de los modelos de atribución.

Las auditorías de calidad de los datos, la gobernanza adecuada de los datos y la implementación de controles de calidad de los datos pueden ayudar a mantener la integridad de los datos y mejorar la eficacia general de su estrategia de atribución de marketing.

A medida que las regulaciones de privacidad y las tecnologías de seguimiento continúan evolucionando, las empresas deben adaptar sus estrategias de atribución de marketing en consecuencia. Mantenerse informado sobre los cambios en las leyes de privacidad, como el GDPR y la CCPA (y ahora la próxima CPA), así como sobre los avances en las tecnologías de seguimiento, es esencial para garantizar el cumplimiento y la eficacia continua de los modelos de atribución. Al abordar estos desafíos de manera proactiva y buscar nuevas soluciones innovadoras, puede garantizar que sus esfuerzos de atribución de marketing sigan siendo relevantes e impactantes en un panorama en constante cambio.

La democratización del análisis abre nuevas puertas Históricamente, sólo se podían obtener estudios de eficacia y optimización del marketing si se estaba dispuesto a esperar entre 12 y 16 semanas y desembolsar al menos 150.000 dólares. La llegada del software de código abierto, la democratización de las técnicas analíticas avanzadas y las inversiones en investigación de ciencia de datos por parte de los gigantes tecnológicos han hecho que las soluciones analíticas sofisticadas sean accesibles a las masas.

Si bien la mayoría de las pequeñas y medianas empresas (incluidos muchos estudios de publicidad) todavía necesitan más recursos humanos o tecnológicos para ejecutar MMM, el costo y el esfuerzo para ejecutar MMM internamente han disminuido significativamente.

El Proyecto Robyn de Meta es un sólido conjunto de herramientas de código abierto que animo a todos a que lo investiguen. Robyn es un paquete semiautomatizado para MMM que puede manejar la creación de modelos, incluido el ajuste de hiperparámetros, análisis descriptivos (por ejemplo, participación de la inversión publicitaria versus impacto) y optimización de la inversión en marketing. Actualmente está disponible para R y el equipo está trabajando en una versión para Python. Lo probé y quedé muy contento con los resultados.

Ejemplo de resultado del modelo de Robyn: ¿Cuánto contribuye cada palanca de marketing a las ventas totales?

Ejemplo de resultados del modelo de presupuesto de Robyn: ¿Cómo deberíamos cambiar nuestra combinación de marketing para optimizar los resultados de ventas?

A medida que el análisis de marketing continúa evolucionando, están surgiendo soluciones innovadoras como Cassandra para democratizar aún más el acceso a MMM. Cassandra es una plataforma de vanguardia diseñada para brindar a empresas de todos los tamaños las herramientas que necesitan para analizar y optimizar de manera efectiva sus esfuerzos de marketing, a una fracción del costo que cobran la mayoría de las consultorías de marketing.

Para obtener más información sobre las características y beneficios únicos de Cassandra, nos complace presentar una introducción de su cofundador y director ejecutivo, quien compartirá sus ideas sobre cómo esta poderosa plataforma está transformando el panorama del análisis de marketing.

Una introducción a Cassandra: un punto de inflexión para el análisis de marketing Por Gabriele Franco, director ejecutivo de Cassandra

¿Por qué existe Casandra? Antes de fundar Cassandra, trabajé en mi propia agencia de marketing, Hybrida.io, donde gestionamos más de 12 millones de dólares en publicidad para nuestros clientes. Me di cuenta de que necesitábamos una forma científica de asignar las inversiones en marketing de nuestros clientes para obtener el máximo retorno de su inversión. Comenzamos a probar MMM y nos dimos cuenta de que la mayoría de las empresas sin un equipo de científicos de datos no podían acceder a metodologías científicas porque eran costosas (más de 100 000 dólares por proyecto) y extremadamente lentas. Cada proyecto tardó seis meses en lograr resultados.

Este descubrimiento nos llevó a desarrollar Cassandra, una plataforma de análisis de marketing automatizada que proporciona información de MMM rápida, accesible y procesable.

Cómo gestionar el servicio de modelado de marketing mix (forma antigua frente a forma nueva) a la antigua usanza:

Recopilación de datos: recopile datos históricos de marketing y ventas de los clientes, incluida la inversión en publicidad, promociones, precios, distribución y más.

Preparación de datos: limpie y organice datos con precisión y coherencia, abordando valores atípicos, datos faltantes e inconsistencias de formato.

Selección de modelo: elija un modelo estadístico apropiado, como regresión lineal, análisis de series temporales o algoritmos de aprendizaje automático.

Calibración del modelo: entrene el modelo con los datos entrenados, ajustando los parámetros para minimizar los errores y maximizar la precisión predictiva.

Validación de modelos: compare las predicciones del modelo con los datos de ventas reales, asegurando una representación precisa del impacto de los canales de marketing en las ventas.

Genere conocimientos: analice los resultados del modelo para identificar conocimientos y recomendaciones, como canales efectivos, reasignación de presupuesto o ajustes estratégicos.

Informes: cree un informe completo y fácilmente comprensible con ayudas visuales para presentar los hallazgos y recomendaciones del análisis MMM.

Soporte continuo: ayude a los clientes a implementar las recomendaciones de MMM ofreciendo verificaciones periódicas de rendimiento y actualizaciones de modelos basadas en nuevos datos disponibles.

La nueva forma: con Cassandra, puedes automatizar todas estas piezas a un precio muy asequible y empezar a ejecutar tu primer MMM en una hora.

Nuestro objetivo era crear un producto que incluso los especialistas en marketing sin conocimientos técnicos pudieran utilizar, haciéndolo simple y accesible para empresas de todos los tamaños. Con Cassandra, los usuarios pueden crear su propia combinación de marketing, simular decisiones de asignación de presupuesto de marketing y analizar fácilmente varios escenarios en cuatro sencillos pasos:

Paso 1: Conecte sus datos y responda al formulario Paso 2: Entrene su MMM en la nube Paso 3: Desbloquee sus conocimientos de MMM Paso 4: Simule escenarios de gasto con su asignador de presupuesto de marketing

Una oportunidad para las marcas: estudio de caso de Cura de Suecia Gracias a Cassandra, las marcas ahora pueden optimizar su combinación de marketing midiendo el verdadero impacto incremental de cada actividad de marketing. Pueden asignar su presupuesto de marketing a varios canales de medios, identificar niveles de inversión óptimos para cada canal y determinar si están gastando demasiado o muy poco en áreas específicas. En promedio, nuestros clientes ven un aumento en el ROI de más del 30%, lo que les ayuda a lograr mejores resultados y hacer crecer sus negocios.

Una de nuestras colaboraciones exitosas fue con Cura de Suecia, una empresa sueca que desarrolla productos innovadores y de alta calidad para mejorar y mejorar el sueño. Cura Suecia enfrentó desafíos para internacionalizar su marca en varios países, mientras intentaba mantener los costos marginales en línea con sus previsiones financieras. Descubrieron que la Atribución Multi-Touch (MTA) a través de Google Analytics era insuficiente debido al largo tiempo entre la interacción y la compra, lo que hacía imposible realizar un seguimiento preciso del rendimiento de cada inversión y su contribución a las ventas.

Para abordar estos desafíos, la empresa utilizó a Cassandra para analizar su combinación de medios y desarrollar un plan de medios personalizado para maximizar las ventas. Utilizando el asignador de presupuesto, pudieron simular escenarios de inversión y mejorar la eficacia de sus canales de marketing.

La colaboración con Cura de Suecia resultó en una mejora significativa en el presupuesto publicitario, el total de pedidos pagados y el costo por conversión. Específicamente, vieron un: Aumento del 86 % en los pedidos de medios a pago. Reducción del 16 % en el costo por conversión. Aumento del 52 % en el presupuesto de marketing invertido. Cassandra identificó qué canales de marketing proporcionaban el mejor retorno de la inversión y optimizó su combinación de medios en consecuencia, lo que resultó en un Mejora notable en la asignación del presupuesto de ventas y publicidad.

Oportunidades de generación de ingresos incrementales para agencias El modelado del mix de marketing no es sólo una oportunidad para que las marcas aumenten su ROI. Las agencias también pueden aprovechar esta tendencia para ofrecer servicios de consultoría de MMM a sus clientes.

La publicidad se ha vuelto más científica que nunca y es esencial que las agencias tengan sólidas habilidades analíticas para satisfacer las necesidades de los clientes. Las agencias que pueden ofrecer servicios de análisis de marketing mix pueden destacarse en el mercado y crear nuevas fuentes de ingresos.

En resumen, la atribución de marketing es esencial para medir la eficacia de las actividades de marketing y optimizar los presupuestos. MTA y MMM son dos enfoques clave para obtener esta información, cada uno con sus propias ventajas.

MTA proporciona una comprensión detallada del recorrido del cliente y ofrece oportunidades de optimización en tiempo real, ideal para marcas que se centran principalmente en canales digitales.

MMM ofrece una visión más amplia del desempeño del marketing y considera canales tanto en línea como fuera de línea, y es adecuado para capturar el impacto a largo plazo de las campañas de marketing.

La combinación de MTA y MMM puede proporcionar una comprensión integral del desempeño del marketing.

La calidad y precisión de los datos son fundamentales para la eficacia de los análisis de atribución de marketing.

La democratización de la analítica está haciendo que estas poderosas técnicas sean más accesibles para las pequeñas y medianas empresas a través de soluciones innovadoras como Cassandra.

Las oportunidades de crecimiento de ingresos para marcas y agencias dependen de una mejor comprensión del desempeño del marketing y la capacidad de optimizar los presupuestos.

En resumen, comprender cómo funciona la atribución de marketing y aprovechar los beneficios de herramientas y plataformas innovadoras puede marcar la diferencia en el éxito de sus estrategias de marketing y la optimización del ROI. Con soluciones como Cassandra y la creciente accesibilidad de estas metodologías, empresas de todos los tamaños pueden aprovechar los análisis de marketing para impulsar decisiones más informadas y estrategias más efectivas.

Finalmente, a medida que las herramientas y técnicas de análisis de marketing continúan evolucionando, es fundamental permanecer flexible y abierto a nuevas oportunidades. La clave para una estrategia de atribución de marketing exitosa es adaptarse a los cambios, mantener el enfoque en datos de alta calidad y continuar buscando formas innovadoras de optimizar sus esfuerzos de marketing.

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