Modelado de Mezcla de Marketing: Una Guía Completa para el Éxito

¿Cómo puede una empresa determinar no solo dónde comercializar, sino también cómo hacerlo de manera eficiente y efectiva? Esta es la esencia del arte y la ciencia de la modelación de mezcla de marketing. Imagina, si lo quieres, dos empresas. Una es una tienda minorista ubicada en un centro comercial de EE. UU. La otra, una marca directa al consumidor que vende a través de un sitio web bien construido. Ambas emplean una potente mezcla de artes y ciencias de marketing. Sin embargo, ambas ocupan universos económicos y digitales muy diferentes. Y ahora imagina que cada una de estas empresas está tratando de adivinar el funcionamiento del universo del marketing. ¿Cómo se hace eso? ¿Cómo se reúnen las señales y se filtran el ruido? Eso es lo que hace la modelación de mezcla de marketing.

Comprendiendo la Modelación de Mezcla de Marketing

Una técnica analítica del campo de la econometría, la Modelación de Mezcla de Marketing está explícitamente dirigida a medir la influencia de las actividades de mezcla de marketing en los resultados empresariales. Descompone las ventas u otras métricas de rendimiento en varios componentes: ventas base, ventas incrementales e influencias externas que permiten a las empresas atribuir directamente efectos a componentes específicos de sus esfuerzos de marketing.

La Evolución de MMM

El marco de las ‘4Ps’ del marketing se extiende al área de MMM—Modelación de Mezcla de Marketing. Las 4Ps del marco de marketing que se popularizó en la década de 1960 son Producto, Precio, Promoción y Lugar. A lo largo de los años, el marco no ha cambiado realmente, excepto por el hecho de que los canales de marketing tampoco se han mantenido estáticos; ellos también han evolucionado. A medida que lo han hecho, también lo ha hecho MMM, que ha añadido a su repertorio publicidad digital, marketing en redes sociales y otras herramientas promocionales novedosas del siglo XXI. Sin embargo, a pesar de todo este “progreso”, la promesa central de MMM sigue siendo la misma: vincular con éxito y efectivamente cada dólar de marketing a algún resultado empresarial que sea medible.

Ventajas Clave de MMM

Existen numerosos beneficios al usar la modelación de mezcla de marketing. El principal es ayudar a las empresas a optimizar sus presupuestos. Al usar matemáticas y modelos para ver dónde está el ROI y dónde no, los especialistas en marketing pueden tomar mejores decisiones sobre dónde invertir y dónde retroceder. Algunos de los especialistas en marketing con los que trabajo dirían que esta parte del proceso de MMM ciertamente no es un enfoque anticuado. Si lo fuera, no estaríamos hablando de esto en el siglo XXI. Sería un trato cerrado. Sin embargo, para algunos, esto puede sonar mucho a “Asignación de Canales Efectivos 101” o “Dónde No Desperdiciar Su Presupuesto, 101.”

Componentes Clave de la Modelación de Mezcla de Marketing

El conjunto de variables y técnicas que componen la Modelación de Mezcla de Marketing trabaja en conjunto para descubrir revelaciones valiosas.

Ventas Base e Incrementales

Es vital comprender la diferencia entre ventas base e incrementales al realizar un análisis de MMM.

Ventas Base

Indican el nivel mínimo de ventas que una marca debería esperar bajo cualquier circunstancia. Este volumen parece ser bastante estable con el tiempo, a menos que haya un cambio inesperado en el mercado o en la marca misma. Estas son ventas que ocurren sin ningún tipo de impulso del departamento de marketing.

Ventas Incrementales

Son las ventas que ocurren porque el departamento de marketing ha hecho algo, como lanzar un anuncio o tener una venta. Esto es lo que queremos decir cuando decimos que un esfuerzo de marketing ha “funcionado”.

Factores que Impulsan las Ventas Base

Las ventas base están influenciadas por múltiples factores, incluyendo los siguientes:

• Estacionalidad: Esto está relacionado con nuestra demanda de bienes y servicios en momentos específicos del año, como nuestro anhelo por chocolate caliente durante las festividades de invierno. *La estacionalidad* cuenta para algunos de los altibajos que vemos en las ventas a lo largo del año.
• Indicadores Económicos: Estos nos informan sobre lo que está sucediendo en nuestra economía a un nivel muy básico. Incluyen métricas como el PIB, las tasas de interés y la inflación. Cada uno de estos tiene una gran influencia en cómo e incluso si gastamos nuestro dinero.
• Lealtad a la Marca: La fuerza de lealtad que un cliente tiene hacia una marca predice cómo y cuándo ese cliente gastará.

Factores que Impulsan las Ventas Incrementales

El crecimiento de las ventas puede estar vinculado a varias estrategias de marketing. La publicidad en televisión y radio ayuda a crear conciencia de marca y alcanzar a una gran audiencia. Incentivar a los clientes a través de descuentos y cupones los motiva a entrar en tiendas y a sitios de comercio electrónico. Además, el marketing digital incluye una amplia gama de estrategias. El marketing pagado en redes sociales, el marketing en motores de búsqueda y el marketing en anuncios gráficos combinados crean un “embudo” que puede llevar a ventas.

Effectividad de los Medios y Saturación

MMM también mide qué tan bien funcionan los medios, incluyendo los efectos de rendimientos aparentemente decrecientes. En medios tradicionales, como la televisión, alcanzar un impacto en ventas no sucede de forma lineal con el gasto. En cambio, después de cierto punto, el efecto de un anuncio en las ventas se estabiliza. Así que, digamos que tuviste una prueba A/B para un modelo lineal de efectividad publicitaria: podrías calcular que por cada millón de dólares gastados, tu anuncio generaría dos millones en ventas. Pero si sigues aumentando ese presupuesto y gastas cinco o diez millones por el mismo anuncio, realmente solo estás alcanzando a la misma cantidad de personas más a menudo, y la mayoría de esas personas ya han visto el anuncio y seguido adelante.

Metodologías en la Modelación de Mezcla de Marketing

Usando una variedad de técnicas estadísticas, MMM consistentemente obtiene ideas confiables.

Análisis de Regresión

Gran parte de la Modelación de Mezcla de Marketing se basa en la regresión, particularmente en la regresión multivariante. Estas regresiones nos ayudan a entender no solo cuán bien funciona nuestra “mezcla de marketing” en su conjunto, sino también nos permiten identificar cuáles componentes son los más efectivos y cuáles sería mejor ajustar o, en algunos casos, eliminar. (Ese último punto me puso un poco nervioso: “Permitir a los analistas tener en cuenta los efectos de adstock o de arrastre.” Pero también me dio una idea para una futura publicación de blog sobre esos efectos tanto para lectores con dificultades matemáticas como para los más hábiles.)

Simulaciones de Escenarios

Después de construir los modelos de regresión, los especialistas en marketing pueden aplicar las ideas obtenidas para llevar a cabo pruebas de escenarios. Estas pruebas evalúan resultados potenciales que podrían ocurrir si se cambiaran las asignaciones de presupuesto o si ciertos gastos en medios se aumentaran o disminuyeran.

Efecto de Adstock

Los efectos decrecientes de la publicidad pasada se capturan con la modelación de adstock. Esta técnica se basa en el principio simple de que incluso después de que un individuo ha sido expuesto a un anuncio, su conciencia sobre la marca asociada al anuncio puede desvanecerse con el tiempo. La modelación de adstock ayuda a los analistas a entender “cuánto tiempo” dura ese desvanecimiento y “cuánto” impacto tiene el anuncio cuando ya no se muestra.

Elasticidad de Precio y Distribución

MMM también aplica modelos de precios para determinar la elasticidad de la demanda de un producto, es decir, qué tan sensible es su demanda a los cambios de precio. Del mismo modo, la modelación de distribución ayuda a entender cómo la disponibilidad más fácil impacta en los resultados de ventas.

Desafíos y Limitaciones de MMM

Aunque la Modelación de Mezcla de Marketing proporciona información convincente, también debemos reconocer los desafíos que presenta.

Enfoque a Corto Plazo

Una gran limitación de la modelación de mezcla de marketing es su sesgo hacia resultados a corto plazo. Los modelos tradicionales no abordan los efectos a largo plazo en el valor de la marca, que son más cualitativos y suelen ser más difíciles de medir.

Faltas de Datos

La precisión de la Modelación de Mezcla de Marketing se ve profundamente afectada por la calidad y exhaustividad de los datos. Cuando faltan variables de canal, especialmente para canales incipientes como el marketing de influencers o las redes sociales, es probable que los resultados sean inexactos de alguna manera.

Sesgo de Agregación

MMM combina frecuentemente datos a un nivel amplio y puede oscurecer diferencias que existen en las subgrupos o fronteras regionales. Esto es potencialmente engañoso y especialmente perjudicial para el marketing de nicho. Cuando MMM no capta marcadores para las diferencias que existen a pequeña escala, las direcciones y cantidades de datos agregados pueden dar una impresión muy diferente a la realidad del rendimiento a esa pequeña escala.

Aplicaciones de la Modelación de Mezcla de Marketing

La Modelación de Mezcla de Marketing tiene amplias aplicaciones en muchas industrias. Es particularmente prevalente en sectores que gastan cantidades considerables en marketing.

Bienes de Consumo Empaquetados (CPG)

Las raíces de MMM se encuentran en el sector CPG, donde cumple estas funciones vitales: – Examina los ciclos de ventas de nuestros productos estacionales y mide su elasticidad. – Nos ayuda a lograr la mezcla óptima de medios masivos (nuestra publicidad “above-the-line”) y formas de comunicación más específicas (nuestra publicidad “below-the-line”) para alcanzar a los consumidores de manera efectiva.

Retail y Comercio Electrónico

MMM mejora la efectividad de los calendarios promocionales, evalúa qué tan bien funcionan las reducciones de precios y arroja luz sobre la asignación de recursos a través de diversos canales publicitarios, tanto en línea como fuera de línea.

Marketing Basado en Eventos

Las empresas emplean la modelación de mezcla de marketing para obtener el máximo retorno de inversión para sus campañas a corto plazo—esos grandes empujes cuando necesitas gritar tu marca desde los tejados. Cosas como ventas navideñas, lanzamientos de productos y las promociones que no te puedes perder durante eventos de compra como el Black Friday.

Aprovechando la Tecnología para el MMM Moderno

La precisión y la exhaustividad de los Modelos de Mezcla de Marketing han mejorado.

Modelos Bayesianos y Herramientas de Código Abierto

Los métodos bayesianos se están volviendo cada vez más comunes en la modelación de mezcla de marketing. Esto se debe a que no solo manejan la incertidumbre extremadamente bien, sino que también nos permiten contar historias de datos históricos mucho más ricas. Herramientas como PyMC-Marketing y LightweightMMM están aportando un sabor bayesiano a los marcos de MMM.

WoopSocial: Automatizando Tu Flujo de Trabajo de Marketing

Si tu objetivo es hacer que tu marketing sea más eficiente y efectivo utilizando la Modelación de Mezcla de Marketing, herramientas como WoopSocial pueden ayudarte. WoopSocial es una herramienta de gestión de redes sociales que realmente no puede hacer nada más que bueno para tu negocio. Es muy fácil de usar, y le da al usuario una increíble cantidad de poder sobre su estrategia social. ¿Por qué es eso una increíble cantidad de bueno? Porque si tu estrategia en redes sociales es poderosa, entonces es un multiplicador de fuerzas para tu negocio.

Conclusión

Las estrategias de marketing basadas en datos dependen abrumadoramente de la modelación de mezcla. Cuando las organizaciones asignan presupuestos, optimizan campañas o hacen una planificación estratégica de marketing a largo plazo, confían en el tipo de ideas que obtienes de la modelación de mezcla. Pero la modelación de mezcla revela solo una parte del panorama, particularmente cuando se trata de comprender cómo el marketing impulsa los resultados empresariales. Para entender “el cuadro completo”, las empresas necesitan tanto modelación de mezcla como automatización de marketing. Juntas, pintan un retrato completo de la disciplina de marketing en la actualidad.