La importancia del marketing mix modeling en la nueva era de la medición de anuncios digitales
El marketing mix modeling (MMM) está regresando a la medición de medios. Una de las razones del resurgimiento de MMM se debe a cambios fundamentales en la publicidad digital. Por ejemplo, los nuevos límites de Apple sobre lo que los anunciantes pueden rastrear han hecho que la medición determinista a nivel de usuario de los efectos de la publicidad digital se vuelva más desafiante. A medida que los datos a nivel de usuario se agotan, las empresas que no logran adaptarse corren el riesgo de lanzar dardos en la oscuridad. El marketing mix modeling tiene una ventaja específica en este nuevo panorama porque depende en gran medida de datos agregados y no requiere datos a nivel de usuario.
Source: Mediaocean. (June 1, 2022). Leading marketing technology innovations believed to be most impactful for advertising by marketers worldwide as of April 2022 [Graph]. In Statista.
Otro factor que impulsa el resurgimiento de MMM es el creciente énfasis en la responsabilidad de marketing y el ROI. Con el aumento de las tasas de interés y los altos niveles persistentes de inflación, las empresas están bajo una presión cada vez mayor para demostrar el impacto de su inversión en marketing. MMM puede proporcionar un marco cuantitativo para medir la eficacia del marketing e identificar áreas de optimización.
¿Cómo hacer modelos de marketing mix modeling de manera efectiva en este nuevo panorama de medición de anuncios digitales?
Los marketing mix modeling no son perfectos. Las empresas deben calibrar los MMM realizando experimentos. Esto ayudará a afinar su enfoque de marketing digital y eliminar posibles imprecisiones en el modelo. Por lo tanto, hacer que MMM forme parte del conjunto de herramientas de análisis de marketing de una empresa no es tan fácil como encender las luces. Sin una guía cuidadosa, pueden desinformar las decisiones de marketing de una empresa.
Source: PR Newswire. (April 26, 2022). Leading methods used to measure advertising campaign outcomes according to consumer packaged goods (CPG) marketers in the United States as of the 4th quarter 2021 [Graph]. In Statista.
Los practicantes de MMM de hoy en día usan otras dos herramientas para ayudar a calibrar los modelos: experimentos incrementales y atribución. Los marketing mix modeling se utilizan para comprender qué es lo que realmente impulsa las ventas, incluidos otros factores fuera de los medios. MMM se utiliza para responder preguntas como la contribución del marketing al éxito comercial, el ROI de los esfuerzos generales de marketing y cómo optimizar la combinación de marketing. Mientras tanto, los experimentos de incrementalidad son pruebas estadísticas ad-hoc para identificar el impacto causal de los medios. Como se puede inferir, este marco busca brindar una explicación del impacto causal de la inversión en medios en los ingresos, así como verificar si una campaña de marketing realmente genera conversiones incrementales. Por último, los modelos de atribución se utilizan para decisiones comerciales y de licitación a más corto plazo. El enfoque está más en el ROI de las actividades de marketing digital y en colocar un valor comercial en cada punto de contacto con el cliente.
Leyenda: Atribución: el ejercicio de asignar puntos o crédito por conversiones en función de cómo los consumidores interactúan con varios anuncios y, en última instancia, se convierten en clientes.
Leyenda: Incrementalidad: el cambio causado por la exposición a un anuncio se mide ejecutando pruebas aleatorias controladas.
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