¿A qué preguntas responde un Marketing Mix Modeling?
En un entorno empresarial altamente competitivo, los profesionales del marketing se enfrentan al reto de dirigir sus campañas a través de más canales que nunca. Este equilibrio constante puede dificultar la determinación de qué actividades de marketing contribuyen realmente a las ventas o a la visibilidad de la marca. Aquí es donde la inteligencia artificial puede utilizarse para optimizar la combinación de medios.
Una herramienta fundamental para que los profesionales del marketing comprendan y analicen eficazmente todos los datos disponibles es el uso del Marketing Mix Modeling (MMM). Esta metodología se basa en la aplicación de modelos estadísticos avanzados para identificar y cuantificar las interacciones entre variables clave del negocio, como la publicidad, los precios, la distribución y los eventos, entre otras.
La modelización de la combinación de marketing puede responder a las siguientes preguntas:
- Eficacia de los distintos canales de medios: ¿Qué canales de medios (por ejemplo, televisión, radio, digital, OOH) generan más ventas? Medir qué canales de medios tienen más impacto es crucial para tomar decisiones informadas, llegar al público objetivo de forma más eficiente y mejorar el retorno de la inversión (ROI).
- Retorno de la inversión (ROI) por canal: ¿Cuál es el retorno de la inversión (ROI) para cada canal de medios? ¿Qué medios funcionan mejor para el ROI a corto plazo y cuáles a largo plazo? Al conocer el retorno de la inversión de cada canal de medios, los anunciantes pueden invertir más en los canales que ofrecen un mayor ROI y reducir el gasto en aquellos con un menor retorno. Esta visión a corto y largo plazo ofrece mejores perspectivas, ya que algunos canales pueden ser mejores para captar el interés inicial mientras que otros destacan en la conversión. Comprender el papel de cada canal ayuda a las marcas a crear una estrategia de marketing más holística.
- Optimización del presupuesto: ¿Cómo debo distribuir mi presupuesto de marketing entre los distintos canales de medios para maximizar la eficacia global de la campaña? Al determinar la asignación óptima del presupuesto publicitario, los profesionales del marketing se aseguran de maximizar sus objetivos.
- Impacto de las promociones: ¿Cuántas ventas incrementales me están aportando las promociones? ¿Qué promoción ha funcionado mejor? ¿Qué mensaje ha funcionado mejor? Al identificar qué promociones funcionan mejor, las empresas toman decisiones basadas en datos sobre qué tipos de promociones continuar, perfeccionar o interrumpir. Y evaluar qué mensaje ha funcionado mejor ayuda a crear anuncios más convincentes y atractivos.
- La competencia: ¿Cómo afecta a mis ventas la actividad de mis competidores? Conocer y analizar la actividad de la competencia permite adaptarse, elaborar estrategias y mantener una posición fuerte.
- Saturación de canales: ¿A partir de qué inversión dejan de ser eficientes? Reconocer el punto en el que los canales de medios dejan de ser eficientes es vital para planificar campañas y garantizar que los esfuerzos de marketing están bien optimizados.
- Precios: ¿Cómo afectan a mis ventas las subidas y bajadas de precios? Comprender cómo influyen los cambios de precios en las ventas es vital para una gestión eficaz de los ingresos.
- A largo plazo: ¿Qué efecto tiene la publicidad a largo plazo en mis ventas? La publicidad a largo plazo ayuda a construir y reforzar la identidad de una marca. Este valor de marca puede conducir a un aumento de la confianza, la fidelidad y el reconocimiento de los clientes, lo que puede traducirse en ventas sostenidas en el tiempo.
- Planificación: ¿Cuándo debo invertir para obtener mejores resultados? La sincronización estratégica garantiza que los recursos se asignan cuando es más probable que generen los mejores resultados. Así se optimiza la utilización de los recursos y se minimiza el despilfarro.
- Predicción: ¿Cuáles van a ser mis ventas en función de los distintos escenarios de inversión en medios? Los modelos de previsión de ventas ayudan a optimizar la asignación de recursos identificando qué escenarios de inversión en medios tienen más probabilidades de generar los mejores resultados.
- Factores externos: ¿Qué efecto tienen en mis ventas las olas de calor, el fútbol o determinados acontecimientos? Reconocer el impacto de factores externos como el clima o los eventos es valioso para ayudar en la asignación de recursos de marketing y adaptar las estrategias de marketing y ventas.
- Estacionalidad: ¿Cuál es la estacionalidad intrínseca de mi mercado? ¿Cómo aumentarían o disminuirían mis ventas en el mercado si no hiciera publicidad? Comprender la estacionalidad intrínseca del mercado es fundamental, ya que permite concentrar los esfuerzos y presupuestos publicitarios en los periodos en los que las ventas son naturalmente más elevadas.
¿Cómo mejoran los presupuestos publicitarios los últimos modelos de marketing mix?
1. Recopilación de datos: Los MMM empiezan por recopilar datos de diversas actividades de marketing y publicidad. Esto puede incluir información sobre el gasto en publicidad, datos de ventas, eventos, patrocinios y más. Los datos pueden obtenerse de diversas fuentes, como registros de empresas, bases de datos del sector o fuentes de terceros.
2. Análisis de datos: Una vez recopilados los datos, los algoritmos de aprendizaje automático identifican las relaciones entre los diferentes insumos de marketing (por ejemplo, anuncios de televisión, anuncios en línea, cuñas de radio) y los resultados deseados (por ejemplo, ventas, conocimiento de la marca). Las técnicas estadísticas que utilizan la regresión multilineal se utilizan para comprender cómo los cambios en las variables de marketing impactan en los objetivos de negocio.
3. Construcción de modelos: Se construye un modelo estadístico para representar las relaciones entre las variables de marketing y los resultados. Este modelo puede ser lineal o no lineal, dependiendo de la complejidad de los datos y de los objetivos empresariales. El modelo suele incluir múltiples variables independientes (canales de marketing) y una variable dependiente (ventas u otros KPI de marketing). Para obtener una visión más completa y precisa del impacto del marketing, es aconsejable evaluar varios modelos.
4. Selección y validación de modelos: A continuación se validan los modelos para garantizar su precisión. Esto implica contrastarlos con datos históricos para ver hasta qué punto predicen los resultados anteriores. Si es necesario, se realizan ajustes en el modelo.
5. Pruebas de escenarios: Una vez validado el modelo, puede utilizarse para simular diferentes escenarios. Los profesionales del marketing pueden introducir diferentes asignaciones presupuestarias para varios canales de marketing para ver cómo afectarían a los resultados. Esto permite optimizar los presupuestos de medios para alcanzar objetivos empresariales específicos.
6. Recomendaciones: Basándose en el análisis y las pruebas de escenarios, los MMM ofrecen recomendaciones sobre cómo asignar los presupuestos de marketing para obtener el máximo impacto. Los profesionales del marketing pueden tomar decisiones informadas sobre dónde invertir.
7. Proceso iterativo: Los MMM no son una solución única. Se utilizan en un proceso continuo e iterativo. A medida que se dispone de nuevos datos, el modelo puede actualizarse y perfeccionarse para reflejar las cambiantes condiciones del mercado y el comportamiento de los consumidores.
AITA®
Indaru ha desarrollado AITA® (Herramienta de Inteligencia Artificial para Anunciantes), un programa MMM para ayudar a los profesionales del marketing a obtener una visión más profunda de sus gastos de marketing y mejorar la asignación de su presupuesto de marketing.
AITA® sirve para eliminar los sesgos humanos y ayudar en la planificación de los presupuestos. Es capaz de responder a todas las preguntas mencionadas anteriormente, lo que permite a los anunciantes maximizar la eficacia de su presupuesto de marketing y mejorar el rendimiento de las campañas.
Los MMM desarrollados con AITA® muestran una mayor flexibilidad y una mejor capacidad de respuesta a los datos entrantes para realizar proyecciones precisas. Estos modelos pueden actualizarse con la frecuencia necesaria sin limitaciones. Además, también es capaz de generar simulaciones de escenarios, como aumentar la campaña publicitaria de Google en un 20%, para estimar su impacto antes de la implementación.
AITA® representa una nueva generación de algoritmos MMM.
¿Tiene alguna duda sobre MMM o desea saber más sobre AITA®?
No dude en ponerse en contacto con nosotros o síganos en LinkedIn.
Haga clic aquí para saber más sobre AITA.
