El campo de la medición de la efectividad del marketing ha cambiado significativamente en los últimos años. Tras una década de estancamiento, los recientes avances en el ecosistema, especialmente gracias a las innovaciones de la comunidad open-source y la adopción generalizada de la inteligencia artificial (IA), han impulsado un progreso notable.

Como se mencionó en nuestro artículo anterior, el cambio de licensed software a soluciones open-source está acelerándose, lo cual se refleja en un aumento del 32% en las búsquedas de "Marketing Mix Modelling" (MMM) entre 2022 y 2023, una tendencia que se mantiene en 2024.

En respuesta a estas tendencias, las empresas están redefiniendo sus estrategias para medir la efectividad de sus esfuerzos en marketing, adoptando metodologías más ágiles que priorizan la obtención de insights accionables. Este documento sirve como guía estratégica para los profesionales del marketing y los equipos de ciencia de datos, con el objetivo de traducir los insights en estrategias que impulsen un cambio organizacional significativo.

Para internalizar de manera efectiva el proceso de MMM, es fundamental que esté alineado con las necesidades y objetivos específicos de la empresa, considerando varios factores clave:

• Analizar las características del presupuesto en marketing, con un enfoque en la granularidad de los datos, el análisis geográfico y la integración de diversos tipos de datos (online/offline, pagados/no pagados).
• Determinar el nivel de detalle necesario para obtener insights accionables, segmentando la información por región, categoría, tipo de producto, canal de ventas y segmento de clientes.
• Evaluar el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) de las campañas full funnel y el impacto incremental de cada canal de marketing.
• Incorporar fuentes de datos externas, como variables macroeconómicas, tendencias del mercado y cambios estacionales, para comprender todos los factores que influyen en las ventas.
• Considerar los efectos a largo plazo de las inversiones en brand awareness y los posibles efectos halo de los esfuerzos de marketing en diferentes líneas de productos.

Al clarificar estas necesidades, las empresas pueden elegir la metodología de MMM más adecuada para desarrollar un proceso integral y dinámico que identifique de manera efectiva los factores clave que impulsan el negocio.

Tradicionalmente, el MMM era un proceso que requería una importante inversión de tiempo y recursos, ya que dependía en gran medida de la experiencia y habilidad de los analistas para seleccionar manualmente las variables adecuadas y configurar el modelo con precisión. Sin embargo, gracias a la innovación en soluciones open-source, el acceso a algoritmos complejos y sofisticados se ha democratizado, simplificando estos procesos, ahorrando tiempo y esfuerzo, y mejorando la eficiencia.

El éxito en la implementación de estas herramientas se basa en una estrategia de datos sólida, guiada por cuatro pilares fundamentales: integración dinámica, automatización avanzada, agilidad y eliminación de sesgos. Gracias a la incorporación de la inteligencia artificial (IA), se han estandarizado decisiones complejas y reducido la intervención manual en tareas como la selección de parámetros, la verificación de suposiciones y la descomposición de tendencias, logrando un nivel de precisión que antes era inalcanzable. Esta mejora en la consistencia y fiabilidad de los resultados permite pasar de un enfoque basado en suposiciones a uno respaldado por la certeza que aporta la IA.

En conjunto, estos pilares crean una estrategia de datos robusta y adaptable que facilita a las organizaciones la internalización efectiva del MMM.

La combinación del conocimiento del mercado con el análisis de datos es fundamental para transformar los insights en decisiones estratégicas. Integrar la inteligencia artificial (IA) con la experiencia empresarial tiene como objetivo maximizar el impacto incremental del marketing en las ventas. Este enfoque es especialmente relevante en la medición de la efectividad publicitaria, donde es esencial ajustar los modelos a la realidad del mercado para obtener resultados fiables. Herramientas open-source como Robyn permiten integrar directamente los resultados experimentales y personalizar la asignación y optimización del presupuesto, lo que las convierte en recursos indispensables para la toma de decisiones estratégicas.

Actualizar continuamente el MMM es crucial para asegurar que las estrategias de marketing se adapten a las necesidades cambiantes del mercado. Las empresas que han mantenido esta práctica durante varios años han visto un crecimiento significativo en el ROAS.

Para lograr estos resultados, es esencial fomentar la colaboración entre equipos y contar con los stakeholders adecuados para supervisar el proceso de MMM. La creación de un comité directivo y la definición de roles clave para guiar, supervisar y aplicar las recomendaciones del MMM son pasos cruciales para integrar este modelo con éxito en las operaciones estratégicas de la empresa.

En conclusión, las innovaciones impulsadas por soluciones open-source ofrecen nuevas oportunidades para medir el impacto de los esfuerzos de marketing. Al combinar la inteligencia artificial con la experiencia empresarial y alinear las decisiones estratégicas con las operaciones del negocio, las empresas aseguran que el MMM siga siendo un proceso dinámico y en constante evolución.