Cómo aprovechar los modelos de marketing mix para tomar decisiones basadas en datos

El modelado de mezcla de marketing se puede introducir mejor a través de la famosa cita de John Wanamaker: "La mitad de mi dinero en publicidad se va por el desagüe; desafortunadamente, no tengo forma de saber qué mitad."

Marketing Mix Modeling MMM ofrece a los especialistas en marketing la herramienta de medición crítica para explorar esta cuestión de la asignación de presupuestos y entender qué partes funcionaron mejor y cuáles no.

MMM emplea técnicas estadísticas avanzadas sobre datos históricos para desentrañar de manera eficiente los impulsores de ventas, evaluar los factores contribuyentes, medir el ROI de marketing en cada canal de marketing individual y predecir el rendimiento futuro y optimizar las asignaciones presupuestarias, todo utilizando los métodos de MMM que han mostrado mejoras de hasta un 20%-30% en la eficiencia del gasto en marketing gracias a la optimización de medios (Gartner 2016).

La optimización del marketing mix es un elemento esencial de las estrategias de marketing exitosas, ya que ofrece un método científico para desarrollar planes rentables utilizando el conocimiento adquirido de rendimientos pasados.

¿Qué es el modelado de mezcla de marketing (MMM)?

La técnica de Modelado de Mezcla de Marketing es un método para cuantificar el efecto de múltiples insumos de marketing en las ventas o la cuota de mercado. El propósito del MMM es comprender qué elementos contribuyen de manera más efectiva a las ventas y determinar un presupuesto de gasto adecuado para cada insumo de marketing.

Los Modelos de Mezcla de Marketing ayudan a los especialistas en marketing a medir el retorno de la inversión para cada insumo de marketing. Un insumo de marketing con un mayor retorno es más rentable como medio publicitario que uno con un ROI más bajo. La técnica de Modelado de Mezcla de Marketing utiliza análisis de regresión para extraer información clave.

¿Cómo funciona un modelo de mezcla de marketing?

A Herramienta de modelado de mezcla de marketing desglosa las métricas comerciales para diferenciar las contribuciones realizadas por actividades de marketing y promoción (conductores incrementales) en comparación con las contribuciones realizadas por otras fuentes (conductores base). Los factores que pueden influir en el Modelado de Mezcla de Marketing podrían incluir:

Controladores incrementales: Resultados comerciales generados a través de actividades de marketing como anuncios en TV/imprenta, gastos en marketing digital, descuentos en precios/promociones/contacto social, etc.

Controladores base: Los resultados base generalmente se pueden alcanzar sin anuncios, gracias al valor de marca establecido a lo largo del tiempo. Los resultados basados tienden a permanecer estáticos a menos que ocurran cambios económicos o ambientales que los influyan.

Otros Controladores: Como parte de los factores básicos, se miden otros impulsores como el valor de marca acumulado durante un período de tiempo específico debido a actividades de marketing a largo plazo.

¿Cómo puedes crear el modelo de mezcla de marketing óptimo?

La mayoría de los especialistas en marketing siguen siendo inciertos sobre cómo crear un modelo de mezcla de marketing preciso, sin embargo, la regresión ofrece una técnica que puede predecir la combinación más rentable de todas las variables de marketing. La regresión descompone los datos en dos categorías: variables dependientes (VD) y variables independientes (VI), con un análisis centrado en cómo estas dos pueden influir en los resultados de las variables dependientes, proporcionando a los especialistas en marketing una estimación precisa de las ganancias netas de la mezcla de marketing.

Las técnicas de regresión más empleadas en el modelado de la mezcla de marketing incluyen:

1. Regresión Lineal
2. Regresión Multiplicativa

Modelo de Regresión Lineal

La regresión lineal se puede aplicar cuando la función de distribución (DV) es continua y su relación con las IDVs parece lineal. El análisis de regresión también puede ayudar a detectar problemas dentro de sistemas complejos como los estados financieros que no se pueden predecir utilizando modelos lineales; el análisis causal proporciona pronósticos del impacto y las tendencias, pero debido a los valores atípicos, la multicolinealidad y la correlación cruzada, no funciona bien con grandes volúmenes de datos.

Modelos de regresión multiplicativa

Los modelos aditivos suponen que cada unidad adicional de variables explicativas tiene el mismo impacto absoluto; esto los hace adecuados solo si las empresas operan en entornos más estables que no implican interacción entre las variables explicativas; por ejemplo, cuando el precio se vuelve cero, los volúmenes de ventas se volverán infinitos, por lo que no deben ser utilizados.

Hay dos tipos de modelos multiplicativos:

• Modelos semilogarítmicos
• Modelos logarítmicos

Bloques de construcción que comprenden un proceso MMM.

Un proyecto de Modelado de Mezcla de Mercado se basa en tres elementos clave, todos igualmente cruciales para su éxito:

1. Medición: La medición implica la recolección de datos (comportamiento histórico, actividades de marketing y KPI), la construcción de modelos y la comprensión de las cifras de ventas y el ROI de todos los canales de distribución. El resultado de la medición es entender el rendimiento de las ventas así como medir el retorno de la inversión de cada uno de ellos.
2. Pronóstico: La previsión es la práctica de ejecutar diferentes escenarios de simulación para predecir los niveles de ventas futuros si una empresa toma ciertos cursos de acción.
3. Optimización: En este paso, el analista determina la forma más óptima de asignar la inversión en marketing basada en los resultados del modelado.

Pasos para implementar el modelado de mezcla de marketing para la toma de decisiones basada en datos

Antes de embarcarse en la modelización de la mezcla de marketing, es necesario delinear claramente sus objetivos de marketing. Esto puede implicar ventas incrementales, mejorar el reconocimiento de la marca u optimizar el ROI.

1. Determinar variables clave: Es esencial identificar todas las variables clave que afectan tus esfuerzos de marketing y el logro de tus objetivos de marketing, incluyendo el gasto en publicidad, precios, actividades promocionales, acciones de la competencia, estacionalidad y el comportamiento o la demografía de los clientes.
2. Recopilar Datos Relevantes: Recolecta datos relevantes sobre las variables identificadas de diversas fuentes, como datos de ventas, herramientas de seguimiento publicitario, encuestas a clientes e informes de investigación de mercado. Asegúrate de que la información recopilada sea precisa, relevante y cubra un período de tiempo adecuado.
3. Construye tu modelo de mezcla de marketing: Utilizando técnicas de análisis estadístico, construya un modelo de mezcla de marketing que cuantifique las relaciones entre variables y sus efectos en los resultados deseados de marketing. Esto puede ayudarle a obtener información sobre la efectividad de cada elemento de la mezcla de marketing, así como sus interacciones entre sí.
4. Valida tu modelo de mezcla de marketing: Verifique que el modelo de mezcla de marketing represente con precisión los escenarios del mundo real y pueda proporcionar orientación confiable para la toma de decisiones al comparar sus predicciones con los datos reales de rendimiento de marketing. Este paso garantiza que sus predicciones coincidan con los datos de rendimiento reales, proporcionando seguridad sobre su precisión en los procesos de toma de decisiones informadas.
5. Realizar Análisis de Escenario: Utilizando un modelo de mezcla de marketing válido, realiza un análisis de escenarios. Esto implica simular escenarios hipotéticos al alterar una o más variables, y luego monitorear los resultados previstos para comprender los posibles cambios en las estrategias de marketing para cumplir con tus objetivos de marketing.
6. Toma decisiones basadas en datos: Basándose en las ideas obtenidas de MMM marketing campañas, tomar decisiones basadas en datos para optimizar tu combinación de esfuerzos de marketing. Esto podría implicar realizar cambios en las asignaciones óptimas de presupuesto o estrategias publicitarias según sea necesario, refinar estrategias de precios o reestructurar recursos dependiendo de los resultados previstos y las mejoras potenciales.
7. Monitorea e itera: Realiza un seguimiento proactivo del rendimiento de tu modelo de mezcla de marketing, compara los resultados reales con los predichos, realiza las modificaciones necesarias y refina el proceso de toma de decisiones basado en nuevas ideas prácticas obtenidas a través del análisis.

Al emplear la modelización de mezcla de marketing, puedes tomar decisiones de planificación empresarial frecuentes para aumentar la efectividad y eficiencia de tus iniciativas de marketing y obtener resultados mejorados con un retorno de inversión superior.

Conclusión:

El Modelado de Mezcla de Marketing combina arte y ciencia para predecir con precisión el comportamiento del consumidor y producir recomendaciones prácticas para asignar de manera óptima el presupuesto de marketing. MMM es uno de los elementos principales de una estrategia de marketing, que comprende tres bloques de construcción esenciales: Medición, Pronóstico y Optimización.

MMM ha experimentado un rápido avance en los últimos años al adoptar continuamente tecnologías de vanguardia. IA sin código tecnologías. Además, su auge en la industria de la medición por ser confiable y cumplir con regulaciones de privacidad como el GDPR ha demostrado ser MMM una solución lista para el futuro; MMM puede alcanzar una mayor granularidad sin invadir la privacidad de las personas.