MMM vs. MTA: ¿Cuál es la diferencia entre ambos enfoques?
Existen dos enfoques principales al problema de atribuir crédito a los factores que influencian las ventas: Marketing Mix Modeling (MMM) y Multi-Touch Attribution (MTA). En este artículo te ayudamos a comprender sus diferencias, fortalezas, debilidades y su complementariedad, para que elijas el mejor camino que se adapte a tus necesidades.
La atribución de las acciones de marketing es una parte esencial de la comprensión de la eficacia de las campañas. El modelado es el proceso que determina qué actividades son responsables de impulsar las conversiones o las ventas. Ayuda a las empresas a asignar su presupuesto de marketing de forma más eficaz y a optimizar sus estrategia de negocio.
Entender cómo evaluar la efectividad de las estrategias de marketing es fundamental. Dos metodologías clave en este análisis son el Modelo de Marketing Mix (MMM) y la Atribución Multi-Touch (MTA). Ambas técnicas ofrecen perspectivas valiosas pero difieren significativamente en su enfoque, uso de datos y aplicabilidad.
¿Qué es un modelo de atribución?
Se trata de un modelo que analiza y asigna valor a los diferentes puntos de contacto o canales que un cliente experimenta en su camino hacia realizar una conversión. Este enfoque busca entender y cuantificar el impacto que cada canal analizado tiene en el proceso de decisión del comprador, permitiendo así a las empresas distribuir su presupuesto de marketing de manera más eficiente y aumentar el retorno de inversión (ROI).
El propósito es proporcionar a las empresas una visión clara sobre qué variables están generando mayor valor y su nivel óptimo, contribuyendo así a la mejor asignación de recursos y maximizando la efectividad de sus campañas publicitarias. Esto permite comprender mejor el proceso de compra del cliente, identificar los canales más efectivos, medir resultados y tomar decisiones basadas en datos.
Un sistema de atribución, es el marco o herramienta elegido por la empresa para rastrear, analizar y valorar el rendimiento de sus canales.
¿Cuáles son las diferencias entre estos modelos?
La diferencia primordial entre MMM y un modelo de atribución online, es que mientras el primero utiliza información agregada de todos los medios de forma agregada y variables adicionales que impactan las ventas, el sistema MTA trabaja con datos recolectados online a nivel usuario. Elmarketing mix modeling por lo tanto, tiene una visión holística, privacy-first, y más estratégica y trata de centrarse en estimar las relaciones causales entre lasvariables auditadas y ventas. Por otro lado, el sistema MTA, usa data granular -pero parcial, por razones técnicas y regulatorias- y suele ser un enfoque simplificado, basado en reglas. Su mayorexponente, el célebre ¨Last click¨.
Hace unos 10 años, tomó de relevancia el concepto de MTA estadístico, bajo la promesa de poder mejorar un sistema simplista como Last click, y uno sin granularidad como MMM, a partir de modelar el impacto incremental con sistemas de machine learning y la recolección de datos entre los diferentes medios en web y mobile. La atribución basada en datos, o atribuciónalgorítmica, utiliza análisis avanzados para asignar valor a cada punto de contacto con base en su contribución real al proceso de conversión, sin asumir por adelantado la importancia de ningún contacto en particular. Este enfoque considera el camino a la compra que puede recolectarse. El problema que ha surgido en los últimos años es que los cambios regulatorios y tecnológicos (ej: GDPR, iOS14) produjeron que los modelos MTA trabajen con data parcial, y cada vez más limitada.
COMPARACIÓN ENTRE MÉTODOS DE ATRIBUCIÓN
MMM
MTA
Definición
Mide el impacto de varios canales de marketing.
Mide la contribución de cada punto de contacto.
Enfoque
Utiliza modelos estadísticos para asignar crédito a los canales.
Utiliza algoritmos para atribuir a los puntos de contacto.
Fuentes de datos
Suele basarse en datos históricos.
Utiliza datos en tiempo real.
Enfoque del canal
Analiza las campañas de gran escala.
Se centra en puntos de contacto.
Fortalezas
Adecuado para analizar tendencias a largo plazo y grandes campañas.
Útil para analizar campañas y campañas específicas.
Debilidades
No tan preciso como MTA, limitado a datos históricos.
Puede ser complejo y requerir datos en tiempo real.
Cada empresa puede necesitar un modelo de atribución diferente, basado en factores como la complejidad de su ciclo de ventas, la diversidad de sus canales de marketing, y los objetivos específicos de sus campañas. Por lo tanto, es crucial evaluar y probar distintos modelos para determinar cuál ofrece la mejor perspectiva sobre el rendimiento de las campañas y cómo los esfuerzos de marketing contribuyen a las conversiones finales.
Casos prácticos de éxito en atribución multi-touch asistida por machine learning
Te mostramos tres casos de éxitos que pueden resultar útiles para analizar el uso de las dos metodologías:
- Sephora: La famosa marca de cosméticos enfrentaba el desafío de impulsar sus ingresos digitales identificando los canales de marketing más efectivos. Al asociarse con DeltaX y adoptar un modelo de atribución en forma de U, Sephora logró un impresionante aumento del 80% en su ROI. Este modelo les permitió analizar y comparar los resultados de diferentes canales de marketing, optimizando la asignación de presupuestos y maximizando el impacto de sus campañas.
- Empresas de bienes de consumo empaquetados (CPG): En una industria que avanza hacia un mundo sin cookies y con estrictas leyes de privacidad, las empresas de CPG buscan formas fiables de mapear sus inversiones digitales y optimizar el gasto. Sigmoid ofrece una solución personalizable de Atribución Multi-Touch que permite a los especialistas en marketing de CPG optimizar sus gastos en publicidad digital. La solución de Sigmoid ha permitido a estas empresas realizar optimizaciones de campañas en tiempo real, ofreciendo dashboards rápidos y precisos para medir tácticas de marketing a nivel granular y generar insights en una o dos semanas de rendimiento.
- LeadsRx y Steel City Media: LeadsRx proporciona tecnología que permite a sus clientes hablar sobre campañas multi-táctiles, destacando la importancia de comprender la jornada del cliente y cada punto de contacto dentro de ella. La capacidad de la plataforma para ofrecer insights granulares y detallados sobre la jornada del cliente ha sido invaluable para sus usuarios, como lo destaca un cliente de LeadsRx, quien aprecia profundamente el nivel de detalle en los informes y análisis proporcionados.
Desafíos y soluciones en la implementación de machine learning para atribución multi-touch
La implementación de MTA se ha visto desafiada por las regulaciones de privacidad, como las actualizaciones de iOS que limitan el seguimiento de usuarios. Esto ha llevado a algunas compañías a pivotar hacia modelos de MMM, que pueden ofrecer análisis robustos sin depender de datos a nivel de usuario.
En suma, la elección entre MMM y MTA dependerá de los objetivos específicos de marketing, el presupuesto disponible, y cómo cada organización valora la granularidad frente a la privacidad de los datos. La integración de ambos modelos puede proporcionar una comprensión completa de la eficacia del marketing, desde una visión estratégica general hasta el análisis detallado del journey del consumidor.
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