Marketing Science

BunkerDB es una marketing science platform que aplica data science for marketing para mejorar la toma de decisiones y maximizar el ROI.

A través de modelos avanzados como Marketing Mix Modeling (MMM), geo-experimentation y análisis de atribución, permite a los equipos ir más allá del reporting y tomar decisiones predictivas basadas en datos.

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Data Science para decisiones de marketing

Bunker Marketing Science aplica predictive analytics,
modelos econométricos y experimentación para transformar datos
en decisiones estratégicas.

Unifica datos online y offline y permite implementar enfoques avanzados como Marketing Mix Modeling (MMM) y Multi-Touch Attribution (MTA)
para medir el impacto real y optimizar la inversión en marketing.

Pasa de la analítica descriptiva a insights predictivos y causales
que mejoran el rendimiento a largo plazo.

Auditoría en medios

Evalua la performance de tus campañas con benchmarks basados en datos y frameworks avanzados de medición. Nuestra Media Audit analiza campañas en Google, Meta, TikTok y otros canales para comparar resultados, detectar oportunidades y construir un branding/performance score accionable.

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Auditoría creativa

Aplica modelos estadísticos para entender qué elementos creativos impulsan el rendimiento de tus campañas. Nuestra Auditoría Creativa detecta patrones, mide impacto en brand equity e identifica oportunidades para optimizar la inversión creativa y mejorar el ROI publicitario.

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Marketing Mix Modeling (MMM)

El Marketing Mix Modeling (MMM) utiliza modelos econométricos para medir el impacto incremental de cada canal sobre los resultados de negocio. Con Bunker, calcula el marginal ROI por canal, optimiza la asignación de presupuesto y encuentra el mix de medios más rentable.

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Geo-experimentación

Mide el impacto causal de tus acciones de marketing con geo-experimentation, sin depender de cookies ni datos personales. Utiliza grupos de prueba y control para aislar variables, detectar el incremental lift real y demostrar con evidencia el valor de cada campaña.

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Tu partner de medición

Solución confiable

Bunker automatiza la recolección de datos de tu ecosistema de marketing, permitiendo procesos analíticos más rápidos, confiables y escalables para una toma de decisiones de largo plazo.

Tecnología Intuitiva

Nuestra plataforma fue diseñada para que perfiles técnicos y no técnicos puedan usarla, eliminando barreras y democratizando el acceso a la información de marketing en toda la organización.

IA integrada

ADA AI analiza tu marketing data, genera insights claros y detecta oportunidades en segundos. Un asistente integrado que acelera flujos de trabajo y ayuda a maximizar el rendimiento de cada campaña.

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Atribución en Marketing: ¿cómo complementar tu modelo de atribución con Marketing Mix Modeling (MMM) y Experimentos?
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03 | 03 | 2025
Atribución en Marketing: ¿cómo complementar tu modelo de atribución con Marketing Mix Modeling (MMM) y Experimentos?

En el mundo del marketing digital, la atribución permite comprender qué tácticas y canales realmente impulsan las conversiones. Sin embargo, los modelos tradicionales de atribución como la atribución de último clic o la multitáctil (MTA) han demostrado tener limitaciones frente a los cambios en privacidad, la eliminación de cookies de terceros y la fragmentación del recorrido del usuario. En este marco, medir el impacto de cada canal es más desafiante que nunca. En este artículo, exploramos nuevas formas de mejorar la medición en marketing digital. ¿Qué es el Marketing Mix Modeling (MMM)? Dentro del Marketing Science, el modelaje de marketing mix (MMM) se ocupa de analizar en forma estadística el impacto de las diferentes variables de una estrategia, como la publicidad, las promociones, la distribución y el precio, en los resultados comerciales de una empresa. Su objetivo principal es identificar cómo asignar y optimizar los recursos para maximizar el ROI. MMM fue popularizado antes de Internet y sigue siendo utilizado por grandes marcas debido a su enfoque agregador, lo que lo hace menos dependiente de los datos a nivel de usuario. Ventajas del MMM: ✅ No depende de cookies ni del seguimiento individual del usuario. ✅ Es compatible con las regulaciones de privacidad actuales (GDPR, CCPA…). ✅ Proporciona una visión sobre la efectividad de múltiples canales (TV, digital y offline). ✅ Permite evaluar el impacto a largo plazo de las campañas. ✅ Ayuda en la planificación presupuestaria. Desventajas del MMM: ❌ Usualmente tiene procesos lentos en la instancia de selección y normalización de datos. ❌ Requiere grandes volúmenes de datos históricos. ❌ Requiere de expertise y pericia para no sobrerrepresentar la realidad. ❌ Requiere de expertise y pericia para no verse afectado por sesgos o factores externos. ❌ No mide bien las interacciones entre canales digitales y offline, dificultando la medición precisa del impacto del performance marketing. ¿Qué son los Estudios de Incrementalidad? Los estudios de incrementalidad son pruebas diseñadas para medir el impacto real de una campaña de marketing, comparando resultados entre un grupo expuesto y un grupo de control. A diferencia de MMM y MTA, no intentan inferir la contribución de un canal a partir de datos históricos o modelos probabilísticos, sino que utilizan experimentos reales para evaluar la causalidad. Un estudio de incrementalidad divide tu audiencia en dos grupos: un grupo de tratamiento, compuesto de usuarios expuestos a la campaña publicitaria, y otro grupo de control, compuesto de usuarios que no ven la campaña o están expuestos a un mensaje alternativo. Con esta metodología, estos estudios miden la diferencia entre ambos grupos: si la tasa de conversión del grupo expuesto es significativamente mayor que la del grupo de control, se considera que la campaña ha generado un impacto incremental. Ventajas de los estudios de incrementalidad: ✅ Mide causalidad, no correlación, eliminando suposiciones erróneas. ✅ No depende de cookies ni del seguimiento individual del usuario, lo que lo hace más robusto ante las restricciones de privacidad. ✅ Se puede aplicar en múltiples canales (digital y offline), permitiendo entender el impacto real de diferentes estrategias de marketing. ✅ Permite validar la efectividad de cambios estratégicos, como la reducción o eliminación de una campaña específica. Desventajas de los estudios de incrementalidad: ❌ No es en tiempo real, ya que requiere un período de prueba antes de obtener resultados. ❌ No ofrece insights continuos, ya que mide impactos en momentos específicos, lo que puede hacer que los datos pierdan relevancia con el tiempo. ¿En qué complementan Marketing Mix Modeling (MMM) y estudios de incrementalidad a tu atribución? ¿Cómo elegir el complemento a tu forma de atribuir? Complementa con MMM si... Quieres un análisis macro del impacto de todas las inversiones en marketing a lo largo del tiempo. Tu marca invierte en medios tradicionales (TV, radio, OOH) y digitales y necesitas medirlos en conjunto. Necesitas una herramienta para asignar presupuestos de manera estratégica en distintos canales. Complementa con Estudios de Incrementalidad si... Quieres medir con certeza el impacto real de tus campañas y asegurarte de que tu inversión en medios está generando valor. Necesitas probar nuevas estrategias o evaluar la rentabilidad de medios específicos antes de escalar la inversión. Te preocupa que tu presupuesto en Paid Media esté capturando demanda existente en lugar de generar demanda nueva. slice1 Conclusión: hacia una medición de marketing unificada (UMM) Aunque la atribución multitáctil seguirá siendo una herramienta valiosa por su capacidad de analizar eventos digitales en tiempo real, progresivamente tendrá mayor dificultades para reflejar certeramente la realidad. Por ello, es necesario complementar este tipo de análisis con marketing mix modeling y con estudios de incrementalidad para obtener mediciones más precisas y basadas en causalidad. Para una estrategia efectiva de atribución en 2025: Usa MMM para decisiones estratégicas y planificación presupuestaria. Aplica MTA para optimizar campañas digitales en tiempo real. Implementa Estudios de Incrementalidad para validar la efectividad de cada canal.

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