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18 | 12 | 2024

Cómo Liberty identificó 15% de optimización con MMM

Contexto Un equipo pensado para dar soluciones. Liberty Latin America, la empresa líder en telecomunicaciones y tecnología en América Central y el Caribe, cuenta con un equipo interno que desarrolla soluciones que apoyan al resto de los equipos de marketing, con herramientas de forecasting, dashboards, modelos de pronóstico, robustez estadística y más. En un proceso comercial típico, Liberty genera registros online y luego activa usuarios desde su call center. Sin embargo, ante la progresiva dificultad de calibrar su atribución digital con los usuarios activados, tenían un desafío claro en calibrar su media performance con precisión. De invertir más a invertir mejor. Si bien el equipo de Liberty ya estaba trabajando con optimizaciones avanzadas en sus canales digitales, decidió optimizar su inversión publicitaria a través de un marketing mix modeling (MMM), que permitiera comprender cuál era el media mix óptimo a partir de sus ventas y reasignar su presupuesto para optimizar resultados. Desafío Comparar peras con manzanas. En primer lugar, el gran desafío para encarar este proyecto era cómo normalizar los datos entre medios online y offline para hacer comparaciones útiles, en especial al intentar comparar métricas diarias (online) con otras semanales (TV, Radio). Entender impactos por fuera de Marketing. En segundo lugar, poder utilizar otras variables por fuera del área de Marketing que permitieran explicar las activaciones finales. Por ejemplo, cuántos días pasaban entre un registro y una activación. Soluciones por etapas Antes de trabajar con nosotros, el modelo de marketing mix de Liberty tenía una confianza estadística de R2 Adjusted de 0.39. Por ello, para alcanzar un modelo de marketing mix completo y estadísticamente confiable que permitiera identificar dónde optimizar la inversión de medios, nuestro equipo de Marketing Science realizó numerosas observaciones al equipo de data insights de Liberty Latin America. De las optimizaciones sugeridas, se trabajó en etapas: ETAPA 1. Interpolación → Colección + Normalización de datos Los baches semanales de información en medios offline se solventaron simulando distribuciones normales de los datos. De este modo, se pudieron estandarizar los datos dentro del bache, distribuyendo agrupaciones semanales en diarias. ETAPA 2. Share of voice → Liberty vs la competencia Asimismo buscamos modelar qué efecto tiene el share of voice en el mercado. Para ello, usamos las palabras clave por las que pujaba Liberty y el search impression share para estimar ese share of voice. ETAPA 3. Delayed Index → De variable de orden a variable de activación El modelo tampoco ajustaba adecuadamente porque utilizaba conversiones, a pesar de que el negocio de Liberty se concreta en las activaciones del producto. Por ello, se desarrolló un Delayed Index que permitió incorporar al modelo la cantidad de días promedio que se demora pasar de una orden a una activación. ETAPA 4. Back-casting → Imitar al futuro para completar el pasado Como nos faltaba data de activaciones limpia hacia atrás para lograr un modelo más preciso, hicimos un back-casting que tomó todos los datos, tal y como se proyectaba su distribución hacia adelante, y los simuló hacia atrás. Productos destacados Consultorías de Marketing Science. Incorpora ciencia a tu manera de hacer marketing y lleva tu forma de trabajo hacia una cultura data driven. Nuestro equipo multidisciplinario ofrece un enfoque consultivo en data science que sigue las mejores prácticas de la industria. Markting Mix Modeling. Modela tu marketing mix ideal y cuantifica el impacto incremental en ROI y ventas que tienen todas tus actividades de marketing. De este modo, podrás reasignar el presupuesto de medios para lograr mejores resultados. slice1 Resultados slice2 En la voz del cliente slice3 Próximos pasos Una agenda definitiva de optimización. Con Liberty y Bunker DB trabajando codo a codo, logramos un modelo altamente confiable para desarrollar una agenda de optimización que mejore la eficacia del presupuesto de marketing. Los próximos pasos serán un mix que combinará reasignación de presupuesto y estudios de incrementalidad que apaguen canales en determinadas zonas o momentos, para continuar alimentando el modelo. Reasignación intra-digital. En primer lugar se optó por reasignar el presupuesto distribuido entre canales online (Google, Meta…) Calibración con lift studies. En segundo lugar se realizarán estudios de incrementalidad como Geo Lift y Conversion Lift para ajustar y calibrar el MMM. Reasignación de offline a online. Finalmente se reasignará la inversión de TV, radio y otros medios

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17 | 03 | 2025

Cómo elegir tu próxima solución martech de forma inteligente

La elección de una herramienta martech es una decisión estratégica para cualquier equipo, ya que impacta en la productividad, la automatización de procesos y la escalabilidad del negocio. Sin embargo, el proceso de selección no es sencillo. En este artículo exploramos las consideraciones clave antes de adquirir una solución tecnológica de marketing, las tendencias actuales en la compra y las mejores prácticas para garantizar una elección efectiva. Consideraciones para elegir una martech 1. Definir necesidades y objetivos. Antes de tomar una decisión, las empresas deben evaluar múltiples factores para asegurarse de que la solución se adapte a sus necesidades y objetivos. El primer paso para elegir una plataforma de marketing es tener claridad sobre qué problemas se quieren resolver. Según Gartner, 54% de los equipos de marketing buscan mejorar la eficiencia operativa y 44% piensan en reducir costos. Por ello, es importante entender cómo se alinea esta compra con una estrategia a largo plazo. 2. Entender la categoría que define a la plataforma. Si todas las plataformas de marketing decimos lo mismo, es necesario pensar en la categoría. Con el alto grado de especialización que tienen las plataformas, ser agencia, adtech o martech no significa lo mismo. Por ejemplo, aunque todas podamos proveer una solución a la “optimización de medios”, no es lo mismo hablar de auditoría de medios que de gestión de medios: mientras que la primera se refiere a una categoría de Data Analysis, la segunda refiere a una categoría de agencia o adtech. 3. Evaluar la reputación de la tecnología. Las reseñas y calificaciones de otros clientes son un factor decisivo en la compra de software. Evaluar premios, reconocimientos e insignias es fundamental para entender si esa tecnología sigue los pasos de la industria en la que se inserta. Según Gartner, 4 en 10 compradores utilizan opiniones de usuarios antes de tomar una decisión. En este sentido, Bunker DB se posiciona como la única martech de Latam reconocida por Software Advice en la categoría de análisis de datos. 4. Priorizar la facilidad de implementación. Una plataforma de marketing puede parecer ideal en funcionalidades. Sin embargo, su facilidad de implementación serán las que dicten el pulso de su adopción. ¿De qué sirve tener la mejor solución del mercado si su complejidad es tal que apenas le sacamos provecho? ¿Preferirían utilizar el 10% de una solución compleja o el 100% de una solución más simple? En este punto, es importante evaluar el tiempo estimado de implementación y la curva de aprendizaje estimada. 5. Priorizar la capacidad de integración. Del mismo modo, independizarse de un equipo de IT requiere que la integración con otras plataformas sea sencilla y de calidad. Por ejemplo, si la estructura de datos se almacena en AWS, Google Cloud o Microsoft Azure, es imprescindible contar con esa exportación. Si mis plataformas más utilizadas en marketing son Google Ads, Facebook Ads y TikTok Ads, también será requerido que esas integraciones estén disponibles. En este punto, es importante evaluar la integración con conectores nativos. 6. Buscar onboarding y soporte técnico. Entender la calidad del soporte técnico también es indispensable. ¿Será autogestionado o habrá profesionales que me puedan asistir? ¿Será en mi idioma local o hay limitaciones lingüísticas que deba considerar? ¿Cuántos profesionales y equipos pone a disposición la plataforma para un onboarding exitoso? Un onboarding más rápido permitirá que el time-to-value de esa solución sea más inmediato. 7. El costo como factor decisivo. El precio de una plataforma no es el único costo a considerar. Al calcular el costo total, deben contemplarse los costos de suscripción o licencia, los costos por única vez de implementación y configuración y el costo humano de la realización de capacitaciones, soporte técnico y consultorías. Por ejemplo, ¿la plataforma cobra por cada usuario y por cada mes? ¿La plataforma realiza descuentos por cantidad de marcas o por contratar un paquete de soluciones? ¿Por qué hay indecisión al elegir una martech? Actualmente, se estima que más de 14,000 empresas componen el ecosistema martech. A diferencia de una década atrás, hoy el problema actual no es la falta de opciones, sino la sobreabundancia de oferta. Con tantas alternativas, elegir la martech correcta se ha convertido en un desafío para brand managers y equipos de growth marketing. Entre las principales dificultades para poder filtrar efectivamente un puñado de opciones relevantes, encontramos las siguientes: Falta de contenido relevante. Cada vez más, todas las empresas dicen lo mismo o algo parecido, lo que dificulta realizar una evaluación en profundidad. Todas las empresas pueden prometer “maximizar el ROI”, “optimizar los tiempos”, o “automatizar procesos”, pero en el cómo lo hace cada uno hay diferencias significativas. Sin contenido confiable y detallado, es difícil saber en quién confiar. Más stakeholders involucrados. El proceso de elección en tecnologías involucra más equipos dentro de una empresa. Los equipos que evalúan tecnología de marketing incluyen desde IT, Marketing, Operaciones y Ventas, cada uno con sus propios tiempos y exigencias. Esto añade complejidad y alarga los tiempos de decisión. Riesgo percibido y contratos más cortos. El costo de una martech hace que las empresas prefieran contratos más cortos para reducir el riesgo en caso de que el proyecto no funcione como se esperaba. Hoy es muy común encontrarse con contratos anuales que tengan cláusulas de rescisión entre los seis meses o menos. Tendencias en la compra de martech Por si fuera poco, el ecosistema de martech está cambiando y se están consolidando ciertas tendencias para evaluar la selección de tecnologías. Entre ellas identificamos: Menos dependencia de los equipos de IT. Ante la multiplicidad de stakeholders en esta toma de decisión, hay una búsqueda explícita en mitigar los tiempos de decisión que tiene el departamento de IT, priorizando que los equipos de negocio tengan más influencia en la toma de decisiones. De hecho, hoy en día el 60% de los compradores de tecnología de marketing son líderes de marketing, ventas y operaciones. Esto refuerza una tendencia que busca soluciones más accesibles e interfaces amigables. Un gap en la madurez de marketing performance. Según un estudio realizado por McKinsey, 41% de los líderes de marketing encuestados considera como madura su forma de medir la performance de marketing, y tan sólo un 30% reconoce que ajusta dinámicamente su inversión. Compra basada en demostraciones o pruebas reales. A los compradores ya no les alcanza con presentaciones comerciales. El 40% de los compradores buscan demostraciones personalizadas antes de comprar. Creciente priorización de la IA. Las herramientas de inteligencia artificial están ayudando a las empresas a analizar datos de rendimiento y comparar soluciones de manera más objetiva. 35% de los compradores utilizan IA para comparar precios. slice1 Recomendaciones finales para elegir la mejor solución El proceso de compra de una plataforma de martech ha evolucionado y las empresas deben adaptarse a nuevas estrategias para tomar decisiones más informadas. Definir objetivos y necesidades desde el inicio. Priorizar soluciones bien valoradas en plataformas de comparación. Considerar soluciones con buena reputación entre sus clientes. Evaluar compatibilidad e integración con mis herramientas actuales. Aprovechar tendencias como IA, demos en vivo y recomendaciones personalizadas. Evaluar la facilidad de implementación. Evaluar la calidad del onboarding y del equipo de atención al cliente. Considerar el costo total, no solo el precio inicial. Tomar la decisión correcta puede acelerar el crecimiento de tu empresa y mejorar la eficiencia operativa. ¡Asegúrate de elegir sabiamente!