Marketing Science: Qué es y Cómo lo Implementarlo en 2026

¿Qué es Marketing Science?

El Marketing Science es la aplicación de métodos científicos y modelos cuantitativos para entender, predecir y optimizar el comportamiento del consumidor y el rendimiento del marketing. A través de técnicas como modelado econométrico, análisis de datos y pruebas de incrementalidad, esta disciplina transforma los datos en decisiones de alto impacto.

Tradicionalmente utilizada en entornos académicos y grandes consultoras, hoy se ha convertido en una ventaja competitiva clave para marcas que buscan eficiencia, precisión y resultados medibles.

Diferencias entre Marketing Science y el marketing tradicional

Aunque ambos enfoques buscan mejorar el rendimiento del marketing, existen diferencias clave entre el marketing tradicional y el Marketing Science:

• Enfoque: mientras que el marketing tradicional se apoya en la experiencia y en la intuición de los equipos, el Marketing Science utiliza datos, estadísticas y modelos predictivos para tomar decisiones basadas en evidencia.
• Toma de decisiones: en el enfoque tradicional, muchas decisiones se toman después de la campaña, analizando resultados de forma retrospectiva. En cambio, el Marketing Science permite optimizar en tiempo real, ajustando estrategias sobre la marcha.
• Medición del impacto: el marketing tradicional suele medir resultados con indicadores simples (como el último clic), mientras que el Marketing Science aplica técnicas como la incrementalidad, el análisis multivariable o el marketing mix modeling para entender qué acciones realmente generan valor.
• ROI: con el Marketing Science es posible calcular el retorno de inversión marginal por canal o acción específica, algo que el marketing tradicional rara vez puede hacer con precisión.
• Similitud: ambos enfoques comparten el objetivo de conectar mejor con el consumidor y maximizar los resultados, pero el camino para lograrlo es muy distinto: uno se apoya en experiencia, el otro en ciencia aplicada.

Soluciones y herramientas que componen el Marketing Science

El Marketing Science se apoya en un conjunto de soluciones integradas que permiten transformar grandes volúmenes de datos en decisiones accionables. Entre las principales herramientas y metodologías se encuentran:

• Marketing Mix Modeling (MMM): un modelo econométrico que cuantifica el impacto de cada canal o táctica de marketing sobre las ventas. Permite optimizar la inversión publicitaria y estimar el ROI marginal de cada medio.
• Geo Experimentación (GeoLift): técnica estadística que utiliza la segmentación geográfica para probar el efecto causal de campañas, eliminando sesgos y midiendo incrementalidad real sin depender de cookies.
• Auditoría de Medios: análisis de performance publicitaria en plataformas como Meta y Google, comparando campañas actuales con mejores prácticas de la industria para identificar oportunidades de mejora inmediatas.
• Análisis de Creativos: herramienta que evalúa cuantitativamente el desempeño de las piezas publicitarias (formatos, mensajes, estructuras visuales) y su impacto en KPIs clave, como ROAS o engagement.
• Centralización de datos omnicanal (Data Collection): integración de todas las fuentes de datos en una única plataforma, para visualizar de forma unificada lo que ocurre en cada punto de contacto con el consumidor (redes sociales, eCommerce, apps, CRM, etc.).
• Generación de insights con inteligencia artificial: uso de modelos de IA y machine learning para identificar patrones, prever comportamientos y generar recomendaciones automatizadas para la toma de decisiones.
• Análisis de atribución y salud de marca: técnicas que combinan métricas tradicionales con analítica avanzada para entender tanto el impacto directo como el efecto a largo plazo de las acciones de marketing.

Estas herramientas no funcionan de forma aislada. Juntas, permiten construir una visión completa y dinámica del ecosistema de marketing, alineando estrategia, creatividad, medios y resultados bajo un mismo lenguaje: el de los datos.

¿Por qué es importante en la era del marketing digital?

El volumen de datos se ha disparado un 230% desde 2020, pero el 56% de los profesionales no tienen tiempo ni herramientas para analizarlos eficientemente.

El Marketing Science soluciona este problema al:

• Automatizar el análisis de datos
• Identificar drivers de crecimiento
• Optimizar la inversión publicitaria
• Reducir desperdicio de presupuesto

Además, herramientas como inteligencia artificial y modelos de atribución avanzada permiten ir más allá del "last click" y medir el verdadero impacto de cada acción de marketing.

Casos de éxito reales: Marketing Science en acción

Whirlpool

Whirlpool midió el impacto real de sus canales con MMM, logrando un ROI 8x en TikTok gracias a una estrategia basada en datos y creatividad.

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Bunker, junto a TikTok, mide el impacto de campañas de Whirpool con Marketing Mix Modeling - Bunker DB

Rexona

Rexona utilizó MMM para optimizar su inversión publicitaria y mejorar un 36% su ROAS en Meta, priorizando formatos como Reels y Carousels.

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Cómo Rexona optimizó su inversión en Paid Media con Marketing Mix Modeling de Bunker - Bunker DB

Liberty Latin America

Liberty aplicó MMM junto a Bunker DB para identificar un 15% de optimización en medios y tomar decisiones con base estadística sólida.

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Cómo Liberty identificó 15% de optimización con MMM - Bunker DB

Banco Galicia

Banco Galicia unificó datos online y offline con MMM, mejorando la eficiencia de campañas y potenciando la captación de clientes.

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Galicia transforma su estrategia publicitaria y marca el nuevo camino de los bancos - Bunker DB

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