¿Qué puedes hacer con Marketing Science?

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.