Modelos avanzados de “Marketing Mix”

De esta interesante guía han hablado los participantes en este podcast, Leonel Sentana, Client Partner de Marketing Science en Meta y Miguel Conde, Especialista Senior en Deloitte Consulting, centrándose en la profunda transformación digital que está provocando un cambio en el panorama de la medición del marketing y de cómo los modelos de Marketing Mix avanzado son ahora más cruciales que nunca.

Tendencias alrededor de los modelos de Marketing Mix

La principal tendencia del mercado, como comentaba Leonel Sentana, es utilizar los modelos de Marketing Mix como herramientas que permiten englobar la toma de decisiones sobre los presupuestos de marketing de manera estratégica y que sea resistente a los cambios, dentro del ecosistema de decisión.

Leonel señala que “en empresas nativas digitales con herramientas de uso intensivo de aplicaciones que representan gran parte del negocio, hablamos de un profundo cambio de implementación del Marketing Mix como herramienta de reporte mensual, semanal o diario, para tener una visión complementaria de lo que serían los modelos de atribución tradicionales”.

Pero también cabe resaltar otra tendencia, como nos cuenta Miguel Conde: “Hay una tendencia de democratización, en un entorno de transparencia y cocreación entre proveedores, anunciantes y empresas editoras o de medios”.

Además, continúa diciendo Miguel Conde, “vamos a seguir la tendencia de combinar técnicas clásicas estilo modelado estadístico, con técnicas de machine learning y de inteligencia artificial. Y vamos a seguir viendo la introducción de experimentos controlados, para introducir causalidad en los modelos. Así como también veremos cómo se automatiza todo el proceso de modelado y el de ingesta y tratamiento de grandes volúmenes de datos, muy granulares y en tiempo cada vez más real”.

Proyecto Robyn

Es un proyecto de código abierto en lenguaje R y diseñado para un fácil acceso para cualquier usuario. Es una solución para los anunciantes que necesitan construir su Marketing Mix, pero no confían en los modelos de “caja negra”, donde los resultados son mostrados por un consultor y al mismo tiempo quieren tener transparencia y visibilidad sobre la metodología que quieren utilizar. O también porque no pueden invertir en contratar a un tercero para que ejecute el modelo.

El objetivo es democratizar el acceso a la metodología Marketing Mix, donde se construya una red de usuarios y se pueda aprender y contribuir a nuevas funcionalidades del código.

¿Cómo adaptar los modelos a una toma de decisiones cada vez más rápida y dinámica?

En el caso de Robyn, comenta Leonel Sentana, “ofrecemos actualizar los modelos con cualquier frecuencia deseada, facilitando la toma de decisiones en tiempo y forma.

En Robyn nos basamos en un modelo original, con mínimo un año de histórico de ventas y ajustando los resultados al nuevo período de tiempo que se desee agregar al modelo original”.

Y Miguel Conde concluye que “en estos casos la recomendación sería cuidar mucho los datos, ya que en estos casos nos encontramos en condiciones de montar los modelos pero no es fácil y rápido acceder a los datos, con la frecuencia necesaria. Por tanto lo que conviene es hacer un esfuerzo para tener una infraestructura de acceso a los datos que estos modelos necesitan, en tiempo y en forma, para que podamos “enchufarlos” a las plataformas de los modelos y podamos tomar las decisiones de forma rápida y eficaz”.

Modelar el proceso de compra del consumidor

Esta metodología permite medir la efectividad de la actividad publicitaria tanto online como off line y tanto en tiendas físicas como en las online, con una omnicanalidad evidente tanto en marketing como en ventas.

Este modelo permitirá a las empresas obtener datos de los resultados que tendrían sin acciones de marketing y por otro lado las ventas que provienen de las acciones de marketing realizadas.

Todo esto permite ver a los usuarios que el efecto de la publicidad no es inmediato y que siempre tiene un pequeño retardo, además de ver el efecto y retorno de cada una de las acciones de marketing que realizan, para lograr una mayor optimización, según su estrategia.

En el caso del Marketing Mix, “queremos entender los comportamientos de los canales, no solo ver cómo son las ventas”, asegura Miguel Conde.

Calibrar los modelos de Marketing Mix

Para explicar esta parte tan importante del proceso de utilización del Marketing Mix, Miguel Conde comenta la experiencia en Deloitte con casos y datos reales. “Hemos tenido experiencia en calibración de estos modelos a partir de datos que nos ha proporcionado Meta. Por ello es tan importante la disponibilidad de los datos y es uno de los grandes pasos que se han dado en los últimos tiempos en este tipo de modelo, la posibilidad de hacer experimentos aleatorios que nos permitan intervenir en las variables que interesan de verdad”.

Aprovechar las ventajas que tenemos para hacer de forma habitual experimentos que permitan calibrar los modelos es uno de los aspectos que se deben tener en cuenta para maximizar los modelos avanzados de Marketing Mix.