Modelado de mezclas de marketing (MMM) frente a atribución multitáctil (MTA)

Lo primero que pregunté cuando empecé a aprender sobre Marketing Mix Modeling (MMM) fue en qué se diferenciaba de otros modelos de atribución, y esta resultó ser una pregunta popular. En un entorno de marketing cada vez más complejo, cada vez que nos topamos con una solución que no utilizamos, nos preguntamos «¿en qué se diferencia?» «¿Qué información me proporcionará que no tenga ya?» Por eso, no es de extrañar que, al lanzar MMM, la primera respuesta que recibamos sea: «Ya uso Google Analytics Multi-Touch Attribution (MTA) o Appsflyer para la medición y la atribución».

Modelado de mezclas de marketing (MMM) y atribución multitáctil (MTA) son dos de las metodologías más comunes para la medición del marketing. Ambas ofrecen información valiosa, pero tienen diferentes propósitos. En esta publicación, analizaremos las diferencias clave entre el MMM y el MTA, sus puntos fuertes y limitaciones únicos, y nuestra recomendación sobre cómo combinarlos. Lo primero es lo primero: las definiciones.

¿Qué es MMM?

El modelado de mezclas de marketing es un técnica de análisis estadístico que evalúa cómo los diversos canales de marketing y los factores externos (como la estacionalidad y las tendencias económicas) afectan al rendimiento empresarial general. El uso de negrita no es casual, MMM no atribuye a nivel de usuario, sino que funciona con datos agregados. Echemos un vistazo a cómo funciona.

¿Cómo funciona MMM?

El modelo de mezcla de marketing utiliza datos históricos agregados para analizar la eficacia del marketing a lo largo del tiempo y, por lo general, analiza los datos de rendimiento diarios de los últimos 2 a 3 años. Hay diferentes modelos, como Robyn de Facebook, Lightweight de Google y otros modelos personalizados como el que utilizamos en Muttdata. Los modelos estiman la contribución de las diferentes inversiones en medios de comunicación para ayudar a determinar la asignación presupuestaria entre varios canales, incluidos los medios offline, como la televisión y la radio. Esto nos lleva a las ventajas de usar MMM.

Puntos fuertes de MMM:

• 👍 Proporciona una visión holística de la eficacia del marketing en los canales online y offline.
• 👍 Como funciona con datos agregados y no con datos a nivel de usuario, se ve menos afectado por las restricciones de privacidad.
• 👍 Al evaluar las inversiones durante un período prolongado, permite a los especialistas en marketing calibrar otros métodos de medición, como la atribución basada en la plataforma (Google Ads, Meta, etc.), los modelos de atribución multitáctil personalizados, los estudios de incrementalidad o elevación y/o los experimentos geográficos. Su capacidad para calibrar otros métodos de medición garantiza que la información a corto plazo se alinee con el impacto empresarial a largo plazo. Además, dado que el MMM mide de forma inherente la incrementalidad, ayuda a optimizar los presupuestos en toda la empresa en lugar de hacerlo en canales aislados, lo que, en última instancia, impulsa decisiones de marketing más eficaces y basadas en los datos.

Limitaciones del MMM:

• 👎 MMM requiere grandes conjuntos de datos y datos históricos importantes. Si se produjeran cambios importantes en el producto, o incluso eventos externos de gran impacto, esto puede afectar a la capacidad del modelo para predecir el rendimiento de manera eficiente.
• 👎 No puede proporcionar información en tiempo real para la optimización del marketing online. Por lo general, se ejecuta de forma mensual o trimestral.
• 👎 Encontrará muchos artículos que dicen que el MMM es difícil de implementar. La verdad es que el principal desafío es tener conjuntos de datos sólidos. Dependiendo del estado de su equipo de tecnología de marketing, puede ser un desafío abordarlo antes de ejecutar MMM.

¿Qué es la MTA?

La atribución multitáctil (MTA) es un enfoque centrado en lo digital que asigna crédito a los puntos de contacto individuales en el recorrido de un cliente, determinando su papel a la hora de impulsar las conversiones.

Cómo funciona

La atribución multitáctil rastrea las interacciones de los usuarios en los canales digitales (p. ej., búsquedas pagas, redes sociales, anuncios gráficos). Una vez más, hay diferentes modelos. La forma en que se asigne el crédito a cada punto de contacto dependerá del modelo aplicado. Los modelos lineales asignan el mismo valor a todos los puntos de contacto del recorrido del cliente, asumiendo que cada interacción contribuye por igual a la conversión. Los modelos de reducción del tiempo asignan más crédito a los puntos de contacto más cercanos al evento de conversión (por lo que un clic en un anuncio tendría más crédito que una visualización de un anuncio). Por último, los modelos basados en datos utilizan el aprendizaje automático para analizar las rutas de conversión históricas y asignar créditos de forma dinámica en función del impacto real. En Muttdata trabajamos con MTA basada en datos. Sea cual sea el modelo que implemente, MTA proporciona datos en tiempo real para optimizar las campañas en línea, lo que nos lleva a aprovechar las ventajas de añadirlo a su catálogo.

Obtenga más información sobre cómo funciona la MTA basada en datos en nuestro Historia de éxito de Mercado Libre

Puntos fuertes de MTA:

• 👍 MTA ofrece información detallada y directa sobre el rendimiento del marketing digital. Es fácil de leer y permite la optimización en tiempo real de la inversión publicitaria para las campañas en línea.
• 👍 Al rastrear los diferentes puntos de contacto en el recorrido de conversión, ayuda a los especialistas en marketing a comprender mejor los recorridos de los usuarios y las rutas de conversión. Por ejemplo, ayuda a responder a preguntas como: «¿Cuántos puntos de contacto se suelen necesitar para generar una conversión?» , «¿Hay ciertos puntos en los que los usuarios están disminuyendo?» y así sucesivamente.
• 👍 Requiere un período mínimo de datos más corto que el MMM, lo que permite obtener información más rápida. Si bien la configuración requiere tiempo y recursos, una vez implementada, se ejecuta con un mínimo esfuerzo, rastreando automáticamente las interacciones de los usuarios y optimizando las campañas en tiempo real. La MTA basada en datos aprovecha los datos históricos y los datos de rendimiento de marketing, lo que minimiza los sesgos y da como resultado una atribución más precisa.

Limitaciones de la MTA

• 👎 Multi-Touch Attribution tiene dificultades para rastrear los canales fuera de línea. Existen algunas soluciones, como el uso de códigos QR o códigos promocionales específicos en las campañas offline, pero esto no está exento de limitaciones.
• 👎 Al igual que otros métodos de atribución, la MTA se ve afectada por las normas de privacidad de los últimos años (por ejemplo, el RGPD y las restricciones de seguimiento de iOS).

TL; DR: diferencias clave entre MMM y MTA

Entonces... ¿MMM contra MTA? ¿Qué herramienta de medición de marketing debería implementar? 🤔

Depende de en qué punto de su viaje hacia la tecnología de marketing se encuentra. Tu objetivos de marketing y datos disponibles determinará qué metodología implementar.

✔ Usa MMM si: Necesitas un visión holística a largo plazo de la eficacia del marketing, incluidos los canales online y offline.
✔ Usa MTA si: Quieres optimice las campañas digitales en tiempo real y realice un seguimiento de las interacciones específicas de los usuarios.

💡 ¿Nuestra recomendación? Un enfoque híbrido. Muchas marcas combinan MMM para la planificación estratégica y MTA para la ejecución táctica, lo que garantiza un marco de medición completo.

Finalizando

MMM y MTA proporcionan diferentes puntos de vista. Hemos ayudado a muchas empresas a integrar ambos enfoques para comprender mejor el impacto del marketing. Hemos descubierto que el mejor marco utiliza el MMM para obtener una visión general de cómo funciona su marketing y dónde invertir su presupuesto y su MTA para ajustar y optimizar sus campañas digitales en tiempo real. También recomendamos incorporar pruebas de elevación, ya que ayudan a garantizar que ambos modelos sean realmente precisos. Al combinar los conocimientos de los tres, puede crear una estrategia de medición sólida que sea a la vez fiable y escalable, lo que facilita la toma de decisiones inteligentes basadas en datos.

Puede parecer abrumador, ¡pero estaremos encantados de ayudarte! Cada historia de éxito comienza con buenos datos, a los que hemos ayudado recientemente Clip recorre su viaje desde los datos codificados hasta los basados en datos. Es lo que nos encanta hacer: ayudar a las empresas a implementar soluciones de datos y aprendizaje automático que tengan un impacto real en sus negocios.

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