Modelado de mezclas de marketing versus pruebas de elevación

Recientemente exploramos cómo El modelado de mezclas de marketing (MMM) está a la altura de la atribución multitáctil (MTA), destacando las ventajas y las limitaciones y cómo se pueden combinar para ayudar a los profesionales del marketing a medir el rendimiento con precisión. Una diferencia clave entre el MMM y el MTA es que el MMM se centra en el impacto causal, mientras que el MTA se centra en la atribución granular para la optimización. Pero, ¿es el MMM la mejor manera de medir el impacto causal? ¿Qué pasa con las pruebas de elevación o incrementalidad? ¿Qué lugar ocupan en las listas de medición de los vendedores? En este artículo, analizamos los experimentos entre MMM y Lift, desglosando las diferencias clave y las formas en las que pueden complementarse cuando se usan en conjunto.

Breve repaso... ¿Qué es MMM?

El modelado de la mezcla de marketing (MMM) es un método estadístico que analiza los datos históricos para medir cómo los diferentes canales de marketing y los factores externos contribuyen a los resultados empresariales generales.

How work: El modelo de mezcla de marketing utiliza datos históricos agregados para analizar el impacto 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 Mutt Data. Los modelos calculan la forma en que cada inversión en medios influye en las ventas o las conversiones para ayudar a determinar la asignación del presupuesto en varios canales, incluidos los medios offline, como la televisión y la radio. En la siguiente sección, analizamos los puntos fuertes y las limitaciones de MMM en comparación con Lift Tests para entender mejor cuándo usar cada solución.

Puntos fuertes de MMM:

• 👍 Proporciona una visión holística de la eficacia del marketing en los canales online y offline. MMM puede analizar el impacto combinado de todos los canales de marketing (online y offline), así como los factores externos como la estacionalidad, los precios y las tendencias económicas. Es ideal para comprender cómo funciona todo en conjunto, en lugar de limitar a aislar el efecto de una campaña.
• 👍 Como funciona con datos agregados y no con datos a nivel de usuario, se ve menos afectado por las restricciones de privacidad como el GDPR o la eliminación gradual de las cookies de terceros.
• 👍 A medida que el MMM evalúa el rendimiento del marketing en plazos prolongados, ayuda a los responsables de marketing a entender el rendimiento de referencia, los patrones estacionales y la disminución de la rentabilidad, lo que a su vez les permite calibrar y validar otros métodos de medición, como las pruebas de mejora, los modelos de atribución o las métricas informadas por la plataforma.

Por ejemplo, si una prueba de elevación muestra un impacto incremental elevado en un canal en particular, el MMM puede ayudar a confirmar si esto se alinea con el rendimiento histórico o si se trata de un valor atípico. Del mismo modo, MMM puede guiar dónde y cuándo ejecutar los experimentos identificando áreas con rentabilidades inciertas o variables. De esta manera, el MMM actúa como una columna vertebral de medición estratégica, ya que ayuda a los profesionales del marketing a tomar decisiones más informadas y a optimizar su combinación general de mediciones.

Limitaciones del MMM:

• 👎 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, ya que MMM requiere datos históricos significativos. Si se producen 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. Dependiendo del estado en el que se encuentre su equipo de tecnología de marketing, puede resultar difícil abordar esta situación antes de usar MMM.
• 👎 Como MMM funciona con datos agregados (semanales/mensuales) y requiere largos períodos de tiempo para detectar tendencias, responde menos a las campañas rápidas o a la toma de decisiones a corto plazo. Tambien puede tener dificultades para captar los matices de las optimizaciones tácticas (por ejemplo, el rendimiento a nivel creativo o a nivel de audiencia)
• 👎 La MMM es observacional y se basa en datos históricos y modelos estadísticos, lo que significa que puede sugerir correlaciones pero no establece la verdadera causalidad tan directamente como una prueba de sustentación bien realizada.

¿Qué es una prueba de elevación?

Los Lift Tests son experimentos controlados que miden el impacto directo de los esfuerzos de marketing. Si bien plataformas como Meta y Google suelen denominarlas Lift Tests, también es posible que las considere como: - Pruebas/experimentos de incrementalidad (se hace hincapié en la medición del verdadero impacto causal) - Geoexperimentos o pruebas de Geo-Lift (cuando se realizan geográficamente) - Pruebas A/B con grupos de resistencia

How work:

Existen diferentes metodologías, pero básicamente: - Un grupo de prueba recibe la exposición de marketing (por ejemplo, anuncios, correos electrónicos o promociones), mientras que un grupo de control no. - La diferencia de rendimiento entre los dos grupos determina el impacto incremental del esfuerzo de marketing estudiado. - Se puede aplicar a campañas, audiencias o canales específicos.

Tenga en cuenta: Independientemente de la metodología que elija, es fundamental asegurarse de que los grupos utilizados en el experimento sean realmente comparables, ya sea mediante una asignación aleatoria adecuada o una comparación cuidadosa, y de que su experimento esté diseñado para lograr una significación estadística. Una prueba bien estructurada es tan importante como el propio método cuando se trata de generar información fiable y práctica.

Puntos fuertes de las pruebas de elevación:

• 👍 Proporciona una prueba directa de la causalidad al aislar el impacto del marketing.
• 👍 Funciona bien para la toma de decisiones tácticas a corto plazo.
• 👍 Se puede aplicar a nivel granular (audiencias, geografías o campañas específicas).

Limitaciones de las pruebas de elevación:

• 👎 Requiere una configuración y ejecución cuidadosas para evitar sesgos y garantizar la significación estadística.
• 👎 Puede resultar difícil escalar en todos los esfuerzos de marketing.
• 👎 A menudo se limita a los canales digitales o entornos controlados.

Resumen de las pruebas MMM frente a las de elevación

Entonces... MMM versus pruebas de levantamiento: ¿cuál deberías usar?

• Use MMM si: Quiere tener una visión global y a largo plazo de la eficacia del marketing en varios canales y necesita orientación sobre la asignación del presupuesto.
• Usa Lift Tests si: Necesitas información precisa y a corto plazo sobre si una campaña o táctica específica está generando resultados reales.
• Considere un enfoque híbrido: muchas empresas utilizan MMM para la planificación estratégica y Lift Tests para validar decisiones de marketing específicas, lo que garantiza un marco de medición completo.

Finalizando

Si necesita una visión amplia y estratégica, MMM es el camino a seguir. Si quieres comprobar el impacto directo de iniciativas de marketing específicas, las Lift Tests proporcionan respuestas claras. Los equipos de marketing más eficaces utilizan ambas opciones: utilizan el MMM para la planificación a largo plazo y las Lift Tests para la optimización continua. Independientemente del método que utilice, invertir en mediciones basadas en datos ayudará a mejorar la eficiencia del marketing y el ROI. ¿Está preparado para mejorar su estrategia de medición? Ponte en contacto con nosotros para empezar!