Modelado de la mezcla de marketing: un enfoque analítico de marketing y ventas

Uno de los mayores desafíos del marketing digital es el problema de la atribución. Dado que los consumidores están expuestos a una multitud de canales en línea y fuera de línea, determinar qué canales ofrecen los mejores resultados se vuelve más desafiante. Sin embargo, hay una solución: la aplicación de la ciencia de datos.

Marketing Mix Modeling (MMM) es un enfoque analítico que le permite comprender el impacto real de cada canal en las ventas y realizar ajustes informados en sus inversiones para obtener resultados óptimos. También te permite conocer el impacto real que tiene cada canal en las ventas y cómo puedes ajustar la inversión para conseguir los mejores resultados.

En este artículo, descubriremos los secretos del modelado de mezcla de marketing y analizaremos su potencial para capacitar a los profesionales de marketing y ventas para navegar con confianza el desafío de la atribución.

¿Qué es el modelado de la mezcla de marketing?

Hay una cita famosa de John Wanamaker: "La mitad del dinero que gasto en publicidad se desperdicia: el problema es que no sé qué mitad es". En el panorama de marketing actual, donde tiene una variedad de canales a su disposición, es fundamental determinar qué canales producen resultados y cuáles no.

Puede realizar un seguimiento de los clics en canales en línea y usar técnicas como cookies para seguir el comportamiento del usuario, pero lograr una precisión absoluta aún puede ser un desafío.

En el marketing fuera de línea, como los comerciales de televisión o la publicidad exterior, la tarea se vuelve mucho más compleja ya que las impresiones y reacciones individuales no se pueden rastrear fácilmente.

¡Aquí es donde entra en juego el modelado de la mezcla de marketing !

El modelado de mezcla de marketing es una técnica de modelado estadístico que tiene como objetivo identificar la relación entre el gasto en marketing en cada canal y los resultados correspondientes (como visitas web, ventas, adquisición de clientes u otros KPI). Mediante el uso de datos históricos y técnicas de regresión, puede determinar la contribución de cada canal a estos KPI. Es importante tener en cuenta que este modelo solo se puede aplicar si su inversión en marketing varía en diferentes períodos de tiempo y canales.

Al emplear correctamente el modelo de mezcla de marketing, obtiene información precisa sobre cómo su inversión en cada canal afecta sus KPI.

Para generar la fórmula que ayudará en estos cálculos, puede usar simulaciones donde el costo de cada canal de marketing varía y se generarán múltiples escenarios basados ​​en los resultados que impulsan una estrategia de marketing efectiva. Según Medium, hay una ecuación de regresión lineal que puedes usar:

Ventas = β_0 + β_1 * (Canal 1) + β_2 * (Canal 2)

En esta ecuación, "ventas" representa el volumen de ventas, "canal 1" y "canal 2" se refieren a diferentes canales de marketing, "β_0" representa las ventas base (el volumen de ventas en ausencia de campañas de marketing, impulsadas por la demanda natural, lealtad y reconocimiento de marca), y "β_1" y "β_2" son los coeficientes que representan la contribución de cada canal al volumen de ventas. Es importante señalar que existen otras fórmulas posibles.

¿Qué datos necesito para aplicar el modelo de mezcla de marketing?

Para aplicar con éxito este modelo de marketing y ventas , es crucial comenzar con los datos correctos. Estos son los factores a considerar al recopilar la información necesaria para estos cálculos.

• Datos suficientes y variados : el modelado de mezcla de marketing analiza las variaciones de múltiples elementos en una sola variable dependiente. Por lo tanto, es fundamental contar con datos adecuados con suficiente variación para identificar con precisión el impacto de estas variaciones en la variable.
• Datos representativos : Los datos recopilados deben equilibrarse teniendo suficiente información para determinar las relaciones entre las variables y representar verdaderamente a su empresa.
• Nivel de detalle : el nivel de detalle de los datos determina el nivel de detalle de los resultados. Por ejemplo, si desea que Modelado de mezcla de marketing proporcione información sobre el rendimiento de cada canal a nivel de tienda, producto o segmento, los datos deben segmentarse en consecuencia.
• Eliminación de ruido : factores externos como la estacionalidad y las fluctuaciones económicas influyen en las ventas, las visitas web y las métricas de adquisición de clientes. Por lo tanto, es esencial refinar el modelo eliminando el "ruido" causado por estos factores.

Factores a tener en cuenta en el modelado de la mezcla de marketing

Para interpretar correctamente los resultados de este modelo, se deben tener en cuenta dos factores cruciales: el efecto retardado de las acciones de marketing y ventas, así como el concepto de rendimientos decrecientes.

Los efectos rezagados del marketing y las ventas

No todas las acciones de marketing tienen un efecto inmediato. La mayoría de los consumidores pasan por una fase de consideración o toma de decisiones entre el momento en que reconocen una necesidad y cuando deciden si realizar una compra.

Como resultado, existe un lapso de tiempo entre el lanzamiento de una campaña de marketing y el KPI registrado (visita, compra, registro de usuario, etc.). Es fundamental tener en cuenta este desfase temporal a la hora de calcular los resultados de cada canal.

La duración de la fase de consideración varía según el producto en cuestión. Por ejemplo, el tiempo de consideración para comprar lápiz labial difiere del de comprar un auto nuevo. Además, el intervalo de tiempo entre la exposición a un canal de marketing y el proceso de toma de decisiones puede variar según los diferentes canales. Por lo tanto, se recomienda probar varios lapsos de tiempo para determinar el mejor ajuste para los datos.

Rendimientos decrecientes

Los rendimientos decrecientes ocurren cuando el beneficio incremental disminuye a medida que aumenta la inversión . En otras palabras, invertir más no da mejores resultados más allá de cierto punto. Después de ese punto, la publicidad adicional puede volverse menos efectiva o incluso contraproducente.

La relación entre el presupuesto de marketing y los resultados no es lineal . El objetivo es determinar el nivel máximo óptimo de inversión en cada canal de comercialización.

¿Qué resultados se pueden obtener con el modelado de la mezcla de marketing?

Supongamos que tiene suficientes datos de calidad para aplicar el modelo de mezcla de marketing. ¿Qué resultados puedes obtener? Podemos separar estos conocimientos en resultados descriptivos (que explican lo que ha sucedido hasta ahora) y resultados predictivos (que apuntan a pronosticar el futuro).

Resultados descriptivos

Dentro de los resultados descriptivos, dos tipos de gráficas pueden ser de gran valor para evaluar el desempeño de su empresa: las gráficas de contribución y las gráficas de rendimientos decrecientes.

Gráficos de contribución

Los gráficos de contribución representan visualmente los canales que contribuyen al crecimiento de su empresa . Al traducir los resultados de Marketing Mix Modeling en un modelo visual, puede identificar rápidamente la contribución del canal a los ingresos generales. La observación de gráficos temporales para rastrear la evolución del canal e identificar factores como la estacionalidad también es útil. Estas representaciones visuales le permiten comprender las tendencias y evaluar rápidamente la situación de su empresa.

Gráficos de rendimientos decrecientes

Los gráficos de líneas que representan una curva de trazado se utilizan normalmente cuando se analizan los rendimientos decrecientes en marketing y ventas. Estos gráficos proporcionan una representación visual de la relación entre la inversión y los rendimientos.

Supongamos que aceptamos la teoría de la saturación publicitaria en el mercado . En ese caso, queremos asegurarnos de que no estamos invirtiendo en marketing y ventas más allá del punto de saturación.

Para determinar esto, podemos graficar los rendimientos de cada canal y observar la forma de la curva. Es posible que descubramos que canales específicos alcanzan la saturación rápidamente mientras que otros continúan generando ganancias incluso con una mayor inversión.

Al examinar tanto los gráficos de contribución como los de rendimiento decreciente, obtenemos información valiosa sobre qué canales ofrecen el ROI más alto. Esta información nos guía para determinar dónde invertir más o menos para maximizar las ganancias. Tenga en cuenta que la precisión de estos resultados depende de la calidad y representatividad de los datos que ingresamos.

Resultados predictivos

El modelado de mezcla de marketing es beneficioso para explicar eventos pasados ​​y para predecir el ROI futuro de sus acciones de marketing y ventas . Si bien es crucial abordar las predicciones futuras con cautela, el modelo de mezcla de marketing proporciona una herramienta valiosa para tomar decisiones informadas sobre sus estrategias de marketing y ventas.

Para aprovechar esta información, puede diseñar escenarios de inversión y aplicar modelos de mezcla de marketing para evaluar los resultados. Esto le permite optimizar su presupuesto centrándose en los canales más eficientes que aún no han alcanzado la saturación.

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