¿Qué es el modelado de mezcla de medios (MMM) y cómo medirlo?

¿Poco de tiempo? Aquí está la tabla de contenido:

¿Qué es el mix de medios en marketing?

La combinación de medios es la combinación de todos los canales de comunicación que utiliza una organización para transmitir el mensaje de su marca y los esfuerzos de marketing a los clientes potenciales. La combinación de medios puede combinar los canales publicitarios tradicionales, como la prensa, la transmisión y la televisión, las redes sociales y la publicidad en línea. Las empresas hablan de la combinación de marketing cuando planifican los objetivos de su campaña y es una parte esencial de su estrategia de marketing.

¿Qué es la optimización de mezcla de medios?

Las organizaciones optimizan su combinación de medios para obtener información sobre lo que necesitan para dirigirse a su audiencia de manera efectiva. No todas las empresas pueden optimizar su combinación de medios porque es más adecuado para el marketing en línea. Requiere analizar los análisis y el ROI de diferentes estrategias de marketing.

Aquí es donde el modelado de mezcla de medios viene a ayudar.

¿Qué es un estudio de modelado de mezcla de medios?

Es una técnica de análisis de marketing que mide cuál es el impacto de una campaña y determina cómo cada parte del marketing mix contribuye (o no) a su éxito. Los resultados de un estudio de modelado de combinación de medios pueden brindarle información que puede usar para mejorar una campaña. Resumamos esto con una definición:

Media Mix Modeling es un enfoque de arriba hacia abajo que utiliza herramientas y análisis avanzados para evaluar cómo las actividades de medios y marketing, los precios, la estacionalidad y los factores variables afectan las ventas y el ROI. Proporciona una medida de cómo las actividades contribuyen al ROI de la empresa .

Los analistas de marketing utilizan técnicas de ciencia de datos, como la regresión multilineal, para determinar la eficacia de cada entrada de marketing en términos de ROI. El objetivo es identificar qué esfuerzos de marketing tienen un ROI más alto y, por lo tanto, son más impactantes.

Ejemplo de modelo MMM ( fuente de la imagen )

¿Cómo funciona MMM?

El modelado de mezcla de medios analiza los datos recopilados y procesados ​​de los canales que forman la mezcla de marketing. Algunas soluciones permiten a los especialistas en marketing tener en cuenta los canales tradicionales, las promociones, la estacionalidad y otras variables.

El modelado recopila datos de fuentes dispares, que luego aplican análisis estadísticos avanzados y permiten obtener información sobre la eficacia de la campaña actual. MMM aprovecha métricas y variables como ventas, calificaciones o análisis en línea, lo que permite a los analistas tener una imagen más amplia del impacto de la campaña en el mercado de manera medible.

MMM analiza variables lineales y no lineales. Esto significa que hay variables que una relación directa con las ventas puede medir. Cuanto más aumente la entrada, más crecerán las ventas. Pero otras variables, como la transmisión, son más difíciles de rastrear. Si un vendedor hiciera eso manualmente, sería extremadamente difícil. La tecnología MMM permite a los especialistas en marketing utilizar inteligencia artificial y análisis avanzados para descubrir un impacto cuantificable de cada esfuerzo de marketing, independientemente del canal.

El objetivo de un estudio de modelado de combinación de medios es dar una medida del impacto de cada actividad de marketing en cada canal. Funciona cuantificando el efecto de la publicidad, los precios, las relaciones públicas y los patrocinios.

El término fue acuñado en un artículo de Harvard Business Review, y la técnica existe desde hace algunos años. Gracias al avance de los métodos estadísticos y la inteligencia artificial, el modelado de la mezcla de medios ahora se puede hacer de una manera más sencilla.

Los factores que pueden afectar la mezcla de marketing se pueden categorizar como:

Impulsores incrementales: esto se refiere a los resultados comerciales generados por actividades de marketing como anuncios impresos, gastos digitales, descuentos de precios, alcance social.

Impulsores básicos: esto se refiere a los resultados logrados sin anuncios, generalmente debido al valor de la marca. Estos resultados generalmente no cambian a menos que haya un cambio económico o ambiental.

Otros impulsores: componentes relacionados de los factores de referencia, medidos durante un período de tiempo.

Ejemplo de un diagrama de modelado de mezcla de medios ( fuente de la imagen )

¿Cómo usar el modelado de mezcla de medios?

El modelado de medios brinda a los especialistas en marketing la oportunidad de respaldar sus decisiones con datos, creando un enfoque basado en datos que es más preciso y que, de hecho, puede ahorrar dinero y esfuerzo.

La investigación de un estudio de Forrester, "El estado actual de la medición y optimización del marketing", muestra que el 71 % de los especialistas en marketing se ven perjudicados por métodos y herramientas de medición ineficientes. Aquí le mostramos cómo aprovechar al máximo su modelado de mezcla de medios:

1. Recoger datos a nivel personal

En este momento, cuando las cookies de terceros están a punto de convertirse en cosa del pasado, los especialistas en marketing de todo el mundo están tratando de recopilar la información que necesitan. Los datos de nivel personal le permiten tener una imagen precisa de cómo los clientes se relacionan con la combinación de medios que eligió.

Los datos a nivel de persona significan que asigna datos de fuentes a un consumidor individual con el objetivo de responder preguntas comerciales y señalar interacciones a nivel de usuario. [CLICK PARA TUITAR]

En el informe de Forester mencionado anteriormente, el 99% de los especialistas en marketing que actualmente no utilizan datos a nivel de persona les gustaría utilizar este enfoque hoy. Este enfoque granular le permite realizar análisis a nivel de usuario en lugar de utilizar los datos ya agregados.

2. Verifica el tipo de datos

El modelado de medios funciona mejor si trabaja con canales digitales que con los métodos de marketing tradicionales. Es más difícil medir los resultados de un anuncio en un periódico o una emisión de radio. Lograr la combinación de marketing adecuada, con una mayor inversión en los canales de marketing en línea (incluido el móvil) puede brindarle una imagen más precisa. Esto también es consistente con las tendencias hacia el consumo de contenido móvil y en línea por parte de los usuarios. Al migrar campañas a canales en línea, puede medir el ROI con mayor precisión y tener mejores perspectivas para la toma de decisiones.

3. Elija una plataforma adecuada para su organización

El uso de software de análisis le da una ventaja. Puede analizar la combinación de medios mediante el uso de plataformas que recopilan datos de interacción del usuario y proporcionan informes de seguimiento. El mejor enfoque es elegir una plataforma que le brinde una visibilidad completa de todos los canales que está implementando. También es imprescindible un software que pueda proporcionar informes precisos y oportunos. Necesita saber cómo se están desempeñando sus canales individualmente y como parte de su campaña de marketing.

4. Analizar los datos

Antes de entrar en el análisis, debe elegir qué métricas desea medir para cada canal. Las métricas incorrectas pueden darle una imagen completamente diferente que no se parece a la realidad. Elige la métrica que quieras medir según el objetivo que quieras de ese canal o actividad. Por ejemplo, los boletines de marketing por correo electrónico se pueden medir por la tasa de clics de manera más efectiva que midiendo las tasas de apertura.

Una vez que eligió las métricas y obtuvo los datos, es hora de analizar y comprender los informes. Es importante saber qué le dicen los datos para usarlos en su beneficio. Siguiendo el ejemplo de los boletines de correo electrónico, si ves un alto CTR de ellos, es una señal de que debes usar esta estrategia para la próxima campaña para esa audiencia.

Trate de encontrar los de "alto rendimiento" y los de "bajo rendimiento" también. Saber dónde están tus fortalezas y debilidades en la campaña te ayudará a ajustarla y mejorarla para la próxima vez.

5. Tenga en cuenta el sentimiento social y la percepción de la marca

El éxito de una campaña de marketing no solo se mide en términos de conversiones o clics. Comprender cómo su audiencia potencial percibe su marca puede proporcionar contexto y ayudarlo a interpretar mejor los datos. Tenga en cuenta la opinión del consumidor en su modelo de combinación de medios. ¿Cómo lo haces?

Llevar a cabo las redes sociales y buscar análisis de sentimientos. Toma nota de lo que dice la gente sobre tu marca, lo positivo y lo negativo. Puede usar esa información para crear una encuesta y probar sus hallazgos calificando a su empresa. Específicamente, preguntando qué tan probable es que recomienden su negocio a un amigo y qué tipo de contenido de marketing les gustaría ver más. Esto le dará una idea de dónde enfocar sus esfuerzos de marketing a continuación.

¿Cómo sabe que la combinación de medios es adecuada para su marca?

¿Cómo determina la combinación adecuada de medios para su campaña? Veamos algunos de los factores que debe considerar al elegir su combinación de medios.

El uso de múltiples canales de marketing para promocionar productos e involucrar a sus usuarios es un enfoque popular. Sin embargo, elegir al azar tantos canales como sea posible no solo es ineficaz, sino que también puede hacerte perder mucho dinero. Elegir la combinación adecuada es fundamental para lograr una campaña exitosa.

¿Cómo empiezas? Al conocer y comprender a su público objetivo. Después de todo, su objetivo es involucrarlos. Hay dos pasos clave para elegir la combinación adecuada para su estrategia de marketing:

Define tu público objetivo

Este es el paso más importante porque sin entender a tu audiencia estás en la oscuridad. Comience mapeando datos demográficos básicos: ubicación, sexo, ingresos, edad, nivel de educación. Luego, puede profundizar más en la búsqueda de intereses, plataformas que visitan. ¿Cómo lo haces?

• Verifique a sus competidores: puede obtener mucha información sobre sus clientes potenciales al verificar las campañas y los sitios de redes sociales de su competidor.
• Busque en los grupos de interés de las redes sociales: su cliente habla sobre productos relacionados con los suyos en las redes sociales y los sitios de reseñas. Eche un vistazo a lo que están diciendo, dónde están ubicados y tal.

Debe saber quiénes son los clientes potenciales para su producto o servicio. Una buena regla general es crear personas compradoras para tener una idea detallada de quién es su cliente ideal.

Recopilar y utilizar datos fiables

Reúna datos sobre su público objetivo de acuerdo con lo que sabe sobre su audiencia. Por ejemplo, investigación orgánica, auditorías de la competencia, análisis de sentimientos. Verifique los datos de los sitios de investigación de visualización de medios también para tener una visión amplia. Los datos correctos pueden brindarle la información que necesita para elegir la combinación de mercado que funcione.

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Modelado de mezcla de medios frente a modelo de atribución

El marketing moderno se basa en datos duros, especialmente el marketing digital. Una de las preguntas frecuentes en los departamentos de marketing es a dónde va el presupuesto de marketing. Atribuir dónde se gastó el dinero para la generación de leads y los objetivos de marketing es uno de los objetivos clave de todo especialista en marketing. A pesar de los esfuerzos continuos y el análisis basado en datos, es un desafío atribuir con precisión. Los especialistas en marketing discrepan si el modelo de atribución o el modelo de combinación de medios es el mejor modelo de medición a utilizar. Examinemos cada uno.

¿Qué es el modelo de atribución?

El modelo de atribución es un enfoque ascendente que se utiliza para medir la eficacia del marketing. Este método analiza e identifica el valor de cada iniciativa de marketing al observar las acciones que realizan los usuarios antes de realizar la conversión.

El modelo de atribución se centra en los resultados de los esfuerzos de marketing como mediciones, ventas en línea, publicidad y esfuerzos de conversión similares.

Hay cinco tipos de modelos de atribución:

• Última interacción

Esto implica atribuir el crédito de la conversión al último cliente potencial con el que interactuó un usuario. Este método se utiliza de forma predeterminada en muchos equipos de marketing. Por ejemplo, si un usuario encuentra su sitio mediante un anuncio de Google, pero finalmente realiza la compra desde un anuncio de Twitter, el anuncio obtiene el 100 % del crédito por esa venta.

• Primera interacción

Esto implica asignar crédito a la primera introducción del usuario al negocio. En el ejemplo anterior, el anuncio de Google obtendría crédito en lugar del anuncio de Twitter.

• Último clic no directo

Este modelo también atribuye todo el crédito a una sola interacción. La base de este enfoque es que la última acción se activa con el último clic no directo porque es cuando el usuario está expuesto a sus esfuerzos de marketing.

• Atribución lineal

Este modelo divide la atribución por igual entre todas las interacciones del usuario antes de la conversión. Eso significa que ⅓ iría al anuncio de Google, ⅓ a su sitio web y ⅓ al anuncio de Twitter. El problema de este modelo es que no tiene en cuenta el nivel de influencia de cada interacción.

• Atribución de decaimiento de tiempo

Una evolución del modelo de atribución lineal tiene en cuenta cuándo tiene lugar cada interacción y da más importancia a las interacciones que ocurren cerca del momento de la compra. Esto le daría más valor al anuncio de Twitter que a las otras interacciones.

• Atribución basada en la posición

Este modelo también divide la diferencia al asignar el crédito de conversión. Da 40% a la primera interacción, 40% a la última y 20% para dividir entre todas las demás interacciones.

La diferencia con el modelado de mezcla de medios

El modelo de combinación de medios utiliza un análisis de regresión que evalúa el impacto de múltiples variables en una sola variable, como las cifras de ventas. Calcula la relación entre las variables independientes y la variable dependiente.

El modelo de atribución podría haber funcionado en el pasado para estrategias de marketing simples con pocos canales. Sin embargo, esto resulta difícil para las estrategias complejas y distribuidas del marketing actual. Media Mix Modeling puede dar cuenta de una amplia gama de datos de diversas fuentes.

Pros y contras de realizar un MMM

La implementación de un modelo de combinación de medios puede ser más eficaz:

• Hay suficientes datos para estimar los parámetros en el modelo.
• Existe un rango de variabilidad en los niveles de publicidad y variables de control.
• Las entradas del modelo varían de forma independiente.
• El modelo tiene en cuenta los impulsores que pueden afectar el ROI.
• El modelo captura la relación entre las variables.

Hay desafíos por problemas que pueden afectar la confiabilidad de los resultados de MMM.

Entonces, ¿cuáles son los pros y los contras de usar modelos de marketing mix?

Limitaciones del modelo de mezcla de marketing

Los especialistas en marketing deben tener en cuenta varios elementos en su ecosistema, que pueden incluir:

• Datos de comportamiento a nivel de persona
• El impacto que tiene la autoridad de marca en el gasto de marketing
• Cuáles son los momentos clave para enviar mensajes de marketing
• ¿Cuál es la atribución adecuada sobre la eficacia de los medios individuales?

Tener en cuenta todas estas métricas puede haber causado problemas de confiabilidad en el modelo de combinación de medios. Las tecnologías de modelado de mezcla de marketing permiten a los especialistas en marketing unificar la medición.

Ventajas del modelo de mezcla de marketing

Si bien MMM no puede identificar oportunidades individuales para optimizar la optimización de su campaña. Brinda el punto de partida para la planificación presupuestaria de marketing de alto nivel, proporcionando un enfoque holístico de las tendencias generales del mercado, brindando a los especialistas en marketing una visión completa de sus mercados potenciales.

Mitos comunes sobre MMM

Al igual que muchas soluciones analíticas, se ha vuelto muy popular, pero ¿está a la altura de todas las expectativas? Aquí hay algunos conceptos erróneos que la gente tiene sobre el modelado de mezcla de medios:

• Los modelos de mezcla de medios son oscuros: dado que hay conjuntos de datos y análisis avanzados involucrados en el modelado de mezcla de medios, se considera que estos métodos carecen de transparencia. Esto plantea la pregunta de cómo saber si el modelo es exacto si no puede verlo todo. El enfoque correcto es implementar un enfoque transparente, determinando entregables, esquemas, hitos e informes.

• MMM no proporciona datos en tiempo real: la verdad es que MMM se basa en datos históricos. Sin embargo, los modelos modernos de combinación de medios pueden proporcionar información de marketing casi en tiempo real, que puede evaluar nuevas campañas y evaluar la efectividad de una campaña en curso.
• Está sesgado hacia los canales fuera de línea/en línea: las estrategias de combinación de medios pueden centrarse más en los canales fuera de línea. Pero los modelos de combinación de medios modernos consideran todos los canales, digitales y fuera de línea. Los modelos de marketing de medios se adaptan para tener en cuenta cada canal y su importancia como factor.

¿Cómo se mide MMM?

El modelado de mezcla de medios se mide mediante el uso de análisis de regresión, específicamente regresión multilineal. El modelo utiliza variables dependientes e independientes para identificar una relación entre ellas.

Los analistas forman una ecuación entre las variables dependientes e independientes. Dependiendo de la relación entre las variables, la ecuación puede ser lineal o no lineal. Aquí hay un ejemplo de una ecuación de regresión multilineal donde cada beta muestra que un aumento afecta el aumento total de las ventas.

Ejemplo de una ecuación de ventas (Fuente de la imagen)

MMM ayuda a los especialistas en marketing a optimizar los gastos futuros y maximizar la efectividad de la campaña de marketing.

Relación de modelado de mezcla de medios

Además de ecuaciones complejas, la relación MMM consta de tres componentes clave:

1. ¿Qué canales de comercialización está utilizando?
2. ¿Cuánto dinero estás gastando en cada canal?
3. ¿Cuáles fueron los resultados y las estadísticas de campañas anteriores?

La respuesta a estas tres preguntas puede determinar cuál es la tasa de efectividad de sus esfuerzos de marketing.

Casos de uso comunes para usar MMM

El modelo de mezcla de medios o también conocido como modelo de mezcla de marketing se puede utilizar para medir y optimizar sus canales de marketing en términos de ROI. Aquí hay algunos casos de uso a los que puede aplicar esta técnica:

Establecimiento y optimización del presupuesto: las grandes empresas con campañas distribuidas geográficamente en varios canales de medios pueden beneficiarse de la escalabilidad del modelo de mezcla de medios. El modelado de mezcla de medios aprovecha la automatización para lograr una eficacia de marketing a gran escala.

Medición de medios: puede medir el impacto de diferentes tipos de campañas de medios, pagadas, propias y ganadas. Puede utilizar el modelo de combinación de medios para medir el recorrido del cliente en su camino hacia la compra. Los conocimientos que obtenga se pueden utilizar para optimizar sus gastos y acciones en esos canales.

Medición de los impulsores de ventas: el modelo de mezcla de marketing se puede utilizar para encontrar cuáles son los factores que impulsan las ventas, para que pueda invertir más en la estrategia ganadora.

La historia de MMM

Los especialistas en marketing comenzaron a utilizar el modelado de mezcla de medios (o marketing) en la era dorada de la publicidad, alrededor de 1960-1970, cuando el marketing era mucho más simple que hoy. Uno de los primeros usuarios del modelado de medios fue Kraft Foods cuando lanzaron Jell-O.

El MMM tradicional permitió a Kraft ver cómo se verían afectadas las ventas según los diferentes niveles de publicidad y ubicación geográfica. Por ejemplo, ¿cómo aumentarían las ventas realizando campañas en 10 ciudades en lugar de cuatro?.

Hoy en día, con la aplicación del análisis de datos de inteligencia artificial al modelado de mezcla de medios, los analistas pueden obtener información prácticamente en tiempo real mientras se ejecutan las campañas.

Qué buscar en las herramientas de MMM

Para implementar un modelo efectivo de combinación de medios, necesita herramientas de rendimiento de marketing que le brinden la información que necesita. Esto es lo que necesita saber al buscar una solución:

• Equilibrar el crecimiento a largo y corto plazo: la mayoría de sus esfuerzos deben centrarse en el crecimiento a largo plazo, pero no pase por alto las metas a corto plazo. El Institute of Practitioners in Advertising sugiere una proporción de 60/40 actividades de marketing a largo y corto plazo. Su herramienta de rendimiento de marketing debe analizar cómo ambas campañas harán crecer su negocio.

• Recopila y mide datos de fuentes dispares: esta es una de las características básicas de una herramienta de rendimiento de marketing. Para ser eficaz en el modelado de combinación de medios, necesita una herramienta que pueda recopilar, procesar y analizar datos de medios digitales y tradicionales. Dado que la mayoría de estas fuentes de datos tienen sus propios análisis, necesita una plataforma de orquestación que pueda ingerir los datos de estas fuentes y brindarle la información que necesita.

• Toma en cuenta variables externas: los cambios políticos, económicos y sociales pueden afectar los esfuerzos de marketing. Una buena herramienta debe reconocer las variables disruptivas y evaluar cómo impactarían en sus campañas a largo plazo.

• Considere el recorrido del cliente: un modelo de combinación de medios debe tener en cuenta las interacciones a lo largo del recorrido del cliente. Tus herramientas deberían poder decirte cuál es el impacto de cada paso, considerando los patrones de compra de los clientes y prediciendo las tendencias de los consumidores.

Preguntas frecuentes sobre MMM

¿Cómo se hace un modelo de mezcla de mercado?

Se tienen en cuenta variables base o variables incrementales, cuantificándolas y desglosando métricas de negocio para conocer cómo las actividades de marketing y promoción contribuyen al ROI.

¿Qué tipo de método de modelado es fundamental para la evaluación de la mezcla de marketing?

El análisis de Marketing Mix generalmente se realiza mediante regresión lineal. Se incluyen otros efectos como no lineales y retardados para tener un enfoque más amplio.

¿Qué es el modelado de mezcla de mercado?

Market Mix Modeling es una técnica que ayuda a cuantificar varios insumos de marketing en ventas o participación de mercado.

Cómo CodeFuel optimiza la compra y gestión de medios

La compra de medios es una parte esencial del modelo de combinación de medios. Después de todo, los canales que utilice determinarán cómo afectarán su campaña de marketing. CodeFuel lo ayuda a maximizar los ingresos por visita de usuario y ofrece la máxima flexibilidad para sus campañas de medios, en cualquier plataforma. Al entregar los anuncios correctos a los compradores correctos en el momento correcto, su campaña es más efectiva. Comience a optimizar sus campañas de marketing de manera efectiva con CodeFuel hoy. Regístrate hoy.