Aumentar los ingresos de medios con market mix modeling

La razón por la que medimos cada vez más es sencilla: para poder prever el rendimiento de distintos escenarios estratégicos y ayudar así a las marcas con las que nos asociamos a optimizar sus esfuerzos en medios. Y al igual que cualquier otra disciplina dentro de la publicidad, el campo de los medios de comunicación sigue evolucionando, así que vamos a centrarnos en lo que importa ahora mismo y le servirá de apoyo a la hora de medir los medios de comunicación.

Bienvenida a la incrementalidad en el mundo de los medios.

En primer lugar, demos un paso atrás y veamos qué implica la incrementalidad. En pocas palabras, se refiere al aumento de las conversiones o las ventas que puede atribuirse a una campaña publicitaria específica por encima de las que se habrían producido de todos modos, lo que también se conoce como la base. La incrementalidad ha sido adoptada recientemente por los profesionales de los medios de comunicación, y el término ha cobrado importancia porque es una solución de medición de medios que aísla el aumento incremental. Esto es importante porque, de lo contrario, no se puede saber qué medios están impulsando el crecimiento y cuáles sólo están cosechando conversiones que se habrían obtenido de todos modos. Como tal, la incrementalidad ofrece una visión mucho más precisa de cómo sus canales de medios están impulsando las conversiones.

Por ejemplo, la atribución multitoque (MTA) tradicional a menudo no consigue separar la base del aumento de la campaña publicitaria. Esto puede llevar a resultados exagerados. En cambio, para medir con precisión la incrementalidad, es importante utilizar la MTA junto con técnicas incrementales como el modelado de la mezcla de mercado (MMM). De este modo, podrá comprender mejor el verdadero impacto de las campañas publicitarias, pasar del ROAS al ROI y, por tanto, mantener una conversación más sensata con sus equipos financieros sobre la eficacia de los medios.

Cómo la modelización de la combinación de mercados ha recuperado la medición de los medios.

La modelización de la combinación de mercados -a veces denominada modelización de la combinación de medios, pero yo prefiero la primera- no es nueva, y esta técnica lleva varias décadas aplicándose comercialmente para comprender las subidas de los medios. Sin embargo, la disciplina ha mejorado notablemente, sobre todo en los últimos años.

El MMM contemporáneo ha recorrido un largo camino. Antiguamente, las actualizaciones anuales tardaban meses en dar resultados, mientras que hoy en día se puede poner en marcha un piloto en seis semanas y utilizar la automatización y el aprendizaje automático para obtener actualizaciones mensuales en cuestión de días. Además, las visualizaciones también han mejorado mucho, ya que los cuadros de mando de informes actuales ofrecen a los analistas un sinfín de formas de abordar los conjuntos de datos.

Es importante señalar que los modelos de combinación de mercados tienen en cuenta el mercado en su conjunto -incluidos factores como las promociones, los precios, la reciente pandemia, la estacionalidad, etc.- y, por tanto, ofrecen una visión holística. Si no se tienen en cuenta estos otros factores, no se puede obtener una lectura precisa de los medios de comunicación y se corre el riesgo de exagerar su impacto. Por ello, cada vez son más las marcas que se asocian con expertos en MMM para que les ayuden a crear modelos de combinación de mercados, o que trabajan con ellos para disponer de esta capacidad.

Tengo que señalar que algunos actores pueden decir que realizan "modelización de la combinación de medios", pero en realidad sólo construyen una simple regresión con variables de medios o utilizan técnicas de vías multitoque (que no es un análisis incremental). Lo preocupante de todo esto es que ofrecen las llamadas soluciones MMM a precios muy baratos, lo que puede parecer atractivo, pero no hay que subestimar los perjuicios de utilizarlas. Basar tus decisiones en un modelo barato pero malo puede salir mal y costarte más del 40% de tus ingresos por medios de comunicación, frente a un aumento de aproximadamente el 30% si la técnica se aplica correctamente. Usted puede decidir qué es lo mejor para su marca.

Aprovechar la IA para acelerar nuestros análisis.

Otra razón muy oportuna por la que estoy tan entusiasmado con la aplicación del modelado de la combinación de mercados es el reciente auge de la inteligencia artificial y las soluciones de automatización que se han derivado de ella: la IA ha avanzado rápidamente en diversas áreas, y no se ha olvidado del MMM.

En Media.Monks, somos optimistas respecto a la IA. Dicho esto, también sabemos que es importante ser cautelosos y actuar con la debida diligencia, sobre todo porque vemos que muchos proveedores de IA afirman crear modelos de combinación de mercados sin tener la experiencia ni las herramientas adecuadas para hacerlo. Cuando se trata de MMM, creemos que la IA y las soluciones de automatización pueden ser increíblemente útiles para acelerar el proceso, pero por supuesto también hay algunos casos que requieren trabajo manual. Echemos un vistazo.

Datos en bruto y procesamiento. Esto se puede automatizar utilizando API o plantillas para introducir los datos y, a continuación, los procesos preestablecidos automatizan la limpieza, lo que ahorra mucho tiempo. Desconfíe de los proveedores que tardan varios meses en incorporar inicialmente los datos, ya que debería estar listo en cuestión de semanas.

Modelos iniciales. Utilizamos algoritmos evolutivos para automatizar la construcción del modelo inicial, ejecutando miles de modelos instantáneamente en la nube y puntuándolos, lo que nos permite llegar a un modelo base mucho más rápido y ahorrar semanas en proyectos MMM con múltiples KPI.

Modelos finales. Tenga en cuenta que esto (todavía) requiere la intervención manual de un equipo de modelado muy experimentado. Tenemos que comprobar los modelos con el sentido común, triplicar la comprobación de los datos y utilizar nuestra amplia experiencia para detectar cualquier anomalía y realizar análisis alternativos para cuestionar cualquier hallazgo controvertido.

Efectos sobre las ventas y cálculos del ROI. Pueden automatizarse sin recurrir a la IA: se trata de un proceso que puede repetirse fácilmente mediante código.

Informes automatizados. Una vez calculadas todas las cifras, es fácil rellenar automáticamente los cuadros de mando y las herramientas de optimización de medios. Sin embargo, algo que no se puede automatizar es la respuesta a las preguntas personalizadas de los clientes sobre la duración del segundo más eficaz, la audiencia, etc.

Compromiso. Una cosa es informar sobre el rendimiento de la inversión y las optimizaciones, y otra muy distinta es lograr que el cliente comprenda los modelos y confíe en ellos. Por lo tanto, en las primeras etapas de los compromisos de MMM, es imperativo contar con personas que puedan explicar los modelos y resultados a todo el equipo, no sólo de marketing, sino también de finanzas, ventas, la junta directiva, por nombrar algunos. Mi consejo sería volver sobre este tema en fases posteriores, una vez que la gente entienda el modelo y confíe en él, y entonces se podrá pasar a informes más automatizados.

En resumen, la automatización puede sustituir gran parte del trabajo pesado de procesamiento y visualización de datos y resultados, mientras que la IA puede utilizarse en la fase inicial de modelización. Pero lo que no puede sustituirse es la comprobación del sentido, la interpretación y la experiencia de un buen modelizador para garantizar que los resultados son sólidos, realistas, comprensibles y, por tanto, utilizables.

Reducir el tiempo y aumentar los resultados.

En un contexto de incertidumbre económica, una solución que ahorra tiempo y, por tanto, costes, como la modelización de la combinación de mercados, especialmente cuando se basa en la IA y la automatización, resulta muy útil. Basándose en estos modelos, la medición de medios suele permitir a las marcas prever diferentes escenarios de ventas. A su vez, contar con una previsión sólida del rendimiento es fundamental para justificar diferentes escenarios estratégicos ante el consejo de administración, los propietarios y los inversores de una empresa.

La incrementalidad es fundamental en la búsqueda de un ROI preciso, y la MMM es una forma principal de conseguirlo. Aunque esta técnica existe desde hace décadas, su ritmo de cambio y su tasa de adopción se están acelerando, lo que estoy seguro que se verá impulsado aún más por la IA. Dicho esto, para poder cosechar los numerosos beneficios de esta técnica de eficacia probada, es fundamental trabajar con un socio de medios que incluya todos los factores que impulsan las ventas y pueda llevar sus modelos de los meros números a acciones empresariales claras.