Una visión profunda del modelado de la combinación de marketing: definición, metodología, comparación, técnicas

Modelado de mezcla de marketing, también conocido como MMM, es un término familiar para cualquier propietario de negocio. MMM se refiere a un método utilizado con el intento de medir cuánto influyen los insumos de marketing en las ventas o en la participación de marketing. Una vez que los empresarios saben cuánto contribuye cada entrada de marketing a las ventas, dibujarán el presupuesto correcto para que sus negocios gasten en cada entrada de marketing.

La técnica de modelado de la mezcla de marketing es tal, ya que decidirá el éxito o el fracaso de un lanzamiento de un producto o promoción de un servicio en el mercado. Por lo tanto, todas las empresas están dispuestas a invertir tiempo y dinero en la creación de una mezcla de marketing eficiente.

Es por eso que tenemos esta publicación que cubre una breve definición y una visión profunda del modelado de la mezcla de marketing.

¡Vamos a sumergirnos!

¿Qué es el modelo de mezcla de marketing?

El modelado de la mezcla de marketing (o MMM en forma abreviada) es una técnica estadística diseñada para evaluar el impacto de varias entradas de marketing en las ventas . De esta manera, las empresas saben cómo adivinar cómo funcionan los futuros conjuntos de tácticas. El modelado de la mezcla de marketing ayuda a los usuarios a cumplir los siguientes objetivos:

Maximizar la combinación de publicidad y las tácticas promocionales para obtener mayores ingresos por ventas o ganancias. Con un modelo de mezcla de marketing adecuado, las empresas pueden determinar el efecto de cada entrada relacionada con el retorno o la inversión. Significa que un insumo de marketing que tiene un ROI más alto es más rentable como medio que uno con un ROI más bajo.
Tomar las decisiones comerciales correctas al medir la efectividad de varias iniciativas de marketing porque saben exactamente qué y cómo las actividades de marketing realizan cambios en las métricas comerciales.

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Lanzado por primera vez por econometristas hace mucho tiempo, MMM se usó por primera vez para bienes de consumo empaquetados, lo que resultó del hecho de que los productores de esos bienes podían acceder a datos de ventas precisos y materiales de apoyo de marketing. Luego, cuando los datos están más disponibles, la informática y la tecnología se desarrollan cada vez más y la presión para medir y optimizar el marketing es cada vez mayor, MMM se convierte en una herramienta de marketing que se aplica cada vez más en todo el mundo.

Hoy en día, la técnica de modelado de la mezcla de marketing se considera una herramienta de marketing confiable que cualquier empresa de marketing debe tener. En términos del contexto de los medios digitales, MMM a veces se denomina modelo de atribución. Sin embargo, no son lo mismo. Tales diferencias se presentarán en las partes posteriores de esta publicación.

El modelado de la mezcla de marketing es muy importante porque brinda los siguientes beneficios:

Planifique mejor el gasto de los presupuestos de marketing: con un buen método MMM, las empresas pueden saber qué canal de marketing es el mejor para ellos (TV, transmisión, radio, prensa y más). A partir de eso, pueden alcanzar fácilmente los objetivos de marketing y obtener la máxima rentabilidad.
Mejores campañas publicitarias: al tener MMM, las empresas comprenden mejor los mercados relevantes que indirectamente sugieren niveles óptimos de gasto en los canales de marketing para evitar la saturación.
Pruebas de escenarios comerciales: las actividades de marketing planificadas se utilizan como un tipo de evidencia para adivinar las métricas comerciales y probar posibles escenarios comerciales.

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Metodología de modelado de la mezcla de marketing

Esta parte cubrirá todos los conceptos comunes que necesita saber para comprender el modelado de la mezcla de marketing.

Regresión multilineal

Como sabe, el principio de regresión multilineal decide el modelo de mezcla de marketing. Por tanto, es lo primero que debes saber a la hora de entender MMM. Cuando se trata de regresión multilineal, los IDV y DV pueden ser:

Las variables dependientes (DV): Ventas o Cuota de mercado
Las variables independientes (IDV): precio, distribución, gastos de televisión, gastos de campañas al aire libre, gastos de periódicos y revistas, gastos promocionales debajo de la línea o datos de promociones al consumidor, etc.

La entrada para MMM ahora puede incluir gastos digitales, visitantes del sitio web, etc. Esto se debe a que el medio digital se está volviendo cada vez más común debido a su capacidad para aumentar la exposición y el conocimiento de la marca.

La ecuación relacionada formada entre las variables dependientes y los predictores puede ser lineal o no lineal. Si es lineal o no se basa en la relación entre la variable dependiente y múltiples insumos de marketing. Por ejemplo, un anuncio de televisión es una variable específica que tiene una relación no lineal con las ventas. Significa que cuando se incrementa el TV GRP, las ventas no se verán afectadas directamente en términos de porcentaje. Esta relación se explicará más claramente en la siguiente parte.

Las versiones beta producidas por el análisis de regresión ayudarán a los especialistas en marketing a evaluar cómo influye cada una de las entradas. Por lo general, de acuerdo con el director de beta, el aumento de una unidad en el valor de entrada aumentará las ventas o las ganancias en unidades beta mientras mantiene constantes las otras entradas de marketing.

La ecuación de ventas: Ventas = β0 + β1 * x1 + β2 * x2

Impacto lineal y no lineal de los predictores

Similar al caso que mencionamos anteriormente, si ciertas variables tienen una relación lineal con las Ventas, las ventas seguirán aumentando una vez que aumentemos estos insumos. Sin embargo, TV GRP es una variable que no tiene una relación lineal ni un impacto en las ventas. Cuando hay un aumento en los PBR de TV, las ventas aumentarán solo parcialmente. Cada unidad de GRP incremental tendrá una influencia menos significativa en las ventas cuando se alcance ese punto de saturación. Por tanto, para tener esas variables no lineales en modelos lineales, se harán algunas transformaciones sobre ellas.

Por lo tanto, un anuncio generará conciencia de marca entre los consumidores solo hasta cierto punto, lo que significa que TV GRP se considera una variable no lineal. Los consumidores ya conocían la marca antes, por lo que una mayor exposición publicitaria no crearía una mayor conciencia entre los clientes.

Solo cuando TV GRP se transforma en TV Adstock se considera como una de las entradas de modelado. TV Adstock tiene dos elementos.

Rendimientos decrecientes : en términos de publicidad televisiva, su principio fundamental es que la exposición a los anuncios televisivos hará que los clientes los conozcan hasta cierto punto. En otras palabras, creó conciencia en la mente de los consumidores. El impacto de la exposición a los anuncios comienza a reducirse o disminuir con el tiempo. Además, cada cantidad incremental de GRP tendría un efecto menor en las ventas o el conocimiento. Las ventas de GRP incremental luego comienzan a disminuir y se vuelven constantes. Este tipo de relación se aprehende tomando una exponencial o logaritmo de GRP.
Efecto Decaimiento (Efecto Acarreo) : Este tipo de impacto es uno de los anuncios pasados en las ventas actuales. Un elemento más pequeño, que se llama lambda, se multiplica con el valor GRP del último mes. Además del nombre de efecto de arrastre, también se conoce como efecto de descomposición, ya que el impacto de la publicidad de los meses anteriores se deteriora con el tiempo.

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Ventas Base y Ventas Incrementales

Las ventas en MMM se dividen en dos componentes, que son Ventas base y Ventas incrementales.

Ventas base : este componente es generado por el valor de marca y la reputación que las empresas han construido durante años sin actividades publicitarias. Son las ventas que obtienen los especialistas en marketing cuando no realizan campañas publicitarias ni esfuerzo. Este tipo de ventas se fija una vez que no hay cambios en el entorno PEST, especialmente factores económicos o ambientales.

Ventas incrementales : por otro lado, esta se realiza mediante actividades de marketing como anuncios de televisión, anuncios impresos y gastos digitales, promociones y más.

Gráficos de contribución

La creación de gráficos de contribución se considera el método más simple para mostrar las ventas en función de cada entrada de marketing. La contribución de esos insumos de mercadeo será entonces el resultado de su coeficiente beta y valor de insumo.

Por ejemplo, las contribuciones de TV se definirán como β* Gastos de TV. La contribución de cada insumo de marketing se separará por la contribución general para estimar la contribución por porcentaje (%)

Inmersiones profundas

Deep Dives o Deep Dive Analysis son los resultados del proceso de modelado de la mezcla de marketing. Significa que puedes saber qué campañas o creatividades funcionan mejor que otras. Deep Dives luego permite a los especialistas en marketing tener una mejor comprensión de la efectividad de sus campañas. Se puede usar para hacer un análisis de copia de creatividades por género, idioma, canal y más.

Además, los datos del análisis de inmersión profunda se considerarán cuando se trata de la maximización del presupuesto que mencionaremos más claramente a continuación. Según su base, una vez que se identifiquen los medios que funcionan mejor, la asignación del presupuesto se realizará transfiriendo dinero de medios de bajo ROI a medios de alto ROI. A su vez, las ventas se maximizarán y el presupuesto se mantendrá constante.

Optimización de presupuesto

El presupuesto tiende a ser un factor clave que todas las empresas consideran al planificar campañas de marketing. Por lo tanto, la optimización del presupuesto es uno de sus principales objetivos.

Con el modelado de mezcla de marketing, los especialistas en marketing pueden aumentar sus gastos futuros y optimizar la efectividad. El enfoque de MMM nos mostrará qué medios están funcionando mejor que el resto. De acuerdo con su base, una vez que se identifiquen los medios que funcionan mejor, la asignación del presupuesto se realizará cambiando el dinero de los medios con un ROI bajo a los medios con un ROI alto. A su vez, se maximizarán las ventas y el presupuesto se mantendrá constante.

Comparación: modelado de mezcla de marketing frente a modelo de atribución

El marketing ya no es parte de las ventas en las que gasta dinero y espera ver un aumento en el otro extremo. Hoy en día, el marketing y el marketing digital tienen más que ver con los datos, el análisis y la estimación del retorno de la inversión para los lanzamientos de productos. Sin embargo, muchas empresas aún no saben a dónde se fue el presupuesto del departamento de marketing debido a la enorme diversidad de modelos de medición a aplicar.

Por lo tanto, obtengamos una%20visión más profunda del modelo de atribución , sus subtipos y cómo funciona para compararlo con el modelo de mezcla de marketing. Esperamos que encuentre el modelo correcto para su negocio.

Modelado de atribución

El modelo de atribución también es una herramienta para medir la eficiencia del marketing, que de alguna manera es de abajo hacia arriba. Según la teoría, el modelo de atribución es cuando el proceso de conversión se rastrea y analiza al verificar los datos en todos los pasos incluidos. Significa que puede identificar el valor de cada componente de la iniciativa de marketing aplicando esta herramienta de modelado.

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Hace mucho tiempo, cuando apareció el comercio electrónico y se volvió cada vez más común, se captura y analiza una cantidad inesperadamente grande de datos, lo que ejerce una gran presión sobre los especialistas en marketing. Para cumplir con estos requisitos del comercio electrónico, se diseñó y aplicó el modelo de atribución con el fin de centrarse en las ventas en línea, la publicidad y otros esfuerzos de conversión. Luego, cuando los especialistas en marketing se esforzaron más en mezclar sus canales en línea y fuera de línea para crear una buena integración, el modelo de atribución se ajustó para incluir interacciones fuera de línea que generan sus datos con menos facilidad.

En pocas palabras, el modelado de atribución se refiere al enfoque granular en el que los datos se analizan con mucha frecuencia, en tiempo real o tan cerca como sea posible. Según el tamaño de la cantidad de datos disponibles y la cantidad de canales de marketing en uso, existen múltiples tipos de modelos de atribución. Cada uno tiene sus propios objetivos, fortalezas y debilidades. Cada uno tiene sus propios objetivos, fortalezas y debilidades. Estos son algunos tipos comunes de modelos de atribución:

Tipo 1: Atribución de la última interacción

Este sigue siendo un método predeterminado, y hay posibles problemas que no se consideran cuando se trata de la atribución de la última interacción. Este tipo se usa en los primeros días del comercio electrónico cuando los especialistas en marketing dieron todo el crédito por una conversión al último usuario principal con el que interactuaron.

Tipo 2: Atribución de la primera interacción

En este modelo, se tiene en cuenta todo el crédito a la fuente de la primera impresión del usuario sobre su negocio.

Tipo 3: Atribución del último clic no directo

En términos del último modelo de clic no directo, otorga todo el crédito a una interacción. Parece ser más avanzado porque asume que todas las interacciones directas no deberían recibir ningún crédito. Por ejemplo, cuando los usuarios visitan su sitio web directamente escribiendo la URL. No obstante, este modelo significa que los usuarios recuerdan que su sitio existe debido a la exposición a esfuerzos de marketing anteriores.

Tipo 4: Atribución lineal

Al ser más innovador, el modelo de atribución lineal divide el crédito por igual entre todas las interacciones antes de la conversión. Por simple y justo que sea, este modelo a veces no es adecuado porque cada interacción no tuvo la misma influencia todo el tiempo.

Tipo 5: Atribución de decaimiento de tiempo

Este modelo puede superar la debilidad del modelo de atribución lineal, ya que permite a los especialistas en marketing concentrarse en los impulsos de marketing y en convencer a los clientes para que cierren el trato. Sin embargo, todavía se basa en algunas suposiciones.

Tipo 6: atribución en forma de U (atribución basada en la posición)

Es muy razonable ya que la atribución basada en la posición dedica un 40 % a la primera interacción, un 40 % a la última interacción y un 20 % a todas las interacciones que aparecen en el medio. Esto parece ser adecuado para la mayoría de los casos.

Diferencias entre el modelo de mezcla de marketing y el modelo de atribución

Como mencionamos muy claramente anteriormente, MMM está diseñado en el sector minorista para medir la eficiencia de las actividades y campañas de marketing a través de televisión, radio, anuncios impresos o esfuerzos promocionales en el punto de venta. Cuando se compara con el modelo de atribución, MMM tiene algunas diferencias de la siguiente manera:

El modelado de la mezcla de marketing menosprecia el análisis en tiempo real, pero el análisis anual, semestral o trimestral se basa en datos históricos agregados.
El modelado de la mezcla de marketing se centra en una vista de nivel macro de arriba hacia abajo en lugar de las interacciones del usuario
El modelo de mezcla de marketing analiza datos de ventas, ingresos, puntos de referencia, costos y factores externos (factores económicos, condiciones del mercado, competidores, márgenes de beneficio y más)

El mejor modelo para tu negocio

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Como puede ver, la diferencia clave entre los dos métodos de modelado de marketing es que el modelo de mezcla de marketing puede manejar una amplia gama de datos, mientras que el modelo de atribución no lo hace.

Cada modelo todavía tiene sus fortalezas y debilidades. El modelado de la mezcla de marketing es una buena opción para casi todos los negocios porque proporciona:

Una variedad de canales de marketing.
Más opciones de productos y ubicaciones
Conjuntos complejos de datos de marketing para medir
Una presencia en línea y física

Por otro lado, si su empresa está creando una estrategia de marketing más simple con relativamente pocos canales de marketing, el modelo de atribución es de alguna manera más adecuado. Al ser un proceso analítico fácil, el modelo de atribución no considera el impacto de múltiples canales de marketing simultáneos.

¿Cómo funciona el modelado de la mezcla de marketing?

MMM incluye el factor “mix” porque su objetivo es mezclar cuatro elementos clave del negocio (4P) en el desarrollo de una empresa. Esos elementos son:

Producto : Un producto tangible o un servicio intangible que satisface las necesidades de los clientes.
Precio : Cantidad de dinero que se espera que el cliente pague por el producto.
Lugar : El lugar en el que las empresas venden sus productos y la forma en que se envían al mercado, así como a los clientes.
Promoción : Estrategias de comunicación de marketing o canales en los que se llevan a cabo actividades de marketing como publicidad, ofertas, relaciones públicas y más.

Se mezclan en base a los datos tomados de todos los factores que impactan parcial o totalmente en el éxito de los canales de comercialización y realizando un análisis de regresión. Según la teoría, la línea mostrará cómo cada componente de su estrategia de marketing afecta sus ventas.

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Hay tres tipos de factores que deciden la mezcla de marketing que pueden incluir:

Impulsores incrementales : el resultado incremental es uno producido por actividades de marketing como gasto digital, publicidad impresa, publicidad televisiva, descuentos de precios, promociones, alcance social y más.
Controladores base : por otro lado, los controladores base significan aquellos generados por actividades que están fuera de los anuncios. Se decide por la imagen de marca y el valor patrimonial que se plantea desde hace muchos años. Si puede asegurarse de que no haya cambios económicos o ambientales durante este tiempo, los resultados básicos pueden arreglarse por completo.
Otros impulsores : son solo un subcomponente de los factores de referencia, pero eso no significa que este tipo de impulsor no sea esencial. Se evalúan cuando el valor de la marca aumenta durante un período de tiempo como resultado del impacto a largo plazo de las actividades de marketing.

Por lo tanto, el modelo de mezcla de marketing funciona para ayudarlo a ver qué tan bien están trabajando juntos todos sus canales de marketing.

Técnicas utilizadas en el modelado de la mezcla de marketing

Después de obtener una visión profunda del modelado de la mezcla de marketing, ahora debe preguntarse cómo crear uno efectivo, ¿verdad? Vamos a presentar las dos técnicas más comunes utilizadas en MMM para ayudarlo a comenzar.

Cuando se trata de modelos de mezcla de marketing, muchos especialistas en marketing no saben cómo construir un buen modelo de mezcla de marketing, aunque entienden completamente su importancia. Son muchas las técnicas que se han aplicado en MMM. Uno de los más efectivos se conoce como ‘regresión’ porque mide bien la combinación más eficiente de todos los cambios de marketing. Dentro de la regresión, los datos se dividen en dos tipos, que son variables dependientes (DV) y variables independientes (IDV). Para manejar esta técnica, los especialistas en marketing deben analizar cómo IDV afecta el resultado de DV. No importa lo difícil que sea al principio, podemos proporcionar una estimación correcta de la mezcla de marketing sobre las ganancias netas del negocio.

Las dos técnicas de regresión de modelado de mezcla de marketing más comunes que se utilizan son:

regresión lineal
regresión multiplicativa

Modelo de regresión lineal

El modelo de regresión lineal se utiliza cuando las variables dependientes son infinitas y la distancia entre las variables dependientes y las variables independientes tiende a ser estrecha o lineal. La relación mencionada se aclara a través de la siguiente ecuación:

y = β1 + β2X2 + β3X3 +…+βkXk + ε

Como puede ver en la ecuación, ‘y’ es el DV que se está estimando, Xs son el IDV y ε es el término de error, mientras que βi son los coeficientes de regresión. Y es el resultado real que es diferente del resultado previsto y. Esta diferencia se llama “un error de predicción”.

El modelo de regresión lineal se aplica en algunos casos como:

Análisis causal: cuando los especialistas en marketing quieren analizar las causas
Pronóstico de impacto: cuando los especialistas en marketing quieren predecir cómo impactan los cambios
Pronóstico de tendencias: cuando los especialistas en marketing desean predecir las siguientes tendencias o escenarios futuros

No obstante, todavía queda un punto negativo que es su sensibilidad a los valores atípicos, la multicolinealidad y la correlación cruzada. Por lo tanto, el modelo de regresión lineal no se elige para manejar grandes cantidades de datos.

Modelos de regresión multiplicativa

En el modelo de regresión lineal o modelo lineal aditivo, los IDV simplemente se agregan. Significa que es un efecto absoluto constante de cada unidad adicional de variables. Solo cuando los negocios se desarrollan en un entorno estable y no hay cambios económicos o ambientales se decide aplicar el modelo lineal. Por otro lado, cuando el precio es cero, las ventas o variables dependientes serán infinitas.

Por lo tanto, los modelos de regresión multiplicativa están diseñados para superar las desventajas del modelo lineal. Presentan la realidad de manera más realista porque los IDV se multiplican entre sí. Es por eso que más especialistas en marketing eligen este tipo de técnica de modelado de mezcla de marketing.

¿Por qué llamamos ‘modelos’ en lugar de ‘modelo’? Es porque hay dos tipos de técnicas de regresión multiplicativa que son:

Modelos semilogarítmicos
Modelos logarítmicos

Modelos semilogarítmicos

Los modelos semi-logarítmicos o modelos Log-Linear son cuando se multiplican los exponentes de las variables independientes.

Se muestra a través de la siguiente ecuación:

Salest = exp (Intercept) * exp (β1 Pricingt) exp (β2 Distributiont) exp(β3 Mediat) exp (β4 Discountst) exp (β5 Seasonalityt) exp (β6 Promotionst) …

O se puede escribir como:

Salest = exp (Intercepción + β1 Preciost+ β2 Distribuciónt+ β3 Mediat+ β4 Descuentost+ β5 Estacionalidadt+ β6 Promocionest+ …)

El modelo aditivo es cuando la transformación logarítmica de la variable objetivo linealiza la forma del modelo. La diferencia entre los modelos aditivos y el modelo semilogarítmico es que DV se transforma logarítmicamente.

La ecuación de eso es:

Ln (Ventas) = Intercepción + β1 Preciot+ β2 Distribuciónt+ β3 Mediat+ β4 Descuentost+ β5 Estacionalidadt+ β6 Promocionest+ …

Al utilizar el modelo semilogarítmico, los especialistas en marketing pueden obtener algunas de las siguientes ventajas:

Los coeficientes β pueden interpretarse como el % de cambio en el resultado comercial (ventas) a una unidad de cambio en los IDV.

Los escenarios en tiempo real son más fáciles de predecir y acercarse, ya que cada IDV en el formulario del modelo funciona además de lo que ya han logrado otros conductores.

Modelos logarítmicos

Este se llama modelos Log-Log, lo que significa que los IDV están sujetos a la transformación logarítmica además de la variable objetivo. Puedes seguir la siguiente ecuación:

Salest = exp (Intercepción) * β1 Pricingt β2 Distributiont exp (β3 Mediat) exp (β4 Discountst) exp (β5 Seasonalityt) exp (β6 Promotionst) …

O se puede reescribir en forma lineal como:

Ln (Ventas) = Intercepción + β1 Ln (Preciot)+ β2 Ln (Distribuciónt)+ β3 Mediat+ β4 Descuentost+ β5 Estacionalidadt+ β6 Promocionest+ …

Entonces, ¿cuál es la diferencia entre los modelos Log-Linear y Log-Log? Hay una variedad pero el punto principal se basa en la interpretación de los coeficientes de respuesta. En este modelo, los coeficientes se interpretan como el % de cambio en el resultado comercial (ventas) en respuesta al 1% de cambio en la variable independiente.

Significa:

β = %ΔVariable_dependiente / %ΔVariable_explicativa

Se presenta la elasticidad constante de la variable objetivo a las variables explicativas. Cuando se trata de modelos Log-Linear, aunque no implica directamente elasticidad, se puede estimar a través del coeficiente como β · X cada vez. Aumenta en valor absoluto con la variable explicativa.

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Pensamientos finales

Como puede ver, el modelado de la mezcla de marketing es una técnica útil que ayuda a una empresa o negocio a crecer como flores silvestres. Minimiza al máximo el peligro asociado con los lanzamientos o promociones de productos.

Si se toma en serio el entorno empresarial, es esencial que cree un modelo integral de marketing mix para garantizar el desarrollo sostenible de su empresa. No solo respaldará su estrategia comercial, sino que también mejorará la rentabilidad de sus iniciativas de marketing. Para desarrollar un modelo de mezcla de marketing adecuado para usted, debe tener una comprensión completa de este entorno y los métodos de investigación de marketing avanzados más nuevos.

Esperamos que este artículo le sea útil. Empecemos a construir su modelo de marketing mix correcto para maximizar el rendimiento y las ventas de sus productos o servicios. Déjanos un comentario si tienes alguna duda y síguenos para más publicaciones interesantes.