Conecta con la Innovación y el Éxito
¿Qué es el Media Mix Modeling?
En el panorama digital expansivo de hoy, los especialistas en marketing tienen acceso a cantidades aparentemente infinitas de datos, pero ¿están utilizando esos datos en toda su extensión? Para muchas organizaciones, la respuesta es no.</p><p>Los especialistas en marketing ahora deben cambiar su estrategia para incluir métodos y herramientas que les permitan sacar conclusiones perspicaces a través de grandes cantidades de datos. Sin la capacidad de establecer conexiones entre los esfuerzos de marketing en diferentes canales, los especialistas en marketing pueden perder la inteligencia de marketing clave que se puede utilizar para impulsar el éxito de futuras campañas.
¿Qué es el Media Mix Modeling?
El Media Mix Modeling (MMM) es una técnica de análisis que permite a los especialistas en marketing medir el impacto de sus campañas de marketing y publicidad para determinar cómo contribuyen varios elementos a su objetivo, que a menudo es generar conversiones. Los conocimientos derivados del modelo de combinación de medios permiten a los especialistas en marketing refinar sus campañas en función de una variedad de factores, que van desde las tendencias de los consumidores hasta las personas influyentes externas, para finalmente crear una campaña ideal que impulsará el compromiso y las ventas.
MMM utiliza datos agregados; como tal, puede evaluar una gama más amplia de canales, tanto tradicionales como digitales. Además, MMM permite a los especialistas en marketing tener en cuenta factores de influencia externos, como la estacionalidad, las promociones, etc.
¿Cómo Funciona el Media Marketing Mix?
El análisis estadístico realizado por el modelo de combinación de medios utiliza una regresión multilineal para determinar la relación entre la variable dependiente, como las ventas o las interacciones, y las variables independientes, como la inversión publicitaria en todos los canales. Por ejemplo, MMM puede usar métodos de regresión lineales y no lineales para determinar cómo el aumento del gasto en marketing en anuncios de revistas afectó las ventas generales. Para obtener la visibilidad más sólida y precisa del impacto del marketing, se deben evaluar varios modelos.
Es importante que las organizaciones que aprovechan MMM sean exigentes al seleccionar qué datos les gustaría medir y qué pueden medir. La calidad de los datos no se puede pasar por alto, por lo que las organizaciones deberán dedicar tiempo a agregar y limpiar datos de bases de datos internas, fuentes de terceros o ambos. Los modelos de mezcla de medios a menudo usan datos de dos o tres años que le permiten tener en cuenta elementos como la estacionalidad.
El resultado permite a los especialistas en marketing asignar un valor numérico al impacto de las campañas en varios canales de medios para lograr su objetivo final: compromiso, conversión, etc. La recopilación de estos conocimientos permite a los especialistas en marketing determinar el ROI de sus esfuerzos, asignar gastos futuros y crear las previsiones de ventas.
Media Mix Modeling vs Data Driven Attribution
Tanto el Media Mix Modeling como los modelos de atribución de data-driven marketing, como la atribución multitáctil, se utilizan para determinar el impacto de las tácticas de marketing en un objetivo comercial. Sin embargo, es importante recordar que el media mix modeling no examina las interacciones a nivel de usuario, como impresiones, clics, etc. Esta necesidad de datos a nivel de persona es la razón por la que la atribución basada en datos se ha generalizado en el marketing.
El modelo de combinación de medios mide exclusivamente el impacto que tienen los esfuerzos de marketing en el cumplimiento de los objetivos, sin tener en cuenta el recorrido del cliente.
Media Mix Modeling
Como se mencionó anteriormente, el media mix modeling proporciona información de alto nivel sobre tácticas de marketing específicas, durante un período de tiempo más largo. Esto permite a los especialistas en marketing comprender tendencias como la estacionalidad, el clima, las vacaciones, el valor de la marca, etc. MMM generalmente analiza datos históricos de dos a tres años para identificar patrones en la efectividad de la campaña.
Cada uno de estos modelos tiene usos en el marketing moderno, pero ambos también tienen puntos ciegos. Los modelos de atribución basados en datos pueden tener una visibilidad limitada de las conversiones fuera de línea y centrarse en gran medida en las plataformas de marketing digital, donde MMM puede medir ambas. Sin embargo, la falta de información a nivel de persona que ofrece MMM lo hace menos adecuado para personalizar campañas según los deseos específicos de los consumidores.
El papel del Media Mix Modeling en el marketing moderno
Si bien algunos creen que el media mix modeling no funciona, todavía tiene un lugar en el marketing moderno, especialmente cuando se usa junto con modelos más centrados en el consumidor. MMM sigue siendo una forma sencilla de obtener respuestas de alto nivel. Este análisis se puede realizar con poca frecuencia para mantener a las organizaciones al tanto de las tendencias y patrones generales que se han producido durante muchos años.
Sin embargo, MMM no debe ser el enfoque principal para administrar las mejoras en su plan de marketing, ya que no es la mejor herramienta para comprender cómo los diferentes tipos de personas y mensajes generan retornos. Como resultado, los especialistas en marketing no deberían gastar mucho en MMM y deberían realizar este análisis una o dos veces al año. Esto proporcionará una vista de diagnóstico histórica de alto nivel sobre la contribución del marketing y los factores externos que interactúan con el marketing durante un largo período de tiempo.
Que buscar en las herramientas de Media Mix Modeling
Para que el modelo de mezcla de medios sea efectivo hoy, debe agregarse con medidas de marketing adicionales para proporcionar una medida de marketing unificada. Esto les dará a los especialistas en marketing una perspectiva tanto de los datos históricos como de los compromisos a nivel de persona con varios puntos de contacto, lo que les permitirá ver una visión más holística del éxito de sus esfuerzos de marketing.
Para hacer esto, los equipos de marketing deben aprovechar una solución de rendimiento de marketing que destila big data en información procesable, para optimizaciones dinámicas dentro de la campaña. Una plataforma de medición unificada que permita a los especialistas en marketing aprovechar los datos de MMM junto con el análisis de otros modelos debe incorporar las siguientes características:
- Proporcione información en la campaña
- Ofrecer integración de datos en todos los esfuerzos de marketing
- Proporcione información granular basada en tendencias históricas
- Ofrecer análisis sobre la efectividad de la marca y los mensajes creativos.
Fórmate y domina las técnicas en comunicación y marketing mas modernas
Si bien la comunicación tradicional aún tiene su lugar, la comunicación digital se está imponiendo rápidamente. El campo de la comunicación en los negocios es emocionante para cualquier persona que esté buscando una carrera en constante evolución.
Si quieres conocer mas en profundidad sobre como navegar y enfrentarte a tiempos inciertos en negocios digitales, a través de la transformación de tu negocio y estrategias de comunicación te recomendamos que veas los programas que Empower Talent ha desarrollado junto con la Universidad Complutense de Madrid (UCM) considerada la mejor universidad de España en estudios de comunicación.
– Master en estrategias de comunicación digital 360: En la era Post-Digital
– Máster En Digital Media y Tecnología: Marketing Digital: Adtech y Madtech.
– Máster en Design Thinking: Innovación en Comunicacion
– Experto en Inteligencia Artificial: En las Ciencias Sociales & Jurídicas
Share:
More Posts
¿Qué es el Branding? | Conceptos clave y como te beneficia
Descubre qué es el branding y cómo puede impulsar el crecimiento de tu negocio. Fortalece tu marca y conecte con tu audiencia.
¿Qué son Stakeholders?: tipos y beneficios
Descubre qué son los stakeholders, su importancia, sus beneficios y ventajas y los diferentes tipos internos y externos clave.
¿Qué es el Big Data?: usos y beneficios
Explora qué es el Big Data y sus tres V, además cómo funciona y todos sus beneficios y cuáles son sus usos más importantes
7 beneficios de aprender inglés para el marketing digital
Aprender inglés es necesario para crecer como empresa en el mundo del marketing. Descubre las razones
Solicita más información
Máster Digital Media y Tecnología
Madrid se está consolidando como un centro tecnológico destacado en Europa, con una oferta académica robusta, instituciones de renombre como la UCM y empresas innovadoras como Globant Create. Esto crea un ecosistema ideal para estudiar machine learning, ofreciendo acceso a una educación de calidad y oportunidades de colaboración con profesionales del sector.
La capital española está experimentando un auge en el sector tecnológico, con una demanda creciente de profesionales en machine learning. Empresas de vanguardia y startups en Madrid buscan talento capacitado en IA para impulsar innovaciones, ofreciendo un panorama laboral prometedor para los especialistas en este campo.
El machine learning en Madrid tiene el potencial de revolucionar múltiples sectores, desde la banca hasta la salud, mejorando la eficiencia, la precisión y la personalización de los servicios. Esta transformación digital está abriendo nuevas vías para la innovación y el desarrollo económico en la región.
- Madrid alberga varios programas de alta calidad en machine learning, destacando el ofrecido por Empower Talent en colaboración con la UCM y Globant Create. Estos programas combinan teoría avanzada, práctica aplicada y conexiones industriales, preparando a los estudiantes para liderar en la era de la inteligencia artificial.
A través de su compromiso con la educación, la investigación y la innovación el machine learning en Madrid está emergiendo como un contribuyente significativo al progreso global en IA. La colaboración entre instituciones educativas, empresas tecnológicas y centros de investigación en Madrid está fomentando avances que tienen un impacto a nivel mundial.
No es imprescindible tener experiencia previa en machine learning para inscribirte en el máster de Empower Talent. Sin embargo, es beneficioso tener una base sólida en matemáticas y programación, así como una fuerte motivación para aprender y explorar el campo de la inteligencia artificial.
