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Descifrando la modelización de la mezcla de marketing: Guía completa

La modelización de la combinación de marketing (MMM) es un enfoque analítico basado en datos que utilizan las empresas para evaluar la eficacia de sus estrategias de marketing y asignar los recursos de forma óptima.
Actualizado 30 jul 2024  · 9 min de lectura

Las estrategias de marketing basadas en datos son vitales para que las empresas prosperen en la era digital actual. En un mercado cada vez más competitivo, adaptarse rápidamente a las tendencias cambiantes es esencial para mantenerse en cabeza. Esto significa que la analítica de datos no es sólo un "nice-to-have", sino un "must-have".

Las empresas se quedan atrás cuando carecen de los conocimientos necesarios para obtener información valiosa sobre el comportamiento, las preferencias y las tendencias de los consumidores. Les impide realizar campañas de marketing específicas y personalizadas, lo que no satisface las expectativas cada vez mayores que los clientes tienen de las empresas a las que compran.

Además, al no adoptar enfoques basados en datos, las empresas obstaculizan su capacidad para medir la eficacia de las campañas en tiempo real, lo que les impide realizar ajustes ágiles para obtener un rendimiento óptimo.

Aquí es donde entra en escena la modelización de la mezcla de marketing (MMM). Es una técnica utilizada para medir el impacto de diversas actividades de marketing. En este artículo, trataremos su papel en la empresa, sus componentes, limitaciones y mucho más.

¿Qué es el modelado de la mezcla de marketing?

El Modelado de la Mezcla de Marketing (MMM) como enfoque analítico que implica el empleo de técnicas estadísticas como regresiones multivariantes sobre datos de series temporales de ventas y marketing para evaluar cómo influyen en las ventas las distintas tácticas de marketing (conocidas como la mezcla de marketing). Este proceso también incluye la previsión del impacto potencial de futuros conjuntos de tácticas. El MMM se utiliza habitualmente para mejorar la eficacia de las estrategias publicitarias y las tácticas promocionales, con el objetivo de maximizar los ingresos por ventas o los beneficios.

El término "marketing mix" fue introducido por primera vez por Neil Borden, profesor de marketing de la Harvard Business School, en 1949. Borden se refirió inicialmente a la mezcla de marketing como el conjunto de elementos de marketing que una empresa podía utilizar para alcanzar sus objetivos, encapsulando diversos componentes como producto, precio, plaza y promoción. Este concepto sentó las bases de la teoría moderna del marketing y se convirtió en un marco fundamental para comprender y gestionar las actividades de marketing.

Pero a finales de los 90 y principios de los 2000, MMM experimentó un descenso de popularidad. Su declive coincidió con el auge de los canales de marketing digital y la aparición de metodologías alternativas centradas en la analítica en tiempo real y el modelado de atribución digital. En este periodo, los profesionales del marketing desplazaron su atención hacia perspectivas más inmediatas y granulares ofrecidas por la analítica digital, desviando temporalmente la atención de los enfoques tradicionales de MMM.

Sin embargo, el MMM ha experimentado desde entonces un resurgimiento de su popularidad debido a los avances en la ciencia de los datos y las técnicas analíticas, que permiten a los profesionales del marketing comprender mejor el impacto holístico de sus esfuerzos de marketing en diversos canales.

Con el auge del marketing omnicanal, el MMM ofrece un marco completo para evaluar los efectos sinérgicos de las distintas actividades de marketing en los resultados empresariales. También proporciona información sobre los objetivos estratégicos a largo plazo y ayuda a optimizar la asignación de recursos, impulsando el crecimiento sostenible y mejorando la responsabilidad del gasto en marketing en el complejo panorama actual del marketing.

El papel de la modelización de la mezcla de marketing en la empresa

El modelado de la mezcla de marketing desempeña un papel crucial en los negocios. Proporciona información valiosa sobre la eficacia de las estrategias de marketing y orienta la toma de decisiones. Es decir, ayuda a las empresas a comprender cómo los distintos insumos de marketing, como la publicidad, las promociones, los precios y la distribución, influyen en las métricas clave de rendimiento, como las ventas, la cuota de mercado y la rentabilidad.

Al cuantificar estas relaciones, el modelado de la combinación de marketing permite a las empresas optimizar sus inversiones en marketing, asignar recursos de forma más eficiente y tomar decisiones basadas en datos para impulsar el crecimiento y la ventaja competitiva.

En concreto, he aquí algunas formas diferentes en que el modelado de la mezcla de marketing ayuda a las empresas a prosperar:

  • Optimizar el gasto en marketing ayuda a las empresas a comprender qué actividades de marketing contribuyen más eficazmente a alcanzar los objetivos empresariales.
  • Asignación presupuestaria. Tras analizar el ROI de los distintos canales y tácticas de marketing, las empresas pueden tomar decisiones más informadas sobre dónde asignar su presupuesto de marketing, asegurándose de que se destina a las actividades con mayor rendimiento.
  • Previsión y planificación. Las empresas pueden simular el impacto de los cambios en las estrategias de marketing o en los factores externos y utilizar estos conocimientos para anticiparse a los posibles resultados y ajustar sus planes en consecuencia. Esto ayuda a establecer objetivos realistas y a mejorar la planificación general de la empresa.
  • Entender el comportamiento de los clientes ayuda a las empresas a comprender cómo responden los distintos segmentos de clientes a los diversos estímulos de marketing, lo que permite estrategias de marketing más específicas y eficaces.
  • Mejora continua. Supervisar las métricas de rendimiento clave y analizar las tendencias permite a las empresas identificar oportunidades de optimización, probar nuevas estrategias y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado, garantizando que sus esfuerzos de marketing sigan siendo eficaces y competitivos.

Componentes clave de los modelos de marketing mix

Utilizar fuentes de datos e inputs completos y de alta calidad es esencial cuando se utiliza el Modelado de la Mezcla de Marketing (MMM). Estos componentes forman la piedra angular de MMM, permitiendo una comprensión exhaustiva y precisa de cómo las diversas facetas del marketing influyen en el éxito de una empresa.

Los componentes clave y las fuentes de datos para un MMM eficaz pueden considerarse en términos de entradas y salidas. Los inputs incluyen todas las variables y factores de marketing, mientras que los outputs consisten en métricas empresariales y KPI.

Insumos (variables y factores de marketing)

  • Gasto en publicidad. La cantidad de dinero destinada a publicidad en diversos canales, como televisión, radio, digital, impreso y publicidad exterior.
  • Actividades de promoción. Gastos en promociones, descuentos, cupones, rebajas y otras actividades de promoción de ventas destinadas a aumentar las ventas o la visibilidad de la marca.
  • Estrategias de fijación de precios. Incluidos los precios normales, los descuentos, las promociones, la agrupación y la elasticidad de los precios.
  • Canales de distribución. Asignación de recursos a los distintos canales de distribución, como Internet, venta al por menor, venta al por mayor, venta directa y distribuidores terceros.
  • Factores externos (por ejemplo, indicadores económicos). Factores externos como las condiciones económicas, la estacionalidad, las pautas meteorológicas y las tendencias del sector pueden influir en el comportamiento de los consumidores y en la dinámica del mercado.

Resultados (métricas empresariales y KPI)

  • Ingresos por ventas. Total de ingresos generados por la venta de productos o servicios durante un periodo determinado.
  • Cuota de mercado. El porcentaje de las ventas totales del mercado captadas por los productos o servicios de la empresa en comparación con los competidores.
  • Adquisición y retención de clientes. Métricas relacionadas con la captación de nuevos clientes, la retención de los existentes y el aumento de la fidelidad y el valor vitalicio de los clientes.

Aplicación del modelo de la mezcla de marketing

Ahora que hemos hablado de la modelización de la mezcla de marketing, de su papel en la empresa y de sus componentes clave, examinemos qué se necesita para configurarla. Aunque el enfoque adoptado puede variar de una empresa a otra, un esquema genérico es más o menos el siguiente:

Paso 1: Definir objetivos

Para ejecutar eficazmente el modelado de la mezcla de marketing, debe haber un objetivo claramente definido. Las empresas suelen empezar por identificar lo que quieren conseguir, ya sea optimizar su gasto en marketing, prever las ventas, comprender el comportamiento de los clientes o evaluar el ROI de las actividades de marketing.

Paso 2: Recogida de datos

El modelado de la mezcla de marketing depende de los datos. Por ello, las empresas pueden hacer todo lo posible para asegurarse de que se recopilan datos relevantes sobre los insumos de marketing y los resultados empresariales a partir de fuentes internas y externas. Se dedica aún más esfuerzo a verificar que los datos sean precisos, completos y representativos del periodo de tiempo y del mercado estudiados.

Paso 3: Preparación de datos

Los datos se someten a limpieza y preprocesamiento para tratar los valores que faltan, los valores atípicos y las incoherencias. La normalización o estandarización se aplica según sea necesario para garantizar que las variables sean comparables. Además, se crean variables o agregados para captar elementos pertinentes tanto de la combinación de marketing como del rendimiento empresarial. Consulta Teoría de la preparación de datos y Preparación de datos con Pandas para saber más sobre este paso.

Paso 4: Selección del modelo

Se consideran varios modelos estadísticos o enfoques de modelización en función de los objetivos del análisis, las características de los datos y los recursos disponibles.l Los modelos habituales utilizados en la modelización de la mezcla de marketing incluyen el análisis de regresión, el análisis de series temporales y los algoritmos de aprendizaje automático.

Paso 5: Selección de variables

Aquí es donde se considera qué variables de marketing deben incluirse en función de su relevancia, impacto y resultados empresariales. También tienen en cuenta tanto las aportaciones tradicionales del marketing como los factores ajenos al marketing que pueden afectar a los resultados de la empresa.

Paso 6: Desarrollo de modelos

El modelo de marketing mix se desarrolla estimando los parámetros del modelo elegido mediante técnicas estadísticas. A continuación, se ajusta a los datos para cuantificar las relaciones entre las entradas de marketing y los resultados empresariales - consulta Desarrollar modelos de aprendizaje automático para la producción para saber más sobre este paso.

Paso 7: Evaluación del modelo

El rendimiento del modelo se evalúa para determinar su capacidad de predecir con exactitud los resultados empresariales.

Paso 8: Generación de ideas

Los resultados de los análisis se interpretan para extraer ideas procesables para la optimización de la estrategia de marketing. Se identifican los factores clave del rendimiento empresarial y se hacen recomendaciones para mejorar la eficacia del marketing.

Paso 9: Aplicación

Se aplican los cambios recomendados a las estrategias de marketing basándose en los conocimientos generados para el modelo. Esto implica ajustar el gasto, las tácticas y los mensajes de marketing en respuesta a las conclusiones del modelo, en un intento de optimizar el rendimiento y maximizar el ROI.

Paso 10: Seguimiento e iteración

Los cambios implementados se supervisan continuamente para evaluar el impacto en los resultados empresariales a lo largo del tiempo. Se realiza un seguimiento de las métricas de rendimiento clave, y el proceso de modelización se itera según sea necesario para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado, a los nuevos datos o a la evolución de los objetivos empresariales.

Por último, pero no por ello menos importante, las conclusiones y recomendaciones del análisis del modelo de marketing mix deben comunicarse e informarse a las partes interesadas de toda la organización. Una buena práctica durante este proceso es dar prioridad a la claridad y a las ideas procesables para facilitar la toma de decisiones y conseguir la aceptación de toda la organización.

Desafíos comunes en el modelado de la mezcla de marketing

Aunque muy valiosa, la modelización de la mezcla de marketing también conlleva sus retos. Algunos retos comunes son:

Calidad y disponibilidad de los datos

Obtener datos fiables y de alta calidad puede ser un reto. Los datos pueden estar incompletos, ser incoherentes o estar registrados de forma inexacta, lo que dificulta la realización de análisis significativos. Además, acceder a datos de múltiples fuentes e integrar distintos tipos de datos (por ejemplo, datos de ventas, datos de gastos de marketing, datos de mercados externos) puede ser complejo.

Granularidad y puntualidad de los datos

El nivel de granularidad y actualidad de los datos puede influir en la precisión y eficacia del modelado de la mezcla de marketing. Una granularidad limitada (por ejemplo, datos agregados a nivel mensual o trimestral) puede ocultar perspectivas importantes, mientras que los retrasos en la disponibilidad de los datos pueden dificultar la toma de decisiones en tiempo real.

Retos de la atribución

Determinar la relación causal entre las actividades de marketing y los resultados empresariales puede ser un reto debido a factores como los efectos retardados, la estacionalidad, las influencias externas y las interacciones entre los distintos canales de marketing. Puede ser difícil atribuir con precisión las ventas o las conversiones a esfuerzos de marketing específicos, lo que provoca ambigüedad en los resultados.

Complejidad e interpretabilidad del modelo

Construir e interpretar modelos estadísticos complejos utilizados en la modelización de la mezcla de marketing (por ejemplo, modelos de regresión, algoritmos de aprendizaje automático) requiere conocimientos especializados y puede resultar difícil de entender para las partes interesadas no técnicas. Simplificar modelos complejos manteniendo la precisión y la relevancia puede ser un equilibrio delicado.

Integración entre canales

La integración de datos y modelos en múltiples canales de marketing (por ejemplo, canales offline y online) presenta retos debido a las diferencias en las metodologías de medición, los formatos de datos y los modelos de atribución. Garantizar la coherencia y la comparabilidad entre canales es esencial para el análisis holístico y la optimización.

Cuestiones de privacidad y cumplimiento

Manejar datos sensibles de los clientes y garantizar el cumplimiento de la normativa sobre privacidad (por ejemplo, GDPR, CCPA) puede plantear retos para las iniciativas de modelado de la mezcla de marketing. Garantizar la seguridad de los datos, la anonimización y el cumplimiento de los requisitos legales es esencial para proteger la privacidad de los clientes y mitigar los riesgos legales.

Aplicaciones reales de la Modelización de la Mezcla de Marketing

He aquí algunos ejemplos reales de cómo las empresas utilizan MMM para optimizar sus estrategias de marketing y mejorar el rendimiento empresarial.

Bienes de consumo

Las empresas de bienes de consumo de rápida rotación (FMCG), como Kellogg's, utilizan con frecuencia el MMM para evaluar la influencia de los esfuerzos de marketing, como la publicidad, las promociones y los precios, en las ventas. Mediante el análisis de datos históricos, las empresas disciernen qué canales y estrategias de marketing producen el mayor rendimiento de la inversión (ROI), lo que permite una asignación estratégica de los recursos.

Venta al por menor

Los minoristas emplean el MMM para perfeccionar sus estrategias promocionales, sus decisiones de precios y su surtido de productos. Los minoristas pueden mejorar los ingresos y la rentabilidad optimizando su marketing mix sabiendo cómo afectan las distintas tácticas de marketing al tráfico de la tienda, al tamaño de la cesta y a la conversión de las ventas.

Automóvil

Utilizando el MMM, los fabricantes y concesionarios de automóviles evalúan el éxito de sus iniciativas de marketing a través de diversos medios, como la publicidad digital, exterior y televisiva. Las empresas pueden determinar los puntos de contacto más significativos en el recorrido del cliente y ajustar su combinación de medios examinando los datos de ventas junto con los gastos de marketing.

Servicios financieros

Los bancos, las compañías de seguros y las instituciones financieras utilizan MMM para medir el impacto de los esfuerzos de marketing en la captación, retención y valor vitalicio de los clientes. Analizando los datos sobre la participación de los clientes, el correo directo, el marketing digital y la publicidad, las empresas de servicios financieros pueden aumentar el retorno de la inversión (ROI) y optimizar sus presupuestos de marketing.

Telecomunicaciones

Las empresas de telecomunicaciones aprovechan MMM para comprender los factores que impulsan la adquisición de abonados, la pérdida de clientes y el crecimiento de los ingresos. Analizando el gasto en marketing junto con los datos de los clientes (por ejemplo, patrones de uso, datos demográficos), las empresas de telecomunicaciones pueden identificar los canales de adquisición, las estrategias de precios y las tácticas de retención más eficaces para impulsar el éxito empresarial.

Conclusión

El modelado de la mezcla de marketing cuantifica el impacto de los insumos de marketing en los resultados empresariales, orientando la asignación de recursos y la optimización de estrategias. En concreto, ofrece información sobre la eficacia de la publicidad, las promociones, los precios y la distribución. Los análisis de marketing en evolución aprovechan las técnicas de datos avanzadas para ayudar a las empresas a navegar por canales digitales complejos, mejorando la orientación, la personalización y la medición del ROI para obtener una ventaja competitiva.

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