1. Establecer objetivos claros 🎯
Antes de construir cualquier modelo, hay que definir qué queremos conseguir:
- Entender el impacto de los medios
- Predecir ventas
- Medir el ROI
- Optimizar el presupuesto
Sin objetivos claros, el modelo pierde valor.
2. Recopilar datos de alta calidad 📊
Un MMM es tan bueno como los datos que utiliza. Es clave trabajar con datos:
- Completos
- Desagregados (por canal, región, etc.)
- Consistentes en el tiempo
- Reales (no proxies débiles)
Sin datos sólidos, no hay modelo fiable.
3. Elegir la técnica de modelado adecuada 🧠
No todo es regresión lineal. Dependiendo del caso, podemos utilizar:
- Modelos econométricos (ridge, elastic net)
- Herramientas como Robyn
- Machine Learning
Lo importante es capturar bien: 👉 efectos de corto plazo (adstock)
👉 efectos de largo plazo
👉 saturación
4. Actualizar periódicamente el modelo 🔄
El mercado cambia constantemente. Por eso, un modelo MMM debe actualizarse:
- Como mínimo una vez al año
- Idealmente de forma continua
Un modelo desactualizado lleva a malas decisiones.
5. Interpretar correctamente los resultados 🔍
Un MMM no es solo estadística. Es clave interpretar los resultados con:
- Equipo de negocio
- Contexto de mercado
- Sentido común
El modelo ayuda, pero no decide solo.
6. Comunicar los resultados de forma efectiva 📢
Un modelo que no se entiende, no se usa. Por eso es fundamental:
- Simplificar resultados
- Traducirlos a negocio
- Facilitar la toma de decisiones
👉 Si no te entienden, el problema no es del modelo, es de la comunicación.
Si quieres aprender como funciona el adstock en un modelo de MMM, has clic en el siguiente enlace.
Para más información acerca Marketing Mix Modeling y Marketing Analytics, haz clic en este enlace.
