No todos los MMM son iguales. Y muchos fallan no por el algoritmo, sino por errores estructurales de base.
¿Claves?
🔹 1️⃣ Baseline bien identificado Antes de hablar de impacto de medios, hay que entender qué parte de las ventas ocurriría igual. Si existe inversión Always On, eso también es baseline.
🔹 2️⃣ Variables correctas y completas Precio, promociones, distribución, estacionalidad, economía, competencia, owned y earned media. Cuando falta una variable clave, el modelo se la “regala” a los medios… y el ROI se infla artificialmente.
🔹 3️⃣ Riesgo de multicolinealidad Cuando los canales se mueven juntos (TV + OOH, TV + Digital), el modelo no sabe a quién atribuir el efecto. Correlaciones >0,7 o VIF >5 no son detalles técnicos: son alertas de decisiones inestables.
👉 Un buen MMM no es el que da cifras bonitas, sino el que resiste el escrutinio técnico y la toma de decisiones reales.
En #CIRENTIS diseñamos modelos pensando primero en la estructura del negocio, no en maquillar resultados.
Nueva y exclusiva metodología de MMM diseñada para reducir sesgos estructurales y encajar con modelos de atribución.
