SHAP (SHapley Additive exPlanations) es un método basado en teoría de juegos que permite descomponer la predicción de un modelo y asignar a cada variable su contribución marginal en cada observación concreta. ¡Justo el propósito de un MMM! Es decir: permite entender...
La IA está entrando en el MMM prometiendo automatización, velocidad, modelos que “aprenden solos”. Y hay una pregunta que casi nadie hace en voz alta: ¿estamos entendiendo mejor el negocio, o simplemente estamos delegando el pensamiento? Llevo años construyendo...
Un MMM no es útil porque “explique bien el pasado”. Es útil si aguanta cuando lo pones a prueba. 🔹 Evitar el overfitting Un modelo que encaja demasiado bien el histórico suele fallar al predecir. La prueba clave no es el R²: es la validación out-of-sample / holdout....
🚀 Adstock, saturación y sinergias es donde de verdad se juegan las decisiones en MMM La mayoría de errores en MMM no vienen del dato. Vienen de cómo se modelan los efectos dinámicos de la publicidad. 🔹 1️⃣ Adstock bien calibrado. Sin adstock, los efectos retardados se...
El mejor MMM es el que ayuda a tomar decisiones… de verdad Nos tiene que ayudar a decidir, saber el nivel de riesgo de las propuestas, ¡mover la aguja! Si el Marketing Mix Model solo sirve para explicar lo que ya pasó, llega tarde. Un buen MMM anticipa qué palancas...
Un MMM avanzado no es el que usa el algoritmo más sofisticado. Es el que una organización es capaz de entender, sostener y utilizar bien. Y eso exige bastante más que datos y tecnología. Un MMM avanzado exige, como mínimo: 1. Preguntas de negocio claras. Si el modelo...
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