Y eso tiene una implicación muy concreta: quien construye un MMM no puede quedarse en el perímetro del marketing.
Un buen MMM exige entender el negocio con bastante más profundidad de la que suele asumirse:
- Cómo se genera realmente la venta, más allá del impacto publicitario.
- Qué restricciones operativas existen y cuándo aparecen.
- Cómo interactúan pricing, promociones, canales, fuerza comercial, lanzamientos,…
- Qué variables estructurales explican la evolución del baseline.
Cuando ese conocimiento no está, el modelo puede estar bien ajustado y aun así contar una historia equivocada.
No por mala fe, sino por ignorancia del contexto.
El MMM no se “interpreta” después de construirlo; se construye ya con criterio de negocio.
Si no entiendes el negocio:
- El baseline se convierte en un cajón de sastre,
- Los medios cargan con efectos que no les corresponden,
- La optimización sugiere escenarios que nadie puede ejecutar.
Por eso, hacer MMM no es solo modelizar datos. Es informarse, preguntar, contrastar, incomodarse y dudar antes de fijar una sola hipótesis. La técnica se puede automatizar, pero el entendimiento del negocio, no. — #CIRENTIS Nueva y exclusiva metodología de MMM diseñada para reducir sesgos estructurales y encajar con modelos de atribución. #MarketingMixModeling #MMM #MarketingAnalytics #Atribución #DecisionMaking #Analytics #IA
