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Metodología

Así se hace un modelo.
Sin partes ocultas.

Casi nadie enseña esto. Nosotros sí, por una razón práctica: si no entiendes cómo se construye el número, no vas a poder defenderlo en tu comité. Y si no puedes defenderlo, no sirve para decidir.

Empezamos por el gráfico que decide si un modelo es creíble: lo que pasó de verdad contra lo que dice el modelo. Y se enseña entero, con las Navidades donde se queda corto. Si las dos líneas coincidieran clavadas durante tres años, estaría memorizando el pasado en vez de explicarlo.

Ajuste del modelo

Ejemplo, ventas semanales reales frente a las estimadas

  • 0,933
  • MAPE6,8 %
Serie de ventas semanales reales y estimadas por el modelo entre 2023 y 2026. Las dos series se solapan salvo en los picos de Navidad, donde el modelo se queda por debajo del dato real. 0 4000 8000 12.000 16.000 2023 2024 2025 2026 Unidades
  • Real
  • Modelo

El proceso

Cuatro fases antes de que salga una sola cifra.

La mitad del trabajo pasa antes de modelar. Es la parte que nadie enseña en una presentación comercial y la que separa un modelo que aguanta de uno que se cae en cuanto alguien pregunta.

  1. 01

    Antes de modelar, mirar

    Exploración de los datos

    Un EDA completo sobre todo lo que entra, sea lo que sea: ventas, inversión, precio, distribución, competencia, tráfico, encuesta, calendario o clima. Buscamos huecos, cambios de criterio a mitad de serie y variables que se mueven juntas y luego pelean dentro del modelo.

    • Cobertura y huecos por serie
    • Cambios de definición en el histórico
    • Correlaciones y colinealidad
  2. 02

    La parte aburrida que decide el resultado

    Procesamiento

    Homogeneizamos periodicidad, monedas y nomenclaturas hasta que todo hable el mismo idioma. Aquí se deciden cosas que luego no se pueden deshacer: qué se agrupa, qué se separa y cómo se tratan los datos que faltan, que en una serie larga siempre los hay. Cada decisión condiciona lo que el modelo va a poder llegar a decir.

    • Una sola taxonomía
    • Periodicidad común
    • Tratamiento de faltantes
  3. 03

    La técnica la elige la pregunta

    Modelado

    No hay un modelo para todo. Econometría, series temporales, aprendizaje automático o simulación según lo que haya que contestar y según los datos que existan de verdad. En marketing mix usamos MO, nuestra metodología propia. Elijamos lo que elijamos, queda escrito por qué.

    • La técnica, justificada
    • Supuestos a la vista
    • Margen de error declarado
  4. 04

    Interna y contigo

    Validación

    Primero por dentro y después con tu equipo. Si un resultado contradice algo que sabéis del negocio, se revisa el modelo; no se busca una explicación para el resultado.

    • Validación interna
    • Revisión con tu equipo

El caso más frecuente

En marketing mix, la metodología se llama MO.

Es propia, está contrastada en proyectos reales y es la misma en todos ellos. De ahí salen la contribución y el ROI de cada canal, el arrastre que deja la campaña de una semana sobre la siguiente y las curvas que dicen cuánto le queda a cada canal por delante. Con el detalle que pidas: canales, subcanales o los dos.

Marketing mix modeling
Cinco curvas de saturación en miniatura. Todas arrancan despacio, aceleran y se aplanan; el punto sobre cada una marca la inversión actual de ese canal.
Ejemplo · curvas de saturación por canal. El punto dice dónde estás hoy sobre la tuya

Primer paso

¿Quieres verlo con tus datos?

Trae la pregunta y una hora. Miramos qué se puede contestar con lo que ya tienes y qué te falta para llegar. Si los datos no dan, te lo decimos antes de empezar.

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