Qué es el marketing mix modeling (y qué no es)

Un modelo de marketing mix —MMM para los amigos— es un modelo estadístico que explica tus ventas a partir de todo lo que las mueve. Lo que inviertes en cada canal, sí, pero también el precio, la distribución, lo que hace la competencia, la estacionalidad y hasta el tiempo que hizo. De ahí sale cuánto aporta cada cosa a lo que has vendido. Y no necesita seguir a nadie por internet: trabaja con cifras agregadas, semana a semana.

Esa última frase es la que explica por qué algo que lleva décadas usándose en gran consumo ha vuelto a la conversación. Durante quince años la medición digital fue por otro camino: seguir a cada persona, cookie a cookie, y adjudicar la venta al último clic. Ese camino se ha ido cerrando —los navegadores han cortado el seguimiento entre sitios, los sistemas operativos piden permiso antes de dejarse rastrear y la normativa aprieta— y de repente un método que nunca miró a nadie en particular vuelve a ser el que mejor aguanta.

Qué mide exactamente: contribución, no correlación

Aquí está el nudo de todo, y conviene entenderlo antes de mirar una sola cifra.

Tus ventas suben en diciembre. También inviertes más en televisión en diciembre. Un análisis ingenuo concluye que la televisión funciona de maravilla. Pero es que en diciembre la gente compra turrón aunque no salga un anuncio: la estacionalidad y la inversión se mueven a la vez, y separarlas es justamente el trabajo.

Lo que un MMM estima es la contribución: cuánta venta no habría ocurrido si ese canal no hubiera estado. Para llegar ahí tiene que meter en la misma ecuación todo lo demás que también empuja —el precio, las promociones, la distribución, la competencia, el calendario— y quedarse con lo que sobra. Si un modelo no lleva dentro las variables que no controlas, no está midiendo contribución: está midiendo coincidencias con nombre de canal.

Las tres piezas que hacen que un MMM sea un MMM

Un modelo de marketing mix no es una regresión de ventas contra inversión. Si lo fuera, cualquiera lo montaría en una hoja de cálculo. Hay tres transformaciones que lo convierten en otra cosa.

1. El adstock: la publicidad no se gasta el mismo día

Un anuncio que ves el martes puede llevarte a comprar el sábado. O tres semanas después. El efecto de la inversión se arrastra: cae poco a poco, no de golpe.

El adstock es la forma de meter eso en el modelo. En vez de enfrentar la venta de esta semana con la inversión de esta semana, la enfrenta con la inversión de esta semana más un resto de las anteriores, cada vez más pequeño. La velocidad a la que se apaga ese resto no se decide a mano: se estima, y cambia mucho de un canal a otro. Una campaña de marca deja poso durante meses; un cupón de descuento se agota casi en el día.

Sin adstock, un modelo le atribuye a la semana equivocada lo que ha pasado, y suele concluir que la televisión no sirve para nada.

2. La saturación: cada canal se agota

El segundo euro rinde menos que el primero. El millonésimo, mucho menos. Eso tiene forma, y la forma importa.

La curva que describe esa relación es una sigmoide: arranca casi plana —por debajo de cierta presión un canal apenas mueve la aguja, porque no llegas a nadie el número de veces suficiente—, luego acelera, y luego se agota. Nosotros usamos la de Hill:

S(x) = A · x^α / (k^α + x^α)

donde A es el techo de ventas que ese canal puede traer, k la escala a la que satura y α la pendiente. Con α > 1 aparece la ese, que es lo que distingue esta curva de una exponencial simple. La diferencia no es estética: una exponencial dice que los primeros euros son los que mejor rinden siempre, y eso lleva a repartir el presupuesto en migajas por doce canales, que es exactamente el error que se quería evitar.

• Televisión saturado
• Digital vídeo ajustado
• Exterior ajustado
• Social con recorrido
• Search con recorrido

Cinco canales, cinco curvas distintas y un punto en cada una que dice dónde estás hoy. Ahí se ve de un vistazo lo que ninguna tabla de ROI cuenta: qué canal todavía tiene recorrido y cuál está pagando por impactar otra vez a la misma gente.

3. Todo lo que no controlas

La tercera pieza es la menos vistosa y la que más modelos hunde. Si el precio bajó un 8 % en marzo, si perdiste dos cadenas de distribución en junio, si tu competidor entró en televisión en septiembre, si hizo un verano de cuarenta grados y vendes helados: todo eso está en tus ventas. Si no está en el modelo, el modelo se lo apunta a los medios.

Por eso la parte lenta de un MMM no es modelar. Es reunir los datos.

Qué te tiene que entregar

Un modelo terminado da cuatro cosas. Si te falta alguna, falta trabajo.

La descomposición. De dónde sale cada venta: cuánto es base —lo que venderías sin invertir nada este año—, cuánto es el poso de los años anteriores, cuánto la campaña de esta quincena y cuánto los eventos que suman o restan.

• Base
• Medios · largo plazo
• Medios · corto plazo
• Eventos

Fíjate en dos cosas de este ejemplo. La primera, que la base se lleva más de la mitad: es lo normal, y es sano que así sea. La segunda, que hay eventos por debajo del cero. Una descomposición donde todo suma está maquillada: una rotura de stock resta ventas, y si no aparece restando es que alguien la ha escondido dentro de otra cosa.

El retorno por canal. Cuánta venta trae cada euro invertido. Y aquí una precisión que se salta casi todo el mundo: el umbral no es 1 €. Un euro que devuelve un euro de venta te ha hecho perder dinero, porque de esa venta solo te quedas el margen. El umbral es 1 / margen: con un margen del 30 %, un canal necesita devolver 3,33 € de venta por cada euro solo para no perder. Todo lo que esté por debajo de esa línea está costando dinero aunque el número parezca grande.

Las curvas de saturación, que son las de arriba, y que dicen no solo cuánto rinde un canal sino cuánto le queda.

El reparto. Con las curvas de todos los canales delante, el óptimo está donde el euro siguiente rinde lo mismo en todos. Es menos intuitivo de lo que parece, porque no premia al canal de mejor ROI medio sino al que todavía tiene pendiente. Lo contamos con más calma en cuánto invertir en cada canal, y se puede trastear con el Open Budget Allocator, que es gratis y no hay que registrarse.

Cómo se sabe si un modelo es bueno

Esta es la pregunta que casi nadie hace y la que más debería preocupar.

• Real
• Modelo

Lo primero que se mira es el ajuste: cuánto se parece lo que dice el modelo a lo que pasó de verdad. El R² dice qué parte de la variación queda explicada y el MAPE, cuánto se equivoca de media en porcentaje.

Pero cuidado con celebrar un ajuste perfecto. Sobre tres años de datos semanales, un modelo que clava todos los picos está sobreajustado, no acertado: ha aprendido el ruido de tu historia y va a fallar en cuanto le enseñes un año que no ha visto. Un buen modelo se queda algo corto en los extremos, y eso es una señal de salud, no un defecto que tapar.

Y luego está la validación que ninguna métrica sustituye: enseñárselo a quien conoce el negocio. Si el modelo dice que un canal no aporta nada y el equipo comercial sabe que ese canal les llena la agenda, hay que revisar el modelo. No buscar una explicación para el resultado.

Nuestra metodología —la llamamos MO— está construida sobre esa idea: si un resultado no se puede explicar en una reunión, es que no está terminado. Está contada entera en cómo modelamos.

Qué datos hacen falta

La respuesta corta: dos o tres años de historia, con frecuencia semanal.

La larga:

• Ventas o volumen, semana a semana, del mercado que quieras explicar.
• Inversión por canal y por semana. Euros invertidos, no impresiones ni GRPs — aunque si tienes las dos cosas, mejor.
• Precio y promociones. Es casi siempre la variable con más fuerza de todo el modelo, y la que más veces llega tarde.
• Distribución, si vendes en tiendas que no son tuyas.
• Competencia: al menos su inversión publicitaria, que se compra.
• El calendario: festivos, lanzamientos, cambios de packaging, lo que sea que pasó.

Si los datos no dan para esto, te lo decimos antes de empezar. Un modelo construido sobre año y medio de historia y sin precio se puede hacer, sale un número y el número es mentira.

Qué no es un MMM

Media docena de cosas que se confunden a menudo:

• No es medición por clics. No sigue a personas ni reconstruye caminos de conversión. Trabaja con totales agregados, y por eso mismo le da igual que se acaben las cookies.
• No es un experimento. Apagar un canal en media España y comparar mide la incrementalidad directamente y con menos supuestos. Un MMM cubre todos los canales a la vez y varios años, que es algo que ningún experimento te da; lo suyo es que se apoyen el uno en el otro.
• No te dice qué creatividad funciona. Te dice cuánto aportó el canal, no si el anuncio era bueno. Eso es otra cosa y se mide de otra manera —nosotros lo hacemos con Thalia.
• No sirve para decidir mañana. Un MMM se actualiza cada trimestre o cada semestre y sirve para planificar. Para corregir una campaña en vuelo hace falta otra herramienta.
• No es una caja negra. O no debería serlo. Si nadie te enseña los supuestos, la forma de las curvas y el margen de error, lo que tienes no es un modelo: es una opinión con decimales.

Cuándo no te va a servir

Y para terminar, las cuatro situaciones en las que la respuesta honesta es que todavía no toca:

1. Muy poca historia. Con menos de dos años no hay estaciones suficientes para separar lo que pasa siempre de lo que pasó por algo.
2. Inversión sin variación. Si llevas tres años poniendo lo mismo en los mismos canales, el modelo no tiene de dónde aprender. Necesita que las cosas cambien para saber qué pasa cuando cambian.
3. Un canal que nunca se ha apagado. Si siempre ha estado ahí, al mismo nivel, su efecto es indistinguible de la base. Se puede acotar, pero conviene decirlo en voz alta.
4. Ventas dominadas por un solo evento. Si el 70 % de tu año pasa en una semana, hay que modelar esa semana, no el año.

---

Un modelo de marketing mix bien hecho no te da un número mágico. Te da una foto de dónde estás, cuánto le queda a cada canal y qué pasa si mueves el dinero. La decisión sigue siendo tuya — y eso, lejos de ser una pega, es la única forma de que puedas defenderla.

Si quieres verlo con tus datos, cuéntanoslo y te decimos qué se puede contestar con lo que ya tienes.