¡Asegúrate que tu MMM está correctamente validado!
Antes de aceptar cualquier output, hay al menos cuatro preguntas que deben responderse con rigor:
01 · ¿Tenemos todos los datos necesarios? No solo si están, sino si son suficientes para explicar el negocio. Un MMM con datos incompletos puede ser matemáticamente correcto… y estratégicamente erróneo.
02 · ¿Tienen errores los datos? Errores, rupturas de serie, cambios metodológicos, proxies mal construidos. La calidad del modelo nunca será superior a la calidad del dato que entra.
03 · ¿Hemos hecho las transformaciones pertinentes? Adstocks, saturaciones, retardos, no linealidades. Un mal diseño de transformaciones convierte causalidad en correlación espuria.
04 · ¿Es robusto el modelo? ¿Damos garantías? Estabilidad de coeficientes, sensibilidad a supuestos, validaciones cruzadas. Un modelo que solo funciona “una vez” no es un buen modelo.
Solo cuando estas preguntas están bien respondidas, el resultado empieza a ser útil.
En MMM, saber qué preguntar y por qué es tan importante como el número final. Sin ese cuestionamiento, el “OK” es solo una ilusión de control. Si quieres aprender más acerca de como puedes utilizar marketing mix modeling para optimizar tu presupuesto, haz click en el siguiente enlace.