Artículo de Joan Miró, Co-Founder and General Manager de Kraz.

El retorno de la inversión publicitaria ha sido siempre un desafío importante para los directores de marketing (CMOs) y los directores ejecutivos (CEOs). 

En un contexto en el que el presupuesto destinado al marketing y la publicidad es uno de los mayores gastos de muchas empresas, poder medir la rentabilidad de cada estrategia es clave para decidir qué inversión asignar en el futuro a cada una de ellas. 

Fin a la trazabilidad individual 

Tradicionalmente, el análisis de los resultados publicitarios online se ha basado en las herramientas de atribución proporcionadas por las plataformas de analítica web (google analytics, adobe analytics). Estas herramientas de atribución se basan en el seguimiento individual de dispositivos. 

Sin embargo, esto está cambiando. Hay varios acontecimientos que dificultan cada vez más el tracking individual de usuarios: 

• Directivas de privacidad de la Unión Europea (restricciones a la transferencia internacional de datos personales). 
• La decisión de Google de no permitir cookies de terceros en Chrome.
•  El nuevo estándar de privacidad a partir de iOS14. 

MMM (Marketing Mix Modeling) frente a MTA (Multitouch attribution) 

Los modelos de atribución tradicionales, como el MTA, están experimentando las consecuencias de estas restricciones. Ante esta situación, el MMM (Marketing Mix Modleing) está surgiendo como una sólida alternativa al MTA para medir la efectividad de las campañas publicitarias online (y no solo online). 

A continuación, detallamos las principales diferencias entre MMM y MTA: 

Información personal 

MMM no requiere información personal a nivel de usuario, ya que trabaja solo con datos agregados de ventas e inversiones en cada canal publicitario. En cambio, MTA requiere el tracking individual de usuarios, que es precisamente la raíz del problema actual de recolección de datos.

En cierto sentido, el MMM es un enfoque tops-down (parte de los datos globales y los desglosa), mientras que el MTA es un enfoque bottoms-up (parte de los datos desagregados individualmente y los agrega). 

Entorno Online frente a omnicanal 

MMM no realiza un seguimiento digital de los usuarios, por lo que un modelo MMM se puede aplicar para explicar la evolución de las ventas en canales digitales o en canales tradicionales. Además, el MMM modeliza tanto los medios de comunicación digitales (SEM, Display, etc.) como los tradicionales (TV, radio, prensa, exteriores, etc.), que pueden influir en la evolución de las ventas (online y/o offline). 

Por otro lado, MTA es una metodología aplicable exclusivamente al entorno online, ya que realiza un seguimiento del recorrido de los usuarios a través de los canales digitales. 

Sensibilidad a los cambios en el entorno en línea 

MMM es muy poco sensible a los cambios en el entorno online, ya que es una metodología relativamente simple en términos de recolección de datos. Por otro lado, como se ha demostrado, el MTA es extremadamente sensible a los cambios en el entorno online (como cambios en dispositivos, navegadores, herramientas de análisis web, aplicaciones, etc.). La gran dependencia de MTA en cuestiones tecnológicas genera inestabilidad en el seguimiento del recorrido digital de los usuarios. 

Conciliación de datos 

MMM no tiene problemas de conciliación de datos, ya que el modelo parte de un conjunto de datos único a partir del cual se estima la contribución de cada canal a las ventas. En cambio, el MTA debe conciliar los datos de diferentes plataformas: las plataformas publicitarias (Google, Facebook, etc.) con las plataformas de análisis (Google Analytics, Adobe Analytics, etc.) y luego con los registros reales de ventas de la empresa. En ocasiones, la suma de las ventas atribuidas a cada canal de la campaña es mayor que la cifra total de ventas observadas. 

Indicadores clave de rendimiento (KPI) a explicar 

El MMM puede modelizar cualquier variable relacionada con los resultados (visitas, usuarios registrados, número de pedidos, ventas en unidades de productos, ventas en valor monetario, etc). 

El MTA, en cambio, se centra solo en la conversión de visitas a pedidos. 

Palancas de marketing modelizadas 

El MMM permite conocer el efecto de las acciones en otras palancas de marketing más allá de la publicidad en medios. En concreto, el MMM puede incluir palancas de marketing como acciones en medios tradicionales, en medios digitales, inversiones en distribución/puntos de venta, precios, promociones, etc. El MTA solo permite conocer el efecto de los medios online. 

Creación de escenarios de inversión 

Además de conocer el ROI de cada canal, el MMM construye un modelo de datos que puede utilizarse para crear escenarios de inversión en medios. 

El MTA proporciona datos de ROI por canal, pero no construye ningún modelo y no permite la planificación de escenarios. 

En resumen 

Aunque el modelo MTA ha sido fundamental para la evolución del negocio digital, en este nuevo contexto, como consultores analíticos, desde Kraz apostamos claramente por dar el paso hacia el MMM.