05/08/2026
𝗠𝗶𝗲́𝗿𝗰𝗼𝗹𝗲𝘀 𝗰𝗼𝗻 “𝗠” 𝗱𝗲 𝗠𝗮𝗿𝗸𝗲𝘁𝗶𝗻𝗴
𝗠𝗮𝗿𝗸𝗲𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗠𝗶𝘅 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗶𝗻𝗴: mide la contribución real de cada inversión
Una conversión rara vez depende de un único canal.
La publicidad digital, televisión, promociones, búsquedas, contenidos, puntos de venta y acciones comerciales pueden actuar simultáneamente sobre los resultados.
El 𝗠𝗮𝗿𝗸𝗲𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗠𝗶𝘅 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗶𝗻𝗴 —𝗠𝗠𝗠— utiliza datos históricos agregados y modelos estadísticos para estimar cuánto contribuyó cada variable a las ventas y qué parte del resultado fue realmente incremental.
¿Qué permite analizar?
📺 El impacto de medios tradicionales.
📱 La contribución de canales digitales.
🏷️ El efecto de promociones, precios y descuentos.
📆 La influencia de la estacionalidad.
📈 El retorno y la saturación de cada inversión.
Caso aplicado
Una empresa observa que sus campañas de búsqueda generan muchas conversiones de último clic y decide aumentar considerablemente su presupuesto.
Sin embargo, al analizar el conjunto de datos mediante MMM descubre que: la televisión estaba generando reconocimiento y búsquedas posteriores; las redes sociales impulsaban la demanda durante los lanzamientos; las promociones tenían un efecto fuerte, pero temporal; y la búsqueda capturaba una intención que otros canales habían ayudado a construir.
El análisis cambia la decisión:
La empresa deja de premiar únicamente al canal final y redistribuye el presupuesto según la contribución incremental de cada medio.
Herramientas aplicables
𝗠𝗲𝗿𝗶𝗱𝗶𝗮𝗻 𝗱𝗲 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 permite crear y anar modelos 𝗠𝗠𝗠 mediante modelado bayesiano e inferencia causal.
𝗥𝗼𝗯𝘆𝗻 𝗱𝗲 𝗠𝗲𝘁𝗮 es una solución abierta para 𝗠𝗠𝗠 que incorpora regularización estadística, análisis de series temporales, optimización y asignación presupuestaria.
También pueden utilizarse:
- 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 o 𝗥 para preparar y modelar datos.
- 𝗦𝗤𝗟 para integrar inversiones, ventas y variables comerciales.
- 𝗣𝗼𝘄𝗲𝗿 𝗕𝗜 𝗼 𝗟𝗼𝗼𝗸𝗲𝗿 𝗦𝘁𝘂𝗱𝗶𝗼 para visualizar escenarios. Experimentos de incrementalidad para contrastar resultados.
𝗥𝗲𝗰𝗼𝗺𝗲𝗻𝗱𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻𝗲𝘀:
✅ Trabaja con datos consistentes y una periodicidad uniforme.
✅ Incluye ventas, inversión, precios, promociones, estacionalidad y factores externos.
✅ No confundas correlación con causalidad.
✅ Contrasta los resultados del modelo con experimentos y conocimiento del negocio.
✅ Utiliza escenarios antes de modificar grandes presupuestos.
𝗥𝗲𝗳𝗹𝗲𝘅𝗶𝗼́𝗻:
Los clics explican una parte del recorrido.
El negocio necesita saber qué inversión produjo un efecto adicional y cuál solo estuvo presente cuando la venta ocurrió.
𝗡𝗼 𝗼𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝗰𝗲𝘀 ú𝘂́𝗻𝗶𝗰𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗽𝗼𝗿 𝗰𝗹𝗶𝗰𝘀. 𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘇𝗮 𝗽𝗼𝗿 𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗶𝗯𝘂𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗿𝗲𝗮𝗹 𝗮𝗹 𝗻𝗲𝗴𝗼𝗰𝗶𝗼.
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