¿Alguna vez se ha sentido a oscuras cuando se trata de comprender el impacto real de su inversión en marketing en múltiples canales?
Determinar dónde y cómo se producen las conversiones es crucial para medir el rendimiento de sus canales de medios; sólo así podrá ajustar su presupuesto para generar el mayor impacto con su inversión en marketing.
El modelado de mezcla de medios es una solución de análisis que proporciona precisamente eso: una vista de alto nivel del impacto del canal que considera factores controlables e incontrolables para determinar la mejor distribución de su inversión en marketing para maximizar las ventas.
A continuación se ofrece una descripción general de cómo se modela la combinación de medios y cómo las empresas pueden utilizar la analítica para tomar decisiones más inteligentes sobre la inversión publicitaria.
¿Qué es el modelado de mezcla de medios?
El modelado de combinación de medios es una solución de análisis que permite a una empresa medir el impacto de su inversión en marketing en múltiples canales, mostrando cómo varios elementos contribuyen a su objetivo (como conversiones o ingresos).
Las empresas más exitosas de la actualidad se han vuelto más expertas en tener en cuenta diferentes variables y muestran cómo se puede optimizar cada canal de marketing para atraer clientes y generar ventas.
El modelado de mezcla de medios también se puede utilizar para abordar puntos débiles comunes en el marketing de marca:
- ¿Cuál es mi impacto en los canales digitales?
- ¿Cuál es la combinación adecuada de asignación de gastos que genera el mayor retorno de la inversión?
- ¿Cómo se desempeñarán los canales en el futuro en función de su asignación de gasto optimizada?
Modelado de mezcla de medios versus modelado de atribución
Al igual que el modelo de combinación de medios, el modelo de atribución también estudia la eficiencia de las estrategias de marketing, pero existen diferencias importantes.
El modelo de atribución funciona para puntos de contacto específicos con el cliente, enfocándose en cómo un consumidor convirtió, qué creatividad en qué canal condujo a esa conversión y cuál podría ser el retorno de la inversión esperado si se trasladara más presupuesto a ese canal.
A diferencia del modelado de combinación de medios, el modelado de atribución no es tan poderoso cuando se tienen en cuenta acciones fuera de línea. Existen técnicas de modelado con ponderaciones diferentes que pueden generar errores, como la atribución de primer y último toque.
“El modelado de atribución se basa en un enfoque ascendente, mientras que el modelado de combinación de medios adopta un enfoque descendente. El modelado de combinación de medios proporciona una visión a largo plazo del ROI de marketing de la actividad de los medios, mientras que el modelo de atribución evalúa la actividad a nivel individual para proporcionar una visión a corto plazo del ROI de marketing”, explica Nesty.
Conceptos erróneos comunes sobre el modelado de mezcla de medios
El modelado de mezcla de medios, como muchas otras soluciones analíticas, también se ha convertido en una palabra de moda en marketing que ha generado conceptos erróneos.
Éstos son algunos de los conceptos erróneos más comunes sobre el modelado de mezcla de medios.
Los modelos de mezcla de medios no son transparentes
Con grandes conjuntos de datos y análisis estadísticos involucrados en el modelado de mezcla de medios, los métodos detrás de la técnica han sido criticados por su oscuridad.
Si no se percibe transparencia en el proceso, ¿cómo sabe una marca si su modelo de combinación de medios es realmente preciso?
Cualquier organización especializada en modelado de combinación de medios debe proporcionar un enfoque transparente, con resultados como esquemas, hitos e informes de desempeño.
Además, es posible que desee considerar asociarse con una agencia que realmente comprenda cómo el modelado de combinación de medios se alinea con sus necesidades y expectativas. Cada negocio es único y cada modelo de combinación de medios se basa en múltiples factores.
Los modelos de mezcla de medios no proporcionan datos en tiempo real
Hoy en día, los resultados suelen medirse por la puntualidad en su entrega.
El mercado digital actual permite datos casi instantáneos en tiempo real. Los modelos de combinación de medios en realidad brindan información de marketing convincente en tiempo real, perfecta para evaluar nuevas campañas, nuevos competidores y evaluar acciones de precios o cambios en estrategias promocionales.
Un socio poderoso en el modelado de mezcla de medios le brindará herramientas sofisticadas y enfoques en tiempo real para satisfacer las evaluaciones de desempeño de su negocio. Su socio también debería poder proporcionar modelos integrados de previsión, simulación o aprendizaje automático e inteligencia artificial para sugerir movimientos futuros.
El modelado de mezcla de medios está sesgado hacia los canales fuera de línea.
Aunque las estrategias de combinación de medios integran y consideran canales fuera de línea en sus enfoques, el modelado de combinación de medios también considera todos los canales digitales (display, correo electrónico, búsqueda paga y redes sociales).
De hecho, a medida que los clientes se han entrelazado más con los canales digitales, los modelos de marketing de medios se han adaptado para profundizar aún más en los análisis proporcionados por los conocimientos respectivos de esos canales para respaldar mejores opciones de presupuesto e informes de segmentación de clientes.
Cómo utilizamos el modelado de mezcla de medios
Con el modelo de combinación de medios adecuado, una empresa puede medir su desempeño de marketing pasado para mejorar el retorno de la inversión futuro optimizando la asignación del presupuesto de medios por canal y/o táctica, incluidos los canales de medios tradicionales y digitales, promociones, precios, gasto de la competencia y condiciones económicas. , clima y más.
Por ejemplo, una marca de comercio electrónico internacional quería pronosticar su segunda mitad del año, así como crear una combinación de medios óptima para que su inversión en marketing funcionara de manera más inteligente. Se necesitaba una combinación de datos de clientes, datos de marketing y aprendizaje automático para crear un modelo de combinación de medios potente y personalizado.
Nuestra solución tuvo en cuenta los datos de ingresos y marketing digital de los últimos dos años, analizándolos por mercado, táctica y día. Los datos que recopilamos y analizamos se utilizaron para crear modelos para gastos futuros que muestran cómo los cambios en la inversión en todos los canales podrían afectar los ingresos y las ventas.
El modelo completo de combinación de medios digitales le brindó a nuestro cliente un análisis detallado de dónde optimizar su gasto en todos los canales de marketing digital. Esto incluyó desviar dólares de las redes sociales, que históricamente habían estado en o cerca del 30%, hacia la búsqueda (capturando la demanda actual). También se necesitaba un aumento en el número de afiliados y una disminución en la visualización para maximizar el impacto en los ingresos.
También desarrollamos un pronóstico diario, semanal y mensual detallado desglosado por región y al mismo tiempo creamos grupos de pruebas retrospectivas y de reserva para probar la validez de los modelos de pronóstico.
Después de optimizar la combinación de medios, desarrollamos ~80 modelos diferentes personalizados para nuestro cliente con el fin de lograr el pronóstico más preciso posible.
Gracias al modelo de medios ideal y a un pronóstico altamente ajustado, pudimos mostrar el gasto exacto en medios necesario (por canal) para lograr el objetivo de ingresos interanual del 30 % que el cliente se había fijado.
Si una marca quisiera agregar factores adicionales a su modelo de combinación de medios, hay muchas plataformas e integraciones diferentes a considerar.
Algunos factores que utilizamos para nuestro modelado incluyen:
- Tendencia de gasto competitivo de Pathmatics
- Tendencias de gasto competitivo de Kantar
- Indicadores financieros
- Tendencias del S&P 500
- Índice de volatilidad
- Volumen de consultas de Google (Tendencias)
- Indicadores macroeconómicos
- Índice de confianza del consumidor
- Índice de sentimiento del consumidor
- Índice de confianza empresarial
- Tasa de desempleo
Especialmente en una época tan perturbadora como la actual, hay adicional Factores a considerar al crear estrategias contra el coronavirus.
Algunas de estas verticales adicionales incluyen:
- Casos
- Fallecidos
- Geografía
- Datos de restricción de movilidad
“Esto ayuda a las marcas a comprender en qué canales deberían invertir, cómo deberían cambiar los presupuestos (mezcla de medios), creando una visión de alto nivel de qué canales están impulsando las ventas generales y el ROI. También ayuda a crear modelos de atribución multicanal personalizados para brindar una visión más científica de cómo los esfuerzos de marketing contribuyen al desempeño de las ventas”.
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¿Por qué MMM tiene sentido para un mundo post-cookie/post-IDFA?
Las cookies rastrean conversiones explícitas o distintas, mientras que MMM analiza la asignación general del gasto en marketing. En ausencia de información de conversión explícita, MMM puede crear un modelo de causa y efecto. Crear un MMM para este año (2021) es fundamental porque puede ejecutarlo en paralelo con los esfuerzos de atribución actuales para tener más confianza en su modelo, mientras que el próximo año esa información no estará disponible cuando desaparezcan las cookies.
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