Medición del rendimiento del marketing con modelos de combinación de marketing y pruebas de incrementalidad

Cada campaña de marketing tiene un objetivo en mente, la parte difícil es medir si la campaña ha alcanzado su objetivo.

Cuando las marcas de moda lanzan una campaña de marketing generalmente tienen un objetivo en mente: crear conciencia de marca y posicionamiento en un área geográfica específica.

La forma en que las marcas de moda intentan lograr este objetivo es creando imágenes impactantes que reflejen el conjunto de valores de su cliente objetivo. Dependiendo del tipo de persona, podrían intentar llegar a personas que creen en:

• Estatus (rico, lujo)
• Tendencias de moda (trendy, fashionistas)
• Pensadores independientes (originalidad, creadores de tendencias, pioneros)
• Otros estilos de consumo

Imagen de https://www.facebook.com/seenoutdoor/

El mix de marketing en los últimos años se ha vuelto multicanal con la incorporación de canales digitales y otros puntos de contacto al mix de marketing

Canales de marketing de moda tradicionales y nuevos

Canales de marketing tradicionales

• Revistas en papel como Vogue, Elle y periódicos (NY Times, Le Figaro, Corriere della Sera)
• Al aire libre o fuera de casa
• Relaciones públicas orgánicas en periódicos y revistas (artículos editoriales)
• Colocación de productos, obsequios VIP
• Tiendas minoristas físicas (en calles de moda de las principales ciudades, como Via Montenapoleone en Milán, Italia)

Nuevos canales de comercialización

• Publicidad digital en buscadores y revistas online
• Redes sociales pagas y orgánicas
• Gestión y revisión de la comunidad
• Puntos de contacto digitales en las tiendas
• Atención al cliente y chats online

Entonces, ¿cómo medimos qué canal está generando resultados? ¿Qué canal es más efectivo? ¿Qué canal está impulsando las ventas?

La introducción del modelado de la combinación de marketing

Problemas que resuelve el modelado de la combinación de marketing

El modelado de la combinación de marketing (MMM) es una poderosa técnica estadística que ayuda a los especialistas en marketing a comprender el impacto de los distintos canales de marketing en las ventas u otros indicadores clave de rendimiento (KPI). Aborda varios problemas clave:

1. Cuantificación del impacto de los canales de marketing:
   
   • Desafío de atribución: Tradicionalmente, resulta difícil determinar con exactitud la contribución de cada canal de marketing a las ventas. MMM ayuda a asignar el crédito a cada canal en función del análisis de datos.
   • Medición de la eficacia de las campañas de marketing: Evalúa la efectividad de diferentes campañas de marketing, como anuncios de televisión, campañas digitales y promociones, para determinar cuáles generan mayores retornos.
2. Optimización de presupuestos de marketing:
   
   • Asignación de recursos: MMM identifica los canales de marketing más efectivos y ayuda a asignar presupuestos en consecuencia.
   • Identificación de ineficiencias: Ayuda a identificar canales o campañas de bajo rendimiento que pueden estar agotando recursos sin generar retornos significativos.
3. Previsión de ventas futuras:
   
   • Predicción de tendencias: Al analizar datos históricos, MMM puede predecir las tendencias de ventas futuras en función de diferentes escenarios de marketing.
   • Planificación de estrategias de marketing: Esta información ayuda a los especialistas en marketing a planificar futuras estrategias de marketing y asignaciones presupuestarias.
4. Medición del impacto del marketing en la salud de la marca:
   
   • Comprender la percepción de la marca: MMM puede ayudar a evaluar cómo los esfuerzos de marketing impactan la percepción de la marca, la lealtad del cliente y el valor de la marca.

¿Por qué se inventó?

El MMM se inventó para abordar las limitaciones de los análisis de marketing tradicionales, que a menudo dependían de la intuición y de la evidencia anecdótica. Los especialistas en marketing necesitaban un enfoque más riguroso y basado en datos para:

• Mida el verdadero retorno de la inversión (ROI) de las actividades de marketing.
• Tome decisiones informadas sobre la asignación de presupuesto y la combinación de medios.
• Optimice las estrategias de marketing para lograr el máximo impacto.
• Comprender los efectos a largo plazo de las campañas de marketing.

Al cuantificar el impacto de varios canales de marketing, MMM proporciona información valiosa que permite a los especialistas en marketing tomar decisiones basadas en datos y mejorar el rendimiento general del marketing.

¿Cuál es el papel de la IA en el modelado del marketing mix?

La IA desempeña un papel fundamental en la mejora de las capacidades y la eficiencia del Marketing Mix Modeling (MMM). A continuación, se detallan sus principales contribuciones:

1. Procesamiento y análisis de datos:

• Limpieza y preparación de datos: Los algoritmos de IA pueden automatizar la tediosa tarea de limpiar y formatear datos de diversas fuentes, garantizando la precisión y la consistencia de los datos.
• Ingeniería de características: La IA puede identificar características relevantes y crear otras nuevas a partir de datos existentes, lo que conduce a modelos más sólidos y predictivos.
• Análisis avanzado de datos: Las técnicas impulsadas por IA, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, pueden descubrir patrones y relaciones complejos dentro de los datos que los métodos estadísticos tradicionales podrían pasar por alto.

2. Construcción y optimización de modelos:

• Selección automática de modelos: La IA puede evaluar diferentes estructuras de modelos y seleccionar la más adecuada en función de métricas de rendimiento.
• Ajuste de parámetros: Los algoritmos de IA pueden optimizar automáticamente los parámetros del modelo para mejorar la precisión y el poder predictivo.
• Mejora continua del modelo: Los ciclos de retroalimentación impulsados por IA permiten el refinamiento continuo del modelo y la adaptación a la dinámica cambiante del mercado.

3. Capacidades predictivas:

• Pronóstico: Los modelos MMM impulsados por IA pueden generar pronósticos de ventas más precisos al considerar una gama más amplia de factores e incorporar datos en tiempo real.
• Planificación de escenarios: La IA puede simular diferentes escenarios de marketing y predecir su impacto potencial en las ventas y los ingresos.
• Optimización dinámica: La IA puede optimizar los presupuestos de marketing y las asignaciones de canales en tiempo real en función de las condiciones cambiantes del mercado y las métricas de rendimiento.

4. Personalización y segmentación:

• Segmentación de clientes: La IA puede identificar segmentos granulares de clientes en función de sus preferencias y comportamientos, lo que permite realizar campañas de marketing más específicas.
• Creación de contenido dinámico: La IA puede generar mensajes de marketing personalizados y contenidos adaptados a clientes individuales.

5. Consideraciones éticas y mitigación de sesgos:

• Detección de imparcialidad y sesgo: Las herramientas de IA pueden ayudar a identificar y mitigar sesgos en datos y modelos, garantizando resultados justos y equitativos.
• Transparencia y explicabilidad: Los modelos MMM impulsados por IA pueden proporcionar información sobre el proceso de toma de decisiones, aumentando la confianza y la responsabilidad.

Al aprovechar la IA, los especialistas en marketing pueden aprovechar todo el potencial de MMM, obtener conocimientos más profundos de sus estrategias de marketing y tomar decisiones basadas en datos que impulsen el crecimiento del negocio.

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Jueves, 5 de diciembre de 2024, 17:00 a 18:00 h, hora de Europa central