Marketing Mix Modeling

Un modelo nunca es mejor que los datos que lo alimentan. Nuestra experiencia en Modern Data Stack se traduce en datos limpios, estructurados y exhaustivos.

• Pipelines automatizados: agregamos todas tus fuentes (plataformas publicitarias, CRM, analítica, back-office) en un data warehouse centralizado (BigQuery). Cada pipeline está orquestado, supervisado y documentado.
• Limpieza y estructuración: los datos sin procesar de las plataformas publicitarias nunca se pueden explotar directamente. Los armonizamos para crear un dataset que cumpla los requisitos de Google Meridian: granularidad semanal, inversión, impresiones, KPI de negocio, nivel geográfico.
• Variables de control pertinentes: Google Query Volume (tendencias de búsqueda del sector), estacionalidad, promociones, acciones de la competencia. Cada variable se selecciona por su papel causal en el modelo, para distinguir un pico de demanda natural del efecto de una campaña, más allá de la mejora del R².
• Nuestra ventaja competitiva: no inventamos una infraestructura de datos para el MMM. Aprovechamos el stack que ya desplegamos para nuestros clientes (BigQuery, Airbyte, Dataform). Los datos listos para el MMM son un subproducto natural de una buena arquitectura de datos.

Utilizamos Google Meridian, el framework open source de Google basado en la inferencia causal bayesiana, para construir un modelo calibrado según la realidad de tu negocio.

• Un modelo, no una caja negra: Meridian es un modelo jerárquico bayesiano desarrollado por Google Research. Modela los efectos diferidos (adstock), la saturación (curvas de Hill), las variaciones geográficas y la estacionalidad. Cada canal tiene su propia dinámica. Y todo es transparente, auditable y open source.
• Calibración con el conocimiento del negocio: introducimos en el modelo la realidad de tu negocio, es decir, ROI esperado por canal, estacionalidad, estrategia de precios, efecto de las promociones. Un MMM sin calibración de negocio es un ejercicio teórico. Hacemos las preguntas adecuadas porque conocemos el terreno.
• Tests incrementales para afinar el MMM: diseñamos experimentos geográficos (geo-experiments), que consisten en cortar un canal en una zona geográfica durante unas semanas para observar un impacto medible. Estos experimentos calibran directamente los priors bayesianos de Meridian y mejoran significativamente la precisión de los resultados.
• Rigor en la validación: convergencia MCMC (R-hat), análisis prior/posterior, test de baseline, goodness of fit. No entregamos un modelo sin haberlo validado. Recibes un informe con los intervalos de confianza y una explicación honesta de lo que el modelo puede decirte y de lo que no.

El modelo no es el final. Es el comienzo de la verdadera reflexión estratégica. Traducimos los resultados en decisiones concretas.

• ROI por canal, con su grado de certeza: para cada canal, el modelo produce un ROI incremental con su distribución bayesiana. Una horquilla honesta en lugar de una cifra única. Sabes lo que aporta realmente cada euro y con qué fiabilidad.
• Optimización presupuestaria (+20 a 50 % de eficiencia): con un presupuesto fijo o flexible, el modelo identifica las zonas de saturación y los canales con poca inversión. Nuestros clientes observan una mejora del 20 al 50 % en la eficiencia de su mix de medios tras la reasignación.
• Escalar la parte alta del embudo con confianza: Meta Ads, Demand Gen, YouTube, awareness... estos canales suelen parecer poco rentables en una lectura de atribución last-click. El MMM revela su contribución real. Sabes en qué acelerar, sin gestionar a ciegas.
• Responder a las preguntas difíciles: ¿hay que comprar la marca en SEA? ¿Las campañas Advantage+ generan realmente nuevas ventas? ¿Demand Gen tiene un impacto real? El MMM aporta elementos de respuesta basados en hechos allí donde la atribución falla.
• Hoja de ruta iterativa: un MMM no es un proyecto puntual. Definimos un plan de tests incrementales y de actualizaciones del modelo para mejorar la precisión con el tiempo. El objetivo: una herramienta viva para las decisiones estratégicas.