Durante la última década, el marketing digital nos vendió una fantasía: la capacidad de rastrear cada céntimo desde el anuncio hasta la caja registradora. «Sabemos exactamente qué hizo este usuario», decían las agencias.
Pero llegó el mundo real: iOS14, la desaparición de las cookies de terceros, el RGPD y el uso de múltiples dispositivos por una misma persona.
El resultado es que la atribución basada en clics se ha roto. Si sumas las ventas que se atribuye Google, las que se atribuye Meta y las de tus campañas de Email, el total suele ser un 40% superior a tus ventas reales en el banco.
En Datseo, hemos dejado de intentar «arreglar» un sistema de rastreo roto para pasar a algo mucho más robusto: la Estadística de Incrementos (MMM).
De la Atribución (Bottom-Up) al Modelado (Top-Down)
La atribución tradicional intenta seguir al usuario (como un detective). El Media Mix Modeling (MMM) mira el panorama completo (como un economista).
En lugar de preguntar «¿A qué anuncio hizo clic este usuario?», el MMM pregunta: «¿Cómo cambian mis ventas totales cuando varío la inversión en el Canal A frente al Canal B, teniendo en cuenta la estacionalidad y los precios de la competencia?»
La fórmula matemática (simplificada)
Un modelo MMM básico analiza tu histórico de datos para resolver una ecuación similar a esta:
$$Ventas = \beta_0 + \beta_1(Ads_{Meta}) + \beta_2(Ads_{Google}) + \beta_3(Temporada) + \epsilon$$
Donde $\beta$ representa el coeficiente de impacto de cada canal. No necesitamos cookies; necesitamos datos agregados de inversión y ventas.
El concepto clave: Incrementalidad
El mayor peligro de la atribución tradicional es que te hace invertir en ventas que habrían ocurrido de todos modos.
Imagina que alguien busca tu marca en Google y hace clic en tu anuncio. Google se apunta una venta. Pero, ¿realmente necesitabas pagar por ese clic? Probablemente ese usuario ya iba a comprarte. Esa venta no es incremental.
En Datseo utilizamos herramientas de código abierto de alto nivel (como Robyn de Meta o LightweightMMM de Google) para determinar:
- Ventas Base: Las que consigues solo por el valor de tu marca y recurrencia, sin publicidad.
- Ventas Incrementales: El volumen real que generó cada canal y que no habría existido sin la inversión publicitaria.
- Saturación: El punto exacto donde meter más dinero en un canal deja de ser rentable (el ROI decreciente).
La Ingeniería de Datos detrás del MMM
No es un proceso de «un clic». Implementar un modelo MMM requiere una infraestructura de datos sólida:
- Ingesta de Datos: Conectamos tus fuentes de gasto (Ads), tus ventas (ERP/CRM) y factores externos (inflación, festivos, promociones de la competencia) en BigQuery.
- Limpieza de Ruido: Eliminamos las anomalías (como un día de huelga de transporte o un fallo en la web) que podrían sesgar el modelo.
- Entrenamiento del Modelo: Ajustamos los algoritmos para que el «error» entre la predicción y la realidad sea mínimo.
En resumen: Decisiones basadas en Ciencia, no en Píxeles
El Media Mix Modeling es el futuro del marketing en un mundo que prioriza la privacidad. Te permite responder a la pregunta más difícil de todas: «Si mañana apago mi publicidad en Facebook, ¿cuánto dinero perdería realmente?».
Si no puedes responder a eso, no estás invirtiendo, estás apostando.
📊 ¿Sabes cuánto dinero de tu inversión estás tirando a la basura?
Deja de confiar en reportes sesgados de las plataformas. En Datseo aplicamos modelos econométricos para darte una visión real, científica e incremental de tu rentabilidad.