Marketing mix modeling.

Casi todo lo que llamamos tracking y atribución intenta seguir a cada comprador: qué anuncio vio, en qué enlace hizo clic, por dónde acabó entrando. Después, un modelo de atribución reparte el mérito de su compra entre esos contactos. Todo eso depende de poder ver a la persona, y cada año se ve menos: el consentimiento que no se acepta, el navegador que borra lo que guardaste, el anuncio de radio o la lona de una fachada, que no tienen clic.

El marketing mix modeling, o MMM, renuncia a seguir a nadie. Coge tus ventas semana a semana y lo que invertiste en cada canal esas mismas semanas, y busca qué parte de los movimientos de las primeras se explica por los de la segunda. Si las semanas en que subiste redes vendiste más y las semanas en que no la subiste no, el modelo se lo apunta a redes. Si en noviembre vendiste más con anuncios y sin ellos, se lo apunta a la estacionalidad.

El malentendido es pensar que es un modelo de atribución más fino. No lo es. La atribución contesta a quién se le apunta cada venta. El MMM contesta otra cosa: qué parte de lo que vendes existe por cada canal y cuánto venderías si no pusieras un euro en anuncios. Y como no necesita una sola cookie, es la respuesta seria a la pérdida de señal, no un parche sobre ella.

Se ve mejor con un año inventado y de números redondos: 2.313.795 € de facturación, 248.000 € invertidos en redes y 176.000 € en búsqueda. El modelo parte cada semana en cuatro capas. La base, lo que venderías sin publicidad, es el 40,5% del año. El calendario pone el 9,0%. Búsqueda aporta el 18,4% y redes, el 32,2%.

La capa que más importa es la de abajo, y es la que ninguna plataforma te va a dar. La base es marca, clientes que repiten y recomendaciones: venta que entra igual aunque apagues todo. Cada plataforma se apunta su trozo de esa base como si lo hubiera traído ella, y por eso la suma de los paneles siempre sale más alta que tu facturación. El MMM la separa antes de repartir nada.

La primera es el arrastre. Un anuncio no vende solo la semana en que sale: una parte del efecto llega después, cuando el cliente se acuerda de ti o te busca por el nombre. El modelo lo resume en una retención, la parte del efecto de la semana pasada que sigue viva esta. Con una retención de 0,5, de cada euro de efecto la semana del gasto se lleva el 50,0%, la siguiente el 25,0% y la tercera el 12,5%. Con 0,2 se queda casi todo en la primera: 80,0%, 16,0% y 3,2%.

Sin arrastre, el modelo comete el mismo error que el last click: premia a los canales que venden en el momento y castiga a los que siembran. Redes, con su cola larga, parecería peor de lo que es; y búsqueda, que recoge lo que otros han sembrado, mejor.

La segunda es la saturación. El euro número cinco mil de la semana no hace lo mismo que el primero, porque el público que responde se va agotando. Cada canal tiene su curva, que sube deprisa al principio y se aplana después, y el modelo estima dónde empieza a doblarse. Esa curva es lo que convierte un MMM en una herramienta de presupuesto y no en un informe del pasado.

Qué entra: muchas semanas, más de un año y mejor dos, para que el modelo vea el calendario repetirse y no lo confunda con un canal. La inversión de cada canal en cada semana. Tus ventas reales, las de tu facturación, no las que declara cada panel: meter esas es meter la discrepancia entre plataformas dentro del modelo. Y lo que mueve ventas sin ser publicidad: precio, promociones, roturas de stock, festivos. Contadas siempre igual, aunque no sean perfectas: un dato imperfecto pero estable deja ver la tendencia.

Qué no entra: clics, usuarios ni cookies. Por eso aguanta la pérdida de señal, y por eso mismo no sirve para decidir qué creatividad funciona: trabaja con canales y semanas, no con anuncios. La herramienta tampoco es lo caro; hay modelos de código abierto y gratuitos. Lo caro es tener dos años de semanas limpias y a alguien que sepa leer lo que sale.

Sigue el canal de redes del ejemplo. A 4.000 € por semana tiene un ROAS medio de 3,33x. Con un 40% de margen, el ROAS mínimo es 2,50x, así que por media el canal aprueba con holgura y la conversación habitual sería subirle el presupuesto. Pero el siguiente euro devuelve 1,85 €, por debajo del mínimo: cada euro que añades ahí pierde dinero aunque el canal entero gane.

El punto en el que el marginal vale justo el mínimo está en unos 2.750 € por semana. Ahí el ROAS medio sube a 3,87x y, sobre todo, el canal deja más dinero: 1.508 € a la semana, frente a 1.333 € con 4.000 €. Gastar menos deja más. La campaña de 9.000 € por semana lo lleva al otro lado: medio de 2,14x, marginal de 0,77x y −1.286 € cada semana que dura. En el año del ejemplo, redes cierra con un ROAS medio de 3,00x y búsqueda con 2,42x, y ninguna de las dos cifras dice dónde parar.

Con eso, tres movimientos. Primero, quitar el dinero de donde el marginal está por debajo del mínimo y llevarlo al canal con el marginal más alto, hasta que los marginales se parezcan. Segundo, no creerse el modelo sin comprobarlo. El MMM observa: ve que dos cosas se movieron juntas, no que una causara la otra. La prueba es la incrementalidad, apagar el canal en una parte y comparar. Si el test y el modelo no coinciden, manda el test y el modelo se reajusta con ese dato. Tercero, volver a estimarlo con las semanas nuevas cada pocos meses: las curvas cambian con la competencia, con el precio y con lo conocida que seas.

Y antes de todo eso, saber si te toca. Si inviertes en uno o dos canales con clic y se compra en dos días, no lo necesitas: apaga, compara y decide. Tiene sentido cuando hay varios canales, alguno sin clic, inversión suficiente para mover la facturación a la vista y semanas que se parezcan poco entre sí. Si has invertido lo mismo todas las semanas, el modelo no tiene nada que comparar: hay que variar a propósito antes de pedirle nada.