8 ideas sobre el modelado de combinación de medios para la adquisición de usuarios móviles de Meta, Tinuiti, Rocketship HQy Singular

• Dónde encaja y funciona mejor MMM
• Modelado de combinación de medios y datos propios
• Cómo saber si tu MMM realmente está funcionando
• Modelado de combinación de medios como parte de una estrategia de medición híbrida
• ¿Cómo lograr la incrementalidad sin pausar las campañas?

¿Qué puedes aprender sobre modelado de mezcla de medios en una hora con los máximos expertos del sector? Demasiado para resumir en una sola entrada, por desgracia.

Recientemente, invitamos a expertos de Meta, Tinuiti y RocketShip HQ a unirse Singular , Eran Friedman, para debatir cómo se puede esperar razonablemente que MMM impacte en el dinámico, granular y basado en datos mundo de la adquisición de usuarios móviles. Para no perderse este increíble programa, véanlo ahora mismo, aquí.

Entre estos expertos se incluyen:

• Liz Emery, vicepresidenta de tecnología móvil y publicitaria de Tinuiti
• Shamanth Rao, fundador y director ejecutivo de RocketShip HQ
• Igor Skokan, Director de Ciencias de Marketing, Meta  
• Eran Friedman, director de tecnología y cofundador Singular

He aquí una muestra de sus ideas..

1. El modelado de la combinación de medios también es un modelado de la combinación de marketing

Lo primero que hay que entender sobre el modelado de la combinación de medios para la adquisición de usuarios móviles es que también se trata de modelado de la combinación de marketing. Claro que se trata de canales, socios y eficacia publicitaria. Por ello, el director de ciencia del marketing de Meta, Igor Skokan, lo define como el "estándar de oro" para garantizar que las marcas puedan medir el rendimiento de sus campañas y marketing.

Pero es más que eso.

“A veces también nos referimos a esto como un modelo de combinación de marketing, no solo de combinación de medios, porque el MMM en sí mismo es mucho más poderoso… es más como un modelo de negocios holístico, por lo que va mucho más allá de los medios, incluso mucho más allá del marketing, hacia los impulsores comerciales, el precio, la distribución, otras cosas, incluso si todo tipo de cosas que impactan en los negocios… deberían incluirse en el modelo”

Igor Skokan, Director de Ciencias de Marketing, Meta

Eso tiene sentido y vale la pena recordarlo. 

La ventaja: conocimiento adicional más allá del mero marketing.

2. Sí, MMM puede alcanzar altos niveles de precisión

La segunda cosa que hay que entender es que el modelado de combinación de medios puede ser realmente bastante efectivo. 

La crítica al MMM siempre ha sido que solo proporciona retroalimentación general de alto nivel. Hay algo de cierto en eso, sin duda. Pero en las manos adecuadas y si se utiliza correctamente, el modelado de mezcla de medios puede proporcionar un nivel de precisión bastante alto. 

Depende en gran medida del volumen de datos, pero diría que incluso para los clientes más pequeños con los que trabajamos, observamos un R cuadrado de entre el 90 % y el 93 %. Ese es el mínimo que intentamos alcanzar. Así que, sin duda, diría que observamos una precisión muy alta que fundamenta muchas de nuestras decisiones

Shamanth Rao, fundador y director ejecutivo de RocketShip HQ

R-cuadrado es ciencia de datos para, esencialmente, realidad. 

Es decir, el porcentaje de probabilidad de que las cosas buenas que quieres se creen mediante las cosas caras que estás haciendo y no por fuerzas competitivas, factores orgánicos o el polvo de hadas rosa esparcido en el aire por los elfos mágicos del marketing. 

Más simple aún: su publicidad está funcionando.

¿Usar MMM? La mejor opción es que puedes usar tu rendimiento de marketing anterior para influir en tu ROI futuro. Además, puedes hacerlo optimizando tu asignación por canal y por táctica. Y esto no se aplica solo al entorno digital, sino también al tradicional. Así que, esa es toda la influencia en términos de optimización, promociones, precios y gasto de la competencia; tienes muchísima información a tu disposición cuando aplicas tu MMM

Liz Emery, vicepresidenta de tecnología móvil y publicitaria de Tinuiti

A medida que vemos que el gasto en publicidad en aplicaciones móviles prolifera, más allá de las aplicaciones internas, esto no solo es útil, sino esencial.

3. Pero el modelado de la combinación de medios es estratégico, no táctico

La tercera cosa que hay que entender sobre el modelado de la combinación de medios es que es estratégico, no táctico. 

Es crucial entender el valor y los casos de uso de cada metodología de medición en una medición híbrida mundo, y eso es doblemente cierto para MMM.

Parte del desafío con MMM reside en la toma de decisiones muy granular y táctica. Es difícil obtener información, por ejemplo, sobre el ROI a nivel creativo. Claro que, si se cuenta con una gran cantidad de datos y se ejecutan proyectos creativos a gran escala, se puede optimizar. Pero, en general, suele ser más fácil buscar una solución con otros métodos, como la atribución determinista, en comparación con MMM para las tareas operativas o diarias

Eran Friedman, director de tecnología y cofundador Singular

En otras palabras, no se utiliza el modelado de combinación de medios para optimizar los conjuntos de anuncios, la creatividad ni la segmentación detallada. Se utiliza el MMM para optimizar la combinación de canales y socios, o la intensidad de los medios.

Pero al hacerlo, obtienes cosas que antes no podías medir.

Creo que se vuelve realmente interesante una vez que se profundiza en las demás cosas que MMM puede brindarnos. Información competitiva, información sobre lanzamientos de juegos, canibalización dentro del portafolio, cosas que probablemente no podíamos medir antes..

Igor Skokan, Director de Ciencias de Marketing, Meta

¡Interesante en verdad!

4. MMM es parte de una estrategia global de medición híbrida

MMM puede ser una novedad en estos momentos gracias a la privacidad y la disminución de los datos de atribución granular (aunque ya tiene 60 años). Pero funciona mejor si se combina con múltiples metodologías, cada una utilizada donde resulte más conveniente.

MMM no es una panacea. No existe una panacea. Creemos que los anunciantes necesitan una combinación de soluciones complementarias, como la atribución, la experimentación y la modelización, y cada empresa debe descubrir qué funciona mejor para ella. Ni siquiera existe una plantilla única ni un equilibrio perfecto entre estas metodologías

Igor Skokan, Director de Ciencias de Marketing, Meta

Me encantan las balas de plata.

A todo el mundo le encantan las balas de plata.

De hecho, todo el mundo quiere balas de plata.

Sin embargo, lo cierto es que vivimos en el mundo real, no en el mundo de la fantasía. Y en el mundo real, los problemas son multidimensionales, las circunstancias son complejas, los resultados están sobredeterminados y las soluciones deben considerar las múltiples complejidades de cada situación. (Esta es una de las razones por las que a los científicos de datos a veces se les llama «conserjes de datos»)

En última instancia, el único que ofrece soluciones universales es el charlatán. Las respuestas simples son excelentes, pero incompletas.

“Existen SKAdNetwork y GAID [y Privacy Sandbox en Android], datos a nivel de dispositivo, pruebas de incrementalidad y MMM… en lugar de depender de un único método para basar todo el trabajo, en nuestra opinión, el futuro tendrá que requerir múltiples metodologías y es realmente la combinación de estas soluciones la que proporcionará las mediciones más prácticas y reveladoras”

Eran Friedman, director de tecnología y cofundador Singular

Ese es un mundo más desafiante que uno en el que uno podría confiar únicamente en IDFAs y GAIDs disponibles gratuitamente. 

Pero, en última instancia, es probable que también sea un mundo de medición de marketing mejor y más eficaz.

5. MMM puede ahorrarte dinero

Es posible que todo lo que tiene sentido individualmente bajo el microscopio no tenga sentido en conjunto, desde el nivel de 30.000 pies. 

Y eso puede incluir la adquisición de usuarios móviles.

Básicamente, confiaban en las cifras de Google para iOS, y las cifras parecían exageradamente optimistas, parecían disparatadas, porque Firebase… [es] el árbitro y el jugador… cuando recortamos el presupuesto, no vimos ningún cambio en la línea base general de las pruebas. Pensamos: "Chicos, acabamos de recortar su presupuesto en Google un 66% porque el análisis indicaba que Google no estaba impulsando nada incremental. Sus pruebas simplemente no han cambiado, nada más". Y eso fue, creo, una victoria enorme

Shamanth Rao, fundador y director ejecutivo de RocketShip HQ

¿Ahorrar dinero en anuncios que no tienen impacto?

Absolutamente una gran victoria.

Y no se trata solo de ahorrar dinero. Se trata de optimizar la asignación.

“Logramos aprovechar una combinación de un MMM que desarrollamos con ellos a partir de Tinuity, algunas pruebas de incrementalidad y modelos proyectados… y, a medida que implementamos estos modelos, logramos… obtener un rendimiento mucho mayor, pudimos demostrar qué canales funcionaban y también pudimos considerar factores ambientales”

Liz Emery, vicepresidenta de tecnología móvil y publicitaria de Tinuiti

Creer que sabes qué funciona es peligroso. Saber que lo sabes: eso es poder.

6. Los datos propios son fundamentales para el éxito del modelado de la combinación de medios

Ya hemos visto el poder de los datos propios en la actual revolución de la privacidad. Es evidente que estos datos también son cruciales para el éxito del modelado de la combinación de medios.

Los datos propios son cruciales para garantizar la precisión de tu modelo. Puedes usarlos para muchísimas cosas, incluyendo pruebas de control terrestre y para asegurar que tu MMM sea lo más preciso posible... como siempre, los datos propios son oro, ¿verdad? Cuantos más tengamos, mejor para todo, básicamente

Eran Friedman, director de tecnología y cofundador Singular

Lo que eso significa es que cuando ves el uso real en una aplicación, como conversiones, compras, actividad y participación, puedes correlacionarlo con la actividad de marketing. 

Al conectar estos datos a su modelo MMM, se vinculan las proyecciones probabilísticas del modelado con la realidad determinista de lo que realmente está viendo en la aplicación.

7. Cómo saber con certeza que su modelado de combinación de medios está funcionando

Los resultados de marketing no son solo un insumo para tus modelos. También son una forma de garantizar que sean correctos, precisos y, lo más importante, predictivos.

Ya sea que realice el modelado de la combinación de medios internamente o a través de un socio, es fundamental priorizar la viabilidad. Por lo tanto, solicite pronósticos y simulaciones para verificar la precisión de los modelos a lo largo del tiempo, ya que solo así comprobará que realmente funcionan

Igor Skokan, Director de Ciencias de Marketing, Meta

Es simple.

Si su metodología de medición de marketing puede hacer predicciones sobre el futuro que sean veraces y precisas, y si puede probar esas predicciones y ver si realmente se cumplen... entonces sabrá que tiene algo que funciona.

Haz predicciones con tus modelos MMM. Luego, pruébalos.

8. La incrementalidad en un mundo MMM no significa detener todo lo demás

Uno de los desafíos que tengo en mente en torno a la medición de la incrementalidad ha sido que hacerlo de una manera puramente clínica y completamente científica a veces se interpreta como "pausar todo lo demás, hacer solo X y veremos qué resultados genera X"

Claro que tiene sentido, pero también existe una gran desconexión con la realidad del marketing y los negocios, donde es extremadamente difícil simplemente pausar el proceso y potencialmente afectar negativamente los resultados del próximo trimestre. Hacerlo tiene un impacto potencialmente enorme para los directores ejecutivos, directores de marketing, líderes de crecimiento y, de hecho, para empresas enteras y sus inversores.

Sin embargo, esto no es necesario:

Se necesita variación en los datos para medirlos. MMM es un análisis retrospectivo, por lo que, siempre que haya suficiente variación en los canales, se puede obtener una lectura de ellos. Por ejemplo, se podría desactivar un canal durante un par de días, o aumentar la intensidad en un punto y disminuirla en otro, y luego introducir variabilidad en los factores para poder medirlos. Se pueden analizar regiones o diferentes ganancias dentro de la cartera

Igor Skokan, Director de Ciencias de Marketing, Meta

Eso es tranquilizador.

Y es un recordatorio para no dejar las campañas en piloto automático. Ajusta la intensidad, aumenta y disminuye, modifica ligeramente la segmentación, asigna ciertas creatividades y ofertas a un canal o socio específico, y luego haz cambios unas semanas después.

Resumiendo: realmente necesitas ver el programa completo

Hay mucho que aprender en esta charla con algunas de las mentes más brillantes del momento sobre modelado de combinación de medios para la adquisición de usuarios móviles. Lo entiendo: te llevará una hora. Créeme, vale la pena.

Mira el chat completo aquí.