Modelado de mezcla de medios (MMM) frente a atribución multitáctil (MTA): análisis profundo

El modelado de mezclas de medios es súper candente gracias a nuestro enfoque masivo como industria en la privacidad en este momento, y es algo para lo que Singular tiene una solución única y efectiva . Pero, ¿qué significa MMM para la esperanza de larga data de una atribución efectiva de múltiples toques en el marketing digital?

Como comercializador, siempre está buscando la mejor manera de medir el impacto de sus campañas . Desea saber qué funciona y qué no, para que pueda tomar decisiones informadas sobre dónde asignar sus recursos.

Dos métodos populares para medir el rendimiento de marketing son el modelado de mezclas de medios (MMM) y la atribución multitáctil (MTA). Vamos a dar una inmersión profunda en ambos modelos, sus pros y contras, y cómo pueden afectar sus estrategias de marketing y cómo difieren.

Comenzaremos explicando cómo funciona MMM, sus elementos clave y cómo implementarlo. Luego nos sumergiremos en MTA, lo definiremos y lo compararemos con MMM. Finalmente, examinaremos la idoneidad de MMM en función del presupuesto, el objetivo de la campaña y el conjunto de habilidades, al tiempo que exploramos las diferencias entre MMM y MTA y donde las marcas deben intentar usar cada una.

Comprensión del modelado de mezcla de medios (MMM)

Comencemos con MMM.

El modelado de mezcla de marketing, también conocido como modelado de mezcla de medios (MMM) , es una técnica poderosa pero complicada utilizada para optimizar las actividades de marketing a amplia escala.

Al analizar los datos históricos, MMM ayuda a determinar el impacto de varias tácticas de marketing en los resultados comerciales. Este análisis estadístico proporciona información valiosa sobre el retorno de la inversión ( ROI ) y la efectividad de los diferentes canales de comercialización. Con MMM, los especialistas en marketing pueden identificar la contribución de los principales canales de comercialización y los impulsores, como anuncios de Facebook o asociaciones IP, y tomar decisiones basadas en datos para su estrategia de marketing.

MMM es históricamente útil para compañías de bienes de consumo y equipos de marketing digital que buscan mejorar el conocimiento de la marca y las ventas base, pero ahora también está disponible para campañas de marketing móvil, marketing de aplicaciones y adquisición de usuarios.

El concepto de MMM

El modelado de mezclas de medios es una poderosa técnica analítica que explora la relación entre los insumos de marketing y las ventas. Los aportes de marketing, por supuesto, incluyen campañas publicitarias y tácticas de marketing, pero van mucho más allá de ellas.

Al considerar los factores internos y externos que influyen en las ventas, MMM ayuda a los especialistas en marketing a comprender el impacto de varios canales de comercialización en el rendimiento de su marca. Mide la efectividad de los esfuerzos de marketing en las instalaciones e ingresos generales, y permite a los especialistas en marketing tomar decisiones basadas en datos para su estrategia de marketing.

MMM utiliza el análisis de regresión, un método estadístico, para descubrir la relación causal entre las actividades de marketing y las ventas. Este enfoque de alto nivel permite a los equipos de marketing evaluar Theroi de sus campañas y optimizar su combinación de medios para obtener la máxima conciencia de marca y ventas base.

Cómo funciona MMM: una inmersión profunda

El modelado de mezcla de medios aprovecha técnicas estadísticas como la regresión lineal para analizar datos históricos e identificar estacionalidad o tendencias a largo plazo. Una cosa que necesita para que MMM funcione bien es la variación . El marketing en estado estacionario que siempre aplica los mismos presupuestos a cada canal dificultará que MMM asigne relaciones causales a las conversiones y las ventas.

MMM va más allá de solo analizar datos: también puede incorporar datos de viaje del cliente a las ventas de atributos a puntos de contacto de marketing específicos.

Esto permite a los especialistas en marketing pronosticar el impacto de futuras campañas de marketing y obtener información sobre la asignación óptima de los presupuestos de marketing en diferentes canales. Con MMM, los equipos de marketing pueden tomar decisiones basadas en datos para maximizar el ROI y mejorar el conocimiento de la marca.

Implementación de modelado de mezcla de medios: análisis para el ROI

La implementación del modelado de mezclas de medios requiere una cuidadosa consideración y análisis de datos relevantes.

La recopilación de datos precisos e integrales es crucial para el éxito del modelado de mezclas de medios, y también es una de las partes más difícil. (La buena noticia aquí es que si usa MMM Singular , ese paso ya está hecho. Está totalmente completado para usted y puede pasar a los próximos pasos).

Por lo general, una vez que se recopilan los datos, debe limpiarse, transformarse y prepararse para modelar: otro paso que se hace por completo para usted con MMM Singular .

MMM implica seleccionar una variable dependiente, como las instalaciones o suscripciones totales de aplicaciones, e identificar variables independientes como precios, canales y campañas de marketing. Las técnicas estadísticas como la regresión múltiple se utilizan para construir modelos MMM, que proporcionan información sobre la efectividad de los diferentes canales de comercialización y ayudan a optimizar la asignación de los presupuestos de marketing.

Recopilar datos relevantes

Ningún modelado de mezcla de medios ocurre sin datos relevantes de todas sus fuentes de marketing. Esto incluye la recopilación de datos de registros de ventas y actividades de marketing, como precios y gastos de medios. La precisión y la integridad de los datos son cruciales para garantizar resultados de MMM confiables, y Singular utiliza la ciencia de datos de alto nivel para procesar los datos.

De nuevo, Singular facilita este paso.

Análisis de datos para el modelado de mezcla de medios

El análisis de datos para el modelado de mezcla de medios implica realizar análisis estadísticos para identificar patrones y relaciones en los datos.

Singular aplica el análisis de regresión para determinar el impacto de las actividades de marketing en las ventas y técnicas de análisis avanzados para descubrir ideas de los datos. Al analizar los datos utilizando estos métodos, los equipos de marketing pueden obtener información valiosa sobre la efectividad de su combinación de medios y tomar decisiones informadas para optimizar sus estrategias.

Elementos clave medidos por MMM

Las ventas y los precios juegan un papel crucial en el modelado tradicional de mezclas de medios, y todavía son relevantes para en la adquisición de usuarios móviles .

MMM analiza el impacto del marketing y la publicidad de los medios en instalaciones, ventas, registros o cualquier métrica que sea importante para usted, teniendo en cuenta los sistemas y canales de distribución. Mide la efectividad de los diferentes canales de comercialización y ayuda a comprender el papel de los cambios en el canal y los socios en los resultados de impulso. Al evaluar estos elementos clave, MMM proporciona información sobre cómo los diferentes factores contribuyen al rendimiento general de las ventas. Esta información es vital para que los equipos de marketing tomen decisiones basadas en datos y optimicen su estrategia de mezcla de medios para el ROI máximo.

Socios de ingresos por ventas y marketing

Analizar la relación entre ingresos y socios de marketing es un aspecto clave de MMM para aplicaciones móviles.

MMM ayuda a los editores a identificar los canales y socios óptimos que maximizan las ventas al analizar los ajustes y comprender su impacto en los resultados publicitarios. MMM también puede proporcionar información valiosa sobre la relación entre el precio y la demanda, particularmente para las aplicaciones minoristas o de suscripción, lo que permite a los equipos de marketing tomar decisiones informadas sobre los precios.

Este análisis de alto nivel de ingresos y socios dentro del modelo de mezcla de mercado puede guiar las decisiones de marketing y, en última instancia, mejorar el retorno de la inversión. Las marcas pueden aprovechar MMM para mejorar el conocimiento de la marca, optimizar los precios y impulsar las ventas.

Impacto del marketing y la publicidad de los medios

MMM juega un papel crucial en la evaluación de la efectividad de las campañas de marketing de medios y publicidad.

Al medir la contribución de diferentes canales de medios, como la aplicación, CTV , televisión tradicional, redes sociales y anuncios de influencia, MMM ayuda a los equipos de marketing a asignar presupuestos a las tácticas más impactantes. También analiza el alcance y la frecuencia de los mensajes de marketing, proporcionando información valiosa para optimizar la conciencia de la marca y la participación del cliente.

Además, MMM descubre el impacto positivo del marketing de medios en las ventas generales, lo que ayuda a las marcas a lograr un mayor retorno de la inversión. Con su capacidad para evaluar el desempeño de varios canales de comercialización, MMM demuestra ser esencial para la toma de decisiones de alto nivel en las industrias de bienes de consumo.

Sistemas de distribución

Tradicionalmente, los sistemas de distribución juegan un papel crucial en la impulso de ventas.

Si bien MMM para campañas de adquisición de usuarios de aplicaciones móviles es diferente a CPG, MMM aún puede ayudar a examinar su impacto y factor en eventos como ser presentado por Google o Apple, o clasificarse en una tienda de aplicaciones.

Al analizar los sistemas de distribución, MMM puede identificar los canales de distribución más efectivos y guiar la toma de decisiones de marketing. Esto ayuda a los equipos de marketing a asignar presupuestos a las tácticas más impactantes. La incorporación de datos de distribución en MMM permite a las marcas comprender cómo los cambios en la distribución pueden afectar las ventas generales y el retorno de la inversión.

¿Media Mix modela la opción correcta para su marca?

Analizar la efectividad de sus esfuerzos de marketing a través del modelado de mezclas de medios puede ayudar a determinar si se alinea con su presupuesto, objetivos de campaña y conjuntos de habilidades. Al tomar una decisión informada, puede impulsar la toma de decisiones basada en datos y averiguar si el modelado de mezcla de medios es la opción correcta para su marca.

A menudo, los editores de aplicaciones y los especialistas en marketing encuentran la yuxtaposición de las ideas MMM y MMP extremadamente perspicaces, con la combinación que ofrece más que cada una sola.

Evaluación de la idoneidad de MMM basada en el presupuesto, el objetivo de la campaña y los habilidades de habilidades

Evaluar la idoneidad del modelado de mezclas de medios implica considerar varios factores.

Primero, es crucial evaluar si su presupuesto permite los costos asociados con la implementación de MMM. Gastar menos de $ 10,000/mes en las campañas de crecimiento de su aplicación podría no proporcionar suficientes datos. Alternativamente, si solo está usando 1 o 2 socios, MMM podría no ser su mejor opción.

Además, alinear los objetivos de su campaña con MMM puede ayudar a determinar si es una opción adecuada. Por lo general, evaluar los conjuntos de habilidades de su equipo también es esencial ya que MMM requiere experiencia en análisis de datos y modelado estadístico, aunque la solución de Singularredujo enormemente la complejidad para los equipos de marketing.

Al evaluar estos aspectos, puede tomar una decisión informada sobre si MMM es el adecuado para las necesidades de su marca. También es importante explorar los beneficios potenciales, como un mejor retorno de la inversión y una mejor conciencia de marca, que la implementación de MMM puede traer.

OK: Veamos a MTA, o atribución multitáctil.

Una descripción general de la atribución multitáctil (MTA)

La atribución multitáctil (MTA) permite a los especialistas en marketing comprender el viaje del cliente al rastrear y atribuir crédito a diferentes canales de comercialización y puntos de contacto a lo largo del viaje del cliente.

Al implementar MTA, las marcas pueden obtener una visión integral de sus esfuerzos de marketing y medir la efectividad de cada punto de contacto. Este enfoque basado en datos puede ayudar a optimizar los presupuestos de marketing y mejorar el retorno de la inversión. MTA complementa otros modelos como el modelado de mezclas de medios, que ofrecen una comprensión de alto nivel de los diversos puntos de contacto en diferentes canales, incluidas las plataformas de marketing digital como Facebook.

La implementación de MTA en equipos de marketing en algunos verticales puede mejorar el conocimiento de la marca e impulsar la toma de decisiones basada en datos para un mejor rendimiento y resultados de la campaña.

El desafío para MTA en el ecosistema de marketing de aplicaciones móviles de hoy: privacidad. Gracias a las regulaciones y tecnologías de privacidad, generalmente ya no es posible rastrear cada punto de contacto individual, vista de anuncios o conversión. Eso es especialmente cierto en iOS en este momento, y cada vez más será cierto en Android desde 2024 y hasta 2025, ya que Google desaprueba la ID de Google AD, o Gaid .

Definición de MTA

La atribución multitáctil es un concepto crucial en marketing que asigna crédito a diferentes puntos de contacto en el viaje del cliente. Desempeña un papel importante en la medición de la efectividad del marketing al analizar el impacto de cada punto de contacto en el comportamiento del consumidor y las tasas de conversión.

varios modelos de atribución en MTA, como atribución lineal, desintegración de tiempo y atribución basada en la posición. Al comprender estos modelos, los especialistas en marketing pueden obtener información sobre la efectividad de sus esfuerzos de marketing y tomar decisiones basadas en datos. La implementación de MTA puede tener un profundo impacto en la toma de decisiones, lo que permite a los equipos de marketing optimizar sus estrategias y asignar recursos de manera más efectiva.

El concepto central, sin embargo, es simple: capturar cada punto de contacto, rastrearlos y

¿Cómo funciona MTA para aplicaciones?

Al sumergirnos en la mecánica de la atribución multitáctil, podemos obtener una comprensión más profunda de cómo analiza y atribuye los esfuerzos de marketing.

El análisis estadístico juega un papel crucial en la MTA, lo que le permite rastrear y acreditar varios puntos de contacto a lo largo del viaje del cliente, como clics, vistas de anuncios, instalaciones, etc. Sin embargo, la implementación de MTA viene con sus desafíos y limitaciones, con la clave es que cada toque de una persona individual está conectada a puntos de contacto adicionales: algo que es más difícil, si no imposible, en iOS, al menos, hoy, y potencialmente en Android a partir del próximo año.

A pesar de esto, el futuro de la atribución multitáctil puede ser prometedor en algunas áreas y proporcionar información valiosa para los equipos de marketing. Al explorar el funcionamiento de MTA, las marcas pueden tomar decisiones informadas sobre sus estrategias de marketing y optimizar su retorno de la inversión.

Comparación de modelado de mezcla de medios y atribución multitáctil

Para analizar efectivamente el impacto de los esfuerzos de marketing, es esencial comprender la conexión entre el modelado de mezcla de medios y la atribución multitáctil.

Si bien ambos modelos tienen como objetivo medir la efectividad del marketing, difieren en sus metodologías y enfoques. El modelado de mezclas de medios adopta un enfoque de alto nivel, utilizando técnicas estadísticas para determinar la asignación óptima de los recursos de marketing basados ​​en datos históricos. Por otro lado, la atribución multitáctil se centra en asignar crédito a diferentes puntos de contacto en el viaje del cliente, considerando factores como la conciencia de la marca y el comportamiento del consumidor.

Evaluar cuándo usar qué modelo, o si usarlos en absoluto, es una decisión que su equipo de marketing debe tomar. Los factores a considerar son qué modelos se alinean con las necesidades de su marca. Y deberá considerar factores como el presupuesto, los objetivos de la campaña y el conjunto de habilidades de sus equipos de marketing.

Ambos modelos tienen sus pros y contras y casos de uso para diferentes escenarios.

Media Mix Modeling proporciona una visión general de la mezcla del mercado y su impacto en las ventas, mientras que la atribución multitáctil ofrece información sobre la efectividad de los puntos de contacto individuales. En última instancia, encontrar el equilibrio adecuado entre el modelado de mezcla de medios y la atribución multitáctil es crucial para maximizar el retorno de la inversión y dar forma a estrategias de marketing efectivas.

Además, puede encontrar que si bien MTA es desafiante o simple demasiado duro en un escenario de crecimiento de aplicaciones móviles, seleccionar toques clave para rastrear es realmente útil, incluso si solo puede conectarlos a salidas preferidas como instalaciones e ingresos en formas agregadas y seguras de privacidad.

La conexión entre MMM y MTA

Si bien MMM y MTA son diferentes métodos de medición de marketing que utilizan diferentes tecnologías para optimizar los resultados, los datos que impulsan MMM pueden proporcionar entradas valiosas para el análisis MTA.

análisis de atribución de fondo granular de MTA, los especialistas en marketing pueden obtener información integral sobre la efectividad de sus esfuerzos de marketing. Esta relación entre MMM y MTA permite a los equipos de marketing comprender el impacto de varios canales en el comportamiento del consumidor, optimizar su combinación de medios y tomar decisiones basadas en datos para maximizar el retorno de la inversión.

Aprovechar ambos modelos puede conducir a una comprensión más holística del rendimiento del marketing.

Diferencias clave entre MMM y MTA

El modelado de mezclas de medios y la atribución multitáctil son dos enfoques distintos para medir la efectividad del marketing.

MMM se centra en comprender el impacto de los diferentes canales de comercialización en las ventas generales y el retorno de la inversión. Analiza datos históricos y calcula la contribución de cada canal, como televisión, impresión, marketing digital y redes sociales, para impulsar las ventas y la conciencia de la marca. MTA, por otro lado, rastrea los puntos de contacto individuales de los clientes a lo largo de su viaje, lo que permite a los especialistas en marketing atribuir crédito a interacciones específicas y optimizar futuros esfuerzos de publicidad.

Ambos modelos tienen sus fortalezas y limitaciones.

MMM proporciona una visión holística del rendimiento del marketing y es útil para la planificación a largo plazo y la asignación de presupuesto. Sin embargo, no es excelente para proporcionar información sobre los cambios tácticos en los esfuerzos de marketing digital que pueden impulsar las mejoras de rendimiento a corto plazo. La MTA, por otro lado, ofrece ideas detalladas sobre la efectividad de los puntos de contacto individuales y puede ayudar a optimizar las campañas en tiempo real, mientras tiene dificultades para dar cuenta de los factores externos que no se capturan dentro del ámbito digital.

Al evaluar MMM y MTA, es crucial considerar las necesidades y objetivos únicos de su marca. MMM es beneficioso cuando desea comprender el impacto general de su combinación de marketing y evaluar el ROI de diferentes canales. MTA, por otro lado, es ideal para marcas digitales primero que buscan optimizar sus esfuerzos de publicidad digital.

Los beneficios de implementar MMM

La implementación del modelado de mezcla de medios ofrece una multitud de beneficios para los editores móviles que buscan maximizar su ROI. Al utilizar ideas basadas en datos del análisis MMM, los equipos de marketing pueden optimizar la mezcla de canales y el gasto de marketing y obtener una comprensión más profunda del impacto de varias tácticas de marketing en el ROI.

MMM también permite a los especialistas en marketing alinear sus esfuerzos con las preferencias de su público objetivo, mejorar la conciencia de la marca e impulsar la participación del consumidor . Además, MMM permite a las empresas comprender y aprovechar los patrones de estacionalidad, lo que les permite tomar decisiones informadas con respecto a los cambios de precios y la introducción de nuevos productos.

Limitaciones del modelado de mezcla de medios

Si bien el modelado de mezclas de medios es una herramienta valiosa para optimizar las estrategias de marketing, tiene sus limitaciones.

Uno de los principales inconvenientes de MMM es su dependencia de los datos históricos, que pueden no reflejar con precisión las condiciones actuales del mercado o los cambios en el comportamiento del consumidor. (Piense en los datos previos al covid que se utilizan para impulsar las decisiones de marketing durante Covid ... especialmente en la vertical de juegos).

Además, MMM no tiene en cuenta el comportamiento individual del usuario o el impacto de los canales de comercialización específicos en las conversiones individuales. El MMM tradicional es un modelo relativamente estático y es posible que no pueda adaptarse rápidamente a los cambios en el mercado o las estrategias de marketing.

La buena noticia para los clientes Singular es que una de las principales objeciones a MMM, el hecho de que implementar y mantener MMM requiere una cantidad significativa de datos y recursos, ya no es el caso. Eso hace que MMM sea mucho más accesible para empresas más pequeñas y editores de aplicaciones.

A pesar de estas limitaciones, MMM todavía proporciona información valiosa sobre la efectividad de los esfuerzos de marketing.

¿Cómo pueden las marcas encontrar un equilibrio entre MMM y MTA?

Las marcas pueden lograr un equilibrio entre MMM y MTA aprovechando los datos a nivel de persona y utilizando técnicas de pronóstico.

Esta combinación permite la toma de decisiones basada en datos, teniendo en cuenta las tendencias a largo plazo y las campañas futuras. MTA ofrece información sobre el viaje del cliente, mientras que MMM ofrece una visión holística de los esfuerzos de marketing. La integración de estos enfoques ayuda a las marcas a evaluar los canales digitales de manera efectiva.

En conclusión, tanto el modelado de mezclas de medios como la atribución multitáctil ofrecen información valiosa sobre la efectividad de las estrategias de marketing. MMM proporciona una visión holística del impacto de varios canales de medios en los sistemas de volumen de ventas, precios y distribución. Por otro lado, MTA se enfoca en analizar puntos de contacto individuales a lo largo del viaje del cliente para comprender su contribución a las conversiones.

Al considerar qué enfoque de uso, es importante evaluar factores como el presupuesto, los objetivos de la campaña y los conjuntos de habilidades disponibles. Tanto MMM como MTA tienen sus fortalezas y limitaciones, y encontrar un equilibrio entre los dos puede proporcionar una comprensión más integral de la efectividad del marketing.

En última instancia, la elección entre MMM y MTA depende de las necesidades y objetivos específicos de su marca. Al aprovechar las ideas proporcionadas por estas metodologías, puede optimizar sus estrategias de marketing e impulsar mejores resultados comerciales.