Open-Source Marketing Mix Modeling: la nueva frontera en la medición publicitaria
En un panorama digital donde la privacidad y la transparencia son cada vez más prioritarias, el Marketing Mix Modeling (MMM) de código abierto se ha convertido en una solución clave para los anunciantes. Este método permite a las marcas evaluar el impacto de sus inversiones publicitarias en distintos canales sin depender de modelos opacos de terceros. Las grandes plataformas como Google, Amazon y Meta han desarrollado sus propias versiones de MMM open-source, ofreciendo a los anunciantes acceso a modelos flexibles, personalizables y auditables, con la promesa de mejorar la precisión y la eficiencia en la asignación de presupuestos.
¿Qué es el Open-Source Marketing Mix Modeling y cómo funciona?
El Marketing Mix Modeling (MMM) es un método estadístico que analiza datos históricos para determinar el impacto de diferentes canales de marketing (TV, digital, radio, OOH, social, etc.) en las ventas y otros indicadores clave de negocio. Su objetivo es proporcionar a los anunciantes un marco de decisión basado en datos para optimizar su inversión publicitaria. En contraste con los modelos tradicionales de atribución, que dependen del rastreo individual de usuarios (como el multi-touch attribution – MTA), el MMM trabaja con datos agregados en periodos más amplios, eliminando la dependencia de IDs individuales y cumpliendo con las normativas de privacidad.
El Open-Source MMM es una evolución de este modelo tradicional, en el que las plataformas tecnológicas han liberado sus algoritmos para que los anunciantes puedan personalizarlos según sus necesidades específicas. Esto representa una ventaja significativa en términos de transparencia, flexibilidad y control.
¿Por qué el Open-Source MMM está en auge?
Según un estudio de eMarketer de 2024, el 61% de los profesionales del marketing están trabajando en mejorar sus modelos de atribución y medición. Esto responde a la creciente dificultad de realizar un seguimiento efectivo de las conversiones en un entorno donde la eliminación progresiva de cookies y las restricciones al tracking de usuarios han complicado la medición publicitaria.
Entre las iniciativas más destacadas de MMM open-source, se encuentran:
Google Meridian (2024):
Modelo basado en inferencia causal bayesiana, que permite integrar datos propios con métricas de campaña en múltiples plataformas.
Disponible en GitHub, con código abierto, documentación detallada y opciones de personalización.
Forma parte del Meridian Partner Program, con socios como Publicis Media, Dentsu, GroupM, Accenture y Monks.
Meta Robyn (2021):
Herramienta automatizada de modelado para campañas cross-channel, incluyendo Search, CTV y medios offline.
Desarrollada para mejorar la atribución sin comprometer la privacidad de los usuarios.
Amazon Ads MMM (2022):
Modelo de self-service que permite a los anunciantes medir el impacto de su inversión publicitaria dentro del ecosistema de Amazon Ads.
Utiliza first-party data de Amazon para optimizar estrategias de Retail Media.
Ventajas del Open-Source MMM para los anunciantes
Las soluciones de Marketing Mix Modeling de código abierto ofrecen múltiples beneficios en comparación con los modelos tradicionales:
Mayor transparencia: los anunciantes pueden auditar el modelo, asegurándose de que no existe sesgo en la atribución de conversiones.
Personalización y flexibilidad: permite a las marcas adaptar los modelos según sus propias métricas y objetivos de negocio.
Cumplimiento normativo: al no depender del rastreo individual de usuarios, es compatible con las nuevas regulaciones de privacidad como GDPR y CCPA.
Optimización de inversiones: facilita la identificación de los canales con mayor impacto, permitiendo ajustes en tiempo real para maximizar el ROAS.
Desafíos y puntos de atención en el Open-Source MMM
A pesar de sus ventajas, la adopción de MMM open-source también enfrenta desafíos:
Posibles sesgos en modelos de grandes plataformas: aunque se presentan como abiertos y neutrales, algunos marketers cuestionan si herramientas como Meridian de Google o el MMM de Amazon pueden favorecer inadvertidamente sus propios ecosistemas publicitarios.
Requiere talento especializado: implementar y optimizar estos modelos requiere equipos con conocimientos avanzados en analítica y data science, lo que puede representar una barrera para algunas empresas.
Consistencia y calidad de datos: para que un MMM sea efectivo, necesita datos de alta calidad y bien estructurados. Un modelo basado en información fragmentada o inconsistente generará resultados poco fiables.
Dificultad para medir campañas específicas: aunque los MMM open-source permiten análisis detallados, aún presentan limitaciones en cuanto a granularidad. La optimización de campañas individuales sigue siendo un reto, ya que estos modelos funcionan mejor a nivel macro.
¿Cómo empezar con el Open-Source MMM?
Para las marcas que desean implementar MMM open-source, los expertos recomiendan seguir estos pasos:
Reunir datos históricos: se recomienda contar con al menos 3 meses de data, aunque lo ideal es trabajar con 12 meses para obtener insights más precisos.
Definir métricas: identificar los KPIs alineados con los objetivos de negocio, como incremento de ventas, impacto en awareness o eficiencia de la inversión publicitaria.
Seleccionar una herramienta adecuada: evaluar opciones como Google Meridian, Meta Robyn o Amazon MMM, según el ecosistema publicitario en el que opere la marca.
Configurar modelos personalizados: ajustar parámetros según las necesidades específicas del negocio, incorporando data propia y métricas relevantes.
Medir, optimizar y actualizar: implementar procesos de actualización continua para ajustar las estrategias de inversión en función de los resultados obtenidos.
El futuro de la medición publicitaria está en el Open-Source MMM
El Marketing Mix Modeling de código abierto está redefiniendo la forma en que las marcas miden y optimizan sus inversiones publicitarias. Con el apoyo de gigantes como Google, Meta y Amazon, estas soluciones están democratizando el acceso a herramientas de medición avanzadas, brindando a los anunciantes mayor transparencia, flexibilidad y control.
Sin embargo, su éxito dependerá de la calidad de la data, el talento disponible y la capacidad de las marcas para adaptar estos modelos a sus necesidades específicas. En un contexto donde la privacidad y la regulación son cada vez más estrictas, los MMM open-source se posicionan como la mejor alternativa para tomar decisiones estratégicas basadas en datos confiables y objetivos.
