En resumen: La modelización del mix de marketing representa estadísticamente la relación entre la inversión en marketing, las influencias externas y los resultados del negocio a lo largo del tiempo, normalmente a partir de datos agregados.
Cómo uso en la práctica la modelización del mix de marketing
No uso el término como una cifra más para una presentación. Defino qué decisión debe mejorar, qué datos u observaciones utiliza y quién cambiará algo como consecuencia. Incluyo la estacionalidad, el precio, las promociones, la distribución y otras influencias relevantes; después comparo el resultado con experimentos y con la realidad presupuestaria. Registro la base de referencia, la fecha de medición y los límites de interpretación para poder distinguir los cambios reales de las variaciones en la herramienta, la muestra o la formulación de la consulta.
Qué conviene vigilar
El mayor riesgo es una precisión que solo parece real. Un modelo no puede rescatar una serie de datos corta o deficiente, y la correlación entre canales puede producir varias explicaciones igualmente posibles. Comparo los resultados a lo largo del tiempo, con una muestra estable y teniendo en cuenta el contexto del negocio. Si el término no conduce a un siguiente paso concreto, solo es una etiqueta nueva.
Preguntas para tomar decisiones
- ¿Tenemos datos suficientemente largos y coherentes?
- ¿Qué influencias externas debemos incluir?
- ¿Cómo verificaremos la estabilidad de la estimación?
- ¿Qué decisión presupuestaria respaldará el modelo?