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Los principales puntos de dolor

1. Privacidad y datos individuales: Las nuevas normativas impiden rastrear al usuario de forma individual, reduciendo la efectividad de los modelos que dependen de cookies. En un mundo más privado y cookies menos eficientes, atribuir por datos individuales pierde eficacia estadística en pos de datos agregados anonimizados.
2. Atribución de último clic: La atribución de last click sobrevalora el último canal previo a una venta y subestima las contribuciones de interacciones previas (awareness, consideración, remarketing).
3. Falta de visión incremental y holística: La medición fragmentada no permite entender el verdadero impacto de cada canal en todo el funnel ni cómo factores externos (promociones, economía, estacionalidades) afectan los resultados.

Marketing Mix Modeling: más allá de la atribución

El Marketing Mix Modeling (MMM) es un enfoque analítico que utiliza modelos estadísticos y econométricos para cuantificar el impacto de múltiples variables —como medios pagos y orgánicos, promociones, precios o estacionalidad— sobre los resultados del negocio (ventas, ingresos, leads).

Ante la necesidad de tomar decisiones más precisas, las soluciones que utilizan datos agregados se vuelven imprescindibles para complementar las limitaciones de los datos individuales. Por ello, el MMM es la herramienta más demandada por marketers hoy en día según el Data Report 2025 de Supermetrics.

¿Por qué es la herramienta más demandada por marketers?

MMM no reemplaza los modelos de atribución: los complementa. Mientras los modelos de atribución (como MTA) trazan el camino de un usuario individual, el MMM mide el efecto agregado. Ambos modelos se potencian entre sí cuando se combinan con experimentación (test A/B o GeoLift).

1. Funciona sin datos personales: Opera sobre datos agregados, sin necesidad de cookies o identificadores individuales.
2. Optimiza el presupuesto: Permite reasignar inversión hacia los canales con mayor ROI marginal.
3. Ofrece una visión full funnel: Considera todo el ecosistema de marketing, más allá del canal digital.

Una visión 360°: lo que el MMM realmente mide

A diferencia de los modelos de atribución tradicionales, el MMM ofrece una comprensión integral de todos los factores que influyen en los resultados.

1. Medios online: Tráfico pago, orgánico, redes sociales, influencers, email, podcasts.
2. Medios offline: TV, radio, vía pública, prensa, eventos.
3. Factores comerciales: Precios, promociones, descuentos, canales de distribución.
4. Estacionalidad: Verano/invierno, días festivos, eventos clave.
5. Variables macroeconómicas: Inflación, desempleo, tipo de cambio, clima, regulaciones.

Este enfoque ayuda a responder una pregunta clave: ¿Qué parte de las ventas puede explicarse por nuestras acciones de marketing y qué parte por factores externos?

Impacto de negocio en casos reales

No hablamos solo de teoría. Varias marcas en LatAm ya están usando MMM para transformar su estrategia:

1. Telecomunicaciones: Para Liberty Latin America, desarrollamos un marketing mix modeling que incrementó en 15% su potencial de optimización. Conoce el caso en: https://bunkerdb.com/post/case-study-liberty-latin-america
2. Servicios financieros: Para cinco (5) marcas distintas, nuestros resultados revelaron que la implementación efectiva de MMM puede incrementar entre un 3% y un 15% las conversiones con el mismo presupuesto publicitario. Conoce los casos en: https://bunkerdb.com/post/ventas-servicios-financieros-marketing-mix

Estos resultados muestran el potencial del MMM para generar eficiencia real y tangible.

¿Cómo implementamos MMM en Bunker DB?

Con reconocimientos globales de Meta Business Partner y de TikTok Marketing Partner en medición por nuestras capacidades para realizar marketing mix, nuestra metodología combina precisión técnica y aplicabilidad real. Así trabajamos:

1. Recolección y normalización de datos internos y externos. Unificamos toda la información necesaria —desde inversión en medios hasta variables macroeconómicas— asegurando coherencia estadística.
2. Modelado econométrico y estimación de impacto. Aplicamos modelos iterativos para estimar cuánto aporta cada variable a las ventas, incluyendo el ROI marginal por canal.
3. Curvas de saturación por medio. Identificamos puntos donde la inversión deja de ser eficiente y sugerimos realocaciones óptimas.
4. Calibración con estudios de incrementalidad. Contrastamos el modelo con test reales para mejorar su precisión.
5. Optimización del presupuesto. Evaluamos la diferencia entre el presupuesto original y el optimizado, mostrando claramente las ganancias posibles en ROAS.

Conclusión: un marketing más inteligente y basado en datos

El Marketing Mix Modeling es una respuesta moderna a un contexto más complejo. Permite a las marcas medir con precisión, decidir con evidencia y optimizar con confianza. Una mejor medición vendrá de utilizar los modelos correctos, no los datos individuales.