La combinación del Marketing Mix Modeling y el Conversion Lift Experiment

Business Case Alshaya Group/H&M

Alshaya, es una compañía dedicada a la explotación de franquicias de diversos sectores de consumo, que incluyen moda, salud y belleza, hostelería y ocio. Su cartera de clientes se extiende por Oriente Medio, Norte de África, Rusia, Turquía y Europa. Entre las franquicias que gestiona se encuentran marcas como Starbucks, Mothercare o H&M.

Alshaya gestiona 30 tiendas y el e-commerce de H&M en Emiratos Árabes Unidos (EAU) encargándose también de su estrategia de marketing. En particular, Alshaya encargó a Deloitte un estudio cuyo objetivo consistía en medir la eficacia de su actividad publicitaria en medios online (Paid Search, Facebook, Instagram, GDN, Snapchat, Criteo, Afiliados y YouTube) y en medios offline (Revistas, Exterior, Radio y SMS) para la marca H&M en los Emiratos Árabes Unidos.

Para lograr este objetivo, Deloitte empleó una metodología holística como es el Marketing Mix Modeling (MMM), que consiste en la construcción de modelos de aprendizaje automático que analizan las series temporales de uno o varios KPIs de interés. Además, esta metodología permite una segunda etapa de análisis, la optimización del mix de medios, con la que garantizar la mejor asignación posible de recursos a partir de un presupuesto dado.

En este estudio, también se analizó el resultado procedente de un enfoque de medición alternativo, el Conversion Lift Experiment (CLE) de Facebook que es un servicio que permite a cualquier anunciante hacer seguimiento de las conversiones y facilita la medición del negocio incremental verdadero generado por la publicidad.

Y, por último, se compararon los resultados de ambas metodologías, MMM y CLE, para contar con una visión unificada que se aproximara lo máximo a la realidad, proponiendo además un método cuantitativo que permita la calibración de MMM a partir de CLE en los casos en los que se observen grandes diferencias entre dichos métodos.

MMM y CLE, metodologías complementarias

¿Qué es MMM y qué es CLE? ¿Cuáles son las diferencias y cómo pueden combinarse? Ambas metodologías comparten el mismo objetivo, medir el retorno de la inversión en medios (ROAS: Return On Advertising Spending), pero utilizando enfoques diferentes.

Por un lado, MMM utiliza datos históricos de series temporales para modelar los resultados de las ventas (u otros KPIs), en función de variables de marketing y de control como el clima, la estacionalidad, los competidores, etc. A partir de estas variables se obtienen métricas como el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) y la optimización de las inversiones. En resumen, el MMM sirve para responder a preguntas estratégicas.

Por otro lado, el CLE se alimenta de datos más granulares, pone a prueba una hipótesis específica y garantiza mediciones muy precisas. Es el enfoque indicado para medir el incremento causal de conversiones debido a la publicidad, pero trabaja en un perímetro muy específico y delimitado (la exposición a Facebook en nuestro caso), sin visibilidad sobre el resto de los drivers que mueven el negocio.

En resumen, la industria publicitaria se encuentra ante el gran reto de encontrar una convergencia entre las dos metodologías, MMM y CLE que permita combinar lo mejor de ambas y lograr una nueva visión unificada de la medición.

Resultados del Business Case de Alshaya / H&M

Los resultados proporcionados por el estudio ofrecieron a Alshaya y H&M una visibilidad completa sobre una serie de cuestiones que le resultaban difíciles de evaluar anteriormente, debido a la complejidad del entorno y a la presencia simultánea de variables que interactúan entre sí.

Tras aplicar algoritmos avanzados de medición (Prophet, Modelos Bayesianos, etc.), se obtuvieron los siguientes aprendizajes sobre H&M en EAU:

• El baseline y el precio desempeñan un papel importante, especialmente en el canal offline.
• Factores como la publicidad, las promociones y los lanzamientos especiales tienen mayor impacto en el canal online.
• La publicidad online tiene una contribución significativa en las ventas offline además del efecto directo sobre el canal online.
• Retornos positivos para todas las inversiones en publicidad, siendo Facebook el medio que ha generado más ventas.
• Al comparar tanto 2018 como 2019, observamos como el ROAS de Facebook ha aumentado más del 20% en 2019 debido a la mejora de estrategia llevada a cabo por la compañía.

Los resultados procedentes de ambas mediciones, MMM y CLE, estaban alineados, por lo que no fue necesario aplicar ningún método de calibración.


En definitiva, Deloitte recomienda trabajar con MMM y CLE, integrando y calibrando ambas metodologías cuando sea necesario. Estas mediciones son realmente útiles para que los equipos de marketing puedan decidir cómo invertir el presupuesto empleando datos en lugar de intuición. Además, la combinación de enfoques es clave para generar más confianza en los resultados de medición y evitar posibles sesgos de medición.

Un entorno publicitario tan fragmentado (oferta de medios, dispositivos, plataformas, formatos, audiencias, etc.) hace aún más desafiante el desarrollo de modelos robustos de medición. La fusión de diferentes metodologías, integrando la visión estratégica con la táctica, parece ser el único camino para seguir asegurando los mejores resultados.