Para lograr los objetivos que mencionamos en la introducción de este artículo, el marketing mix modeling (MMM), conocido en Kantar como LIFT ROI, es una potente herramienta que mide el impacto de diversas actividades de marketing y optimiza la asignación de los recursos. Hoy vamos a explorar cómo las telcos usan LIFT ROI para equilibrar los efectos de la publicidad a corto y largo plazo, la importancia de la granularidad en el análisis de medios y cómo transformar insights históricos en predicciones utilizando métodos bayesianos, ámbitos en los que Kantar cuenta con una experiencia sólida.
LIFT ROI se sirve de un análisis estadístico para estimar el impacto de diferentes acciones de marketing en las ventas y otras métricas de rendimiento. En el caso de las empresas de telecomunicaciones, podemos diseccionar las contribuciones de varios canales como televisión, digital, prensa escrita y publicidad exterior, e incluso factores no mediáticos como las promociones y las condiciones económicas.
Las empresas de telecomunicaciones tienen la particularidad de poseer grandes cantidades de datos provenientes de múltiples fuentes en las que se ha interaccionado con los clientes, datos transaccionales y datos externos (como indicadores económicos). La integración de estos flujos de datos es el primer paso para crear un marketing mix eficaz.
Mediante el uso de un análisis de regresión, las telcos pueden cuantificar el impacto de cada canal de marketing. Esto implica el uso de datos históricos de ventas, datos de gasto en marketing y variables de control para tener en cuenta los factores externos.
Equilibrar los efectos publicitarios a corto y largo plazo
Uno de los principales desafíos en marketing es el equilibrio entre la activación de ventas a corto plazo y la construcción de marca a largo plazo:
- Los efectos a corto plazo son respuestas inmediatas a los esfuerzos de marketing, como picos en las ventas después de una campaña promocional. LIFT ROI captura estos efectos analizando datos de alta frecuencia (por ejemplo semanales o mensuales)
- Por otro lado, efectos a largo plazo son cambios graduales en el valor de la marca, la fidelidad del cliente y la cuota de mercado. Los efectos a largo plazo suelen ser más difíciles de medir, pero son cruciales para un crecimiento sostenido. Kantar también incorpora estudios de tracking de marca y otros datos longitudinales para estimar estos efectos.
El poder de la granularidad en el análisis de medios
La granularidad se refiere al nivel de detalle de los datos utilizados para el modelado. En el contexto de LIFT ROI, una mayor granularidad permite obtener información más precisa.
Al analizar canales de medios individuales e incluso subcanales (por ejemplo, diferentes cadenas de televisión o plataformas digitales), las empresas de telecomunicaciones pueden identificar qué puntos de contacto específicos generan más valor.
Los datos granulares permiten un análisis de segmentación de clientes, permitiendo a las empresas de telecomunicaciones adaptar sus estrategias de marketing a diferentes grupos de clientes en función de la demografía, los patrones de uso y las preferencias.
El uso de datos diarios o semanales puede ayudar a capturar los efectos inmediatos de las campañas y comprender los patrones de estacionalidad.
Convertir conocimientos históricos en predicciones mediante métodos bayesianos
El marketing mix modeling tradicional utiliza enfoques frecuentistas, pero los métodos bayesianos (integrados en LIFT ROI) ofrecen ventajas significativas para hacer predicciones y gestionar la incertidumbre.
Modelos jerárquicos bayesianos: estos modelos permiten a las empresas de telecomunicaciones incorporar conocimientos previos y estructuras jerárquicas (por ejemplo, diferentes regiones o segmentos de clientes). Este enfoque proporciona estimaciones más sólidas, especialmente con datos limitados.
Incorporación de la incertidumbre: de manera natural, los métodos bayesianos incorporan la incertidumbre en las predicciones. Este enfoque permite tomar decisiones sólidas en contextos inciertos.Actualización con nuevos datos: los modelos bayesianos se pueden actualizar con nuevos datos, lo que permite mejorar continuamente sus predicciones y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.
Cinco pasos esenciales que las empresas de telecomunicaciones deben considerar
- Diseña una estrategia integral de recopilación de datos, integrando datos de todas las fuentes relevantes para garantizar la calidad y la consistencia de los datos.
- Desarrolla y valida modelos LIFT ROI utilizando enfoques frecuentistas y bayesianos. Esto debe incluir el modelado de efectos a corto y largo plazo, incorporando datos de medios granulares.
- Utiliza los resultados del modelo para guiar las estrategias de marketing. Por ejemplo, asigna más presupuesto a los canales de alto rendimiento y adapta los mensajes a diferentes segmentos de clientes.
- Implementa un sistema para la recopilación continua de datos y la actualización del modelo. Esto permite que los modelos sigan siendo relevantes y precisos a lo largo del tiempo.
- Involucra a las partes interesadas de marketing, finanzas y estrategia para garantizar que los conocimientos de LIFT ROI se utilicen de manera efectiva para impulsar las decisiones comerciales.
LIFT ROI, mejorado con métodos bayesianos y análisis de datos granulares, ofrece a las telcos un marco sólido para optimizar los esfuerzos de marketing. Al equilibrar los efectos a corto y largo plazo, las telcos pueden garantizar un crecimiento sostenible y una posición competitiva más sólida. La adopción de estas técnicas analíticas avanzadas puede transformar los datos históricos en conocimientos prácticos, que se traducen en estrategias de marketing más precisas y eficaces.
Para obtener más información sobre LIFT ROI y cómo en Kantar podemos ayudarte a sacar el máximo partido de tus inversiones en medios, puedes contactar conmigo: tamara.sanchez@kantar.com