Deloitte Carlos Real

La combinación del Marketing Mix Modeling y el Conversion Lift Experiment

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.

Firma: caRloS Real

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 conseguidas y facilita la medición del negocio incremental verdadero generado por la publicidad utilizada.

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 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.

El baseline y el precio desempeñan un papel importante en el canal offline

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 espe-

ciales 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 meto-

dologías 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. . Gartner reconoce a Deloitte como #1 en servicios de Data & Analytics

Gartner, empresa líder mundial en tecnología de la información y asesoramiento, nombró a Deloitte

como líder por séptima vez consecutiva en su

informe de febrero de 2021, titulado Magic Quadrant for Data and Analytics Service Providers. Deloitte ha logrado este reconocimiento por su completa visión y capacidad de ejecución.

Actualmente estamos viviendo una sinergia entre humanos y máquinas que está transformando los modelos de negocio, impulsando el crecimiento y reestructurando las industrias. En Deloitte, ayudamos a los clientes a aprovechar este potencial con un enfoque centrado en el ser humano a través de la Inteligencia Artificial (IA).

Gartner evaluó a 19 proveedores de servicios de Data & Analytics (D&A) e indicaba que el Cuadrante Mágico

establece las capacidades de gestión de decisiones, capacidades analíticas y capacidades de gestión de la información dentro de las expectativas que ofrece un proveedor

de servicios completos. Dichas ofertas incluyen: consultoría de estrategia -una mezcla de proceso, industria, aplicación y tecnología-; capacidades de gestión de programas y proyectos; y gestión del cambio organizativo.

La empresa líder mundial en tecnología define a los líderes como aquellos que proporcionan ofertas que satisfacen la demanda de servicios de D&A y demuestran una visión necesaria a medida que evolucionan los requisitos de consultoría y servicios basados en activos en el mercado. Los líderes innovan en productos, servicios y precios, se arriesgan y suelen responder a una amplia audiencia del mercado apoyando las necesidades en un intento de ayudar a darle forma. Esto incluye la entrega de soluciones de D&A centradas en los resultados del negocio en todas las capacidades principales. Sin embargo, los líderes pueden no satisfacer las necesidades específicas de segmentos más especializados (por ejemplo, tecnológicos, de aplicaciones, geográficos y de procesos).