Los avances en la computación en la nube y el aprendizaje automático han ayudado a democratizar la capacidad de los especialistas en marketing para utilizar MMM. También es necesario que los especialistas en marketing tengan una mayor transparencia sobre la eficacia de la planificación y la medición de los medios. Debido a las mayores presiones sobre los especialistas en marketing para gastar de manera más eficiente y efectiva (elija entre las razones para ello, desde presión financiera e inflacionaria hasta una mayor competencia), las agencias deben asegurarse de que sus clientes puedan comprender más claramente los resultados del trabajo que realizan. en nombre de los especialistas en marketing.

Uno de esos esfuerzos, una herramienta MMM llamada FutureSight, ha utilizado la computación en la nube y el aprendizaje automático para crear una versión de software como servicio para que la utilicen los clientes del mercado medio. Una consecuencia de la agencia de medios independiente Mediastruction, es en gran medida una creación de Marilois Snowman, fundadora y directora ejecutiva de Mediastruction.

Snowman enfatizó la transparencia de FutureSight como un elemento importante para los clientes que lo utilizan. “La diferencia es que no es una caja negra, es una caja de cristal. Entonces, el modelo que se utiliza para atribuir sus medios está seleccionado y personalizado para la marca”, explicó Snowman. “Es una excelente manera de pensar que en realidad podría ser un modelo de conjunto, que es como una combinación de múltiples tipos diferentes de modelos. Es posible que el algoritmo para un concesionario de automóviles no sea apropiado para un minorista en línea, por lo que lo ajustamos. Esa es la parte de la caja de cristal”.

“Es una herramienta realmente valiosa porque le permite no sólo decir esto es lo que ha sucedido, sino también esto es lo que sucederá”, dijo Jen Marino, CMO fraccional que ha utilizado FutureSight para trabajar con varios clientes, incluido Rockland Trust Bank. y clientes de atención médica. “Y el MAPE [mean absolute percent error] Según mi experiencia, siempre ha sido muy bajo, menos del 10%, por lo que es muy preciso en términos de lo que puede pronosticar”.

Marino dijo que su tiempo como CMO de Rockland Trust resultó en ahorros y eficiencia gracias a la optimización que permitió FutureSight, pero también la ayudó a aumentar el gasto debido a la efectividad descubierta.

“Pudimos demostrar el impacto del marketing para poder ver qué canales funcionaban con mayor eficacia”, añadió Marino. “Tomamos decisiones sobre la inversión en diferentes vehículos en función de ese modelo y de lo que nos decía. Así que fuimos más eficientes con el presupuesto total año tras año en más del 30 por ciento porque pudimos optimizar cada uno de esos canales con una atribución completa”.

En la agencia de medios Media Matters Worldwide, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial desempeñan un papel cada vez más importante en el desarrollo de métricas y modelos. Su modelado ágil de mezcla (AMM) proporciona a los clientes lecturas semanales del ROI de la campaña en todos los canales, a medida que la atribución tradicional se vuelve menos útil con los jardines amurallados y la desactivación de las cookies de terceros.

Por ejemplo, en comparación con los métodos tradicionales, AMM utiliza la recopilación de datos automatizada cada 24 horas en lugar de la recopilación de datos manual, que normalmente se realiza trimestralmente. El tiempo necesario para procesar los datos recopilados manualmente también requiere un promedio de cuatro semanas y conlleva una alta probabilidad de errores, explicó Sara Owens, vicepresidenta de análisis de Media Matters Worldwide. Los pronósticos a través de AMM también se vuelven más precisos y los modelos se entrenan solos en horas, en comparación con semanas con el MMM tradicional, que requiere un modelado manual que demora entre cuatro y seis semanas en entrenarse.

El cliente Sierra Nevada Brewing Company, que estaba invirtiendo mucho en redes sociales como Facebook que no permiten mediciones de terceros, no tenía una solución de medición única para las campañas que mostrara cómo cada canal y socio impulsaba las ventas o el ROAS.

Utilizando AMM para capturar lo que antes no se medía detrás de los jardines vallados, así como un modelo que se actualizaba mensualmente para brindar métricas más oportunas y precisas de los ingresos incrementales de la campaña y el ROAS por canal, la marca pudo obtener “una comprensión integral de sus medios”. efectividad, lo que lleva a una toma de decisiones más informada, una asignación presupuestaria optimizada y un mayor ROAS e incrementalidad de los ingresos”, añadió Owens.

AMM demostró que uno de los canales de mayor rendimiento de la marca era la radio local, que antes era una pequeña parte de su mix de medios. También proporcionó información al cliente sobre el bajo rendimiento de las redes sociales pagas, mientras que la transmisión de música tenía un buen rendimiento. En última instancia, la herramienta llevó a este cliente a utilizar una combinación de medios optimizada y unos ingresos previstos con el doble de ROAS.

Mientras tanto, Keen Decision Systems, una empresa que se centra en el modelado de marketing mix, que, como se señaló anteriormente, profundiza en un mix de marketing más amplio que solo los canales de medios, ofrece una prueba gratuita por primera vez para su mix de marketing SaaS de cinco años. herramienta de modelado: otro esfuerzo para llevar la disciplina a los pequeños especialistas en marketing, dijo Brad Keefer, director de ingresos de la empresa.

“Si ponemos en tus manos una herramienta que es intuitiva y tienes la capacidad de obtener información, puedes ver que, de hecho, aunque seas una marca que gasta 500.000 dólares al año, el modelo producirá resultados que son valioso para su negocio”, dijo Keefer, quien dijo que entre sus clientes se incluyen Athletic Brewing y la marca de bebidas Poppi. “Las personas con las que hablamos están buscando una herramienta que pueda ayudarlos a pronosticar, ayudarlos a responsabilizar a sus agencias, que pueda medir y demostrar su valor y que pueda hacerlo a un ritmo más rápido”.