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El punto de vista de un modelador sobre la plataforma Meridian MMM de Google

Análisis de medios Análisis de medios, Madurez de datos, Medición, Medios digitales 4 mins de lectura
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Escrito por
Michael Cross
Co-Founder, Media.Monks

Data feeding measurement models

Como consultoría líder en transformación de marketing a la vanguardia de la analítica de marketing, hemos analizado en profundidad la última oferta de Google: Meridian, su nueva herramienta Market Mix Modeling (MMM).

Meridian de Google se basa en los materiales de RBA/LMMM publicados anteriormente. Los avances incluyen experimentos geográficos para incorporar al modelado, así como detalles sobre el alcance en YouTube. El énfasis en la triangulación mediante pruebas A/B para mejorar la precisión del MMM es una estrategia que nosotros mismos conocemos bien y ofrece una buena base de la que partir. Sin embargo, es crucial tener en cuenta que, aunque Meridian supone un paso adelante en la medición, sigue siendo sólo una herramienta, una herramienta sofisticada que requiere manos expertas para manejarse con eficacia.

En nuestra agencia, estamos orgullosos de nuestra sólida plataforma interna, líder en el sector en términos de velocidad y funcionalidad. Meridian supone un paso adelante para las marcas que acaban de iniciar su andadura en MMM, ya que les ayuda a alejarse del último clic para cuantificar mejor los aumentos de medios.

Pensamientos de monje Al fin y al cabo, un modelo es tan bueno como su modelador: se puede tener el mejor modelo del mundo, pero si no se alimenta con datos precisos y de alta calidad o no se transmite con claridad a los principales interesados, no se va a confiar en él (y, por tanto, no se va a adoptar) en una organización.
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Desde la perspectiva de un modelador experimentado, estos son algunos de los puntos clave a tener en cuenta con Meridian:

  • La metodología que subyace a Meridian es sólida y tiene sentido en torno al énfasis en la triangulación, que aumenta la precisión de los resultados.
  • Sin embargo, será esencial contar con econometristas experimentados para que Meridian funcione eficazmente a nivel interno. Las marcas deben asegurarse de que sus equipos poseen la experiencia necesaria para obtener los datos adecuados, crear modelos que reflejen el mundo real y traducir los datos en ROI y curvas de respuesta procesables, o arriesgarse a tomar decisiones erróneas a partir de los resultados.
  • Como ocurre con todas las iniciativas de gestión de la movilidad, la calidad de los datos sigue siendo un factor crítico a la hora de añadir valor o tomar decisiones acertadas. Disponer de datos precisos y completos sobre todos los factores que impulsan las ventas (medios de comunicación, precio, promociones, estacionalidad, clima, etc.) es fundamental para un MMM, y una base de datossólida también supone una ventaja significativa, tanto si las marcas utilizan Meridian como cualquier otra tecnología.
  • La comunicación eficaz dentro de las organizaciones es clave para impulsar la tracción y la implementación de estrategias de MMM, y explicar los modelos de forma clara y eficaz es clave para el éxito de cualquier MMM
  • El lanzamiento de Meridian representa un cambio desde modelos de atribución obsoletos hacia un enfoque de valoración incremental de medios más preciso. Aunque no sea la herramienta más adecuada para todas las marcas, es un paso más en la maduración del sector, especialmente tras la desaparición de las cookies y los cambios en la legislación sobre privacidad.
  • Los clientes más pequeños con estructuras de datos más sencillas, como los clientes de comercio electrónico que gastan menos de 2 millones de dólares en medios digitales, se beneficiarán de esta herramienta como punto de entrada al mundo de MMM.
  • Algunos clientes pueden cuestionar el hecho de realizar sus mediciones de medios en una plataforma de un propietario de medios

En conclusión, Meridian de Google ofrece un punto de partida sólido para las marcas menos complejas que buscan mejorar sus capacidades de medición a través de un marco. Aumentar el uso de MMM sólo puede ser bueno para el sector como herramienta de confianza para medir y optimizar los medios. Dicho esto, sigue siendo necesario trabajar duro para atraer talento econométrico al mundo del marketing, a fin de mantener la precisión de los modelos y aumentar la adopción de estas metodologías. Al fin y al cabo, un modelo es tan bueno como su modelador: se puede tener el mejor modelo del mundo, pero si no se alimenta con datos precisos y de alta calidad o no se transmite con claridad a los principales interesados, no se va a confiar en él (y, por tanto, no se va a adoptar) en una organización.

Un buen paso adelante, pero aún queda mucho por hacer en el frente del talento. Consulte nuestro artículo sobre aprendizaje para saber qué estamos haciendo al respecto.

Si desea más información sobre cómo podemos ayudarle a medir la eficacia del marketing o a elaborar modelos de combinación de mercados, visite nuestra página sobre medición o póngase en contacto con nosotros.

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