¿Qué está haciendo tu inversión?
Q-MMM mide qué aporta cada canal, dónde se satura y si el orden en que llegan los impactos cambia el resultado. Aquí, un caso real anonimizado: tres años y medio de medios, ventas y contexto, analizados semana a semana. Respuestas que se sostienen con datos, y claridad sobre lo que los datos aún no pueden responder.
Automoción · 171 semanasPrimero, ordenar la casa.
Antes de sacar conclusiones, limpiamos y auditamos. Esto es lo que se corrigió y lo que quedó como pregunta abierta para el negocio.
| Quitamos la última semana | estaba a medias · 15.100 vs ~30.700 |
| Añadimos la Navidad al calendario | faltaba · 14 semanas |
| La señal de encuestaTÉCNICOPanel de notoriedad de marca (awareness): 32 mediciones (19% de las semanas). Se trata como medición dispersa: la ausencia es falta de dato, no valor cero. se respeta tal cual | 32 mediciones reales |
| Una partida dudosa, fuera por ahora | posible doble conteo · a validar |
Las ventas del último tramo crecen más de lo que los medios y el calendario explican: hay algo más pasando en el negocioTÉCNICOSubestimación sistemática en los tres bloques del test (+4,7%, +13,8%, +10,7%), también en semanas sin TV: cambio de nivel no explicado por medios ni contexto (tendencia, estacionalidad, precios, promos, festivos).. ¿Aperturas, surtido, distribución? Quien tenga la respuesta, que la traiga: mejora el análisis entero.
Dos formas de estar en medios.
La TV vive en campañas concentradas; el buscador no se apaga nunca. Esa diferencia importa más de lo que parece: define qué preguntas pueden responderse con estos datos.
| Canal | Inversión 3 años | Semanas activas | Cómo opera |
|---|---|---|---|
| tv | 2.053 k€ | 32% | en campañas |
| offline | 834 k€ | 83% | siempre activo |
| social | 180 k€ | 86% | siempre activo |
| display | 428 k€ | 71% | siempre activo |
| search | 3.140 k€ | 100% | siempre activo |
| afiliación | 393 k€ | 89% | siempre activo |
Sí, y ganó el modelo simple.
Pusimos a competir cuatro modelos, del más sencillo al más sofisticado, en un examen con semanas que nunca vioTÉCNICOValidación out-of-time: el modelo se ajusta con las primeras 148 semanas y se evalúa en las 23 finales, sombreadas en el gráfico. Solo cuenta lo que pasa ahí.. El sencillo acierta con un error medio del 10,5%TÉCNICOMAPE out-of-time: error porcentual absoluto medio sobre las 23 semanas finales, excluidas del ajuste. Train 5,2%. Es la métrica de generalización, no de ajuste.. Los sofisticados hicieron algo muy humano: se aprendieron el pasado de memoriaTÉCNICOSobreajuste: M1 pasa de 4,0% en train a 21,8% en test. Más parámetros libres (15 interacciones γ + 30 términos de orden δ en M2) memorizan el histórico y degradan la predicción..
| Modelo | Error con el pasado | Error en el examen |
|---|---|---|
| El simple: solo cada canal y su contexto | 5,2% | 10,5% |
| Con sinergias entre canales | 4,0% | 21,8% |
| Con orden entre semanas | 3,3% | 12,5% |
| El completo (Q-MMM) | 5,2% | 16,5% |
Que gane el simple también es una respuesta: con estos datos, añadir complejidad no añade verdad.
Se queda corto en todo el periodo, no solo en las semanas de campaña: refuerza que hay crecimiento del negocio sin explicar.
Lo buscamos. Con estos datos, no se ve.
¿Rinde distinto hacer marca antes que buscador, o al revés? Es una de las grandes preguntas de la planificación, y lo hemos medido combinación a combinaciónTÉCNICOTérminos direccionales δᵢⱼ: efecto de invertir en el canal i una semana antes que en j. La parte que cambia al invertir el orden, |δᵢⱼ−δⱼᵢ|/2, es la medida de si el orden importa.. La clave no es si aparecen diferencias (siempre aparecen) sino dónde aparecen: eso dice si son reales o casualidadTÉCNICOFirma genuina (verificada en banco de pruebas sintético con verdad conocida): la asimetría se concentra en pares con canal de campañas (TV/offline) y se anula en pares search–afiliación. Aquí ocurre lo inverso: broadcast 0.073, pull-pull 0.135 → ruido..
Las diferencias que aparecen son casualidad estadística, no una palanca que puedas accionar.
Las diferencias más grandes salen justo donde no tendrían sentido (entre los dos canales de respuesta directa) y no donde deberían (en las combinaciones con TV). Es el patrón típico del azar. Traducción práctica: hoy no hay base para reordenar la planificación por secuencia de medios, y quien lo venda con estos mismos datos está vendiendo ruido.
Tu marca emite dos señales.
Lo que la gente busca hoy (demanda a corto plazo) y lo que la gente recuerda (marca a largo plazo) son dos señales que casi no se hablanTÉCNICOCorrelaciones sin tendencia en las 32 semanas con encuesta: búsquedas↔awareness +0.13, visitas↔awareness +0.02, ventas↔búsquedas +0.62. El estado latente requiere dos factores, no uno.. Conviene mirarlas por separado: la primera se mueve con las ventas; la segunda es el terreno que preparan las campañas.
Y cuándo deja de rendir el euro extra.
El reparto del efecto de los medios según el modelo, y cuándo deja de rendir cada euro extraTÉCNICOCurvas de saturación (Hill) estimadas por canal sobre la inversión con memoria publicitaria (adstock). El punto marca el nivel de operación mediano actual y su % de saturación.. Con una advertencia importante antes de tocar presupuestos.
Advertencia: afiliación y display se llevan la mayor parte, pero son los canales que nunca se apagan, y eso les da mérito que puede ser inercia del negocioTÉCNICOAfiliación y display operan casi siempre encendidos: el modelo no puede separar su efecto del nivel basal (confusión). La memoria publicitaria estimada de varios always-on roza el techo. Recomendado: test de incrementalidad por zonas (geo-holdout) antes de reasignar.. La forma seria de comprobarlo: apagarlos unas semanas en algunas zonas y medir qué pasa. Barato comparado con equivocarse de presupuesto.
Claridad hoy, mejores preguntas mañana.
Las ventas se pueden predecir con un 10,5% de error. Las campañas de TV y el calendario mueven la aguja; el orden entre medios, con estos datos, no. Hay un crecimiento reciente del negocio que nadie ha explicado todavía. Y dos canales se llevan más mérito del que probablemente tienen.
| 1 · Usar ya | El modelo de predicción y las curvas de rendimiento para planificar el próximo trimestre |
| 2 · Preguntar al negocio | ¿Qué cambió en el último tramo? La respuesta mejora todo el análisis |
| 3 · Comprobar barato | Apagar afiliación y display por zonas unas semanas: saber su aportación real |
| 4 · Medir mejor la marca | La encuesta mide poco y a saltos; más frecuencia daría visión del largo plazo |
Caso anonimizado: las cifras absolutas están escaladas y las fechas sustituidas por semanas. Cada cifra sale del análisis; nada es decorativo.