Un modelo bayesiano reparte los ingresos entre todos los canales en los que inviertes, teniendo en cuenta el retardo entre gasto y venta, los rendimientos decrecientes a gasto alto, la estacionalidad, el precio y las promociones. Trabaja con gasto e ingresos agregados en lugar de seguimiento por usuario, así que sobrevive a la pérdida de cookies y cubre televisión, prensa y patrocinios. La salida es una contribución por canal con intervalo creíble y una herramienta de escenarios de presupuesto.
Suma las conversiones que reporta cada plataforma y obtendrás más ingresos de los que la empresa ganó. Cada panel está seguro de sí mismo y, juntos, son aritméticamente imposibles.
Todo lo que no tiene clic — televisión, exterior, patrocinio, pódcast — no muestra nada en la herramienta de atribución. Se recorta primero, y el efecto aparece como una caída inexplicable un trimestre después.
Se dobla el gasto en el canal con mejor ROAS declarado y los ingresos no acompañan. Sin curva de saturación, la respuesta solo llega cuando el dinero ya está gastado.
Gasto semanal por canal, ingresos, calendario de precios y promociones, cambios de distribución, estacionalidad y eventos externos relevantes. Doce meses es el mínimo; a los veinticuatro empieza a ser fiable.
Cada canal recibe una estructura de retardo — cuánto persiste el efecto — y una curva de rendimientos decrecientes. Sin ambas, un modelo recomendará encantado gasto infinito en lo último que funcionó.
El ajuste bayesiano permite incorporar restricciones conocidas y pruebas previas, y produce un rango en lugar de un número único. Una estimación puntual de la contribución de televisión es falsa precisión y no la imprimimos.
El modelo se comprueba sobre un periodo reservado y, siempre que sea posible, contra geo-tests o apagones de canal que hayas hecho de verdad. Coincidir con un experimento real vale más que un buen ajuste.
Un panel donde el equipo mueve presupuesto entre canales y ve el efecto modelado sobre ingresos con su incertidumbre. La planificación pasa de la opinión a un modelo compartido con supuestos visibles.
Construimos en tu stack en lugar de moverte al nuestro. La lista de abajo es a lo que esta solución se conecta con más frecuencia; otros sistemas son una cuestión de alcance, no un impedimento.
La atribución sigue a usuarios individuales y sus clics; el MMM trabaja sobre gasto e ingresos agregados en el tiempo. No le afecta la pérdida de cookies y cubre el offline, que es justo donde la atribución es ciega.
Usamos cookies solo para analítica: para ver desde qué páginas llegan las consultas. Nada más, y nada antes de que aceptes. Política de cookies