¿Qué es Meridian?

Cuando empecé en esto del marketing, y ya ha llovido, se hablaba de los modelos de marketing mix (MMM) recientemente google ha lanzado Meridian como una de sus propuestas para abordar uno de los mayores desafíos del marketing moderno: la medición del retorno de la inversión (ROI) publicitaria en un entorno con restricciones de privacidad. Ya sabes, Cookies, Cookieless, Privacidad o ponle el nombre que quieras. Necesitamos mediar, pues vamos a ver como nos ayuda Meridian.

Te cuento todo lo que sé sobre el MMM Meridian:

¿Qué es Meridian y su contexto?

Por definición, Meridian es un modelo de marketing mix (MMM) de código abierto creado y lanzado por Google. Su propósito es ayudar a los especialistas en marketing y analistas a entender el impacto real de sus campañas en todos los canales, tanto online como offline, sin depender de datos a nivel de usuario ni de cookies.

Este lanzamiento es una respuesta directa a la creciente preocupación por la privacidad, a la desaparición progresiva de las cookies de terceros y a la necesidad de una metodología de medición más robusta y respetuosa. Reemplaza la oferta anterior de Google, «Lightweight MMM«, y representa un paso significativo para democratizar esta poderosa técnica. Google for Developers ha lanzado una Guía para migrar de Lightweight a Meridian.

Pero antes de abordar a Meridian, quizá te apetezca que refresquemos un poco la memoria acerca de los MMM.

¿Qué es el El Marketing Mix Modeling?

El Marketing Mix Modeling (MMM), es una técnica de análisis estadístico que tiene como objetivo medir la efectividad de los diferentes elementos del marketing de una empresa, tanto online como offline. Su propósito principal es ayudar a los especialistas en marketing a entender el impacto de sus acciones y optimizar la asignación de su presupuesto para maximizar el retorno de la inversión (ROI). ¿Te acuerdas de mi frase favorita? Si no puedes medir no lo puedes mejorar.

A diferencia de los modelos de atribución digital, que se centran en el comportamiento del usuario a nivel individual (el «último clic»), el MMM opera a un nivel macro, utilizando datos agregados y series temporales para obtener una visión holística y estratégica.

¿Cómo funciona el Marketing Mix Modeling?

El MMM se basa en la construcción de un modelo matemático (generalmente una regresión lineal múltiple) que explica una variable de resultado (como las ventas o los ingresos) en función de una serie de variables de entrada. Para entenderlo en detalle, podemos desglosarlo en sus componentes clave:

Variable Dependiente (El Resultado)

Es la métrica de negocio que se desea analizar y predecir. Es el objetivo final que el modelo busca explicar. Por ejemplo las ventas totales, ingresos brutos, número de nuevas suscripciones, tráfico web, etc.

Variables Independientes (El Marketing Mix y Otros Factores)

Son las fuerzas que influyen en el resultado. El modelo analiza la contribución de cada una de estas variables. Se dividen en dos categorías principales:

1. Variables de Marketing (Controlables):
   • Inversión en Medios Pagados: Gasto en televisión, radio, prensa, publicidad exterior (OOH), publicidad digital (Google Ads, Facebook/Instagram Ads, etc.).
   • Promociones y Ofertas: Descuentos, cupones, promociones 2×1.
   • Factores Orgánicos: Esfuerzos de marketing de contenidos, relaciones públicas, SEO, email marketing, etc.
   • Efectos no lineales: El modelo no solo considera el gasto, sino que incorpora conceptos avanzados como:
     • Adstock: El efecto retardado de la publicidad. Una campaña de TV no solo genera ventas el día de la emisión, sino que su recuerdo y efecto pueden durar días o semanas.
     • Rendimientos Decrecientes (Diminishing Returns): La idea de que, a partir de cierto punto, cada euro adicional invertido en un canal genera un retorno menor.
2. Variables Externas (No Controlables):
   • Estacionalidad: El impacto de los meses, días de la semana, festivos (Navidad, Black Friday, etc.).
   • Factores Económicos: Indicadores macro como la inflación o el desempleo.
   • Acciones de la Competencia: Gasto publicitario de los competidores o sus promociones.
   • Otros Factores: El clima, eventos importantes (un mundial de fútbol, elecciones), etc.

Proceso de Implementación

El proceso de un proyecto de MMM sigue generalmente estos pasos:

• Recopilación de Datos: Se recopilan datos históricos agregados (normalmente semanales o mensuales) de todas las variables, cubriendo un período de 2 a 3 años.
• Modelado Estadístico: Un científico de datos o un analista de marketing utiliza software estadístico para construir el modelo. El modelo «aprende» la relación entre todas las variables de entrada y el resultado.
• Análisis de Atribución: El modelo descompone el resultado total (por ejemplo, los ingresos) y atribuye una porción a cada factor. Por ejemplo, podría concluir que el 40% de los ingresos provino de la inversión en televisión, el 25% de la publicidad digital, el 10% de promociones, y el resto de factores base y externos.
• Optimización y Proyección: Los analistas utilizan el modelo para hacer simulaciones y responder a preguntas como: «Si traslado 100.000€ de la televisión a la publicidad digital, ¿cómo afectará esto a mis ventas?». Esto permite optimizar la mezcla de marketing para el futuro.

Ventajas Clave del Marketing Mix Modeling

• Visión Holística: Es la única técnica capaz de medir el impacto de canales offline (TV, radio, prensa) junto con los canales online.
• Respetuoso con la Privacidad: Funciona con datos agregados y no con datos de usuarios individuales. Esto lo hace inmune a las restricciones de cookies y las normativas de privacidad como el GDPR, lo que lo convierte en una solución a prueba de futuro.
• Mide el Impacto a Largo Plazo: A diferencia de la atribución de último clic, el MMM puede modelar el impacto acumulativo de la publicidad en la construcción de la marca a lo largo del tiempo.
• Análisis Causal: Va más allá de la correlación para identificar la verdadera relación de causa y efecto, lo que permite tomar decisiones estratégicas de inversión con mayor confianza.

Limitaciones del MMM

• Nivel de Granularidad: Es una herramienta estratégica, no táctica. No es adecuada para optimizaciones detalladas a nivel de campaña o creatividad (por ejemplo, A/B testing).
• Requisitos de Datos: Necesita datos históricos amplios y consistentes.
• Complejidad y Costo: Tradicionalmente, ha requerido conocimientos de estadística y un coste elevado, aunque la aparición de herramientas de código abierto como el **Meridian de Google** está democratizando su uso.

Para no enrrollarme más, el Marketing Mix Modeling es la técnica más robusta para comprender el rendimiento global del marketing. En la era actual de la privacidad de los datos, ha resurgido como la herramienta esencial para que las empresas tomen decisiones de inversión inteligentes y maximicen su ROI.

El MMM permite responder preguntas clave como:

¿Cómo ha influido cada canal de marketing (TV, radio, YouTube, redes sociales) en las ventas?

¿Cuál es el retorno de la inversión (ROI) de mi gasto en publicidad?

¿Cómo debo optimizar la asignación de mi presupuesto para maximizar mis resultados?

Características clave de Meridian

Entremos a fondo, ahora ya sí, en las características de Meridian.

Meridian no es solo un MMM más; tiene particularidades que lo hacen especialmente potente:

• Código Abierto: Al ser una herramienta de código abierto, permite que cualquier empresa o analista la adapte, personalice y audite según sus necesidades específicas. Esto fomenta la transparencia y la flexibilidad.
• Meridian está enfocado en la privacidad: Utiliza datos agregados y no información a nivel de usuario. Esto lo convierte en una solución «privacy-safe» ideal para el futuro del marketing.
• Causalidad Bayesiana: Meridian se basa en esta metodología avanzada que permite comprender la relación de causa y efecto entre la inversión en marketing y los resultados, en lugar de solo correlaciones. Esto es crucial para tomar decisiones de negocio correctas.
• Modelado a Nivel Geográfico (Geo-Level): Ofrece la capacidad de analizar datos a un nivel más granular (por región o área metropolitana), lo que a menudo proporciona «insights» más ricos que los datos a nivel nacional.
• Optimización Avanzada: Permite no solo optimizar el presupuesto, sino también la frecuencia de los anuncios, utilizando datos de alcance y frecuencia para asegurar que la inversión llegue a la audiencia de la manera más efectiva posible.
• Integración con datos de Google: Aunque es de código abierto y puede utilizarse con cualquier conjunto de datos, está diseñado para integrarse perfectamente con las campañas de Google Ads, Display Video 360 y otros datos de Google, facilitando la importación de la información de inversión publicitaria. No olvidemos que llevamos 20 años regalando datos a Google, habrá que empezar a exprimir todo ese conocimiento.

Meridian funciona como un modelo de marketing mix (MMM) de código abierto que utiliza un enfoque bayesiano para ayudar a las empresas a medir el impacto de su inversión publicitaria. Su objetivo es proporcionar una visión holística del rendimiento de marketing, atribuyendo las ventas o los ingresos a diferentes canales, tanto online como offline, sin necesidad de datos a nivel de usuario.

Cómo funciona Meridian paso a paso

El funcionamiento de Meridian se puede dividir en tres fases principales: preparación de datos, modelado y análisis.

Preparación de los datos para Meridian

Para que Meridian funcione, necesita una base de datos histórica. Los datos se organizan a menudo de forma semanal o mensual y deben incluir:

• Variable dependiente (el resultado): La métrica que se quiere explicar, como las ventas, los ingresos, los clientes potenciales o las suscripciones.
• Variables de marketing (la inversión): El gasto en todos los canales de publicidad, tanto tradicionales (TV, radio, prensa) como digitales (Google Ads, Facebook Ads, etc.). También se incluyen las promociones o descuentos.
• Variables externas (factores de control): Elementos que influyen en el resultado pero no son parte de la inversión publicitaria. Esto incluye la estacionalidad (efectos de días festivos), la actividad de la competencia, eventos importantes o incluso el clima.

Proceso de modelado

Aquí es donde Meridian aplica su inteligencia estadística. En lugar de usar una regresión lineal tradicional, emplea un enfoque bayesiano. Este método no solo busca la mejor respuesta, sino que también considera una distribución de posibles respuestas, lo que resulta en un modelo más robusto y con menos riesgo de sobreajuste.

El modelo bayesiano de Meridian analiza las variables para determinar su relación con el resultado. Durante este proceso, toma en cuenta dos conceptos clave del marketing:

• Adstock: El efecto acumulativo de la publicidad. Una campaña de televisión no genera un impacto inmediato que desaparece al día siguiente; su efecto puede perdurar durante semanas. Meridian modela este impacto retrasado, lo que ofrece una atribución más realista.
• Rendimientos decrecientes: El principio de que el impacto de la inversión no es lineal. A partir de cierto punto, cada euro adicional gastado en un canal genera un retorno menor. Meridian calcula el punto de saturación para cada canal, lo que es vital para optimizar el gasto.

Análisis de resultados y optimización

Una vez que el modelo ha procesado los datos, los analistas pueden extraer conclusiones y usarlas para la planificación futura.

• Atribución de ventas: Meridian desglosa el impacto de cada canal y factor en el resultado final. Un resultado típico podría mostrar que el 35% de las ventas fueron impulsadas por el gasto en Google Ads, el 20% por la publicidad en TV y el 10% por promociones.
• Retorno de la inversión (ROI): La herramienta calcula el ROI para cada canal. Esto permite a los gestores de marketing comparar la eficiencia de la inversión y determinar qué canales están generando más beneficios.
• Recomendaciones de asignación de presupuesto: El modelo puede simular diferentes escenarios. Un analista podría preguntar: «Si movemos el 10% del presupuesto de Google a la televisión, ¿cómo cambiarán las ventas?» La respuesta del modelo ayuda a tomar decisiones informadas para reasignar el presupuesto y maximizar el crecimiento.

¿Por qué es Meridian relevante en la actualidad?

Meridian es una respuesta directa a la creciente preocupación por la privacidad de los datos. Como no depende de cookies ni de datos personales a nivel de usuario, ofrece una solución de medición sostenible en un futuro sin cookies de terceros. Su naturaleza de código abierto lo democratiza, permitiendo que empresas de cualquier tamaño construyan sus propios modelos de atribución a gran escala.

Meridian representa el compromiso de Google por ofrecer una solución de medición robusta, avanzada y, sobre todo, respetuosa con la privacidad en un momento de incertidumbre para la industria del marketing. Es una herramienta potente que busca democratizar el uso del Marketing Mix Modeling, permitiendo que más empresas tomen decisiones de inversión más inteligentes y basadas en datos, y no solo en la intuición.