En este artículo explicaremos cómo interpretar el porcentaje de precisión que ves en la sección de Información en la plataforma Morpheus
El porcentaje de precisión en el Marketing Mix Modeling (MMM) indica qué tan bien el modelo predice las ventas reales basándose en las actividades de marketing y otros datos proporcionados. Un porcentaje más alto significa que las predicciones del modelo están más cerca de los resultados reales.
¿Por qué la precisión no es del 100%?
El MMM no puede alcanzar un 100% de precisión debido a las incertidumbres inherentes en los modelos estadísticos. La precisión depende en gran medida de la calidad de los datos y de las suposiciones utilizadas.
Para mejorar la fiabilidad de las predicciones del modelo, es crucial considerar factores externos como las condiciones del mercado, la competencia y las preferencias de los clientes, entre otros.
Factores que influyen en la precisión del MMM
Varios factores contribuyen a la precisión de un modelo MMM:
- Calidad de los datos: El modelado MMM preciso se basa en datos de alta calidad, incluidos los datos de ventas, los gastos de marketing y otras variables relevantes.
- Granularidad de los datos: Datos más detallados, como desgloses por producto, región o canal, generalmente conducen a resultados más precisos.
- Atribución adecuada del gasto en marketing: Atribuir con precisión los gastos de marketing a canales o campañas específicas ayuda a determinar su verdadero impacto en las ventas.
- Incorporación de factores externos: Incluir influencias externas como la estacionalidad, eventos (por ejemplo, pandemias) e indicadores económicos mejora la capacidad del modelo para predecir el impacto de las actividades de marketing.
- Validación y optimización continua: Validar y actualizar regularmente el modelo MMM asegura que se mantenga preciso y relevante a medida que cambian los entornos del negocio y marketing.
¿Qué se considera una buena precisión?
Un porcentaje de precisión entre el 80% y el 95% generalmente se considera bueno. Si la precisión del modelo cae por debajo de este rango, es recomendable revisar y mejorar la calidad de los datos verificando los factores mencionados anteriormente.
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