Descubre cómo Morpheus utiliza modelos bayesianos para determinar con precisión la contribución de cada canal de marketing al rendimiento total de ventas.
Morpheus utiliza un modelo estadístico bayesiano para estimar la contribución de cada canal de marketing a las ventas totales. El modelo comienza con suposiciones previas sobre cuánto puede influir cada canal en las ventas, basándose en datos históricos o en referencias del sector. Estas suposiciones se actualizan con los datos reales a lo largo del tiempo.
A través de un proceso llamado inferencia bayesiana (una forma de hacer inferencias estadísticas en la que el estadístico asigna probabilidades subjetivas a las distribuciones que podrían generar los datos), el modelo calcula la probabilidad de diferentes resultados de ventas, dado el gasto en medios y el rendimiento de cada canal. El modelo analiza las correlaciones entre las actividades de marketing (como el gasto en publicidad, impresiones, clics) y las ventas, ajustando factores como la estacionalidad y los eventos externos.
Veamos un ejemplo del mundo real:
Por ejemplo, imagina que tenemos datos de canales como Google Ads, TV, Radio, Facebook, y factores externos como el Clima y el Interés en la Marca, junto con las Ventas Totales. El modelo evaluará cómo cada canal se correlaciona con las fluctuaciones en las ventas a lo largo del tiempo.
- Si el gasto en Google Ads aumenta mientras las ventas también suben, el modelo calcula la probabilidad de que Google Ads haya contribuido a ese aumento.
- Si se ejecutan campañas de TV al mismo tiempo pero las ventas no aumentan tanto, el modelo puede inferir una menor contribución de la TV.
- El Clima y el Interés en la Marca actúan como variables de control que ayudan al modelo a diferenciar entre los factores que pueden influir en las ventas pero que no están directamente relacionados con el gasto en medios.
El modelo refina de forma iterativa su comprensión de cómo cada canal afecta a las ventas actualizando las probabilidades.
De esta manera, el modelo no solo dice que "Google Ads causó el 30% de las ventas", sino que asigna una distribución de probabilidad para representar qué tan probable es que cada canal haya contribuido a las ventas.
Este enfoque probabilístico permite que el modelo refleje la incertidumbre inherente en los datos, lo que lo hace adaptable a medida que se añade más información.
Para empezar con Morpheus, contacta con nuestro equipo a través del chat web o por correo electrónico, y te guiaremos en el proceso.