Cómo identificar el momento de compra de tus clientes usando MMM

Uno de los grandes desafíos del marketing actual es entender qué canales y acciones influyen realmente en el momento clave de conversión. ¿Fue un anuncio en redes sociales? ¿Una búsqueda en Google? ¿Un email de último minuto? Para responder a estas preguntas, muchas empresas recurren al modelo de atribución multitouch (MTA), pero también es posible capturar esta información usando Marketing Mix Modeling (MMM), especialmente cuando se combina con una estrategia adecuada de modelado de canales.

¿Se puede identificar el "momento de compra" usando MMM?

Sí. Aunque MMM tradicionalmente trabaja sobre datos agregados y evalúa efectos a nivel macro, con una buena estructura de datos y segmentación de canales, es posible acercarse al momento de compra, incluso sin tener datos individuales.

Estrategias para capturar el punto de conversión

1. Modelar los touchpoints de cierre como canales independientes Una forma efectiva de capturar la influencia del momento de compra es separar los canales donde suelen ocurrir las conversiones (como buscadores de marca, email marketing o páginas de precios) como variables independientes en el modelo. Esto permite que el modelo estime directamente su contribución al total de ingresos, sin diluir su efecto entre el resto de los medios.

Ejemplo real: Una clínica dental en Santiago utilizó NeuroRadar para separar el tráfico por búsquedas de marca en Google del resto de tráfico pagado. Descubrieron que más del 30% de las conversiones provenían de búsquedas de marca realizadas después de ver anuncios offline.

En la curva de respuesta: Notarás que estos canales tienen una relación más directa y eficiente entre inversión o volumen y resultados. Suelen presentar curvas con menor saturación, dado que actúan como disparadores finales más que como generadores de demanda.

2. Integrar insights de MTA como inputs cualitativos o validaciones MMM no tiene acceso a datos de usuario, pero puede beneficiarse de información derivada de modelos MTA, como el tiempo promedio entre primer contacto y conversión, o la frecuencia de ciertos caminos de conversión. Esto permite ajustar el modelo o segmentar los datos para evaluar correctamente el rol de cada canal.

Ejemplo real: Una fintech chilena combinó su modelo MMM con rutas de atribución observadas en Google Analytics. Encontraron que el 80% de los usuarios convertidos había interactuado previamente con contenido educativo, por lo que incluyeron este canal como variable explicativa adicional en el MMM.

3. Enriquecer el modelo con variables de intención directa Puedes incluir señales que reflejan intención alta de compra (como búsquedas de marca, tráfico directo o eventos como clics en botones de compra) como variables explicativas dentro del modelo. Estas variables ayudan a capturar el comportamiento de usuarios cercanos a convertir, mejorando la comprensión del proceso de decisión.

Ejemplo real: Una empresa de software B2B agregó como variable el número de visitas a la página de precios por semana. El modelo MMM reveló que esta variable tenía una fuerte correlación con el cierre de ventas, superando incluso a los clics en campañas de Google Ads.

¿Qué puedes obtener?

• Una estimación más realista del rol de los canales de cierre

• Una visión clara de cuántos ingresos están realmente impulsados por medios de performance y cuáles son solo facilitadores del último paso

• La posibilidad de optimizar tu presupuesto sin sobrevalorar el canal final de conversión

  
  

En resumen

Si bien MMM y MTA son enfoques distintos, no son excluyentes. Usar MMM con una estructura de canales bien definida te permite entender no solo qué genera demanda, sino también qué canales participan activamente en el momento de compra. Y con eso, construir una estrategia más eficiente, transparente y rentable.