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En un entorno donde los presupuestos se fragmentan, las cookies desaparecen y la atención del consumidor se distribuye en decenas de plataformas, el Marketing Mix Modelling (MMM) vuelve a ponerse sobre la mesa.
Y esta vez, no viene solo: la inteligencia artificial está dándole una nueva vida a una metodología que muchos daban por muerta.
¿Qué es el Marketing Mix Modelling (MMM) y por qué había caído en desuso?
El Marketing Mix Modelling es una técnica estadística que busca responder una pregunta crucial: ¿Qué canal de marketing realmente impulsa mis ventas?
Se basa en analizar datos históricos (inversiones, ventas, estacionalidad, precios, promociones, etc.) para estimar el impacto de cada variable sobre los resultados de negocio.
Durante años, fue la base del marketing analítico… hasta que llegó el marketing digital.
Con la aparición del tracking individual, las cookies y el performance marketing, muchos anunciantes abandonaron el MMM por modelos más inmediatos y aparentemente precisos, como el attribution modeling.
Sin embargo, con el fin del seguimiento basado en cookies, las políticas de privacidad más estrictas y la saturación de canales, el MMM vuelve a ser relevante.
Google lo destaca en su informe “Top Digital Marketing Trends and Predictions for 2025” como una tendencia clave ante la fragmentación de presupuestos y la pérdida de trazabilidad directa.
El nuevo MMM no se parece al de hace una década. La IA está transformando este enfoque en tres dimensiones esenciales:
Antes, construir un modelo de mezcla de marketing podía tomar semanas o meses.
Hoy, los algoritmos de machine learning permiten actualizar y recalibrar modelos casi en tiempo real, incorporando más variables (como comportamiento digital, sentimiento social, o datos de CRM) con mayor precisión.
El MMM tradicional se centraba en canales “pagados” o ATL (TV, radio, prensa).
Ahora, gracias a la IA, se pueden integrar datos online, offline y sociales, cruzando métricas de awareness, engagement, leads y ventas en un solo modelo. Esto permite decisiones mucho más inteligentes sobre dónde y cuánto invertir.
Las plataformas impulsadas por IA generan simulaciones automáticas:
“¿Qué pasaría si aumento 10% mi inversión en Meta y reduzco 5% en Google Ads?”
El modelo predice los resultados y sugiere el mix óptimo. Ya no se trata de analizar el pasado, sino de anticipar el futuro con precisión basada en datos.
Imaginemos una marca de cosméticos con presencia en redes sociales, e-commerce y retail físico.
Su equipo de marketing enfrenta una pregunta clásica: “¿Dónde debo invertir más: influencers, anuncios en buscadores o social ads?”
Usando un modelo MMM impulsado por IA, el sistema analiza tres años de datos históricos, precios, promociones y comportamiento del consumidor.
El modelo revela que:
Con esta información, la empresa puede redistribuir presupuesto, proyectar resultados y reducir desperdicio publicitario.
El renacimiento del Marketing Mix Modelling no es nostalgia por la vieja escuela: es la evolución natural de un mercado que exige modelos más robustos, sin depender de cookies, y potentes gracias a la IA.
En 2026, los equipos que combinen la capacidad analítica del MMM con la agilidad predictiva de la inteligencia artificial no solo optimizarán su inversión publicitaria, dominarán la estrategia de marketing basada en evidencia.