El Marketing Mix Modeling (MMM) cuantifica la aportación de cada canal de marketing —offline (TV, radio, OOH) y digital (búsqueda, redes sociales, display)— al rendimiento de negocio. En un entorno donde la deprecación de cookies, las crecientes regulaciones de privacidad y la fragmentación omnicanal dificultan la atribución, Google Meridian emergió en enero de 2025 como la solución open-source que combina modelos bayesianos, datos geo-nivel y resultados de experimentos incrementales para ofrecer insights más precisos, transparentes y accionables. En Crónicatech, exploramos sus fundamentos, beneficios y arquitectura y te contamos cómo le va comparado contra otras herramientas similares de la competencia como Adobe Mix Modeler o Analytics Partners.
¿Qué es un MMM y con qué se come?
El MMM nació en los años 60 en la industria de bienes de consumo empaquetados con regresiones lineales para medir cómo la inversión en medios tradicionales influía en las ventas. Con la evolución de la econometría bayesiana y la computación, el MMM ha incorporado:
- Adstock y decaimiento publicitario: Captura la acumulación y erosión temporal del efecto de anuncios, modelando la persistencia y la saturación del mensaje.
- Inferencia bayesiana: Utiliza distribuciones previas (“priors”) derivadas de experimentos controlados y datos históricos, generando intervalos creíbles que cuantifican la incertidumbre de las estimaciones.
- Variables exógenas: Ajusta los modelos por factores como estacionalidad, clima, inflación y acciones de la competencia, mejorando la validez de las conclusiones.
- Experimentos incrementales (incrementality testing): Integra tests A/B para calibrar el modelo con evidencia empírica, reduciendo sesgos y perfeccionando las elasticidades.
La combinación de estos componentes permite que un MMM moderno ofrezca simulaciones de escenarios de inversión —por ejemplo, ajustar el presupuesto en YouTube vs. TV— y cuantifique el retorno incremental de cada euro invertido, brindando una visión holística y fiable en un mundo poscookies.
¿Qué es Google Meridian?
Google Meridian potencia el MMM tradicional con características diferenciadoras que responden a los retos actuales:
Las tendencias que marcarán el marketing en 2025 refuerzan la relevancia del MMM:
- Retail media en auge: Con un gasto de 61 000 M USD en EE. UU. durante 2024, integrar datos de Amazon Ads o Walmart Connect en MMM es esencial para medir su ROI y optimizar inversiones.
- Micro-influencers y campañas hiperlocales: El influencer marketing superará los 22 000 M USD en 2025; las colaboraciones con micro-influencers logran un engagement hasta 60% superior, y el MMM cuantifica su impacto a nivel local.
- Purpose-driven marketing: Las campañas de sostenibilidad y diversidad requieren incorporar métricas ESG en el modelo, midiendo no solo ventas sino impacto social y ambiental.
- Agentic AI e insourcing: La automatización bayesiana reduce de meses a horas el modelado MMM, favoreciendo el insourcing y el control interno del proceso con herramientas open-source.
Arquitectura y adopción de Google Meridian
Google Meridian está diseñado como un framework flexible y modular:
- Modelado jerárquico geo-nivel: Permite estimar el impacto en regiones específicas con intervalos creíbles más estrechos, agilizando recomendaciones locales.
- Calibración con tests A/B e incrementality experiments: Ajusta las elasticidades y adstocks con datos de experimentos incrementales, mejorando la precisión.
- Métricas de reach y frequency: Aprovecha datos de alcance y frecuencia de YouTube, distinguiendo entre impresiones únicas y repetidas para optimizar campañas de video.
- Acceso a datos de MMM Data Platform: Incluye Google Query Volume (GQV) y YouTube reach desde la plataforma de datos de Google, facilitando variables de control adicionales.
- Transparencia total: Código abierto en GitHub, editable por cualquier data scientist y auditado por la comunidad, favoreciendo la confianza y la colaboración.
Programa de socios certificados: Más de 20 agencias, entre ellas Accenture, Publicis Media, Artefact y Jellyfish, ofrecen consultoría, integración, implementación de dashboards y soporte técnico, acelerando la adopción de Meridian en empresas sin expertise interno.
¿Cómo implementar un MMM?
Para desplegar un MMM robusto con Google Meridian y asegurar su éxito:
- Definir objetivos claros: Establecer KPIs—ROI, LTV, brand lift, SROI—y prioridades geográficas o de segmento.
- Recopilar datos rigurosos: Consolidar 2–3 años de históricos semanales o diarios de inversión, ventas y variables externas (clima, economía, retail media).
- Equipo multidisciplinar: Involucrar marketing, finanzas, data science y partners certificados desde la planificación hasta la validación.
- Insourcing con herramientas open-source: Adoptar Meridian o Robyn, capacitar al equipo interno y fomentar cultura de datos.
- Validación continua: Ejecutar tests incrementales trimestrales para ajustar adstock, elasticidades y priors bayesianos.
- Always-on MMM: Actualizar modelos semanalmente para activar ajustes tácticos en tiempo real.
- Triangulación de medición: Combinar MMM con multi-touch attribution, incrementality testing y analytics en tiempo real para una visión completa.
- Integración de métricas emergentes: Incluir retail media, micro-influencers, KPI ESG y métricas de alcance/frecuencia en el modelo.
- Escalabilidad geográfica: Aprovechar el modelado geo-nivel para insights locales y globales con precisión.
- Transparencia y auditoría: Documentar procesos, supuestos y código; realizar auditorías periódicas para fomentar la confianza interna.
Otras soluciones de MMM frente a Google Meridian
Cada solución tiene sus puntos fuertes: Measured y Lifesight destacan en rapidez y unified insights; Adobe y Nielsen aportan cobertura y datos de ecosistemas consolidados; Analytic Partners combina MMM con analytics comerciales; Robyn es ideal para equipos técnicos con presupuestos reducidos; y Sellforte ofrece calibración específica para retail. Google Meridian, en cambio, equilibra transparencia open-source, modelado bayesiano geo-nivel y validación con tests A/B, constituyendo un punto medio entre flexibilidad, precisión y facilidad de colaboración.
Cómo obtener acceso a Google Meridian
1. Solicita acceso al framework Meridian
- Visita la página oficial de Meridian en Google Developers.
- Haz clic en Get Google Data for Meridian y completa el formulario de solicitud con:
- Nombre de la organización
- Email corporativo
- Descripción breve del caso de uso
- Al enviar la solicitud, el equipo de MMM de Google responde en un plazo de hasta 3 días hábiles con las credenciales y el enlace al repositorio GitHub privado de Meridian.
- Revisa el notebook dispuesto por Google para probar la demo de MMM (en inglés)
2. Clona el repositorio y verifica la instalación
Abre la terminal y clona el repo:
git clone https://github.com/google/meridian.gitInstala la versión más reciente desde GitHub:
python3 -m pip install --upgrade git+https://github.com/google/meridian.gitVerifica la instalación:
python3 -c "import meridian; print(meridian.__version__)"
3. Accede a la MMM Data Platform
- El usuario primario de la organización accede a la plataforma y se autentica con su cuenta corporativa.
- En la esquina superior derecha, hacer clic en el ícono de persona y seleccionar Invitar usuarios.
- Añadir emails corporativos y asignar rol:
- Owner: gestionar usuarios y solicitudes de datos
- Writer: crear proyectos y solicitudes
- Reader: solo ver proyectos existentes
- Seleccionar Notificar a usuarios y pulsar Invitar. Los nuevos usuarios reciben un correo con el enlace de acceso.
4. Configura el destino de los datos
Por defecto, los informes de MMM llegan a Google Drive. Para enviarlos a un data lake propio:
- En la pestaña Projects, hacer clic en el engranaje de Settings.
- Elegir Amazon S3, Google Cloud Storage o SFTP y completar credenciales (bucket, claves o credenciales).
- Realizar una prueba de transferencia presionando Start test transfer y, una vez confirmada, hacer clic en Confirm and Enable3.
5. Solicita los datos y comienza a modelar
- Con rol Owner o Writer, crear un proyecto nuevo desde el botón “+” en la plataforma.
- Definir:
- Nombre de proyecto (marca y país)
- Rango de fechas y granularidad
- Fuentes de datos (Google Ads, DV360, YouTube R&F, GQV)
- Frecuencia de entregas (única, mensual, trimestral)
- Enviar la solicitud. La entrega inicial puede tardar hasta 3 semanas, tras lo cual los datos estarán disponibles en Drive o en el data lake configurado.
