Marketing Mix Modeling con PyMC
Proyecto analítico que explora atribución de marketing, reparto de presupuesto y modelos de respuesta con estadística bayesiana en PyMC.
Proyecto personal de aprendizaje y demostración. No es un despliegue para un cliente real.
Datos
- Gasto por canal
- Ventas
- Variables de contexto
Modelo
- Modelo de respuesta
- Inferencia bayesiana (PyMC)
- Contribución por canal
Decisión
- Escenarios de presupuesto
- Incertidumbre
Esquema conceptual de un flujo de marketing mix modeling. Se sustituirá por un diagrama propio.
Visión general
Un proyecto analítico personal sobre marketing mix modeling (MMM): estimar cuánto aporta cada canal de marketing a las ventas y cómo repartir el presupuesto. No presenta resultados de un negocio real.
Problema y objetivo
Cada plataforma de publicidad reclama para sí las conversiones, y la suma de todas suele superar las ventas reales. Un MMM trabaja con datos agregados —gasto por canal y ventas a lo largo del tiempo— para estimar la contribución de cada canal y simular el efecto de cambiar el reparto del presupuesto.
Enfoque metodológico
Un modelo de este tipo describe las ventas como una función del gasto en cada canal más factores de contexto como estacionalidad o promociones, y suele incluir dos ideas: que el efecto de la publicidad se prolonga en el tiempo y que tiene rendimientos decrecientes. La inferencia bayesiana con PyMC permite expresar la incertidumbre de cada parámetro y comunicar rangos en lugar de cifras únicas.
Los detalles de implementación (motores, modelos y parámetros concretos) los explico en una conversación.
Tecnologías
Python, PyMC y modelado estadístico.
Limitaciones que conviene conocer
- Correlación no es causalidad. Un MMM estima asociaciones; solo con experimentos (por ejemplo, pruebas geográficas o de incremento) se puede calibrar el efecto causal.
- Canales correlacionados. Si dos canales se activan a la vez, el modelo tiene dificultades para separar su efecto.
- Pocos datos. Con series cortas o poco variación en el gasto, la incertidumbre es grande.
- Cambios estructurales. Lanzamientos, crisis o cambios de precio alteran las relaciones aprendidas.
Resultados y evaluación
Solo se publicarán resultados cuantitativos validados. Hasta que se documente la validación (ajuste, comprobaciones predictivas y análisis de sensibilidad), este proyecto se presenta como exploración metodológica, sin cifras de impacto.
Relación con servicios
Esta línea de trabajo se aplica en analítica avanzada y modelos predictivos, siempre con una evaluación honesta de lo que los datos permiten concluir.