explōrātiō gira dos de las principales metodologías MMM del mercado —Robyn, de Meta, y Meridian, de Google— en su misma base de datos. Cuando ambos están de acuerdo, la recomendación de mezcla pasa a la mesa con doble peso; Cuando no están de acuerdo, sabes exactamente dónde y por qué, sin el clásico riesgo de defender una cifra que sólo respalda una metodología. El resultado: una decisión presupuestaria que sobrevive a la difícil pregunta de la reunión y al auditor que viene después.
Entrada → modelado dual → lectura integrada
Lo que entra en el estudio, lo que ejecutamos en paralelo y lo que usted se lleva, con la línea del proyecto a continuación.
De la contratación al cierre
Tu mandas la historia inversión por canal¹ y el KPI que desea explicar (ingresos, conversión, clientes potenciales), en el formato actual: exportaciones de plataforma, CSV u hoja de cálculo. Devolvemos la lectura de cuánto está realmente obteniendo cada canal del resultado, qué cambia si se mueve el presupuesto entre ellos y en qué decisiones coinciden las dos metodologías, y cuáles aún requieren precaución.
¹ considerando bases sin errores de clasificación, en caso contrario analizaremos la necesidad de contratar el Data Clean
Desde el comité ejecutivo hasta el equipo de ingresos, cuando la cuestión es la combinación, el presupuesto y la defensa metodológica en una reunión en la que alguien pedirá rehacer el cálculo, y no solo un informe de desempeño semanal.
Cuando la próxima reunión del comité pide una defensa del plan de medios, no es un presentimiento. Es necesario llegar con una combinación justificada, escenarios presupuestarios listos y un apoyo metodológico que sobreviva a la difícil pregunta, sin haber hecho el estudio a oscuras ni haberlo delegado a una herramienta que nadie entiende.
Cuando el equipo de datos quiere abrir el capó y auditar lo que se ha hecho. explōrātiō ofrece especificaciones abiertas del estudio dual (Robyn + Meridian), exportaciones CSV de estimaciones y descomposiciones por metodología y documentación técnica que su equipo puede leer, rehacer e integrar, sin cajas negras ni plataformas cerradas.
Cuando el cliente final solicita MMM, pero la agencia no puede soportar internamente un estudio de este tamaño. explōrātiō actúa como un brazo analítico (marca blanca, cofirmado o detrás de escena) que lleva a cabo el estudio de principio a fin, incluidos talleres de lectura y personalización del alcance según lo requiera el informe.
Un solo diseño de proyecto cubre todo: preparación de la base, entrenamiento de las dos metodologías sobre la misma base, cruce de resultados con lectura explícita de convergencia y divergencia, escenarios presupuestarios para la siguiente ronda de planificación y talleres de lectura para que su equipo aplique el resultado, sin tener que volver a digerir el informe técnico para la próxima reunión.
Cuatro frentes de lectura en el informe final. Cada uno existe para responder una pregunta concreta que aparecerá en la reunión de planificación, en el comité o en la conversación con el equipo de datos, no para llenar diapositivas.
Robyn y Meridian entrenaron sobre la misma base. El informe explora las correlaciones y el acuerdo entre las contribuciones de cada canal, y la recomendación gana peso cuando ambos apuntan en la misma dirección. Cuando no es así, el informe explica por qué, sin forzar una conclusión.
Las variables macroeconómicas (inflación, intereses, deuda), eventos comerciales, acciones de la fuerza de ventas y patrocinios entran en el modelo como contexto. Sin esto, el estudio confunde el efecto de los medios con el efecto del mercado; aquí la separación es explícita.
Recomendaciones de reubicación por canal y escenarios de presupuesto total para la próxima ronda de planificación. El resultado guía la decisión de “dónde poner el próximo dólar”; no es un gráfico aislado que deba interpretar por su cuenta.
Ajuste métricas para cada modelo (NRMSE y frontera de Pareto en Robyn; intervalos de credibilidad en Meridian), una al lado de la otra en una tabla comparable. Cuando las metodologías convergen, la recomendación es firme; cuando divergen, el informe documenta las causas plausibles (antecedentes, forma funcional, calidad del ajuste), sin recuadros negros.
MMM Combined no se trata de elegir a Robyn o Meridian; se trata de entrenarlos a ambos sobre la misma base y leer el contraste entre ellos como evidencia adicional. La recomendación gana apoyo cuando las dos tradiciones metodológicas llegan al mismo lugar; gana honestidad cuando no llegan.
Frequentist (Ridge), adstock, Hill saturation, Pareto y NRMSE como anclaje de ajuste. En Combinado, ingrese siempre en pareja con Meridian, para contrastar estructura e incertidumbre, no para “disputar” un ganador automático.
Bayesiano (MCMC vía JAX), adstock retrasado y posteriores. En Combined, ofrece la contrapunto bayesiano Según Robyn, el informe cruza intervalos y contribuciones para ver dónde la visión de la incertidumbre refuerza o tensiona al frecuentista.
Cuatro movimientos en el proyecto: base única; dos entrenamientos completos; lectura conjunta (incluyendo correlaciones entre series de cotización o drivers equivalentes); luego escenarios presupuestarios y narrativa única para el negocio. Una incorporación de datos - dos especificaciones alineadas para una comparación honesta.
Recalculamos los impactos y las inversiones fuera de línea para relacionarnos mejor con los datos en línea. Los ajustes de contribución y stock publicitario también se consideran antes del modelado.
Datos como inflación, tasas de interés, deuda y otras medidas macroeconómicas se incluyen en el modelo de impactos indirectos. En el Modelo final también se consideran inversiones en fuerza de ventas, Trade Marketing, eventos y patrocinios.
Informe que integra el dos lecturas, exportaciones (CSV) de estimaciones y descomposiciones de cada metodología, marcos cruce y premisas documentadas, con README en la transferencia cuando tenga sentido para el equipo técnico.
El estudio no reemplaza datos confiables ni inventa una respuesta donde la base no proporciona, pero entrega algo que una herramienta aislada rara vez cubre: dos metodologías de referencia sobre la misma base, con una lectura explícita de las relaciones entre los resultados.
Robyn y Meridian son gratuitos y auditables, pero "solo la biblioteca" aún requiere canalización, Python, estandarización y tiempo para consolidar las lecturas. Girar ambos en paralelo por su cuenta multiplica el esfuerzo y el riesgo de esquemas divergentes - Ventas combinadas ambos en el mismo camino y en la misma narrativa de correlación y convergencia.
Las soluciones cerradas aceleran las compras, pero a menudo ocultan especificaciones, pesan sobre la firma y limitan la exportación a BI. Depende de la hoja de ruta del proveedor para reproducir el método.
Servicio integrado: un dibujo de datos, formación de ambas metodologías por el mismo equipo, análisis conjunto de productos (correlaciones, convergencia, divergencias explicadas) y recomendación de combinación que respete las dos tradiciones metodológicas, con métricas de ajuste explícitas, resultados exportables y metodologías que la comunidad técnica ya discute abiertamente.
Desde el diagnóstico básico hasta el cierre documentado, con una ventana típica para cada fase. Lo que está en el alcance firmado es lo que se hará; es la regla para medir “lista” al final.
Mapeo de canales, calendario, KPI y variables de contexto; verificación de taxonomía e integridad antes de ejecutar el primer modelo.
Doble entrenamiento (Robyn y Meridian) sobre la base aprobada; calibraciones alineadas para que las salidas sean comparable en la fase de validación y cruce.
Talleres de interpretación: contribuciones y elasticidades (o equivalentes), acuerdo entre metodologías, correlaciones entre factores y dónde tiene sentido profundizar la divergencia: con cordura empresarial y límites de decisión.
Paquete documentado (informe, exportaciones, supuestos). Continuidad para nuevos canales, estacionalidad o actualizaciones base según cadencia acordada.
Tres tamaños de estudio, en una sola entrega. El alcance se escala por número de marcas, canales, variables exógenas y geografía; coincidimos en la conversación inicial de 45 minutos con una muestra de su caso. A diferencia de una plataforma SaaS, no pagas una suscripción recurrente; paga el estudio, recíbelo entregado.
R$ 17.947
R$ 45.947
R$ 75.457
Para las agencias que quieran entregar el estudio bajo su marca y para los equipos de datos que quieran el estudio en el estándar técnico que integran, se están discutiendo formatos específicos. Modelos de recurrencia anual (1 reentrenamiento bianual + 2 lecturas) y paquetes piloto con descuento para el primer estudio, solo pregunte.
MMM se trata de cortar: marcas, canales, geografía, variables. Y a veces el foco cambia: entra una marca extra, aparece una variable exógena adicional y se va la necesidad de mirar una región imprevista. En lugar de ocultar la regla, dejamos visible la tabla: qué desencadena un complemento, qué se convierte en un nuevo estudio y cuánto cuesta cada caso además del paquete contratado.
+35%
Cambiar hasta el 25% del alcance firmadoEj.: Esencial (R$ 17.947) → aumento de R$ 6.281.
+50%
Cambio por encima del 25% del alcanceEj.: Esencial (R$ 17.947) → aumento de R$ 8.974.
25%
Límite de canales cambiadosEj.: Esencial: 6 canales de alcance. El pedido añade 1 canal (17%) → a tiempo (+35%). Desde el segundo canal adicional (≥33%) → ancho (+50%).
25%
Límite por variables exógenas añadidasEj.: Esencial: 3 variables en el alcance (macro + estacionalidad + 1 extra). La solicitud agrega 1 variable (33%) → amplia. Criterio más sensible porque cada variable reabre Diagnóstico.
30d
Una ronda después de la lectura formalPedidos consolidados a tiempo. Aceptar por escrito. Después de eso = nuevo alcance.
Nuevo
Fuera del complemento: presupuesto separadoOtra marca fuera de alcance, cambio de geografía (Nacional ↔ regional), cambio/adición de motor (Robyn/Meridian → otro), reentrenamiento fuera de la cadencia acordada, extensión de serie histórica.
Los criterios A y B miden el % del alcance modificado · prevalece el índice más alto · complemento único +35% o amplio +50% sobre el paquete · todo lo que está en el alcance firmado
MMM sólo ofrece lecturas confiables cuando el historial es estable y los canales tienen una variación real en el tiempo. Utilice las tarjetas a continuación para validar si tiene sentido antes de la conversación, y si un elemento no cuadra, le diremos honestamente qué producto explōrātiō funciona primero.
Mínimo 18 meses de serie, preferiblemente semanal. Mensualmente solo como excepción: reduce la lectura de estacionalidad dentro del mes.
Tres o más canales con inversión variable en la historia. Offline y otros medios: entrega semanal con impactos calculados y alineados al modelo.
CSV u hoja de cálculo, exportaciones de medios y KPI en el mismo calendario; Mapeo documentado columna por columna. La base debe llegar tratada y lista para los modelos.
Macro, comercio, fuerza de ventas y eventos: cuanto más contexto, mejor separa el modelo a los medios de los factores externos.
En general, de 4 a 6 semanas desde la base aprobada hasta el modelo validado, dependiendo de la calidad de los datos y las rondas de capacitación.
Enlaces seguros y transferencia cifrada; los datos permanecen en su entorno. Tras la entrega del estudio, exclusión total — LGPD y no reutilización en otros proyectos.
MMM mide el efecto promedio a lo largo del tiempo; no reemplaza todos los análisis de marketing. En algunas situaciones, otro producto exploratorio ofrece una respuesta más rápida o prepara el escenario para que MMM tenga sentido más adelante.
MMM funciona bien en semanas o meses; Para realizar un seguimiento de la luz y ajustar anuncio por anuncio, utilice los informes operativos de sus medios, fuera del alcance de este producto.
Si los nombres de las campañas, los tipos de cambio y las ventas están en conflicto, ningún modelo puede solucionarlo en el aire. Primero Data Clean, luego MMM.
Anticipar la demanda por categoría con búsquedas y tendencias es Trends Analyzer u otro diseño predictivo, que no debe confundirse con la descomposición histórica de los medios.
El modelo necesita contraste a lo largo del tiempo; con menos de tres canales con variación real, la lectura se convierte en una opinión con un R² alto.
Ambos, siempre en este producto: el alcance es el estudio integrado, con formación conjunta sobre el misma base y lectura dedicada a cruz Resultados: explicación de las correlaciones, convergencias y divergencias. No posicionamos a Combined como una venta aislada de una única metodología.
Porque los frecuentistas y los bayesianos enfrentan el mismo problema con diferentes hipótesis y ven la incertidumbre de diferentes maneras. Cuando ambos indican el mismo patrón (canal que impulsa el KPI, por ejemplo), la recomendación gana peso real para defender en comité. Cuando no están de acuerdo, el informe explica por qué (antecedentes, forma funcional, calidad de ajuste): una visión más honesta que elegir una metodología, ignorar la otra y descubrir el error solo en la siguiente ronda.
No es obligatorio. Trabajamos con hojas de cálculo y exportaciones cubiertas en el alcance; lo esencial es una granularidad y una sincronización coherentes. Los flujos con un lago de datos pueden acelerar los recurrentes, pero no son un requisito previo para el estudio.
En la práctica, entre 4 y 6 semanas después del cierre de la base, incluido el entrenamiento del dos metodologías, cruce de productos y validación de negocios. Si los datos requieren una limpieza exhaustiva antes de eso, agregamos la fecha límite de limpieza de datos.
MMM responde a otra pregunta: qué parte de la variación del KPI en el tiempo está asociada con cada canal y variables de contexto. No reemplaza al MTA a nivel de cookies, pero evita algunos sesgos cuando el CRM no cubre todo el recorrido.
El procesamiento y el almacenamiento siguen lo acordado en el contrato y en las políticas de su empresa; en general, sin depender de nuestra nube para los datos sin procesar. Al cierre, documentamos dónde se encuentran los artefactos, recomendaciones de retención y cumplimiento de la LGPD, alineándonos con su departamento legal o DPO cuando sea necesario.
Informe metodológico que integra las dos líneas de evidencia, premisas documentadas, exportaciones tabulares por metodología y cruce (donde tiene sentido: acuerdo, correlaciones entre drivers equivalentes), además de talleres de interpretación. El núcleo de la decisión es la opinión conjunta; Las exportaciones respaldan la auditoría y su BI.
Términos técnicos que aparecen en el informe, talleres y exportaciones CSV. Está aquí porque cualquiera que opere datos (BI, análisis, ingresos) querrá abrirlos y auditarlos; cualquiera que simplemente reciba la recomendación no necesita leerla.
Modelo estadístico que estima cómo los canales, los medios y los factores contextuales se asocian con la variación de un KPI a lo largo del tiempo: base para la asignación del presupuesto, no un sustituto de la atribución cookie por cookie.
En este producto: Robyn y Meridian entrenaron en misma base, con lectura explícita de convergencia, correlación y divergencia entre productos.
Parte del resultado (o KPI modelado) atribuida a un controlador de medios o variable exógena en la descomposición del modelo.
La separación del KPI en partes explicadas por cada canal, línea base y controles permite comparar el peso relativo de las inversiones.
Efecto arrastre: el impacto de una inversión no desaparece el día que se publica el anuncio; decae con el tiempo según parámetros calibrados.
Curva en la que, más allá de un cierto nivel de inversión, gastar más en el canal produce un rendimiento marginal más bajo, una forma funcional común en Robyn.
Cuánto responde el KPI proporcionalmente a un aumento porcentual en el gasto del canal: útil para simular escenarios presupuestarios.
Regularización que reduce el sobreajuste cuando hay muchos canales correlacionados: estimaciones de anclaje sin coeficientes de puesta a cero como en Lasso.
Conjunto de soluciones en las que no es posible mejorar el ajuste y la parsimonia al mismo tiempo; Robyn lo utiliza para elegir modelos equilibrados entre complejidad y error.
Error cuadrático medio normalizado: el modelo ajusta la métrica a los datos históricos; cuanto más pequeño (dentro del alcance aceptable), mejor será el ajuste en una escala comparable.
La forma en que la inversión entra en la ecuación después del stock publicitario y la saturación define la curva de respuesta por canal antes de la regresión.
Estima los parámetros como valores puntuales (con intervalos derivados del ajuste de muestreo), sin antecedentes explícitos como en el bayesiano, el enfoque central de Robyn.
Combina datos observados con antecedentes (creencias iniciales calibradas) y produce distribuciones posteriores: la incertidumbre es parte de la respuesta, no solo un número.
Suposición inicial sobre los parámetros (por ejemplo: elasticidad de un canal) antes de ver los datos; Influye en el resultado cuando la serie es corta o ruidosa.
Distribución de parámetros después para incorporar los datos: en el informe aparecen como una estimación central y un intervalo de credibilidad.
Cadena de Markov Monte Carlo: método para tomar muestras de la parte posterior cuando no hay una solución analítica cerrada; Meridian se ejecuta a través de JAX para mejorar el rendimiento.
Rango donde el parámetro o contribución cae con alta probabilidad (por ejemplo: 90%): contrapunto al valor único del frecuentista.
Biblioteca numérica de Google utilizada por Meridian para acelerar el entrenamiento bayesiano en GPU/TPU cuando esté disponible.
Variante parametrizada de transferencia de viaje: el efecto máximo puede ocurrir días después de la exposición, no solo el día cero.
Cuando ambas metodologías apuntan en la misma dirección (por ejemplo, el mismo canal como impulsor relevante), se refuerza la recomendación de mezclar.
Cuando las contribuciones o elasticidades no están de acuerdo, el informe documenta causas plausibles (adaptación, antecedentes, forma funcional).
Medida de alineación entre resultados equivalentes de las dos metodologías; No debe confundirse con la correlación bruta entre el gasto del canal en la hoja de cálculo.
Qué tan bien el modelo reproduce el KPI histórico, comparado entre metodologías con sus propias métricas (NRMSE en Robyn, diagnóstico bayesiano en Meridian).
MMM Combined entregado dentro del alcance firmado. Listo para que el comité de planificación defienda la combinación, para que el equipo de ingresos ejecute escenarios presupuestarios y para que el equipo de datos audite la metodología, sin "está casi listo", sin una ronda de revisión interminable, sin entregar la mitad.
La conversación inicial es técnica: analizamos una muestra de sus datos, validamos si el historial y los canales encajan en un MMM bien hecho y decimos con franqueza: ¿hay algún estudio aquí que resuelva el problema, o primero necesita Data Clean, o MMM aún no es la forma de responder a su pregunta? Si es así, diseñamos sobre el terreno alcance, canales, variables exógenas y plazo. Si no es así, igual recibirás el diagnóstico.