Durante quince años, la mayoría de los equipos de marketing digital construyeron su forma de medir alrededor de una pieza concreta: la cookie de terceros. Sobre ella se montaron los modelos de atribución, los píxeles de retargeting, las audiencias lookalike, las plataformas de tracking y, en buena medida, la propia conversación sobre qué funcionaba y qué no. El problema es que esa pieza ya no existe como antes, y todavía no hay una sustituta única que ocupe su lugar.
En el hueco que ha dejado están emergiendo, con fuerza, dos disciplinas que llevaban una década en segundo plano: el Marketing Mix Modeling, conocido como MMM, y las data clean rooms. Y con ellas, un perfil profesional que hasta ahora vivía más cerca del departamento de business intelligence que del de marketing: el científico de datos.
El renacimiento del MMM no es nostalgia, es necesidad
El Marketing Mix Modeling no es una invención reciente. Su raíz está en los años setenta, en los modelos econométricos que las grandes marcas de gran consumo usaban para entender qué porcentaje de sus ventas se debía a publicidad en televisión, qué porcentaje a promociones en tienda y qué porcentaje a estacionalidad. Lo que ha cambiado es el contexto. Con la pérdida de granularidad en el tracking individual, las marcas están volviendo a una pregunta vieja con herramientas nuevas: cómo asignar correctamente la contribución de cada canal a las ventas sin depender de identificadores de usuario.
Lo que hace que el MMM actual sea distinto del de hace veinte años es la potencia computacional disponible y los algoritmos que la aprovechan. Modelos bayesianos, frameworks de Google como Meridian o de Meta como Robyn, y librerías open source que permiten correr modelos sofisticados en una fracción del tiempo que requerían antes. Lo que era patrimonio de grandes consultoras econométricas se ha democratizado, y eso ha abierto la puerta a que marcas medianas y agencias incorporen estas técnicas a sus equipos internos.
Pero la potencia técnica no se opera sola. Construir un modelo MMM útil exige conocer no solo el algoritmo, sino el negocio: la estacionalidad real del producto, las dinámicas de canal, los efectos de halo entre marcas, la calibración con experimentos. Es una disciplina de cruce entre estadística avanzada, comprensión de negocio y criterio de marketing. Y es ahí donde el equipo se queda sin manos.
En paralelo al renacimiento del MMM, las data clean room han pasado de ser una curiosidad tecnológica a una pieza estable del stack de marketing. Estos entornos seguros, en los que dos partes (típicamente una marca y un publisher o una plataforma) pueden cruzar sus datos sin compartirlos, han habilitado un nuevo tipo de análisis: medir el impacto real de una campaña publicitaria sobre las ventas de la marca cruzando los datos de exposición del medio con los datos de compra del anunciante, sin que nadie se lleve los datos del otro.
Operar correctamente una data clean room no es trivial. Exige diseñar las preguntas analíticas con precisión, escribir el código que las ejecuta dentro del entorno seguro, interpretar resultados sin caer en falsos positivos por correlación espuria, y validar los hallazgos con metodologías cuasi-experimentales. Es trabajo de científico de datos, no de analista de dashboards.
La conclusión que muchos directores de marketing están sacando, en silencio, es que el equipo tradicional no está preparado para esta nueva dimensión. El analista digital clásico, formado en Google Analytics, atribución multi-touch y reporting de campañas, hace bien lo que se le pide, pero no construye un modelo MMM ni interpreta un experimento dentro de una Data Clean Room. Para eso hace falta otro perfil: alguien que entienda regresión bayesiana, que sepa programar en Python o R, que comprenda cómo se diseña un test A/B con potencia estadística, y que al mismo tiempo entienda qué significa la pregunta de negocio detrás del análisis.
Ese perfil, que combina ciencia de datos aplicada al negocio con sensibilidad de marketing, es uno de los más buscados del momento y uno de los más difíciles de encontrar. Las grandes empresas lo cubren contratando perfiles seniors a precios elevados o externalizando a consultoras especializadas. Las medianas, en muchos casos, optan por formar internamente o captar talento joven con la base técnica adecuada y completarlo con conocimiento de negocio en el puesto.
La oferta educativa tradicional ha tardado en reaccionar a este cambio. Los grados de marketing siguen centrados en comunicación y estrategia clásica, los de estadística producen perfiles fuertes en lo cuantitativo pero alejados de la realidad del marketing, y los de ingeniería informática orientan a producto o sistemas, no a análisis de negocio.
En este hueco están empezando a aparecer programas que forman específicamente el perfil bisagra y es que especializarse en un máster en analista de datos como puede ser el de Evolve es uno de los ejemplos de orientados a esa intersección entre técnica avanzada y aplicación a problemas reales de negocio. Este en concreto, cuenta con una tasa de empleabilidad superior al 85%, y no es casualidad por la gran demanda de perfiles así, sostenida gracias a una red de más de 200 empresas con las que la EdTech mantiene relación, lo que canaliza procesos reales de selección hacia los alumnos durante y después del programa. Es precisamente el tipo de talento que los equipos de marketing avanzado están empezando a integrar, aunque la mayoría de empresas todavía no haya sistematizado cómo hacerlo.
Para los responsables de marketing que están empezando a navegar este escenario, hay tres líneas de acción inmediatas. Primero, auditar honestamente la capacidad analítica del equipo: cuántas personas pueden construir un modelo MMM end-to-end, cuántas pueden operar dentro de una data clean room, cuántas pueden interpretar resultados estadísticos con criterio. En la mayoría de equipos, la respuesta a las tres preguntas es cero. Segundo, decidir si la solución es contratar, formar o externalizar; las tres son válidas y la elección depende del tamaño del equipo y de la madurez analítica de la organización. Y tercero, dejar de ver al científico de datos como un perfil de back-office: en el nuevo marketing, las decisiones más importantes —cuánto invertir en cada canal, qué experimentos lanzar, cómo asignar presupuesto entre marca y performance— van a depender de modelos que solo este perfil puede construir y operar.
La conversación sobre el futuro del marketing lleva años centrándose en la creatividad, la marca y el contenido. Sin restar importancia a ninguna de esas dimensiones, la próxima ventaja competitiva va a estar en el rigor analítico. Y el rigor analítico no es un dashboard más bonito: es la capacidad real de medir lo que funciona, cuantificarlo y reasignar inversión en consecuencia. Para eso hace falta gente que sepa hacerlo. Y esa gente, hoy, es escasa.
Imagen: Chat GPT
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