Meridian
Un modelo de marketing mix bayesiano en producción, construido sobre Meridian de Google, ajustado sobre 137 semanas de venta real de punto de venta en 8 marcas, 12 canales de medios y 16 regiones de Chile. Ocho modelos independientes por marca, todos convergidos, reentrenados cada semana en GPU.
El problema
La atribución dejó de funcionar. El last-click le da el crédito a quien apareció al final, el view-through a quien apareció no más, y ninguno responde la única pregunta que hace un directorio: si movemos un millón de pesos de vía pública a Meta, ¿qué pasa con la venta? Peor: la mayoría de la medición se corrige sola la prueba — ajusta datos de conversión de las plataformas contra inversión publicitaria y llama resultado a esa correlación.
Cómo funciona
Un MMM bayesiano separado por marca, ajustado sobre venta neta real de punto de venta traída del warehouse — no sobre conversiones atribuidas por plataforma — semanal en 16 regiones de Chile, con la inversión reponderada según la huella real de tiendas de cada marca. Cada corrida reporta convergencia R-hat junto a sus resultados, así un modelo que no convergió lo dice en vez de entregar un número en silencio.
El número que nos hizo cambiar de opinión
Un modelo por marca, no uno para el grupo
Ajustado sobre venta, no sobre píxeles
La convergencia se reporta, no se asume
Lo que esto cuesta en el mercado
Los proyectos gestionados de marketing mix se listan en torno a US$25.000 por modelo. Con ocho marcas eso son unos US$200.000 por una sola corrida, antes de los refrescos semanales — y los proyectos enterprise multi-geo se cotizan a dos o tres veces eso. El costo total de propiedad a tres años de una solución comprada se sitúa habitualmente entre US$1M y US$2,7M. Lo que un proveedor no va a hacer es decirte que su última corrida estaba mala.