{"id":20762,"date":"2026-07-31T09:10:37","date_gmt":"2026-07-31T07:10:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.effinity.fr\/blog\/modelizacion-del-marketing-mix-y-afiliacion-como-mide-el-mmm-la-contribucion-del-canal\/"},"modified":"2026-07-31T09:13:19","modified_gmt":"2026-07-31T07:13:19","slug":"modelizacion-del-marketing-mix-y-afiliacion-como-mide-el-mmm-la-contribucion-del-canal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.effinity.fr\/es\/blog\/modelizacion-del-marketing-mix-y-afiliacion-como-mide-el-mmm-la-contribucion-del-canal\/","title":{"rendered":"Modelizaci\u00f3n del marketing mix y afiliaci\u00f3n: c\u00f3mo mide el MMM la contribuci\u00f3n del canal"},"content":{"rendered":"

El Marketing Mix Modeling<\/a>, conocido generalmente por el acr\u00f3nimo MMM<\/strong>, es una t\u00e9cnica de modelizaci\u00f3n econom\u00e9trica<\/strong> que mide el impacto de cada factor de marketing en las ventas mediante el an\u00e1lisis de series temporales hist\u00f3ricas. A diferencia de la atribuci\u00f3n, no se basa en el seguimiento individual de los usuarios: modela las relaciones entre las inversiones en marketing (televisi\u00f3n, b\u00fasquedas, redes sociales, afiliados, etc.) y las variaciones de los ingresos observadas durante un periodo determinado. <\/p>\n

El MMM se est\u00e1 consolidando progresivamente como una herramienta fundamental para la toma de decisiones presupuestarias. Para los departamentos de marketing y finanzas, ofrece una visi\u00f3n global de la contribuci\u00f3n de los distintos factores a las ventas. <\/p>\n

Para el marketing de afiliaci\u00f3n<\/a>, esta evoluci\u00f3n supone una gran oportunidad. El MMM puede permitir demostrar la contribuci\u00f3n del canal m\u00e1s all\u00e1 de la conversi\u00f3n por \u00faltimo clic. Pero tambi\u00e9n supone un riesgo. Cuando los datos de afiliaci\u00f3n est\u00e1n mal integrados o insuficientemente segmentados, el modelo puede subestimar su valor. Una estimaci\u00f3n estad\u00edstica poco s\u00f3lida puede dar lugar a una reducci\u00f3n del presupuesto, incluso cuando el programa realmente genera crecimiento. Por lo tanto, es fundamental comprender c\u00f3mo se representa el marketing de afiliaci\u00f3n en un modelo MMM. <\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 es importante el MMM para la afiliaci\u00f3n?<\/h2>\n

Los resultados del MMM se utilizan cada vez m\u00e1s en las decisiones presupuestarias que se toman en los departamentos de marketing, los departamentos financieros y los consejos de administraci\u00f3n. Seg\u00fan una encuesta realizada por EMARKETER y Rakuten Rewards a 110 profesionales del marketing estadounidenses, el 57,3 % de los encuestados afirma que el MMM es una de las principales herramientas que influyen en su asignaci\u00f3n presupuestaria. <\/p>\n

En lo que respecta a la afiliaci\u00f3n, las consecuencias pueden ser considerables. Un canal mal representado en el modelo corre el riesgo de: <\/p>\n

    \n
  • dar la impresi\u00f3n de que contribuye menos de lo que realmente lo hace<\/li>\n
  • recibir menos presupuesto<\/li>\n
  • quedar relegado a un papel de conversi\u00f3n<\/li>\n
  • perder visibilidad ante los responsables de la toma de decisiones<\/li>\n
  • que sus socios de la fase previa est\u00e9n infravalorados<\/li>\n<\/ul>\n

    Por el contrario, un MMM que reciba el suministro adecuado puede:<\/p>\n

      \n
    • medir la contribuci\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 del \u00faltimo clic<\/li>\n
    • potenciar los efectos en las fases iniciales<\/li>\n
    • revelar el impacto multicanal<\/li>\n
    • reforzar la legitimidad estrat\u00e9gica de la gesti\u00f3n de socios<\/li>\n
    • fomentar nuevas inversiones<\/li>\n<\/ul>\n

      \u00bfPor qu\u00e9 el \u00faltimo clic subestima la contribuci\u00f3n del marketing de afiliaci\u00f3n?<\/h2>\n

      El marketing de afiliaci\u00f3n se ha asociado hist\u00f3ricamente al modelo de atribuci\u00f3n por \u00faltimo clic. Este modelo presenta una ventaja evidente: vincula directamente una venta con un socio y una comisi\u00f3n. Sin embargo, ya no refleja la complejidad real de los recorridos de los usuarios. <\/p>\n

      Esta constataci\u00f3n ha llevado durante mucho tiempo a los equipos a adoptar modelos de atribuci\u00f3n multitoque, con el objetivo de repartir el m\u00e9rito entre cada punto de contacto. Sin embargo, estos modelos se basan en el seguimiento individual de los usuarios, un fundamento que se ha visto debilitado por la obsolescencia de las cookies y el endurecimiento de la normativa sobre privacidad. La medici\u00f3n sin cookies es ahora una necesidad estructural, y ya no un objetivo lejano. Es precisamente en este contexto donde el MMM vuelve a cobrar inter\u00e9s: no necesita rastrear a los usuarios para estimar la contribuci\u00f3n de los canales. <\/p>\n

      Un consumidor puede descubrir un producto en un v\u00eddeo, leer un art\u00edculo especializado, consultar una gu\u00eda de compra, consultar opiniones, utilizar un comparador, volver a la p\u00e1gina mediante una b\u00fasqueda por marca y formalizar su compra con una ventaja de fidelidad.<\/p>\n

      El \u00faltimo clic solo representa la \u00faltima interacci\u00f3n observable. No refleja el recorrido completo. Por lo tanto, hay tres aspectos que el \u00ab\u00faltimo clic\u00bb puede subestimar: <\/p>\n

        \n
      • la influencia previa de los medios de comunicaci\u00f3n, creadores y colaboradores en el descubrimiento<\/li>\n
      • el compromiso a mitad de camino que informa y tranquiliza<\/li>\n
      • los efectos entre canales en los \u00e1mbitos de la afiliaci\u00f3n, las redes sociales, los motores de b\u00fasqueda y el CRM<\/li>\n<\/ul>\n

        En teor\u00eda, el MMM podr\u00eda reflejar mejor esta contribuci\u00f3n global. Sin embargo, varias caracter\u00edsticas de la afiliaci\u00f3n complican su medici\u00f3n. <\/p>\n

        Las 5 razones por las que es dif\u00edcil modelar el marketing de afiliaci\u00f3n en un MMM<\/h2>\n
          \n
        1. \n

          Inversiones que suelen ser m\u00e1s modestas<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          El MMM identifica m\u00e1s f\u00e1cilmente la contribuci\u00f3n de los canales que cuentan con presupuestos elevados. Una inversi\u00f3n elevada suele generar m\u00e1s variaciones, datos y puntos de comparaci\u00f3n. El marketing de afiliaci\u00f3n representa a veces una parte relativamente peque\u00f1a de la estrategia global de marketing. Incluso con un ROI elevado, su efecto estad\u00edstico puede ser m\u00e1s dif\u00edcil de aislar que el de la televisi\u00f3n, los motores de b\u00fasqueda o las redes sociales. Por lo tanto, el problema no es necesariamente el nivel de rendimiento. Puede tratarse de una falta de potencia estad\u00edstica. <\/p>\n

            \n
          1. \n

            Una actividad que suele ser permanente<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            Los programas de afiliaci\u00f3n suelen estar siempre activos<\/em>. Los contenidos siguen estando disponibles, los comparadores contin\u00faan incluyendo los productos en sus listados y los socios generan ventas durante todo el a\u00f1o. Sin embargo, los modelos aprenden principalmente a partir de las variaciones. <\/p>\n

            Una campa\u00f1a televisiva que se emite durante tres semanas y luego se interrumpe crea un contraste evidente. Un programa estable genera menos rupturas que se puedan aprovechar. <\/p>\n

            El car\u00e1cter permanente de la afiliaci\u00f3n es una de las principales razones de su bajo nivel de medici\u00f3n. Existen fluctuaciones, sobre todo durante las promociones, pero suelen ser modestas en comparaci\u00f3n con las inversiones globales en marketing. <\/p>\n

              \n
            1. \n

              Una segmentaci\u00f3n geogr\u00e1fica limitada<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              Los modelos MMM suelen aprovechar las diferencias entre regiones. Es m\u00e1s f\u00e1cil medir un efecto cuando una campa\u00f1a se difunde en determinadas zonas y no en otras. Sin embargo, muchos socios afiliados operan a escala nacional. Los contenidos son accesibles en todas partes, lo que limita la creaci\u00f3n de grupos de control geogr\u00e1ficos. <\/p>\n

                \n
              1. \n

                Datos fragmentados<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                La afiliaci\u00f3n se basa en un ecosistema complejo. Los datos pueden distribuirse entre: <\/p>\n

                  \n
                • la plataforma de afiliados<\/li>\n
                • el CRM<\/li>\n
                • GA4<\/li>\n
                • las herramientas de asignaci\u00f3n<\/li>\n
                • los socios<\/li>\n
                • las subredes<\/li>\n
                • las herramientas de influencia<\/li>\n
                • las plataformas in situ<\/li>\n
                • los sistemas de comercio electr\u00f3nico<\/li>\n<\/ul>\n

                  En el estudio de EMARKETER\/Rakuten, el 33 % de los usuarios de MMM encuestados no sabe cu\u00e1ntas fuentes de afiliaci\u00f3n deben combinarse antes de la modelizaci\u00f3n. Por otra parte, el 13,6 % afirma que estos datos no se almacenan de forma centralizada. <\/p>\n

                    \n
                  1. \n

                    Pocos datos de impresi\u00f3n<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                    Los canales publicitarios tradicionales suelen disponer de datos de exposici\u00f3n: impresiones, cobertura, repetici\u00f3n, GRP, visualizaciones. En el \u00e1mbito del marketing de afiliaci\u00f3n, las plataformas suelen facilitar principalmente: clics, ventas, comisiones e ingresos. Sin embargo, no suelen disponer de forma sistem\u00e1tica de las impresiones generadas por un art\u00edculo, un v\u00eddeo, un bolet\u00edn informativo o un comparador. Por lo tanto, el modelo analiza la conversi\u00f3n sin disponer de toda la presi\u00f3n de marketing que la ha precedido. <\/p>\n

                    La afiliaci\u00f3n sigue estando poco representada en los MMM<\/h2>\n

                    El problema no radica \u00fanicamente en los datos. Tambi\u00e9n tiene que ver con la clasificaci\u00f3n del canal. En el estudio de EMARKETER\/Rakuten, entre los encuestados que utilizan un MMM: <\/p>\n

                      \n
                    • El 51,1 % considera la afiliaci\u00f3n como un canal independiente<\/li>\n
                    • El 27,3 % lo incluye en una categor\u00eda gen\u00e9rica denominada \u00abrendimiento\u00bb<\/li>\n
                    • El 6,8 % solo modela determinadas cohortes<\/li>\n
                    • El 14,8 % no se identifica en absoluto con ella<\/li>\n<\/ul>\n

                      Cuando se agrupa en una categor\u00eda denominada \u00abrendimiento\u00bb, resulta casi imposible aislar su contribuci\u00f3n de la del buscador, el retargeting u otros factores. Pero incluso una variable \u00fanica como \u00abafiliaci\u00f3n\u00bb sigue siendo demasiado amplia. <\/p>\n

                      Por qu\u00e9 no hay que considerar la afiliaci\u00f3n como un \u00fanico canal<\/h2>\n

                      La red de afiliados re\u00fane a socios presentes en todas las etapas del recorrido del cliente.<\/p>\n\n

                      \n \n\n \n \n \n \n \n \n
                      \n Notori\u00e9t\u00e9 et d\u00e9couverte <\/td>\n \n Consid\u00e9ration <\/td>\n \n R\u00e9assurance <\/td>\n \n Conversion et fid\u00e9lisation <\/td>\n <\/tr>\n
                      \n \u2022 m\u00e9dias <\/td>\n \n \u2022 comparateurs <\/td>\n \n \u2022 contenus utilisateurs <\/td>\n \n \u2022 cashback <\/td>\n <\/tr>\n
                      \n \u2022 cr\u00e9ateurs <\/td>\n \n \u2022 guides d\u2019achat <\/td>\n \n \u2022 tests produits <\/td>\n \n \u2022 fid\u00e9lit\u00e9 <\/td>\n <\/tr>\n
                      \n \u2022 influenceurs <\/td>\n \n \u2022 CSS <\/td>\n \n \u2022 experts <\/td>\n \n \u2022 codes promotionnels <\/td>\n <\/tr>\n
                      \n \u2022 newsletters <\/td>\n \n \u2022 sites d\u2019avis <\/td>\n \n \u2022 plateformes de recommandation <\/td>\n \n \u2022 partenaires technologiques <\/td>\n <\/tr>\n
                      \n \u2022 \u00e9diteurs sp\u00e9cialis\u00e9s <\/td>\n \n \u2022 communaut\u00e9s <\/td>\n \n <\/td>\n \n \u2022 solutions onsite <\/td>\n <\/tr>\n <\/table>\n<\/div>