La guía definitiva para dominar la estacionalidad y mejorar los resultados comerciales

La guía para mejorar resultados comerciales

Las empresas gastan miles de millones de dólares anualmente en publicidad para aumentar la conciencia y el interés por sus productos entre los consumidores, lo que lleva a más compras. Se lanzan anuncios o campañas dirigidos para llegar a una audiencia más amplia y adquirir nuevos clientes para sus productos. Los anuncios se transmiten a través de múltiples medios, pueden ser transmitidos en televisión, radio, revistas, en línea, a través de las redes sociales e incluso en tiendas para llegar a una amplia audiencia. Debido a la abundancia de opciones y la necesidad de maximizar el retorno de la inversión (ROI), la asignación eficiente de recursos publicitarios representa un desafío significativo. Aquí es donde el modelado de mezcla de medios se vuelve fundamental para que las empresas optimicen sus gastos en publicidad y maximicen su ROI. Al estimar cuánto dinero se debe gastar en ciertos canales de medios para lograr objetivos específicos (como aumentar las ventas o la conciencia de marca), el modelado de mezcla de medios es una herramienta útil para las empresas. Esto les permite comparar el rendimiento de varios canales y identificar oportunidades de mejora, y gastar recursos de manera sensata. Los conocimientos basados en datos permiten a las empresas ajustar sus enfoques de marketing, aumentar el valor de sus gastos y acelerar el proceso de alcanzar sus objetivos comerciales. El modelado de mezcla de medios es una técnica de análisis estadístico en la que se analizan datos publicitarios históricos, como gastos, impresiones de anuncios o clics entregados, ventas de productos, nuevos clientes adquiridos, etc., para comprender el impacto de diferentes canales de medios en los resultados comerciales. Esto permite a las empresas realizar la optimización de su presupuesto publicitario y aumentar su ROI.

Además del impacto de los canales de medios, el modelado de mezcla de medios también tiene en cuenta factores externos, como si la empresa realizó promociones, días festivos o algún evento especial que pueda haber afectado las ventas. Esto se hace para evitar cualquier forma de sobreestimación del impacto del rendimiento de los canales de medios.

Pero uno de los factores más críticos que las empresas deben abordar e incorporar en sus modelos de mezcla de medios es la estacionalidad.

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¿Qué es la estacionalidad y por qué es importante para la publicidad en medios?

En términos simples, podemos definir la estacionalidad como una característica de los datos de series temporales en los que se puede observar un comportamiento predecible y regular que se repite anualmente. Por lo tanto, podemos decir que cualquier fluctuación de comportamiento que sea predecible y se repita cada año es un comportamiento estacional.

Pero, ¿en qué se diferencia la estacionalidad del efecto cíclico? Los efectos cíclicos pueden abarcar períodos de tiempo variables. Pueden durar más o menos de un año, como las ventas impulsadas de dispositivos de filtración de agua en una región debido a alguna falla que pueda haber ocurrido en el sistema de agua. Este tipo de efecto no es regular ni predecible y es posible que no se repita todos los años. Por otro lado, un aumento en las ventas de medicamentos antigripales debido a la temporada de gripe se puede caracterizar como estacional, ya que se repite todos los años de diciembre a febrero y se puede predecir.

Pero, ¿por qué es importante la estacionalidad para la publicidad en medios? La estacionalidad afecta principalmente el modelado de mezcla de medios de dos maneras. En primer lugar, se observa un cambio en los patrones de consumo de medios y, en segundo lugar, se observa un cambio en la efectividad de la publicidad. Como mencionamos anteriormente, cómo el modelado de mezcla de medios puede ayudar a los especialistas en marketing a comprender el impacto de varios canales de medios en sus ventas u otros indicadores clave de rendimiento, como la adquisición de nuevos clientes. La incorporación de la estacionalidad en estos modelos permite a los anunciantes reflejar con mayor precisión los cambios en el rendimiento de la publicidad que ocurren a lo largo del año. Por ejemplo, durante las temporadas de vacaciones, varios canales de medios pueden observar un aumento en la audiencia o un mayor compromiso, lo que los hace más exitosos para llegar a sus respectivas audiencias objetivo. Los anunciantes pueden maximizar la efectividad de sus planes de asignación de medios cuando reconocen y tienen en cuenta la estacionalidad. Pueden modificar sus presupuestos publicitarios, campañas y selección de canales para alinearse con las tendencias estacionales y la demanda de los consumidores. Esto garantiza que los esfuerzos de marketing se concentren en momentos en los que es más probable que generen un impacto máximo, optimizando así el retorno de la inversión en publicidad.

¿Cómo se ve la estacionalidad en los datos de series temporales?

Podemos incorporar la estacionalidad en los modelos de mezcla de medios utilizando factores estacionales o variables ficticias para representar eventos estacionales específicos, como días festivos. Estos factores capturan la influencia de diferentes períodos de tiempo en la respuesta de los medios y ayudan a ajustar las predicciones del modelo. Estas variables capturan el impacto de diferentes períodos de tiempo en la respuesta de los medios y ayudan en la predicción del modelo.

En Python, tenemos una biblioteca de Statsmodel conocida como seasonal_decompose, que puede ayudarnos a generar variables de estacionalidad. La biblioteca divide una serie de tiempo en tres componentes: tendencia, estacionalidad y residuos. La estacionalidad puede ser representada por dos tipos de modelos, ya sea aditivo o multiplicativo. 

Para simplificar, supongamos que estamos tratando con un modelo aditivo. Un modelo aditivo se puede utilizar cuando la varianza de la serie temporal no cambia en diferentes valores de la serie temporal. Matemáticamente, podemos representar un modelo aditivo de la siguiente manera, donde se suman los componentes individuales de tendencia, estacionalidad y residual.

Factor de Tendencia

El componente de tendencia describe el cambio en la serie temporal que ocurre durante un período de tiempo más largo y es más sistemático. Refleja el aumento o disminución fundamental en la serie y proporciona una indicación de la tendencia general, así como la magnitud de los datos recopilados durante un período de tiempo prolongado. Es útil para determinar el patrón subyacente de los datos, así como la dirección de los datos. En la Figura 1, tenemos la descomposición de la estacionalidad de los ingresos durante 8 meses, y si observamos la tendencia, observamos que hay una disminución en los ingresos durante los meses de verano del año. Esta información puede ser crucial para los anunciantes, ya que les permite idear un cambio en su estrategia o en su patrón de gasto.

Factor de Estacionalidad

El factor de estacionalidad se refiere a los patrones recurrentes que ocurren en períodos de tiempo más cortos, a menudo dentro de un año. Es una representación de las oscilaciones frecuentes que ocurren como resultado de influencias externas como el clima, las vacaciones u otros eventos culturales. Los picos y valles recurrentes que son característicos de la estacionalidad son un reflejo de las regularidades que se pueden anticipar dentro de los datos. En la Figura 1 anterior podemos ver que hay picos cada mes alternativo, lo que puede ayudar a las empresas a identificar algunas influencias externas que tienen un impacto en los ingresos.

Factor de Residual

Las variaciones aleatorias e inexplicables que no se pueden atribuir a la tendencia o estacionalidad se representan mediante el componente residual, que también se conoce como componente de error o ruido. Toma en cuenta cualquier fluctuación o anomalía que aún esté presente después de haber tenido en cuenta los componentes de tendencia y estacionalidad. La fracción de los datos que es impredecible y carece de un patrón sistemático está representada por el componente residual.

Desafíos enfrentados en el análisis de estacionalidad

1. Múltiples estacionalidades: En ciertos datos de series temporales se pueden observar múltiples patrones de estacionalidad a nivel diario, semanal y mensual, lo cual es difícil de capturar con una simple descomposición estacional y puede requerir procesos más complejos.

2. Esparsidad de datos: Si no tenemos datos distribuidos de manera uniforme durante un período de tiempo, es decir, si tenemos datos muestreados con poca frecuencia o muy pocos puntos de datos, esto puede afectar la estimación de la estacionalidad. Por lo tanto, se recomienda tener un conjunto de datos diario o semanal durante al menos 2 años para una estimación de estacionalidad de mejor calidad.

3. No estacionariedad: En caso de que los datos de la serie temporal tengan una varianza cambiante, esto afectará la estimación de la estacionalidad.

   Un número limitado o escaso de puntos de datos dentro de una temporada en particular puede dificultar la estimación precisa de los efectos estacionales, especialmente cuando se trata de series temporales más cortas o datos muestreados con poca frecuencia.

4. Irregularidades: A menudo tenemos valores atípicos en los datos debido a factores externos que pueden distorsionar el análisis de estacionalidad. Se recomienda realizar una revisión de datos antes de realizar el análisis de estacionalidad, como la detección y eliminación de valores atípicos.

Finalmente, vimos cómo la estacionalidad influye en el modelado de la mezcla de medios y impulsa las decisiones estratégicas de negocios. Los especialistas en marketing pueden optimizar sus tácticas publicitarias y la asignación de presupuesto en función de los cambios en el comportamiento del consumidor y la dinámica del mercado a lo largo del año al incluir la estacionalidad en los modelos de mezcla de medios. Comprender los patrones estacionales permite a las empresas dirigirse al público objetivo correcto, elegir los mejores canales de medios y programar sus campañas publicitarias para lograr el máximo impacto. Las empresas pueden mejorar la eficiencia y eficacia de sus actividades publicitarias, aumentar la participación de los clientes, generar ventas y, en última instancia, mejorar su retorno de inversión al utilizar información de análisis de estacionalidad. La estacionalidad permite a las empresas ajustar y personalizar sus tácticas de marketing para que coincidan con las cambiantes demandas y preferencias de los consumidores, brindándoles una ventaja competitiva en un entorno volátil. Mayukh Maitra es un científico de datos en Walmart que trabaja en el espacio de modelado de mezcla de medios con más de 5 años de experiencia en la industria. Desde la construcción de modelos de investigación de resultados basados en procesos de Markov para la atención médica hasta la realización de modelado de mezcla de medios basado en algoritmos genéticos, he estado involucrado no solo en tener un impacto en la vida de las personas, sino también en llevar los negocios al siguiente nivel a través de ideas significativas. Antes de unirme a Walmart, tuve la oportunidad de trabajar como Gerente de Ciencia de Datos en GroupM en el espacio de tecnología publicitaria, como Asociado Senior de Ciencia de Decisiones en Axtria trabajando en el dominio de la economía de la salud y la investigación de resultados, y como Analista de Tecnología en ZS Associates. Además de mis roles profesionales, he sido parte de jurados y comités técnicos en múltiples conferencias revisadas por pares, he tenido la oportunidad de juzgar múltiples premios tecnológicos y hackathones también.

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