En un mundo donde las cookies pierden relevancia, los identificadores son cada vez más limitados y la presión por justificar cada euro invertido en marketing es mayor, las marcas se enfrentan a un reto: cómo medir de manera fiable el impacto real de sus acciones.
El verdadero poder de la medición en 2026 no está en una única herramienta, sino en la unificación de tres metodologías complementarias:
Este ecosistema no solo mide mejor, sino que se convierte en una plataforma de decisión ejecutiva que alinea marketing, finanzas y operaciones en torno a una única fuente de verdad.
El MMM ofrece una visión holística que permite asignar presupuestos de forma recurrente o periódica, equilibrar la inversión entre branding y performance, y medir la contribución de todos los canales, incluidos los más difíciles de evaluar.
El caso de Desigual con TikTok lo demuestra claramente. La marca confiaba en Google Analytics, que atribuía prácticamente cero valor a TikTok. Sin embargo, al aplicar MMM, en Adsmurai descubrimos que el aporte del canal era 300 veces mayor al que se le venía atribuyendo. El resultado: TikTok entregaba un +26% de iROI respecto al promedio de otras plataformas. Este hallazgo no solo justificó la inversión, sino que abrió la puerta a estrategias full-funnel validadas con experimentación incremental.
Otro ejemplo sería el caso de FC Barcelona Museum, en el que la necesidad no era tanto atribuir clics como demostrar qué ventas de entradas eran realmente incrementales. Con el MMM, el club pudo integrar datos de medios pagados junto a variables externas como tendencias turísticas o búsquedas orgánicas, obteniendo un panorama completo. El resultado fue contundente: +132% de incremento interanual en iROI y un +71% de crecimiento incremental desde medios pagados. Este tipo de insights solo es posible cuando el MMM se combina con atribución y experimentación, generando confianza para planificar futuras campañas.
Aunque el MMM ocupa la capa estratégica, no opera en solitario. La atribución sigue siendo crucial para optimizar campañas en el día a día, mientras que la experimentación aporta causalidad y permite validar hipótesis.
El reporting basado en atribución es una herramienta indispensable para el día a día en paid media, ya que ofrece una lectura inmediata del rendimiento de las campañas. No obstante, conviene entender sus limitaciones: la atribución arrastra sesgos y rara vez refleja el verdadero impacto de cada acción.
Para contrarrestar este sesgo, la experimentación debe consolidarse como una práctica habitual. Diseñar tests A/B o estudios de incrementalidad permite validar hipótesis con datos objetivos y corregir percepciones apoyadas únicamente en métricas de plataforma. La mejor práctica es definir una learning agenda trimestral o semestral que establezca las preguntas clave y marque la hoja de ruta del test & learn.
De este modo, la estrategia se refina de forma continua y se construye una visión más objetiva y robusta del rendimiento.
Estos casos ilustran cómo funciona el nuevo marco de medición:
El flujo de información es bidireccional: los experimentos alimentan al MMM para mejorar su precisión, mientras que el MMM aporta curvas de saturación y efectos de adstock que refinan los modelos de atribución.
Adoptar este enfoque no es solo una cuestión técnica. Para los CMOs y líderes de marketing, es un imperativo estratégico:
Anna Rodríguez es Head of Data & Analytics en Adsmurai
Este contenido es posible gracias al apoyo de Adsmurai
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