Modalidad
Online en directo
Duración
27 horas
Fechas
06 junio 2025 — 21 junio 2025
Días y horarios
Sábados de 9:00 a 14:00
Preparación y Análisis de Datos para Marketing Mix Modeling.
Experimentación y Calibración de Modelos.
Cómo optimizar el presupuesto de marketing.
Construcción de un Modelo MMM con Meridian.
Nuestras métricas
Dicen de nosotros
“Como amante de la analítica, MIDE fue fundamental para entender Google Analytics 4, Google Tag Manager y BigQuery. Este curso me ha enseñado la importancia de los datos y cómo tomar decisiones. Pero lo mejor es formar parte de su comunidad, es una formación continua. ¡100% imprescindible, siempre querrás más!”
“Soy fan de MIDE y de su equipo. Formadores top, profesionales en activo referentes con gran experiencia y muy generosos en su atención a los alumnos. Recomendable 100%.”
“Me ha encantado el curso, especialmente el enfoque práctico de la interpretación de datos más que de la implementación. Además, aprobé la certificación y ya tengo claro cómo aplicaré lo aprendido. ¡Gracias infinitas a MIDE!”
Resultados
El objetivo del curso es que el alumno adquiera un conocimiento sólido sobre Marketing Mix Modeling (MMM), atribución y experimentación, con un enfoque aplicado a la optimización de la inversión publicitaria.
360 grados
Estudiaremos desde la base de MMM hasta la aplicación avanzada con Meridian, la solución open-source de Google para modelado de atribución.
Avanzado
El curso está diseñado para profesionales del marketing digital, analítica y data science que buscan pasar de modelos básicos de atribución a la optimización avanzada de presupuesto.
Temario
El contenido está estructurado para que los profesionales del marketing y la analítica de datos puedan profundizar en la medición de impacto y llevar su estrategia al siguiente nivel.
Enfoque práctico
Las clases tienen un enfoque práctico y orientado a negocio, con ejercicios aplicados, estudios de caso y experimentación, para que puedas implementar lo aprendido desde el primer día.
El programa más completo
- ¿Qué es Marketing Mix Modeling?
- MMM vs. MTA
- Inferencia Causal en MMM
- Definir KPIs para MMM
- Factores que afectan la precisión de un MMM
- Limitaciones y desafíos en la implementación de MMM
- Variables para MMM
- EDA (Exploratory Data Analysis) aplicado a MMM
- Corrección de valores faltantes
- Gestión de valores atípicos
- Correlación y multicolinealidad de variables
- Clics o impresiones como métrica de exposición
- Variables de control rezagadas
- ¿Qué es Meridian?
- Conceptos clave en Meridian
- Ajuste de estacionalidad automático o manual
- Diferencias entre modelado nacional y geo-level
- Qué son los knots y cómo definirlos
- Cómo impactan los datos de volumen de búsquedas de Google (GQV)
- Plataforma de datos de MMM de Google
- Inferencia Bayesiana aplicada a MMM
- ¿Qué son los priors en un modelo bayesiano?
- Tipos de priors
- Cómo elegir priors sin sesgar el modelo
- Cálculo de priors usando datos históricos y experimentos previos
- Priors personalizados en Meridian
- Comparación entre priors de ROI y priors de rendimiento de medios
- Importancia de la experimentación en la calibración de MMM
- Diseño de experimentos para medición de incrementalidad
- GeoLift y Conversion Lift
- Errores comunes en experimentación y cómo evitarlos
- Validación de modelos MMM con datos experimentales
- Cómo ajustar un MMM en base a resultados experimentales
- Evaluar el ajuste del modelo
- Cómo interpretar las visualizaciones de Meridian
- Cómo optimizar el presupuesto de marketing
- Actualización del modelo
- Problemas típicos y soluciones
- Recopilación y estructuración de datos
- Exploración de datos y análisis de correlaciones
- Configuración del modelo en Meridian
- Ajuste y calibración del modelo con experimentos previos
- Evaluación y optimización
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