El e-commerce depende de la modelización científica. Al menos, en el sector del retail, donde ya ha superado la fase de experimental. Ya no se trata de abrir un canal digital ni de aumentar inversión. Ahora hay más competencia, presión sobre precios, saturación publicitaria… Y, sobre todo, los consumidores están más informados.
Entonces, el quid del asunto no se trata de cuánto se invierte sino de la forma de decidir. De ahí la necesidad de contar con el marketing digital para trabajar distintas métricas (clics, coste por impresión, conversiones, etcétera). Necesarias pero insuficientes, dado que los datos no se interpretan.
Es por ello, que el marketing science aplicado a e-commerce aporta esa modelización científica. Con un sistema susceptible de análisis causal, optimización matemática y estructurado. Para evitar un error frecuente, cabe destacar que correlación no es lo mismo que causalidad.
En este sentido, en retail, los guarismos pueden venir por efecto de una campaña. Pero también por la influencia de la estacionalidad o la tendencia de la marca. Por ello, sin modelos causales (o experimentación controlada) las organizaciones se arriesgan a sobre invertir en canales que simplemente capturan demanda existente.
MODELIZACIÓN
Los modelos de Marketing Mix Modeling permiten estimar el impacto agregado de cada acción. Por su parte, la modelización agregada estima la relación inversión-resultado. La optimización presupuestaria basada en modelos cambia la conversación interna.
Así las cosas, el debate no se centra (únicamente) en el retorno de la publicidad (ROAS). Ahora, también sobre el margen, la contribución neta y el retorno. Por poner un ejemplo, un Retorno alto no mide la creación de valor. Simplemente, puede significar que el canal captura atención de compra preexistente.
CIENTÍFICA
Otro eje estructural sería el Customer Lifetime Value (CLV). En muchas categorías retail, la primera compra apenas cubre el coste de adquisición. El beneficio se construye con la recurrencia. El CLV permite estimar el valor presente. Sin los flujos futuros asociados a un cliente, integrando frecuencia de compra, ticket medio, margen unitario y probabilidad de abandono.
Así, cuando la captación se optimiza en función de CLV y no solo de conversión, el coste máximo aceptable por adquisición deja de ser uniforme. Algunos segmentos justifican inversiones superiores porque su valor futuro es mayor. Este enfoque transforma la lógica presupuestaria. Y evita decisiones homogéneas que destruyen rentabilidad potencial.
La personalización también evoluciona bajo una lógica científica. Las reglas básicas de recomendación —como “quienes compraron X también compraron Y”— son útiles, pero limitadas. Los modelos predictivos permiten estimar propensión de compra.
PRECIO – ABANDONO
También, la sensibilidad al precio y probabilidad de abandono. Más avanzado aún es el uplift modeling, que no predice quién comprará, sino quién comprará gracias a la intervención. Esta distinción es crucial desde el punto de vista financiero. Esto es porque evita incentivos innecesarios y protege margen.
El pricing constituye otra de las palancas críticas. Muchas decisiones de precio siguen siendo reactivas: responder a la competencia o lanzar promociones sin medir efectos secundarios. La elasticidad precio-demanda no es estática. Una modelización rigurosa permite estimar curvas de saturación. Además de identificar puntos óptimos marginales y anticipar efectos cruzados entre productos.
La omnicanalidad añade una capa adicional de complejidad. El consumidor retail es híbrido: investiga online y compra en tienda física, o viceversa. Analizar canales de forma aislada conduce a errores estratégicos. Reducir inversión digital porque baja el ROAS puede ser un error si ese canal impulsa ventas offline no atribuidas correctamente.
Y es que la modelización agregada permite estimar transferencias de demanda y efectos halo entre canales. En E-commerce, la modelización científica es fundamental.
MARKETING SCIENCE
La implantación efectiva de Marketing Science requiere gobernanza del dato. No basta con acumular información. Es necesario estructurarla. Almacén de datos (Data warehouse) coherente, procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL, por sus siglas en inglés) auditables y definiciones homogéneas de métricas son condiciones necesarias. Sin consistencia en los datos, cualquier modelo pierde fiabilidad.
El obstáculo principal no suele ser tecnológico, sino cultural. Adoptar decisiones basadas en evidencia implica aceptar que algunas intuiciones previas pueden no estar respaldadas por datos. También requiere integrar perfiles analíticos en la conversación estratégica y normalizar la experimentación controlada como práctica habitual.
La capacidad de simulación es otra ventaja relevante en la implamntación del Marketing Science. Los modelos permiten proyectar escenarios antes de comprometer inversión. ¿Qué ocurre si se incrementa un 10% el presupuesto en un canal determinado? ¿Cómo afecta un ajuste de precios del 3% en segmentos sensibles? Las simulaciones no eliminan incertidumbre, pero la reducen significativamente.
En términos estratégicos, la ventaja competitiva acumulativa surge de la reducción sistemática del error. Cada experimento validado mejora el conocimiento del sistema. Cada modelo ajustado reduce incertidumbre futura. En mercados maduros, donde los márgenes son estrechos, pequeñas mejoras porcentuales en eficiencia pueden representar diferencias significativas en rentabilidad anual.
Conclusión
En síntesis, el e-commerce retail contemporáneo compite en capacidad de decisión. La creatividad sigue siendo esencial para generar estímulo pero la ciencia es imprescindible para optimizar su impacto. No se trata de elegir entre intuición y modelo, sino de integrar ambos bajo un marco de evidencia.
Las organizaciones que incorporen Marketing Science de forma estructural podrán: asignar presupuesto con mayor precisión y proteger margen mediante pricing dinámico, priorizar clientes de alto valor y optimizar su sistema omnicanal de forma coherente.
Por el contrario, aquellas que continúen operando bajo lógicas exclusivamente descriptivas dependerán cada vez más de ciclos promocionales intensivos y aumentos constantes de inversión. En un entorno donde invertir más ya no garantiza crecer mejor, la verdadera ventaja competitiva reside en decidir mejor. Y decidir mejor exige modelizar, experimentar y validar con rigor científico. E-commerce: modelización científica.
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