Atribució de màrqueting: el 46,9 ja mesura amb MMM — tu continues amb last click 

El 46,9 % dels marketers augmentaran la seva inversió en Marketing Mix Modeling el 2026. La mort de les cookies fa impossible l'atribució basada només en clics. Implementem MTA + MMM + incrementality testing: el triangle de mesura que et diu on invertir i on retallar.

46,9 % Marketers invertint més en MMM
#1 Metodologia més fiable (enquesta 2026)
Scroll

Serveis d'atribució de màrqueting

Tres metodologies complementàries, una visió unificada.

Multi-touch attribution (MTA): modelat d'atribució basat en dades d'usuari. Identifica quins touchpoints influeixen en la conversió a nivell individual.
Marketing Mix Modeling (MMM): anàlisi estadística agregada que correlaciona inversió per canal amb resultats de negoci. Funciona sense cookies.
Incrementality testing: experiments controlats (geo-lift, holdout) per mesurar l'impacte causal real de cada canal.
Plataforma d'atribució: selecció i implementació de Rockerbox, Northbeam, Lifesight o eina a mida.
Reporting unificat cross-channel: un únic dashboard que creua dades de paid, organic, email, CRM i offline.
Mesura privacy-compliant: tota l'atribució compleix el RGPD i funciona en un món sense cookies de tercers.

Lliurables del servei

El que reps en cada projecte d'atribució.

  • Auditoria d'atribució actual i gap analysis
  • Data warehouse configurat (BigQuery/Snowflake)
  • Model MMM calibrat amb dades històriques
  • MTA configurat a GA4 o plataforma especialitzada
  • Primer incrementality test executat i documentat
  • Dashboard de pressupost òptim per canal
  • Simulador d'escenaris de reassignació
  • Formació a l'equip + documentació

MTA vs MMM vs incrementality

Tres lents, una veritat.

MTA et diu quins touchpoints toca l'usuari abans de convertir (granular, però depèn de cookies). MMM et diu quins canals mouen l'agulla a nivell agregat (sense cookies, però necessita volum històric). Incrementality et diu si un canal realment causa conversions o només les captura (causal, però requereix tests controlats). La combinació dels tres és l'estàndard daurat de mesura el 2026.

attribution/measurement-triangle.py
# Triangle de mesura 2026
measurement = {
"mta": "granular, user-level",
"mmm": "aggregated, cookieless",
"incrementality": "causal, experimental",
}
# Resultat: pressupost basat en veritat
budget = optimize(measurement)
Granular MTA
Agregat MMM
Causal Incrementality

Per al CEO

Deixar de malgastar pressupost de màrqueting.

Si no saps quin canal genera cada euro de revenue, estàs optimitzant a cegues. L'atribució per últim clic sobrevalora canals de captura (branded search) i infravalora canals de generació de demanda (contingut, xarxes socials, vídeo). El resultat: pressupost mal assignat.

2026 és l'any en què el Marketing Mix Modeling es generalitza. Les plataformes d'IA permeten executar models que abans només estaven a l'abast de grans corporacions. Ara qualsevol empresa amb 6-12 mesos de dades històriques pot tenir un MMM operatiu.

L'impacte típic de reassignar pressupost basant-se en atribució correcta és un ROI de 3-5x. Això significa que per cada euro invertit en mesura, recuperes 3-5 EUR en eficiència d'inversió publicitària.

3-5x ROI d'atribució correcta
46,9 % Marketers invertint en MMM
#1 MMM com a metodologia més fiable

Per al CTO

Infraestructura tècnica d'atribució.

L'stack d'atribució es compon de tres capes: (1) captura de dades (GA4, Segment, CDPs), (2) modelat (MMM en Python/R, MTA en plataformes especialitzades), i (3) visualització (Looker Studio, Tableau, dashboards custom). Tot connectat via BigQuery com a data warehouse central.

Plataformes especialitzades com Rockerbox, Northbeam o Lifesight ofereixen MMM + MTA preconfigurat amb integracions natives als principals canals de paid media. Per a empreses amb equip de dades, implementem models custom en Python (LightweightMMM de Google, Robyn de Meta) connectats al teu data warehouse.

La clau tècnica és la unificació de dades: marketing spend per canal, conversions (online i offline), factors externs (estacionalitat, competència, macroeconomia). BigQuery o Snowflake com a hub, amb pipelines ETL automatitzats i actualització setmanal del model.

És per a tu?

L'atribució avançada requereix volum de dades i inversió en múltiples canals.

Per a qui

  • Empreses amb inversió en 3+ canals de paid media que necessiten saber quin rendeix més.
  • E-commerce o SaaS amb 6-12 mesos de dades històriques de despesa i ingressos per canal.
  • CMOs que necessiten justificar pressupost amb dades causals, no només correlacions.
  • Organitzacions que ja tenen GA4 i CRM configurats i volen el següent nivell de mesura.
  • Equips de growth que volen passar d'últim clic a atribució real.

Per a qui no

  • Empreses que inverteixen en un sol canal (no cal atribuir si només hi ha una font).
  • Negocis amb menys de 6 mesos de dades històriques (MMM necessita sèrie temporal).
  • Organitzacions sense tracking de conversions implementat (comença per analítica).
  • Si el teu pressupost de màrqueting és inferior a 5.000 EUR/mes, comença per CRO.
  • Empreses que no actuaran sobre les dades d'atribució.

Serveis d'atribució

Cinc capacitats per mesurar el ROI real.

01

Multi-touch attribution (MTA)

Modelat d'atribució data-driven a GA4 o plataformes especialitzades. Ponderació de touchpoints basada en impacte real, no en posició (primer/últim). Integració amb CRM per atribuir fins a venda tancada.

02

Marketing Mix Modeling (MMM)

Modelat estadístic agregat que correlaciona inversió per canal amb facturació. Inclou variables externes (estacionalitat, competència, economia). Funciona sense cookies. Actualització setmanal o mensual.

03

Incrementality testing

Experiments controlats per mesurar causalitat, no només correlació. Geo-lift tests (activar/desactivar canal per regió), holdout groups, i test-and-learn continu. L'única forma de saber si un canal crea demanda o només la captura.

04

Plataforma d'atribució

Selecció i implementació de la plataforma que encaixa amb el teu stack: Rockerbox (e-commerce DTC), Northbeam (multi-channel), Lifesight (privacitat-first), o solució custom amb LightweightMMM/Robyn.

05

Dashboard de pressupost òptim

Un únic panell que creua els tres models i recomana assignació òptima de pressupost per canal. Simulador d'escenaris: què passa si augmento Meta un 20 % i redueixo Google un 10 %. Actualitzat setmanalment.

Procés d'implementació

De dades fragmentades a visió unificada en 8-12 setmanes.

01

Auditoria de dades i stack

Inventari de fonts de dades (plataformes d'ads, CRM, GA4, offline). Avaluació de qualitat de dades. Gap analysis. Selecció de plataforma d'atribució.

02

Unificació de dades

Configuració de data warehouse (BigQuery/Snowflake). Pipelines ETL per connectar totes les fonts de despesa, conversions i ingressos. Neteja i estandardització.

03

Modelat i calibratge

Implementació de MTA i primer model MMM. Calibratge amb dades històriques. Primer incrementality test per validar el model. Ajust de paràmetres.

04

Dashboards i operacionalització

Dashboard de pressupost òptim. Simulador d'escenaris. Formació a l'equip. Cadència d'actualització setmanal/mensual. Primer cicle de reassignació.

Mitigació de riscos

El que pot fallar i com ho prevenim.

Dades històriques insuficients per a MMM

Mitigació:

Necessitem mínim 6 mesos de dades de despesa i ingressos per canal. Si no les tens, comencem amb MTA + incrementality i construïm la sèrie temporal en paral·lel.

Model MMM que no reflecteix la realitat

Mitigació:

Calibratge amb incrementality tests. Si el MMM diu que Meta genera X i el test d'incrementalitat diu Y, ajustem el model. Triple validació obligatòria.

Equip que no actua sobre les recomanacions

Mitigació:

Dashboards dissenyats per a decisió, no per informar. Reunions quinzenals amb recomanacions accionables. Simulador d'escenaris perquè l'equip provi abans de moure pressupost.

Canvi d'estratègia de canals que invalida el model

Mitigació:

Reentrenament del model amb cada canvi significatiu. Variables de control per a nous canals. Període d'aprenentatge de 4-6 setmanes per incorporar un canal nou.

Complexitat tècnica que frena l'adopció

Mitigació:

Plataformes com Rockerbox i Northbeam abstrauen la complexitat. Si prefereixes solució custom, documentem tot i formem el teu equip de dades.

Atribució que mou pressupostos

Hem implementat models d'atribució per a empreses amb inversió en 5+ canals de paid media. El resultat típic: reassignar entre un 15-30 % del pressupost de canals sobreestimats a canals infraestimats, amb un augment net de revenue del 20-35 % sense incrementar despesa total.

8+ Canals mesurats
Pressupost reassignat 25 %
Augment de revenue net 30 %

Per què invertir en atribució de màrqueting

El cost de no saber on va cada euro.

ROI típic 3-5x: per cada euro en mesura, 3-5 EUR en eficiència d'inversió.
MMM és mainstream el 2026: ja no és només per a grans corporacions.
Funciona sense cookies: MMM i incrementality no depenen de tracking individual.
Sense permanència: els models, dashboards i dades són teus.

Preguntes freqüents

El que els decisors pregunten sobre atribució.

Quina diferència hi ha entre MTA, MMM i incrementality?

MTA (Multi-Touch Attribution): assigna crèdit a touchpoints individuals basant-se en dades d'usuari. Granular però depèn de cookies. MMM (Marketing Mix Modeling): correlació estadística a nivell agregat entre despesa i resultats. Sense cookies, però necessita dades històriques. Incrementality: experiments controlats que mesuren causalitat real. Els tres es complementen: MTA per al tàctic, MMM per a l'estratègic, incrementality per validar.

Quantes dades històriques necessito per començar?

Per a MMM: mínim 6 mesos, ideal 12-24 mesos de dades de despesa i ingressos per canal (setmanal o diari). Per a MTA: dades en temps real, funciona des del dia 1 si tens tracking configurat. Per a incrementality: 4-6 setmanes de test per experiment.

Les plataformes d'atribució substitueixen GA4?

No, el complementen. GA4 és la base de captura de dades (esdeveniments, conversions, audiències). Les plataformes d'atribució (Rockerbox, Northbeam) hi afegeixen la capa de modelat que GA4 no ofereix: MMM, incrementality, i unificació cross-channel incloent offline.

Quina plataforma d'atribució em convé?

Rockerbox: ideal per a e-commerce DTC amb múltiples canals. Northbeam: fort en MTA + MMM integrat. Lifesight: privacy-first, bo per a mercats europeus. Solució custom (LightweightMMM/Robyn): si tens equip de dades i vols control total. Recomanem basant-nos en el teu stack, pressupost i complexitat.

Com sé si el meu model MMM és precís?

Triple validació: (1) backtest amb dades històriques que el model no ha vist, (2) calibratge amb incrementality tests (si el MMM diu que Meta genera X, ho validem amb un geo-lift), (3) sentit de negoci (revisem resultats amb l'equip de màrqueting). Ajustem fins que els tres convergeixin.

Quin pressupost de màrqueting necessito perquè l'atribució tingui sentit?

Com a referència: si inverteixes menys de 5.000 EUR/mes en paid media, probablement GA4 amb atribució data-driven és suficient. Entre 5.000-50.000 EUR/mes: MTA + incrementality. Més de 50.000 EUR/mes: el triangle complet (MTA + MMM + incrementality) genera ROI significatiu.

L'atribució funciona per a canals offline?

Sí. MMM inclou variables offline (TV, ràdio, esdeveniments, premsa) com a inputs del model. També podem incloure factors externs com estacionalitat, competència i macroeconomia. És un dels grans avantatges de MMM sobre MTA, que només veu touchpoints digitals.

Quant de temps tarda la implementació completa?

MTA bàsic (GA4 data-driven): 2-3 setmanes. MTA + plataforma (Rockerbox/Northbeam): 4-6 setmanes. MMM complet amb calibratge: 8-12 setmanes. Triangle complet (MTA + MMM + incrementality + dashboards): 10-14 setmanes. Cada fase és funcional de forma independent.

Saps quin canal genera cada euro?

Auditoria d'atribució gratuïta. Revisem el teu model actual, identifiquem canals sobreestimats i infraestimats, i estimem l'impacte de reassignar pressupost. Informe en 5 dies.

Sol·licitar auditoria d'atribució
Sense compromís Resposta en 24h Proposta personalitzada
Última actualització: febrer del 2026

Auditoria
tècnica inicial.

IA, seguretat i rendiment. Diagnòstic i proposta tancada per fases.

NDA disponible
Resposta <24h
Proposta per fases

La teva primera reunió és amb un Arquitecte de Solucions, no amb un comercial.

Sol·licitar diagnòstic