Marketing indirecto son aquellas iniciativas –como el uso de redes sociales, blogs y newsletters- que no tiene el objetivo directo de realizar una venta, sino que buscan crear confianza y lealtad entre los posibles compradores para generar una relación comercial a largo plazo.

Para crear un marketing mix correcto dentro de la organización, es necesario evaluar las ventajas e inconvenientes de cada método y herramienta de analítica de marketing para encontrar aquellos que mejor sirven a la estrategia global.

El marketing indirecto tiene un problema central, la dificultad de medir con precisión el impacto de las acciones de marketing. Ello ha llevado a muchas empresas a decidir el gasto en estos canales tomando como base el presupuesto del año anterior o la marcha del negocio digital de los últimos trimestres.

La propuesta de McKinsey es utilizar métodos de analítica que pueden servir a los negocios para medir sus acciones de marketing indirecto:

1. 
   Marketing-mix modeling (MMM). Esta técnica utiliza el procesamiento de datos masivos para calcular la efectividad del gasto en cada canal. El MMM vincula de forma estadística la inversión en marketing con otros factores que impulsan las ventas de forma directa. Además pueden incluir variables como la estacionalidad y el efecto de las actividades de promoción, así como el trabajo de la competencia.
   
   Esta técnica puede utilizarse para medir tanto estrategias a largo plazo como planes tácticos, aunque necesita de una fuerte inversión para lograr datos de largo plazo así como que en muchos casos el usuario tenga conocimientos profundos de econometría.
   

3. 
   Alcance, Coste, Calidad (o Reach, Cost, Quality – RCQ). El RCQ desagrega cada punto de contacto con el consumidor en varios componentes –número de consumidores alcanzados, coste por cada contacto, calidad del ‘engagement’-.
   
   Esta técnica hace comparables todos los tipos de contacto con el cliente al utilizar la misma medida para todos ellos y permite utilizar datos así como juicios estructurados. El RCQ suele utilizarse cuando existe una cantidad limitada de datos, cuando el gasto en estos canales no es muy estacional, así como para medir patrocinios y campañas permanentes cuyos efectos resultan casi imposibles de aislar.
   
   El reto está en calibrar el valor de cada punto de contacto, debido a las diferencias entre ellos y en crear unos supuestos sólidos para alimentar el sistema de medición.
   

5. 
   Modelo de atribución (Attribution Modeling). La atribución es cada vez más importante para la compra de medios publicitarios online y la ejecución de políticas de marketing. El modelo de atribución genera un grupo de reglas para asignar crédito a la hora de convertir tráfico en ventas a través de los distintos puntos de contacto online –emailing, publicidad online, redes sociales, web-.
   
   El método más utilizado para asignar el mérito de la compra es asignar el 100% del crédito al último contacto con el cliente, aunque los modelos más avanzados permiten asignar a cada paso del proceso un determinado peso en la conversión final gracias a modelos estadísticos, técnicas de regresión y algoritmos complejos.
   
   El modelo de atribución puede ser especialmente útil para ir adaptando campañas que están en marcha, ya que el gasto puede ser reasignado de forma rápida en el mundo digital.