Métricas estadísticas complementarias utilizadas para evaluar la precisión y el error porcentual de ajuste de un modelo econométrico frente a las ventas reales históricas.
Explicación y Contexto Conceptual
El Coeficiente de Determinación (R-Cuadrado o R2) y el Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) son las dos métricas de bondad de ajuste más examinadas para verificar la solvencia matemática de un modelo de Marketing Mix Modeling antes de presentar sus conclusiones a los directivos.
El R-Cuadrado (que oscila entre 0 y 1 o 0% a 100%) mide la proporción de la varianza total de las ventas que es explicada satisfactoriamente por el conjunto de variables del modelo (medios, estacionalidad, promociones y factores macro). En MMM semanales sobre ventas consolidadas, se suele exigir un R2 superior a 0.85 o 0.90.
El MAPE, por su parte, expresa el error de predicción en términos porcentuales intuitivos: calcula el promedio de las diferencias absolutas entre las ventas reales y las ventas estimadas por el modelo, dividido entre las ventas reales. Un modelo con un MAPE inferior al 5% o 8% se considera de precisión sobresaliente para la toma de decisiones presupuestarias.
Ejemplo en la Práctica
El informe final de MMM certifica un R2 ajustado de 0.92 y un MAPE del 4.1%, demostrando que el modelo replica con fidelidad casi perfecta las fluctuaciones de ventas de los últimos 3 años.