Transformación flexible basada en la función de supervivencia de Weibull que modela tanto la tasa de decaimiento como el tiempo de retraso hasta alcanzar el pico máximo de impacto.
Explicación y Contexto Conceptual
El Weibull Adstock es una técnica de transformación temporal avanzada popularizada en bibliotecas modernas de MMM como Meta Robyn y Google Meridian. Supera la rigidez del adstock geométrico al utilizar una distribución matemática de Weibull de dos parámetros: forma (shape) y escala (scale).
Gracias a esta formulación flexible, el modelo puede adoptar dos modalidades de comportamiento fundamentales:
1. 'Weibull CDF' (distribución acumulativa): simula una función de acumulación con forma de S, ideal para modelar cómo el impacto publicitario tarda un tiempo en madurar en la conciencia colectiva antes de desatarse comercialmente.
2. 'Weibull PDF' (función de densidad de probabilidad): permite modelar un 'pico retardado', donde el efecto sobre las ventas no ocurre en la semana de emisión, sino que alcanza su clímax 2 o 3 semanas después y luego decae de forma no lineal.
Esto lo hace ideal para categorías de compra reflexiva (como automóviles, seguros o inmuebles) donde el consumidor investiga semanas antes de tomar una decisión.
Ejemplo en la Práctica
En una campaña de seguros, el Weibull Adstock identifica que el impacto publicitario de TV alcanza su punto máximo a los 14 días de la emisión, cuando los usuarios comparan cotizaciones.