Tres resultados: 79% de ROAS, 16% de ventas externas y casi 10% de valor de marca
El 7 de octubre, Circana y Best Buy Ads publicaron nuevos resultados de un modelo de mix de marketing para marcas líderes de electrónica de consumo y electrodomésticos. La estimación de Circana sitúa el ROAS de Best Buy Ads un 79% por encima de los demás medios estudiados cuando se cuentan las ventas totales de Best Buy en Estados Unidos. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026]
El modelo también atribuyó casi el 10% del valor de marca medido a Best Buy Ads. Otro resultado rebasa al minorista: cerca del 16% de las ventas que el modelo asoció con Best Buy Ads ocurrió en vendedores competidores. Circana y Best Buy lo llaman efecto halo: los medios de un minorista influyen en la demanda de la categoría en el mercado amplio. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [2 · Best Buy · resultados iniciales del estudio en The Drop, 28 de septiembre de 2026]
MediaPost había informado que Circana analizó dos años de ventas, cuatro categorías principales y 2.300 millones de dólares en medios frente a grandes plataformas nacionales. Es más amplio que un informe de clics y conversiones dentro de una tienda, pero Best Buy encargó el análisis y ni el modelo completo ni los datos son públicos. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [3 · MediaPost · Best Buy Ads avanza en commerce media, 24 de septiembre de 2026]
El 79% no sustituye al 17% anterior: cambió el denominador
El 28 de septiembre, Best Buy formuló el resultado de otra manera: el ROAS de la red superó la media nacional en un 17%, mientras el 17% del gasto generó el 35% de la contribución medida de medios a las ventas de Best Buy. El nuevo comunicado compara Best Buy Ads con «todos los demás medios» y cuenta las ventas totales de Best Buy en Estados Unidos. Son denominadores distintos y quizá vistas diferentes del mismo modelo. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [2 · Best Buy · resultados iniciales del estudio en The Drop, 28 de septiembre de 2026]
La distancia entre 17% y 79% no puede presentarse como una mejora en diez días ni como una corrección. Para comparar hacen falta definiciones comunes: qué canales forman la media nacional y los «otros medios», si el retorno es ingreso o margen, si coinciden las ventanas de arrastre y si entran las ventas de competidores. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [2 · Best Buy · resultados iniciales del estudio en The Drop, 28 de septiembre de 2026] [4 · Google Research · Challenges and Opportunities in Media Mix Modeling, 2017] [5 · Google Research · Bayesian Methods for Media Mix Modeling, 2017]
No se divulga el ROAS absoluto. Si hipotéticamente un canal devolviera 2 dólares y otro 3,58 por cada dólar, la diferencia relativa sería del 79%, pero la economía tras coste del producto, descuentos y comisiones podría variar. Sin niveles base, ROAS marginal y beneficio, un anunciante no puede reproducir una decisión presupuestaria. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [4 · Google Research · Challenges and Opportunities in Media Mix Modeling, 2017] [5 · Google Research · Bayesian Methods for Media Mix Modeling, 2017]
El MMM amplía la visión del mercado, pero no sustituye una prueba causal
El MMM puede estimar conjuntamente varios canales, estacionalidad y efectos retardados con datos agregados. Su debilidad es la dependencia de forma funcional, variables, supuestos previos y correlación entre gasto y demanda esperada. La descripción pública de Circana no ofrece especificación, pruebas de robustez ni intervalos de incertidumbre. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [4 · Google Research · Challenges and Opportunities in Media Mix Modeling, 2017] [5 · Google Research · Bayesian Methods for Media Mix Modeling, 2017]
Las ventas en competidores pueden representar crecimiento real de la categoría, pero quedan alternativas: las marcas populares reciben más publicidad y venden mejor en todas partes, mientras promociones nacionales, disponibilidad y lanzamientos mueven ambas series. El modelo puede controlarlo, pero no se puede comprobar con el comunicado. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [3 · MediaPost · Best Buy Ads avanza en commerce media, 24 de septiembre de 2026] [4 · Google Research · Challenges and Opportunities in Media Mix Modeling, 2017]
Una validación práctica usaría experimentos geográficos planificados u otros controles de ROAS incremental y compararía después con el pronóstico del MMM. También hacen falta beneficio bruto, devoluciones y resultados por categoría: los ingresos en Best Buy y competidores no establecen por sí solos demanda nueva rentable. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [6 · Annals of Applied Statistics · Robust Causal Inference for Incremental ROAS, 2022]
Fuentes
- Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026 — Publicación conjunta de Circana y Best Buy Ads con estimaciones de ROAS, valor de marca y ventas en competidores. No divulga ROAS absoluto, número e identidad de marcas, especificación, intervalos de confianza ni beneficio.
- Best Buy · resultados iniciales del estudio en The Drop, 28 de septiembre de 2026 — Fuente primaria del encuadre anterior: ROAS un 17% por encima de la media nacional, 17% del gasto, 35% de contribución medida a ventas de Best Buy, 9,9% del valor de marca y casi 16% de ventas en competidores.
- MediaPost · Best Buy Ads avanza en commerce media, 24 de septiembre de 2026 — Fuente sectorial que describe la escala de entrada: dos años, cuatro categorías principales y 2.300 millones de dólares en medios; también indica que Circana ejecutó el modelo para Best Buy.
- Google Research · Challenges and Opportunities in Media Mix Modeling, 2017 — Trabajo metodológico sobre las dificultades para obtener inferencias fiables de los modelos de mix de marketing; no audita el modelo de Circana.
- Google Research · Bayesian Methods for Media Mix Modeling, 2017 — Investigación sobre arrastre, saturación e incertidumbre en MMM; muestra que las estimaciones dependen del volumen de datos, especificación y supuestos previos.
- Annals of Applied Statistics · Robust Causal Inference for Incremental ROAS, 2022 — Trabajo revisado por pares sobre iROAS causal mediante experimentos geográficos aleatorizados; referencia metodológica, no prueba de Best Buy Ads.
Comentario experto
El comunicado es importante porque intenta medir retail media en todo el mercado, no dentro de una sola caja. Para los fabricantes tecnológicos, se acerca más a la pregunta real: ¿la red crea demanda de marca o solo desvía una compra de otro vendedor? La estimación del 16% de ventas externas hace visible un efecto que la atribución cerrada de Best Buy omitiría. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [2 · Best Buy · resultados iniciales del estudio en The Drop, 28 de septiembre de 2026]
Para Best Buy, el resultado tiene dos caras. La red puede competir por presupuestos nacionales si ayuda a vender en cualquier comercio. Pero los competidores reciben parte del valor mientras Best Buy paga datos, contenido e inventario. El modelo comercial debe monetizar ese efecto externo en el precio del medio, no asumir que todo el retorno volverá al margen minorista. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [2 · Best Buy · resultados iniciales del estudio en The Drop, 28 de septiembre de 2026] [3 · MediaPost · Best Buy Ads avanza en commerce media, 24 de septiembre de 2026]
El MMM es apropiado para esta escala, pero la palabra «modelo» es esencial. Construye un contrafactual con series observadas; no apaga publicidad al azar para un grupo comparable. La investigación muestra sensibilidad a especificación, saturación, arrastre y supuestos previos. Sin esos detalles, el 79% es una salida analítica, no un hecho reproducible. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [4 · Google Research · Challenges and Opportunities in Media Mix Modeling, 2017] [5 · Google Research · Bayesian Methods for Media Mix Modeling, 2017]
Casi el 10% del valor de marca medido tampoco equivale a lealtad del cliente. El comunicado no define la medida, su duración ni su relación con recompra, retención o recomendación. En tecnología, con ciclos largos de sustitución, resulta especialmente fácil confundir una consideración de corto plazo con una relación duradera. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [2 · Best Buy · resultados iniciales del estudio en The Drop, 28 de septiembre de 2026] [4 · Google Research · Challenges and Opportunities in Media Mix Modeling, 2017]
Una explicación plausible del ROAS alto es la cercanía a la intención de compra. Favorece la conversión, pero también crea riesgo de selección: los anuncios aparecen donde la demanda ya existe. Calibrar el MMM con pruebas geográficas aleatorizadas ayudaría a separar demanda incremental de captura de intención existente y a comprobar el halo en competidores. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [4 · Google Research · Challenges and Opportunities in Media Mix Modeling, 2017] [6 · Annals of Applied Statistics · Robust Causal Inference for Incremental ROAS, 2022]
En los próximos 6–12 meses, la credibilidad mejoraría con rangos de incertidumbre, ROAS absoluto y marginal, resultados por categoría y validación fuera de muestra. Para presupuestar importa más el beneficio bruto incremental que los ingresos atribuidos. Por ahora, el estudio amplía útilmente la medición, pero sus porcentajes deben tratarse como hipótesis de prueba, no como referencias universales. [1 · Circana · nuevos resultados MMM para Best Buy Ads, 7 de octubre de 2026] [3 · MediaPost · Best Buy Ads avanza en commerce media, 24 de septiembre de 2026] [4 · Google Research · Challenges and Opportunities in Media Mix Modeling, 2017] [5 · Google Research · Bayesian Methods for Media Mix Modeling, 2017] [6 · Annals of Applied Statistics · Robust Causal Inference for Incremental ROAS, 2022]