Analítica

Medir el impacto de los medios nunca ha sido fácil. En un panorama tan fragmentado como el actual, los consumidores se exponen a multitud de impactos a través de mensajes publicitarios servidos por una gran variedad de plataformas, dispositivos y momentos. Esto genera una compleja red de interacciones, lo que hace casi imposible aislar el verdadero impacto de cada uno de estos impactos. El auge de la capacidad de la medición de los entornos digitales ofreció nuevas formas de medir el comportamiento, pero incluso con herramientas analíticas avanzadas, siguen existiendo puntos ciegos que pueden resultar muy relevantes. Por ejemplo, factores como el precio, la disponibilidad del producto y las conversiones offline muchas veces no son tomadas en consideración. Además, la creciente dependencia del sector en datos de terceros se ha visto muy influenciada por la desaparición de las cookies, y las crecientes restricciones dentro de los “wallet gardends” como Meta y Google. Estos desafíos dificultan más que nunca medir la contribución real de las inversiones en medios. A medida que los equipos de marketing soportan cada vez una mayor presión para obtener resultados a corto plazo, la necesidad de una medición precisa resulta cada vez una cuestión más crítica. Muchos recurren a soluciones tecnológicas, que prometen insights impulsados por IA y optimización del rendimiento. Sin embargo, estas herramientas a menudo no logran una medición realmente precisa. Es aquí cuando la  incrementalidad ha surgido como una posible solución: ayuda a los profesionales a determinar el valor real de su inversión en medios. Pero ¿es realmente una estrategia revolucionaria o simplemente otra tendencia en la industria? Ventajas y desventajas de las pruebas de incrementalidad Aunque la incrementalidad se presenta frecuentemente como la solución a los desafíos actuales de medición, su aplicación real conlleva limitaciones significativas. Debido a las restricciones del mundo real -como los presupuestos, el mix de canales, las variaciones creativas y los cambios de comportamiento- no es factible determinar el impacto incremental real de cada campaña sin pruebas continuas y a largo plazo sobre cada escenario. Y esto, no es realista. A pesar de estos desafíos, cualquier profesional del marketing sabe que confiar en la atribución del último clic o en modelos no basados en datos conduce a duplicaciones, sesgos en ciertos canales o, en la mayoría de los casos, ambas cosas. Sin un planteamiento de medición más sólido, el rendimiento del marketing puede ser fácilmente malinterpretado. Solo mediante la medición incremental-y la validación de sus resultados-podemos comenzar a exigir responsabilidad a nuestras inversiones en medios. Aun así, incluso habiendo realizado pruebas de incrementalidad, persiste cierto escepticismo. A los equipos les resulta cada vez más difícil confiar en los resultados, especialmente cuando las grandes plataformas lanzan sus propias herramientas de medición. Por ejemplo, la herramienta de test A/B de Meta ha sido criticada por no ofrecer resultados imparciales debido a un su enfoque parcial. En lugar de distribuir los anuncios de forma equitativa entre los grupos de prueba, Meta optimiza la entrega priorizando a los usuarios más propensos a responder al mensaje. Esto significa que los resultados reflejan tanto el efecto del targeting como el impacto real del anuncio, inflando el supuesto incremento. Dado este contexto, algunos profesionales consideran a la incrementalidad como un simple tren. Un concepto atractivo que fracasa en condiciones reales. Pero ¿significa esto que debemos descartarla por completo? No necesariamente. Aunque ningún método es perfecto, cuando se aplica correctamente, las pruebas de incrementalidad sigue siendo una de las mejores herramientas disponibles para estimar el verdadero impacto de los planes de medios. Por qué la incrementalidad importa más que nunca Estudiar los efectos incrementales de los planes de medios ofrece insights valiosos que van más allá del simple retorno de inversión (ROI). Ayuda a los profesionales del marketing a determinar no solo cuánto ingreso está generando una campaña, sino también dónde deben asignar su próximo euro de marketing para obtener el mayor impacto. Uno de los principales beneficios de las pruebas de incrementalidad es la identificación de puntos de saturación: el nivel de inversión en el que el impacto de un canal de medios se estabiliza. En otras palabras, permite saber cuándo seguir invirtiendo ya no genera más conversiones, lo que facilita una reasignación más eficiente del presupuesto. La incrementalidad también permite medir la verdadera eficiencia del gasto en medios (MROI), diferenciando qué tácticas están generando realmente resultados frente a aquellas que parecen efectivas debido a modelos de atribución defectuosos. Sin pruebas de incrementalidad, muchos marketers asignan presupuestos a canales que se ven bien en los reportes, pero no contribuyen al crecimiento real del negocio. Sin embargo, aplicar pruebas de incrementalidad no siempre resulta sencillo. Aunque las pruebas continuas ofrecen los resultados más precisos, también son costosas y requieren tiempo, lo que dificulta su implementación.  Dicho esto, los insights obtenidos de unas pocas pruebas bien ejecutadas pueden mejorar notablemente la eficiencia del marketing. Ayudan a tomar decisiones mejor fundamentadas sobre las estrategias de medios y evitar errores comunes, como el gasto ineficiente y la dependencia de modelos de atribución engañosos. Errores comunes en la atribución y la analítica A la hora de analizar el rendimiento de los medios, los especialistas suelen confiar en servidores de anuncios y plataformas de analítica. Sin embargo, estas herramientas presentan limitaciones significativas que pueden derivar en decisiones presupuestarias erróneas y una interpretación equivocada de la eficacia de las campañas. Un desafío común es el seguimiento de conversiones mediante píxeles. Plataformas como Meta Ads y Google Ads utilizan sus propios píxeles para rastrear conversiones, pero esto a menudo genera duplicaciones cuando varias plataformas se atribuyen la misma venta. Las herramientas como Floodlight ayudan a rastrear conversiones entre plataformas, reduciendo duplicaciones, pero no tienen en cuenta factores externos como la estacionalidad, la actividad de la competencia o las tendencias generales del mercado. Aunque GA4 ha evolucionado desde un enfoque de último clic hacia un modelo de atribución basado en datos, el crédito sigue asignándose principalmente a interacciones con clics. Como resultado, el search pagado y orgánico suelen estar sobrerrepresentados, mientras que las tácticas de upper funnel, que dependen más de las impresiones y la interacción visual, siguen infravaloradas. ¿El resultado? Los presupuestos de medios se optimizan para satisfacer la demanda existente en lugar de generar crecimiento incremental real. Cuando las marcas optimizan sus planes de medios basándose en la atribución de último clic, a menudo caen en lo que podríamos llamar un “círculo vicioso”: Se asigna un mayor presupuesto a los canales con mayor ROAS, basadose únicamente en el último clic. Con el tiempo, la notoriedad de marca se debilita al reducir la inversión en el upper funnel. La demanda disminuye, lo que reduce los ingresos generales. Para intentar compensarlo, se reducen aún más los presupuestos de marketing, y así se perpetúa este “circulo vicioso”. Por eso, la prueba de incrementalidad es fundamental. Sin ella, las empresas corren el riesgo de sobre invertir en canales que parecen efectivos en los reportings, pero que no generan un crecimiento sostenible. Cómo medir la incrementalidad: los dos principales enfoques Existen varias formas de medir la incrementalidad, pero existen dos métodos destacan por su fiabilidad: las pruebas de incrementalidad y el marketing mix modeling (MMM). Cada uno cumple una función distinta y puede utilizarse según las necesidades específicas de cada tipología de empresa y negocio. Pruebas de incrementalidad: ideales para nuevos canales  Comparan un grupo de control (audiencia) no expuesta a un determinado medio con un grupo expuesto, que sí ha sido impactado por los anuncios, para determinar su efecto. La clave es seleccionar grupos que se comporten de forma similar antes de la intervención, garantizando que las diferencias posteriores se deban a la propia campaña y no a factores externos. Una de las mejores variantes son las pruebas geográficas (geo-testing), que utilizan distintas regiones como grupos de prueba y control. Este enfoque es considerado el estándar de oro porque elimina muchos de los sesgos que conlleva el seguimiento a nivel individual. Los avances tecnológicos recientes han hecho que el geo-testing sea más rápido y eficiente, ofreciendo a los profesionales del marketing una forma más precisa de medir el impacto de sus inversiones. Marketing Mix Modeling (MMM): ideal para evaluar el rendimiento pasado  El MMM utiliza modelos de regresión estadística para estimar la relación entre el gasto en medios y los resultados empresariales. A diferencia de las pruebas de incrementalidad, que comparan directamente resultados, el MMM analiza datos históricos para identificar tendencias a lo largo del tiempo. Una limitación de los modelos de regresión básicos es que la correlación no siempre implica causalidad. Sin embargo, las técnicas modernas de MMM integran marcos de inferencia causal y consideran factores como la estacionalidad, influencias externas y tendencias del mercado, mejorando significativamente la precisión. Esto convierte al MMM en una excelente herramienta para optimizar la asignación de presupuestos a futuro. Ambos métodos, cuando se aplican de forma adecuada, permiten comprender de forma más profunda el impacto real de las estrategias de medios. ¿El objetivo es probar nuevos canales? Usa pruebas de incrementalidad. ¿El objetivo es optimizar el presupuesto a largo plazo? Apóyate en MMM. Cómo pueden actuar los profesionales del marketing Entender la incrementalidad es una cosa, pero aplicarla correctamente es otra. Aunque ningún método de medición es perfecto, los marketers pueden tomar pasos concretos para tomar decisiones más informadas y basadas en datos: Consultar con un equipo de analítica para definir un marco de medición: La medición de la incrementalidad requiere experiencia. Colaborar con analistas puede ayudar a definir el enfoque adecuado según los objetivos de negocio, disponibilidad de datos y limitaciones presupuestarias. Usar MMM para evaluar el rendimiento pasado: Te permitirá entender cómo diferentes inversiones en medios han contribuido históricamente a los resultados empresariales, facilitando una mejor asignación presupuestaria a futuro. Experimentar con nuevos canales y validar su valor incremental: Antes de escalar inversiones en nuevos medios, realiza pruebas de incrementalidad para determinar su impacto real. El geo-testing y los experimentos de grupo control/expuesto ofrecen insights claros y accionables. Implamentando estos criterios, las empresas pueden dejar atrás los modelos de atribución obsoletos y asegurarse de que sus inversiones en marketing generen crecimiento real y medible, no solo cambios en la asignación de presupuestos entre plataformas. Es cierto que no existe una forma perfecta de medir el impacto real de cada acción de marketing. La desaparición de las cookies, los vacíos en la atribución y los datos contradictorios entre plataformas dificultan más que nunca el seguimiento preciso de las conversiones.Sin embargo, las pruebas de incrementalidad y el MMM ofrecen mejores insights que los modelos de atribución tradicionales. Aunque no son infalibles, permiten tomar decisiones más informadas y basadas en datos. Colaborando con profesionales de analítica y aplicando pruebas rigurosas, las empresas pueden asegurarse de que sus inversiones estén impulsando un crecimiento real, medible y sostenible.