Hoy en día, los consumidores siguen un recorrido dinámico por distintos canales y dispositivos, a veces a la vez, para ver contenido en streaming, hacer scroll, buscar información y comprar. No es de extrañar, por tanto, que 8 de cada 10 compras online impliquen diferentes múltiples de contacto.1 Este recorrido tan complejo exige que los anunciantes adopten una nueva estrategia de medición que tenga en cuenta todas las interacciones de los clientes para poder distribuir el presupuesto de forma más inteligente y aumentar significativamente el ROI.
La IA es el eje central de este enfoque. Es el motor de los nuevos comportamientos de los consumidores y también de las soluciones de medición que te ayudarán a adaptarte. En este artículo, exploramos cuatro formas de aprovechar la medición basada en IA.
1. Controla tu rendimiento con una estrategia de datos sólida
La IA puede ser un potente motor de crecimiento, pero necesita los datos adecuados. Tus datos propios son tu principal ventaja competitiva, ya que sirven como combustible para optimizar tus campañas, llegar a la audiencia adecuada en el momento oportuno y mejorar el rendimiento. Son fundamentales para cualquier plataforma publicitaria, tanto las de Google como las otros proveedores externos. De hecho, los profesionales del marketing que perciben el uso de datos propios de clientes como una herramienta fundamental para la IA afirman haber mejorado el rendimiento un 30 % en comparación con los que no piensan así.2
Las herramientas de Google están pensadas para que puedas aprovechar todos tus datos propios fácilmente. Por ejemplo, Gestor de Datos de Google Ads te permite unificar datos de distintas fuentes en un mismo lugar, con lo que puedes obtener insights más detallados sobre los clientes y mostrar anuncios más relevantes. Además, agiliza el uso de otras funciones, como Conversiones mejoradas de clientes potenciales. Con Conversiones mejoradas de clientes potenciales, aumenta la precisión de la medición de conversiones, ya que puedes usar tus datos propios para relacionar las conversiones offline con tus campañas de Google Ads. Los anunciantes que han usado esta función han conseguido un 8 % más de conversiones que con la importación de conversiones offline estándar en la Búsqueda.3
En otras palabras, si utilizas las soluciones adecuadas, podrás medir conversiones online y offline que no se registrarían de otro modo.
2. Toma decisiones presupuestarias más inteligentes con MMM avanzados
Para comprender realmente la eficacia de tus medios, necesitarás una configuración de la medición en varios pasos que incluya Marketing Mix Modeling (MMM), pruebas de incrementalidad y atribución. Esta combinación te permitirá obtener el mejor ROI de tu inversión en marketing.
Los MMM han sido durante mucho tiempo una herramienta valiosa para comprender el impacto a largo plazo de la inversión en marketing en todos los canales y fundamentar las decisiones de asignación presupuestaria. Según un estudio, los altos cargos C-level que conceden gran importancia a los MMM tienen más del doble de probabilidades de superar sus objetivos de ingresos en un 10 % o más.4
Saber cuánto presupuesto debería destinarse a formatos específicos es la mejor forma de tomar decisiones eficaces.
Pero los MMM tradicionales, diseñados principalmente para medir el impacto de marca en los medios offline, han tenido dificultades para medir con precisión los medios online. Veamos un ejemplo. Los anunciantes son más propensos a afirmar que la Búsqueda de Google les ofrece un retorno de la inversión publicitaria (ROAS) superior al que consiguen con otras plataformas publicitarias de pago.5 Sin embargo, si tu MMM no tiene en cuenta las distintas dinámicas de las subastas de la Búsqueda, como un aumento repentino de las consultas orgánicas sobre tu categoría de producto, podrías estar subestimando el impacto de tus campañas de Búsqueda. Esto podría dar lugar a una asignación presupuestaria poco eficiente y a una cuota de mercado menor que tus competidores aprovecharán para aumentar la suya.
Por eso, los profesionales del marketing líderes están recurriendo cada vez más a los MMM avanzados para identificar con mayor precisión los matices de los canales online y así obtener datos y métricas más útiles. Por ejemplo, Meridian, el MMM de código abierto de Google, incorpora datos más granulares, como el volumen de consultas de Google o la cobertura y la frecuencia, lo que permite a los profesionales del marketing distribuir mejor sus presupuestos, con mayor nivel de detalle y respetando la privacidad de los usuarios. Es importante saber cuánto presupuesto hay que destinar al marketing digital, pero lo es más saber la cantidad exacta que debe asignarse a la Búsqueda, a Display o a YouTube; y comprender cuánto se debe invertir en formatos específicos es lo mejor para tomar decisiones eficaces.
3. Valida y ajusta tu estrategia con pruebas de incrementalidad
Aunque los MMM te ayudan a planificar mejor la asignación de presupuestos, los experimentos de incrementalidad como Brand Lift y Conversion Lift te permiten evaluar qué tácticas o canales consiguen resultados que no se producirían de forma orgánica. Así podrás saber con seguridad si tu campaña ha propiciado una acción por parte de un cliente.
Gracias a los experimentos, puedes identificar en qué puntos difieren las predicciones modelizadas de los resultados reales para tomar las medidas oportunas.
En los experimentos de incrementalidad se divide tu audiencia en dos grupos: uno al que se le muestran tus anuncios y otro al que no. Después, se comparan métricas como la notoriedad de marca, el volumen de búsquedas o las conversiones entre los dos grupos para determinar con más precisión la eficacia real de tus anuncios. Por ejemplo, puedes hacer un experimento de incrementalidad para saber si tus campañas para conseguir instalaciones de tu apps están consiguiendo que aumenten las descargas.
Además de validar tácticas concretas, las pruebas de incrementalidad también te dan insights para ajustar tus modelos de atribución y MMM. Gracias a estos experimentos, puedes identificar en qué puntos difieren las predicciones modelizadas de los resultados reales para tomar las medidas oportunas y optimizar tus modelos con el objetivo de mejorar su precisión.
4. Saca el máximo partido posible a tus inversiones con la atribución basada en datos
Cada día, los usuarios interactúan con tu marca repetidamente en innumerables canales, plataformas y dispositivos. Esta compleja red de interacciones ha hecho que los modelos de atribución al último clic queden obsoletos, ya que asignan todo el valor al último punto de contacto en lugar de calcular la contribución de cada interacción que ha dado lugar a una compra. Si sigues usando la atribución al último clic, puede que no estés distribuyendo los presupuestos de forma adecuada y que estés perdiendo oportunidades de generar ingresos.
En cambio, con una estrategia de medición transversal, los profesionales del marketing pueden desenvolverse con confianza en un panorama de medios en constante evolución y mejorar el ROI.
La atribución basada en datos, impulsada por la IA de Google, asigna la contribución a cada interacción en tiempo real de manera precisa y está siempre activa. Al tener en cuenta un gran número de datos y ajustarse de forma dinámica a cada métrica, te permite optimizar campañas en tiempo real y así conseguir mejor retorno posible de tu inversión publicitaria. Por eso, todas las campañas de Google Ads usan la atribución basada en datos como modelo predeterminado.
Replantéate tu estrategia de medición
En un mundo en el que cada euro invertido en marketing cuenta, la capacidad de demostrar claramente el ROI obtenido se vuelve primordial. Con una estrategia de medición holística centrada en datos propios que integre la atribución basada en IA, MMM y pruebas de incrementalidad, los profesionales del marketing pueden desenvolverse con confianza en un panorama de medios en constante evolución y mejorar el ROI.
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