A la hora de analizar resultados, hay muchas variables que influyen. Un estudio de atribución Marketing Mix Modeling (MMM) puede identificar las más relevantes.
A veces hay que decir “no” a un cliente. Nos encantaría decirles que sí a todo, pero en Tidart la transparencia y la honestidad son nuestra bandera.
Así que cuando hablamos de cifras y resultados con nuestros clientes, a veces hay que decirles que no todo se puede medir, o al menos no de cualquier forma. Esta imposibilidad de medirlo todo y obtener resultados precisos dificulta saber cómo funcionan las distintas inversiones y estrategias, y si es necesario realizar cambios.
Y sin resultados precisos es difícil saber si convertimos más en una plataforma que en otra, los touchpoints más eficientes de una campaña, o cómo es el path de conversión de un usuario, entre otras cuestiones.
Esta problemática para medir resultados online se debe, además de a la futura desaparición de las cookies, a la idiosincrasia de cada plataforma: sistemas propios, modelos poco realistas como el last click, la dificultad de una medición multidispositivo o simplemente la imposibilidad de cruzar datos entre plataformas.
Quizás por todos estos motivos, el tipo de atribución Marketing Mix Modeling (MMM) sea uno de los más precisos y comprehensivos. Este modelo permite evaluar tanto el impacto de medios digitales y medios en off, como el contexto temporal, económico y demás variables que puedan afectar de forma directa o indirecta a un determinado negocio. Y es que hay multitud de aspectos más allá de la propia publicidad (como los factores meteorológicos o la situación económica del país) que afectan a la decisión de compra, y que son contemplados en este tipo de estudios.
El doble filo de los estudios MMM es que están basados en series temporales largas, y la toma de decisiones de los resultados de las campañas no se puede tomar cada día, sino más bien cada semana.
Otros factores que pueden afectar a la precisión de nuestros resultados es la calidad de los datos: hay que tener mucho cuidado con esto ya que, si existe algún error en la recolección, este se trasladará a los resultados. Por ello y también para completar los resultados obtenidos por un MMM, nunca está de más utilizar otros métodos de atribución como los test de incrementalidad con grupos de control, que nos permitirán calibrar nuestro modelo y mejorar sus resultados.
Precisamente por contemplar tanto medios off como online, así como otros factores, un estudio MMM permitirá distribuir el presupuesto de una campaña con una visión más global, pudiendo hacer hincapié en aquellos medios en los que mejores resultados obtengamos. Esto es especialmente útil para empresas que cuentan con estrategias multicanal.
Como aspectos a tener en cuenta, para realizar un estudio MMM se necesita un cierto volumen de datos con detalle e histórico suficiente.
Lo realmente interesante aquí es que un estudio MMM nos permite no invertir «a ciegas», sobre todo en negocios con un mix de medios complejo y un presupuesto elevado, donde la imposibilidad de distinguir los canales eficaces de aquellos que lo son menos hace que la pérdida de eficiencia del presupuesto de marketing sea notable.
Además, abogaría por una solución escalable que permita a los anunciantes acceder a este tipo de análisis que, aunque no supongan la solución más compleja del mercado, resultan una opción asumible y ofrecen los insights necesarios para tomar decisiones en la buena dirección.
Antonio Ramírez, COO de Tidart, para El Publicista.