Si quieres que tus iniciativas de marketing ganen un lugar en el presupuesto, es fundamental que comprendas la distinción entre ambos conceptos. En esta nota, Avinash Kaushik, responsable de Estadísticas Estratégicas de Google Marketing, explica el concepto de incrementalidad y cómo esta métrica puede beneficiar tu estrategia de marketing.
Uno de los efectos secundarios que la pandemia tuvo sobre las empresas es que hizo que todas las miradas se posaran sobre los presupuestos de marketing. Esto siempre es algo bueno, pues tus iniciativas de marketing deben ganarse su lugar en el presupuesto. Además, este escrutinio es particularmente beneficioso cuando las empresas están atravesando dificultades financieras.
Enfocarse en los presupuestos significa centrarse en las conversiones. A partir de este punto, surge una discusión profunda sobre los conceptos de atribución e incrementalidad. Si bien ambas ideas suelen ir juntas, no son iguales en absoluto.
La atribución es simplemente la ciencia (o, con frecuencia, el arte) de distribuir el crédito de las conversiones entre los diferentes canales de marketing. Cuando modelamos el proceso de atribución en herramientas tales como Adobe o Google Analytics, en esencia lo que decimos es que, si hubiera cuatro interacciones con nuestros canales de medios propios, obtenidos y pagos antes de una conversión del último clic generada a partir de la búsqueda paga, entonces el crédito de esa conversión debería distribuirse entre todas las interacciones.
La incrementalidad, por su parte, se pregunta: cuántas de esas conversiones habrían existido de todos modos, sin ninguna inversión publicitaria. Es sumamente difícil medir la incrementalidad. Tan solo piensa en todos los datos que necesitas recopilar para descubrir la respuesta. En parte, esto se debe a que cuando los líderes de mayor jerarquía hacen la pregunta sobre la incrementalidad, suelen referirse a conceptos diferentes.
Para ayudarte a entender mejor este tema, quiero compartir tres tipos de incrementalidad de marketing y cómo se puede usar cada uno de ellos.
1. Incrementalidad aislada por canal
Supongamos que inviertes mucho dinero en la publicidad basada en Search. ¡Excelente! Un ejecutivo interesado en la incrementalidad podría preguntarte lo siguiente: "¿Cuántas de las conversiones generadas a partir de la búsqueda de pago habríamos tenido de todas formas gracias a nuestras listas en la búsqueda orgánica?". Eso es lo que llamo incrementalidad aislada por canal.
Por ejemplo, puedes realizar estudios de efectividad de conversiones para tu publicidad de respuesta directa. También puedes medir la incrementalidad aislada por canal para tu publicidad de marca. (Aquí encontrarás instrucciones detalladas sobre cómo hacerlo exactamente en las plataformas publicitarias de YouTube y Display de Google).
Otra opción son los experimentos aleatorios y controlados. Se trata de experimentos a nivel de los usuarios (a diferencia de las pruebas a nivel de regiones geográficas, como las pruebas de mercados coincidentes) que emplean una metodología causal para determinar si un anuncio en realidad modificó el comportamiento del consumidor. De manera aleatoria, se divide a los usuarios objetivo en dos grupos: a uno se le muestran los anuncios y al otro, no. Esta es una forma sencilla de comparar a los usuarios que tuvieron exposición a los anuncios con aquellos que podrían haberla tenido.
Algunas personas dicen que la incrementalidad aislada por canal no es una verdadera incrementalidad y tienen razón. Pero, de todos modos, resulta útil para obtener un entendimiento táctico de cómo podrías optimizar los anuncios en un canal determinado.
Puedes medir la incrementalidad aislada por canal que obtuvo tu publicidad de marca.
Si inviertes 2 millones de dólares en la búsqueda de pago cada mes y obtienes una incrementalidad del 16%, lo primero que haces es identificar cuáles son las palabras clave que permiten obtener ese porcentaje. Lo segundo es encontrar otras oportunidades allí donde los resultados de la búsqueda orgánica son débiles. Luego, incrementas el presupuesto de la búsqueda de pago para esas palabras clave, porque generarán conversiones incrementales.
2. Incrementalidad transversal
Algunas de las empresas en las que publicas tus anuncios ofrecen varias opciones. Por ejemplo, puedes hacer publicidad en Search de Google, Google Display y YouTube. Un ejecutivo interesado en la incrementalidad podría preguntarte lo siguiente: "¿Cuál es la incrementalidad en la publicidad que hago en las herramientas de Google?". A esto lo llamo incrementalidad transversal.
¿Sirve toda esa inversión para obtener conversiones incrementales? Definitivamente, la respuesta es "no". Probablemente hayas obtenido algunas de las mismas conversiones a partir de YouTube que de Search de Google. Es posible que hayas tenido exactamente las mismas conversiones de Search que de Display. Podemos repetir estas suposiciones con los demás canales.
Debido a la complejidad de medir el comportamiento por acumulación cruzada, la mayoría de los anuncios no ofrecen una forma de medir la incrementalidad en forma transversal.
Ejecutar pruebas limpias de mercados coincidentes, en las que comparas el comportamiento de los usuarios de una sola región de control con el de aquellos ubicados en una sola región de prueba, es una buena forma de medir la incrementalidad transversal. Si inviertes mucho en un mismo conjunto de anuncios, cualquiera sea, otro camino que puedes seguir es utilizar una opción avanzada como el modelado de las conversiones.
La incrementalidad transversal te ayuda a hacer mejoras por cada conjunto de anuncios; por ejemplo, hacer asignaciones de presupuesto más eficientes y otro tipo de optimizaciones.
3. Incrementalidad de todo el portfolio de marketing
Medir toda la actividad es lo más complejo del análisis del marketing. Un ejecutivo interesado en la incrementalidad podría preguntarte lo siguiente: "¿Cuál es la incrementalidad de todas las actividades de marketing en las que invierto?". Esto es lo que yo llamo incrementalidad del portfolio completo de marketing.
Dicho con otras palabras: ¿cuál es la verdadera incrementalidad del dinero invertido en Google, YouTube, Display, Facebook, cines, materiales impresos, televisión, marketing de canal y promociones? ¿Cuántas ventas realmente se obtuvieron con toda esa inversión? Puedes hacerte la misma pregunta para las métricas de la marca, por ejemplo, el reconocimiento o la consideración espontáneos. ¿Cuánto del Brand Lift de la métrica X podría no haber existido sin la inversión publicitaria?
La incrementalidad de toda la cartera de marketing, al igual que la transversal, puede medirse mediante pruebas de mercados coincidentes.
Si se mide correctamente, el impacto de la incrementalidad en tus decisiones de marketing puede ser transformador. Pero medirla puede ser realmente muy difícil. Además, puede dar lugar a hallazgos contradictorios. Un año, en el contexto de la incrementalidad, esas vallas publicitarias que compramos en cada ciudad pueden ser completamente inútiles. Pero otro año, pueden generar un Brand Lift incremental tan importante que deberíamos dejar de usar anuncios en las redes sociales. Ese es solo un ejemplo.
La incrementalidad de toda la cartera de marketing, al igual que la transversal, puede medirse mediante pruebas de mercados coincidentes.
Los especialistas en marketing que corren campañas en varios canales suelen utilizar Marketing Mix Modeling (MMM). Bien utilizado, es excelente para evaluar el rendimiento de los medios y optimizar los presupuestos en los diferentes tipos de medios para tomar decisiones a largo plazo sobre el dinero que se les asignará. Pero tengo mis reservas respecto de MMM. Primero, por lo general, cada canal se interpreta como un componente aislado y, por lo tanto, permite identificar eficazmente la incrementalidad aislada por canal. Segundo, tal como se lo utiliza en muchas empresas, MMM incluye el sesgo humano en el modelo. Asimismo, estos modelos requieren una importante inversión para obtener un indicador decente y toma mucho tiempo producirlos.
Independientemente del tamaño de tu empresa o presupuesto, es preciso que entiendas el concepto de incrementalidad.
Yo prefiero el siguiente enfoque:
- Utilizar varios algoritmos basados en machine learning para entender primero las relaciones subyacentes dentro de los datos, lo que elimina el sesgo humano.
- Construir un gráfico de influencia de todo el portfolio, lo que elimina el análisis de componentes aislados.
- Entender las dependencias condicionales entre todas las variables aleatorias a fin de identificar los coeficientes, y utilizar para ello conjuntos de datos más reducidos.
Este método de MMM es muy inteligente y escalable. Además, te permite realizar el análisis en retrospectiva (cuál fue nuestro rendimiento) o hacer predicciones sobre el futuro (cuánto deberíamos invertir si las curvas de retorno se están reduciendo).
Independientemente del tamaño de tu empresa o presupuesto, es preciso que entiendas el concepto de incrementalidad. Quiero decir, realmente comprenderlo. Además de los beneficios para tus iniciativas de marketing, incluso podría traerte un aumento de sueldo y un ascenso.
