La publicidad digital permite llegar a los consumidores allí donde estén con mensajes oportunos y relevantes. Para conocer la eficacia de este tipo de anuncios, los anunciantes quieren disponer de una vista directa y completa del recorrido del cliente, desde la fase de notoriedad hasta la conversión.
No obstante, este recorrido es cada vez más difícil de medir. Los consumidores utilizan varios dispositivos antes de comprar un producto, lo que puede ofrecer una visión inconexa de su comportamiento. Incluso si utilizan un solo dispositivo, el recorrido de compra puede ser diferente en función del navegador empleado.
Por otro lado, el uso de cookies que registran información útil sobre lo que ocurre después de que un consumidor haga clic en un anuncio es una práctica muy eficaz y habitual entre los profesionales del marketing para medir los resultados de su publicidad online. Sin embargo, debido a las restricciones de cookies en los navegadores o a la falta de visibilidad en determinados puntos del recorrido de compra multidispositivo, cada vez hay más casos en los que ya no es posible saber si se ha producido una conversión. La normativa que regula la privacidad, en continuo aumento, también ha impuesto directrices muy estrictas para la recogida de datos en cada región.
Todos estos retos han dibujado un panorama digital complejo en el que los profesionales del marketing no disponen de toda la información necesaria para medir los resultados de su publicidad.
La clave para conseguir métricas precisas
Ante tantos factores susceptibles de impedir que obtengas información completa del recorrido del cliente, ¿cómo puedes evaluar de forma precisa la eficacia de tus inversiones de marketing? Con la ayuda de los modelos de conversión.
Los modelos de conversión utilizan el aprendizaje automático para cuantificar el impacto de las iniciativas de marketing cuando no es posible observar un subconjunto de conversiones. Por ejemplo, al medir conversiones en varios dispositivos, puede que no haya cookies disponibles para vincular estos dispositivos. En ese caso, no podrás atribuir algunas de tus conversiones a los clientes correspondientes que han interaccionado con un anuncio. Si no empleas técnicas de modelos de conversión, este problema de atribución dejará vacíos en el recorrido del cliente, lo que impedirá que tengas una visión completa de su ruta de conversión. En cambio, si utilizas modelos de conversión, los datos observables pueden alimentar algoritmos que también usen tendencias históricas para validar el sistema de medición y ofrecerle información precisa.
Los modelos permiten hacer una medición rigurosa de las conversiones, pero solo a partir de datos agregados y anónimos. De este modo, obtienes una visión completa del comportamiento del cliente al tiempo que respetas su privacidad, y evitas que tu rendimiento se vea afectado por el simple hecho de que la medición directa no siempre es posible.
Una necesidad en un mundo sin cookies
El hecho de no aplicar modelos de conversión no solo afecta al sistema de medición de una campaña, sino también al rendimiento general del negocio. ¿Obtienen tus campañas buenos resultados en relación con las demás y de forma conjunta? ¿Cumplen tus anuncios los objetivos de ingresos que te has marcado? Sin una visión completa del rendimiento y una infraestructura sólida, será muy difícil encontrar respuestas claras a este tipo de preguntas.
Un sistema de medición preciso es esencial para obtener información continuada, tomar decisiones e implementar optimizaciones.
Por el contrario, incorporar modelos de conversión en la estructura de las soluciones de medición puede permitir llenar automáticamente los vacíos de información con señales basadas en datos, personalizadas en función de las necesidades de cada campaña. Un sistema de medición preciso es esencial para obtener información continuada, tomar decisiones e implementar optimizaciones. La única opción es obtener las métricas adecuadas para poder seguir mejorando el rendimiento del negocio a lo largo del tiempo.
El aprendizaje automático detecta y resuelve la falta de información
Durante años, los profesionales del marketing han podido comprobar personalmente la gran capacidad de los modelos para ofrecer mejores resultados con menos datos. En el caso concreto de los datos de conversión, los modelos se han empleado como herramienta para compensar la falta de datos de medición cuando los consumidores utilizan distintos dispositivos o combinan los canales online y offline.
En la actualidad, con la creciente dificultad para obtener datos en el mundo online, la medición de conversiones en el sitio web puede beneficiarse de todos estos años de práctica en la automatización. Además, el valor y la cobertura de los datos siguen siendo elementos imprescindibles para crear modelos fiables. Esto significa utilizar datos de alta calidad que aporten una visión completa en diferentes plataformas, dispositivos, navegadores y sistemas operativos. La escala debería ser tu prioridad principal a la hora de decidir cuál es el proveedor de medición que te ofrece modelos más precisos.
Para crear una visión precisa y agregada del comportamiento de los clientes, el aprendizaje automático puede analizar las señales observables actuales (como los dispositivos, la fecha y la hora, o el tipo de conversión) y crear un modelo basado en las campañas activas. Al integrar este modelo en las capacidades de medición y contar con un conjunto de datos muy potente, se elimina la incertidumbre y los informes se benefician automáticamente de los modelos. Esta automatización es especialmente importante ahora que las expectativas de medición avanzan a distinto ritmo en todo el mundo, y debes estar a punto para adaptarte a los cambios rápidos que se producirán en la observabilidad de las conversiones.
Contar con una infraestructura online sólida es importante a la hora de crear un entorno basado en datos para los modelos y mitigar las pérdidas de conversiones, aunque los cambios en el sector sean abundantes. La clave para conseguirlo es implementar soluciones que nos ayuden a disponer de más datos observables sobre las campañas. Hace tiempo que los profesionales del marketing son conscientes de la importancia del etiquetado para medir las conversiones de forma precisa, incluso en distintas plataformas. Si utilizas de forma proactiva herramientas como Google Tag Manager o la etiqueta global de sitio web en tu sitio web, tendrás la infraestructura necesaria para conseguir excelentes resultados de medición en Google Ads y Google Marketing Platform. No solo recogerás más datos de conversión, sino que también crearás una base más sólida para mejorar la calidad de los modelos cuando no sea posible acceder a toda la información. Estas herramientas proporcionan una base sólida para la medición continuada y la implementación de optimizaciones.
Nos encontramos en plena evolución de los sistemas de medición y los cambios en el ecosistema global están obligando a los profesionales del marketing a centrarse en la privacidad y actuar con visión de futuro.
Nos encontramos en plena evolución de los sistemas de medición y los cambios en el ecosistema global están obligando a los profesionales del marketing a centrarse en la privacidad y actuar con visión de futuro. Es una oportunidad de aprovechar aún más la potencia del marketing basado en datos para seguir teniendo una visión completa y precisa del rendimiento de tu negocio, ahora y en el futuro.
