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En la actualidad, el sector del marketing está experimentando un cambio de paradigma en la forma de medir el éxito. Este cambio afecta tanto a las agencias y marcas como a las plataformas que difunden mensajes publicitarios. La comprensión adecuada de las metodologías de medición, tanto determinísticas como probabilísticas, es crucial para valorar la incrementalidad en las estrategias de marketing. Además, cerrar el círculo entre plataformas como Google, las agencias y la relación con el cliente es esencial para implementar proyectos exitosos y comprender el impacto de la medición en las estrategias.
En un nuevo episodio de Digital Talks by t2ó, David Montero, especialista en incrementalidad en Google, y Raúl Devia, Director de Data & Analytics en t2ó, discutieron este tema. David Montero ayuda a los clientes a comprender el impacto de sus campañas publicitarias en los resultados comerciales, mientras que Devia tiene más de 20 años de experiencia en investigación de medios y liderazgo de equipos en diferentes compañías.
En el contexto de los avances tecnológicos y cambios regulatorios que afectan al marketing digital, David destacó la evolución en la capacidad de medir el comportamiento del usuario y el impacto de las estrategias de marketing. «Quizá venimos de un mundo en el que no nos damos cuenta de la realidad actual del marketing digital, en la que ahora mismo podemos medir todo. Tradicionalmente veníamos de este mundillo donde teníamos que hacer estimaciones y se medía de otra manera. De repente, hemos sido capaces de ver qué interacciones tienen con nuestros anuncios, qué sitios visitaban, cómo podíamos influenciarles para que compraran, y mejorar en base a las interacciones que veíamos con nuestras plataformas. Las expectativas de los usuarios, cambios regulatorios y tecnológicos al final han hecho que estas cookies de tercera parte cada vez sean menos confiables».
Raúl suscribía esta opinión, reafirmando las grandes posibilidades que encontramos en la actualidad de cara a perfeccionar la medición. «Creo que estamos en un momento en el que para nada tenemos que resignarnos a perder información o a pasar a un estadio inferior en cuanto a la medición, sino más bien todo lo contrario. Estamos hablando de metodologías y de formas de calcular la eficacia y la eficiencia que se llevan usando muchas veces y mucho tiempo en otros medios con un volumen muy importante de inversión».
Ventajas de los modelos de análisis probabilístico
«Los modelos probabilísticos nos permiten ahora y siempre respetar cualquier tipo de límite en cuanto a privacidad o a la evolución del entorno, y a la vez nos permiten integrar otros medios y otros tax points», explicaba Raúl. El experto subraya que los modelos probabilísticos en el análisis digital ofrecen una solución robusta y estadísticamente solvente para la medición de la eficacia. Estos modelos permiten unificar valores de entrada y crear un ambiente de medición más generalizado, sin comprometer la precisión ni la integridad de los datos. Además, destacan por su capacidad de integrar múltiples puntos de contacto y respetar políticas de privacidad estrictas, ofreciendo una ventaja significativa en la adaptación a entornos dinámicos y normativas de privacidad cada vez más rigurosas.
En el contexto de la medición y análisis en estrategias de marketing, David comparte ejemplos prácticos que ilustran los desafíos y soluciones implementadas en su trabajo. «Muchas veces lo que hacemos es un análisis de incrementalidad para ver cuál es el impacto que ha tenido, como decía antes Raúl, sobre todo su negocio, sin ceñirnos únicamente al digital. Y en este caso, por ejemplo, en la hotelera, podemos ver el impacto que estamos teniendo con nuestras campañas en su canal directo, pero también en canales indirectos en las llamadas OTAs, las agencias de viajes online o incluso en call center u otros soportes que quizá no tenemos por qué tener medidos en nuestra herramienta de analítica web o de o de campañas», concluye.
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