Estrategia de medición de datos con inteligencia artificial (IA)

En lo que respecta a los clientes, nos encontramos ante un panorama en constante cambio: a los profesionales del marketing puede parecerles que mantener el ritmo es como un esprint sin final. Lo mismo ocurre con la inacabable lista de soluciones de medición integradas. De hecho, el 54 % de los profesional del marketing admiten sentirse abrumados por la cantidad de soluciones y estrategias de medición de datos y analíticas que tienen a su disposición, y también afirman que su confianza en que dichas soluciones puedan producir resultados empresariales sólidos se ha visto mermada.1

Esto es algo que también nos han contado nuestros clientes. Saben que contar con una estrategia de medición que abarque varios medios y esté centrada en la privacidad es imprescindible para el futuro, pero no están del todo seguros de por dónde empezar a implementarla en la actualidad. Aquí es donde podemos ayudar.

Llevamos años hablando con profesionales del marketing de marca en torno al valor que reciben de sus inversiones en varios medios. Basándonos en lo que nos han contado, hemos hallado una fórmula sencilla que puedes aplicar para conseguir una estrategia de medición eficaz: una que no se limite a ser una medida reactiva con la que proteger tus inversiones, sino un motor de crecimiento proactivo.

En este artículo, explicaré los tres pasos que componen la estrategia.

Gráfico de líneas en el que se ve el crecimiento junto a una lista numerada con el texto:

1. Captar las señales adecuadas

En un ecosistema de marketing saturado de productos nuevos, debes pensártelo muy bien a la hora de determinar tu estrategia de medición. Esto implica que debes priorizar los datos y señales de los consumidores que puedan ayudarte a lograr tus objetivos de negocio. Por desgracia, muchas empresas todavía trabajan con sistemas antiguos que les impiden hacerlo.

La manera antigua de captar señales (es decir, mediante cookies y otros identificadores de terceros) ya no nos ofrece un marco de medición preciso. Dicho en otras palabras, una estrategia de datos propios exhaustiva es la única manera de recoger datos de una manera segura y efectiva que también te ayude a alcanzar tus objetos de forma progresiva. La inteligencia artificial de datos de Google puede resultarte muy útil con este enfoque, ya te permite transformar los frutos de tu estrategia de medición en resultados.

Tu estrategia de datos propios debería complementar a las señales que ya has reunido a través de paneles y terceros. Al invertir en datos propios deliberadamente y solicitar solo la información que necesitas, podrás velar mejor por los datos de tus usuarios.

Para llegar a ser un motor de crecimiento, tu estrategia de medición debe emplear una combinación de soluciones y herramientas que recojan señales en sintonía con tus objetivos empresariales. Con partners tecnológicos como Google podrás encontrar la combinación de soluciones adecuada (por ejemplo, con datos propios o cobertura digital) para hacer frente a la degradación continua de los identificadores, incorporar un sistema integrado de medición y analítica avanzada e implementar las soluciones en tu estrategia de audiencia para conseguir la propuesta de embudo completa más proactiva posible.

2. Determinar el valor de los canales

El siguiente paso de la fórmula es determinar el valor de tus distintos canales de marketing en función del impacto que tienen en tu empresa. De este modo, podrás hacerte una mejor idea de tu retorno de la inversión (ROI), hacer previsiones sobre los ingresos futuros más fácilmente y promover un vínculo sólido entre los equipos financieros y de marketing de tu organización.

Los clientes que miden sus canales de forma precisa a través de la modelización del marketing mix pueden mejorar su ROI exponencialmente.

Una de las mejores formas de evaluar tus canales es a través de la Una de las mejores formas de evaluar tus canales es a través de la modelización del marketing mix (MMM). A menudo, observo que los clientes que miden sus canales con precisión a través de la MMM pueden mejorar su ROI de forma exponencial.2 La MMM es una herramienta excelente de planificación multicanal, ya que ofrece información histórica y predicciones sobre el valor de cada euro que inviertes. Se trata de una opción integradora y con una protección duradera de la privacidad que, con todo, es capaz de alcanzar el nivel de detalle necesario para ofrecer métricas útiles con las que mejorar el ROI.

Un buen ejemplo de ello es el caso de The Hershey Company, que colaboró con Google para optimizar su estrategia de YouTube y midió los resultados mediante la MMM. Hershey y Google experimentaron con enfoques distintos (por ejemplo, probar varios formatos de anuncios) a lo largo de varios años. Los resultados fueron reveladores. La MMM de Hershey demostró que YouTube era el canal publicitario que mayor ROI generaba, con un aumento del ROI de más de un 65 % desde el 2018. Los hallazgos también revelaron que YouTube seguía generando un nivel significativo de ventas de dulces para la empresa, con un aumento interanual medio del ROI del 5,5 %.

3. Optimizar los resultados mediante la experimentación

El último paso de este marco gira en torno a la optimización de los resultados mediante la experimentación. La experimentación constante es la clave para determinar qué ajustes hay que hacer en la campaña en tiempo real para mejorar el rendimiento e incrementar el ROI. Los estudios sugieren que merece la pena.

El Harvard Business Review (HBR) observó, durante el transcurso de un año, que los anunciantes que realizaron 15 experimentos consiguieron un rendimiento publicitario un 30 % superior al de los que no hicieron ningún experimento. Es más, hacer experimentos a lo largo de varios años puede aumentar los beneficios, lo que sugiere que la experimentación tiene un impacto positivo a largo plazo. Los anunciantes que realizaron más de 15 experimentos durante el año anterior observaron un aumento del rendimiento de casi el 45 %.

Las mejores marcas tienen una gran predisposición a experimentar e iterar constantemente sus resultados.

En colaboración con Nielsen, hemos llevado a cabo un estudio para resaltar el efecto de la experimentación a la hora de reforzar el papel de la MMM. Concretamente, hemos descubierto que, cuando las marcas ajustan la información que introducen en la MMM con los datos del incremento de ventas que se obtienen en los experimentos, consiguen un aumento medio del 84 % en el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) atribuido a YouTube.3 Además, casi el 73 % del aumento del ROAS procede de las variables de base (distribución de marca y precios), lo que sugiere que los profesionales del marketing que no incluyen datos obtenidos mediante la experimentación en la MMM pueden estar atribuyendo un valor sustancialmente menor a sus medios.4

Las mejoras en el ROI son consecuencia de los compromisos de las marcas con la experimentación y la activación de los resultados de las pruebas a lo largo del tiempo. Colaboramos con muchos de nuestros clientes para crear programas de aprendizaje centrados en hipótesis importantes y en acciones que se supervisan a lo largo de un periodo concreto. Vemos una y otra vez que las mejores marcas tienen una gran predisposición a experimentar e iterar constantemente sus resultados.

El ecosistema de marketing actual puede ser abrumador. Sin embargo, adoptar esta fórmula puede ayudarte a recuperar el control. Acelera tu adopción de una estrategia de medición integrada, proactiva y moderna captando las señales adecuadas, determinando el valor de tus canales y optimizando tus resultados mediante la experimentación.

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