Macarena Estevez
CEO y Fundadora de Círculo de Ingenio Analítico. Experta en Data Science & Analytics, ROI y cultura de datos. Especialista en IA, Metaverso, Marketing ROI, Future of Marketing y Future of Work.

 

Los anunciantes invierten cantidades ingentes en publicidad y, por eso, es muy importante para ellos medir cuál es el retorno de dichas inversiones. Es decir, cuántos euros ingresamos en la compañías por cada euro que invertimos en los diferentes canales publicitarios.

¿Cómo podemos calcular dicho ROI (Return On Investment)? Utilizando datos, matemáticas y sentido común. Vamos a ir examinando uno a uno estos tres ingredientes clave.

Los datos que se utilizan en este tipo de modelos suelen ser series de datos en el tiempo. A fin de cuentas, las empresas cada semana o cada día ingresan una cantidad determinada de euros gracias a los productos o servicios que venden, así que parece natural tomar este dato como punto de partida y, en segundo lugar, preguntarnos ¿Por qué vendemos lo que vendemos? ¿Qué otros datos puedo intentar relacionar con esas ventas en el tiempo? Por una parte, tendré que utilizar datos de las diferentes acciones que hacemos en la empresa para vender: publicidad, precio, promociones, distribución, etc. Además, variables externas como macroeconómicas o también variables climatológicas que nos van a marcar tendencias actitudinales. Por último, variables similares a las nuestras, pero de la competencia, ya que lo que nuestros competidores hagan es seguro que afectará a nuestras ventas.

En cuanto a las matemáticas o modelos que se utilizan para obtener información de esos datos, lo que van a hacer en realidad es discriminar, de todas esas variables que hemos recogido en forma de datos en el párrafo anterior, cuáles han conseguido incrementos en las ventas y en qué cuantía. ¿Y cómo se consigue eso? Lo que las matemáticas son capaces de hacer es detectar patrones en grandes conjuntos de datos. Cosa que nosotros a simple vista somos incapaces. Pero, para ellas es sencillo: una serie de fórmulas que aplican a miles o millones de datos. La cantidad no importa.

Por último, para realizar estos modelos es muy importante el sentido común. Primero, a la hora de buscar los datos. Hay que conocer bien el negocio en el que estamos trabajando. Qué variables son las importantes, cómo pensamos que van a afectar. Qué hace la competencia y qué creemos que podrá ser lo que más nos impacte. Cuando empezamos a revisar los resultados, ¿nos hacen sentido? ¿Un canal en el que llevamos toda la vida invirtiendo es posible que el modelo me diga que no funciona? Porque estos modelos no son nunca definitivos. Las preguntas que hagamos van a ser determinantes.

«Cuando hablamos de ROI es muy importante el retorno en el largo plazo, que viene a ser el apoyo que ha supuesto hacer publicidad para una marca a lo largo de los años, y que suele tener una cuantía mayor que el efecto de corto plazo».

Actualmente son tres las técnicas que se utilizan para medir el ROI:

  • Modelos de Marketing Mix: con una visión estratégica, centrada como hemos dicho arriba en series de datos semanales, con todas las variables internas y externas.
  • Modelos de atribución digital: con un esquema similar, pero series en tiempo real, centradas en datos digitales. Para que estos modelos funcionen bien es importante que tengan en cuenta los aprendizajes de los modelos de marketing mix ya que, aunque utilicen solo datos de comportamientos digitales, en el mundo existen todavía muchas variables no digitales que afectan a dicha manera de navegar, y hay que tenerlo en cuenta.
  • Diseño de experimentos: centrados en medir causa-efecto en acciones muy puntuales. Por ejemplo, impactar a un grupo de usuarios de Facebook con una campaña y no impactar a un grupo de usuarios gemelos a los primeros. Ver a posteriori si se ha notado algún efecto, que será el asignado a la campaña.

No hay una técnica de las tres que sea mejor que la otra. Lo ideal sería combinar las tres. Es un hecho que la publicidad ahora es más difícil de manejar que hace unos años, cuando se trataba de entre cinco a diez medios y la gente tampoco tenía tanto donde elegir. En la actualidad, solo en la navegación en Internet, sabemos que podemos ir de una página a otra cada día de manera diferente; cambiar a redes sociales, que cada día hay más; navegar por internet en la televisión de casa y ver allí un vídeo en YouTube; y un largo etcétera. Medir estos aportes, se ha complicado mucho, pero se consigue combinando las tres técnicas comentadas.

¿Y estos modelos son comunes a cualquier sector? En lo referente a metodologías, sí. Las tres comentadas. Luego cada sector tiene sus propias características. Hay sectores como el gran consumo en los que los modelos de marketing mix son más utilizados porque en general no tienen todavía implementado el e-commerce. Y nos encontramos con casos contrarios como retail o aseguradoras, para los que el mundo digital es clave y los modelos de atribución funcionan muy bien.

Cuando hablamos de ROI y de resultados por canales no podemos hablar de benchmark. Cada cliente es un mundo y lo que a uno le funciona bien, a lo mejor a otro no tanto. Lo que sí está claro es que, en los modelos estratégicos, los canales que mejor funcionan son los que mayor cobertura y frecuencia (cuánta gente ve los anuncios y cuántas veces) tienen, siendo la televisión todavía hoy la que suele liderar. Además, cuando hablamos de ROI no solo podemos tener en cuenta el retorno en el corto plazo (esta semana hago publicidad y esta semana vendo más), sino que es muy importante el retorno en el largo plazo, que viene a ser el apoyo que ha supuesto hacer publicidad para una marca a lo largo de los años, y que suele tener una cuantía mayor que el efecto de corto plazo, por lo que será muy importante medirlo. La televisión también ha venido jugando un papel protagonista en este efecto continuado en el tiempo.

Resumiendo, es muy importante saber qué retorno obtengo de las inversiones que hago en publicidad. Para ello, podemos utilizar diferentes tipos de modelos que se apalancan en todos aquellos datos que pueden afectar de una u otra manera a las ventas. Cada empresa deberá tener sus propios modelos matemáticos y sacar sus aprendizajes exclusivos. Será clave no solo medir el retorno de la publicidad en el corto plazo, sino también en el largo.

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