Las pruebas de incrementalidad son una herramienta vital en el arsenal de un vendedor digital. A diferencia de las pruebas modelos de atribución-(que suelen atribuir todas las ventas a una campaña), las pruebas de incrementalidad aíslan las ventas que no se habrían producido sin la influencia de la campaña, ofreciendo una imagen más clara del verdadero impacto y de cómo es probable que funcione una campaña en diferentes contextos.
En esencia, las pruebas de incrementalidad se basan en pequeñas mejoras en la eficiencia y la eficacia de los medios que, con el tiempo, prometen crear ganancias significativas en la eficacia de la compra de medios. Al centrarse en la incrementalidad, los profesionales del marketing pueden tomar decisiones basadas en datos, garantizando que cada dólar gastado contribuya a un crecimiento tangible del negocio.
Preparación adecuada para la prueba de incrementalidading
La forma de configurar una prueba de incrementalidad puede influir significativamente en su eficacia. Aunque hay muchos elementos de campaña que probar, generalmente recomendamos empezar con dos enfoques básicos: Basado en el usuario y Geográfico (a nivel de mercado). Ambas pueden calibrarse en función de las fuentes de datos y del nivel de conocimiento que se desee obtener.
Elevación de la conversión basada en el usuario es adecuado para presupuestos más reducidos y puede realizarse junto con estudios de Brand Lift o Search Lift. Los resultados suelen estar disponibles a nivel de campaña y pueden segmentarse por datos demográficos como la edad y el sexo.
Elevador de conversiones basado en la geografíaes ideal para campañas a gran escala y ofrece una mayor flexibilidad en cuanto a las fuentes de datos, por ejemplo primera parte datos financieros, sin depender de galletas. Por ejemplo, en un experimento basado en la geografía, puede comparar las regiones en las que la campaña está activa con aquellas en las que no lo está, lo que permite obtener una visión clara del incremento.
Análisis de los resultados de las pruebas y aplicación de la información a las campañas
Comprender la incrementalidad de sus campañas en los medios de comunicación requiere un análisis minucioso de los resultados de las pruebas. Un estudio de ADKDD 2020 subraya la importancia de los experimentos controlados de mercado -especialmente en las campañas de aplicaciones universales- para evaluar con precisión el impacto incremental del gasto publicitario. Al comparar grupos de prueba expuestos a anuncios con grupos de control que no lo están, los profesionales del marketing pueden aislar la verdadera "mejora" de una campaña.
Las pruebas de incrementalidad ofrecen una visión más precisa del rendimiento que los modelos de atribución tradicionales, ya que ayudan a tener en cuenta variables de confusión como las diferencias regionales o la estacionalidad. Los experimentos controlados están diseñados específicamente para aislar los efectos impulsados por las campañas.
Ya sea mediante pruebas geográficas o análisis a nivel de usuario, estos métodos permiten a los profesionales del marketing diseñar campañas más inteligentes que reflejen un verdadero cambio de comportamiento. Por ejemplo, observar un aumento de las ventas de 10% en una región en la que solo se introdujo la campaña ofrece una prueba clara y cuantificable del impacto.
Al integrar las pruebas de incrementalidad en la planificación de campañas, los profesionales del marketing pueden tomar decisiones más seguras y basadas en datos, y asegurarse de que los presupuestos de medios ofrecen resultados cuantificables.
Retos y tendencias futuras en Pruebas de incrementalidad
Aunque las pruebas de incrementalidad proporcionan información valiosa a los profesionales del marketing que desean optimizar sus estrategias, también plantean varios retos de ejecución. El emparejamiento de mercados en experimentos controlados puede ser complejo, y diseñar pruebas que aíslen realmente las variables no es tarea fácil.
Sin embargo, el auge de la analítica avanzada y la IA está haciendo que este tipo de pruebas sea más escalable y preciso. En el futuro, es probable que el aprendizaje automático mejore el diseño de los experimentos y reduzca el ruido, lo que permitirá obtener información más rápidamente y optimizar mejor las campañas.
En el panorama actual en el que prima la privacidad, las pruebas de incrementalidad destacan como una herramienta fundamental. Ayuda a los profesionales del marketing a optimizar el gasto, eliminar el despilfarro y adaptarse a entornos con cada vez más restricciones de datos, sin perder la claridad sobre lo que realmente funciona.
Referencias
- Google. https://www.thinkwithgoogle.com/intl/en-emea/marketing-strategies/data-and-measurement/incrementality-testing/
- ADKDD 2020 (Taller sobre publicidad y KDD). http://papers.adkdd.org/2020/papers/adkdd20-barajas-advertising.pdf