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Los modelos de atribución no son los suficientemente eficientes por sí solos como para permitir a los anunciantes tomar decisiones informadas y basadas en datos que les permita predecir el impacto de las diferentes inversiones publicitarias. El Incrementality testing o pruebas de incrementalidad se presenta como un complemento perfecto a modelos de atribución como el de último clic o el multitáctil. ¿Por qué? Porque tratan de evaluar el impacto comercial de manera clara e inmediata a partir de datos estadísticos.

Las pruebas de incrementalidad comparan los resultados obtenidos entre un grupo de prueba y un grupo de control. De este modo, es posible aislar las variables que intervienen en una conversión, lo que convertiría el Incrementality testing en una metodología más precisa, que logra medir la relación causa-efecto y elimina las conjeturas.

incrementality testing

Los modelos de atribución no son capaces de identificar a los usuarios en todos los dispositivos y canales, lo que pone en entredicho la calidad de los datos. Además, no son transparentes, son subjetivos, no permiten la predicción, no tienen en cuenta factores externos ni permiten la medición de medios tradicionales. Por su parte, los numerosos puntos ciegos de la atribución multitáctil -derivados de los jardines amurallados de las grandes plataformas o los canales offline- tampoco permiten realizar un seguimiento preciso de impresiones o individuos en su camino a la conversión, a pesar de que se trata de un modelo de atribución de valor para más de la mitad de los especialistas de marketing estadounidenses, según datos de Nielsen.

En este contexto, las pruebas de incrementalidad se centran en los canales o medios específicos. La división del mercado en dos grupos hace posible exponer a uno de ellos a determinadas variables que intervengan en su comportamiento, a fin de poder realizar una medición antes y después para comprender el impacto. A pesar de que el procedimiento puede parecer similar, el Incrementality testing se aleja considerablemente de las pruebas A/B testing tradicionales, si bien la división geográfica es aplicable a las pruebas de incrementalidad si se realiza correctamente.

El verdadero valor de las pruebas de incrementalidad lo hallamos en que son capaces de analizar inversiones individuales, midiendo el impacto directo en los resultados generales del negocio, prescindiendo de la necesidad de identificar y medir cada paso que dé el consumidor en su recorrido. Esto puede eliminar la subjetividad que tanto preocupa a anunciantes y especialistas del marketing, alcanzando incluso a contemplar el efecto halo de una inversión.

De igual modo, no hay lugar para la ambigüedad, por su alejamiento de factores como la estacionalidad, la ubicación geográfica o el cross marketing. La capacidad de salvar la barrera de los impactos que se producen fuera del canal online es otra de las grandes ventajas de las pruebas de incrementalidad frente a los modelos de atribución.

La efectividad de los modelos de atribución lleva tiempo en entredicho, parece que se han quedado cortos en el ecosistema publicitario actual. No ayuda la falta de estándares, las trabas puestas por las grandes compañías como Amazon, Google o Facebook, o la dificultad de la medición en móvil y del salto entre dispositivos. Ni siquiera la Inteligencia Artificial ha dado respuesta a la necesidad de un modelo de atribución preciso.

Ante la falta de datos que permitan extraer conclusiones reales, algunos anunciantes combinan determinados modelos de atribución con Incrementality testing, a fin de validar la medición de la atribución y poder ajustar el modelado para un mejor rendimiento de los anuncios.

Las pruebas de incrementalidad han ayudado ya a entender a muchas marcas cuál es el funcionamiento de las conversiones en su negocio concreto, aportando luz acerca de aspectos como si es adecuado o no hacer remarketing y durante cuánto tiempo o en qué meses incrementar el presupuesto y en qué canales. Conviene tener en cuenta las pruebas de incrementalidad a la hora de realizar una medición para valorar si realmente ayuda a tomar mejores decisiones.

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