Pruebas de incrementalidad para tus anuncios

En el espacio digital, la incrementalidad se refiere al impulso en un resultado deseado, como ventas o envíos de leads, que es causado directamente por una intervención de marketing específica. La mayoría de los modelos de atribución estándar, como el último clic o incluso la atribución multitáctil, simplemente asignan crédito al último punto de contacto antes de una conversión. Esto a menudo conduce a una situación en la que una marca paga por un cliente que ya planeaba comprarles de todos modos.

Por ejemplo, un usuario podría buscar el nombre de su marca en Google, hacer clic en un anuncio de búsqueda de marca y completar una compra. Un modelo de último clic le da el 100% de crédito a ese anuncio. Sin embargo, si ese usuario hubiera hecho clic en el resultado de búsqueda orgánica justo debajo y hubiera comprado el mismo producto, el anuncio no fue incremental. Las pruebas de incrementalidad le ayudan a detectar estas redundancias y reasignar el presupuesto a áreas más efectivas.

Los especialistas en marketing generalmente tienen dos formas principales de estructurar estas pruebas. La primera es un holdout geográfico, que implica seleccionar regiones geográficas específicas (como ciertas ciudades o estados) para servir como grupo de control donde los anuncios se pausan o restringen. La segunda es un holdout de audiencia, donde la plataforma publicitaria divide aleatoriamente a su público objetivo en dos grupos independientemente de su ubicación, evitando que uno de ellos vea los anuncios.

Los holdouts geográficos son útiles cuando desea medir el efecto total de una mezcla de medios en todos los canales, incluidos los offline. Son menos susceptibles a la eliminación de cookies o problemas de seguimiento relacionados con la privacidad. Sin embargo, requieren una cuidadosa coincidencia de mercados “gemelos” para garantizar que la ciudad de control se comporte de manera similar a la ciudad de tratamiento en términos de demografía y volumen histórico de ventas. Si realiza pruebas en una ciudad con una tendencia estacional única, sus resultados pueden estar sesgados.

Los holdouts de audiencia suelen ser más fáciles de ejecutar dentro de una sola plataforma como Meta o Google. Proporcionan una alta granularidad pero están limitados por la capacidad de la plataforma para rastrear a los usuarios de manera consistente. Si un usuario cambia de dispositivo o borra los datos de su navegador, podría ver accidentalmente un anuncio a pesar de estar en el grupo de holdout. Esta contaminación puede hacer que los anuncios parezcan menos efectivos de lo que realmente son.

La mayoría de las principales plataformas ofrecen herramientas integradas para realizar estas pruebas sin requerir una ciencia de datos externa compleja. En Meta, puede encontrar la herramienta “Experimentos” dentro del menú del Administrador de anuncios. Esto le permite configurar un estudio de Lift de conversión donde la plataforma gestiona automáticamente la división y proporciona un informe sobre las conversiones incrementales y el ROAS incremental (iROAS).

Google Ads ofrece una funcionalidad similar a través de su suite de medición de lift. Esto es común para campañas de YouTube y video, pero también se puede aplicar a Búsqueda y Discovery en configuraciones de cuenta específicas. Estas herramientas nativas de la plataforma son un gran punto de partida para marcas que gastan al menos entre $20,000 y $50,000 por mes en un solo canal. Este nivel de gasto suele ser necesario para generar suficiente volumen de conversión para la significancia estadística.

El Modelado de Mix de Marketing (MMM) es un método estadístico de arriba hacia abajo utilizado para estimar el impacto de varios canales de marketing en las ventas. Si bien el MMM es excelente para la planificación a largo plazo, sus resultados se basan en correlaciones históricas que a veces pueden ser engañosas. Al realizar pruebas de incrementalidad regulares, puede proporcionar al MMM puntos de datos de “verdad fundamental” para garantizar que el modelo sea preciso.

Si su MMM sugiere que sus anuncios en redes sociales tienen un ROI de 4x, pero un estudio de lift de conversión muestra un ROI incremental de solo 1.5x, puede usar ese resultado del experimento para calibrar el modelo. Esto asegura que los pesos y coeficientes en su MMM reflejen la causalidad real en lugar de solo un tiempo coincidente. Los profesionales de Alien Road a menudo usan este enfoque híbrido para proporcionar una visión más realista de la asignación presupuestaria.

Una prueba exitosa requiere una hipótesis clara y un control estricto sobre las variables externas. Comience definiendo lo que desea medir. Por ejemplo, podría preguntar: “¿Aumentar nuestro presupuesto de YouTube en un 20% en el Medio Oeste conduce a un aumento proporcional en las adquisiciones de nuevos clientes?” Una vez establecida la pregunta, debe asegurarse de que no ocurran otros cambios importantes durante el período de prueba.

• Defina su métrica de éxito: Concéntrese en una métrica de embudo inferior como ventas o leads calificados en lugar de clics.
• Seleccione un marco de tiempo representativo: Las pruebas generalmente necesitan ejecutarse durante al menos 14 a 30 días para tener en cuenta los ciclos de compra semanales.
• Asegure un tamaño de muestra suficiente: Necesita suficientes eventos de conversión en ambos grupos para estar 95% seguro de los resultados.
• Evite cambios superpuestos: No lance nuevas promociones en todo el sitio ni cambie sus páginas de destino durante la prueba.
• Aísle el canal: Asegúrese de que otras actividades de marketing permanezcan constantes tanto en los grupos de tratamiento como de control.

El retargeting suele ser el canal con el ROAS reportado más alto pero la incrementalidad más baja. Dado que se dirige a personas que ya han visitado su sitio, muchas de ellas habrían regresado de todos modos para completar su compra. Un patrón común en una cuenta típica es ver un ROAS de 10x en el retargeting pero encontrar que el impulso real está más cerca de 1.1x cuando se aplica un holdout.

Para probar esto, puede crear un holdout de audiencia específico para sus campañas de retargeting. Si el grupo que ve los anuncios de retargeting no convierte a una tasa significativamente más alta que el grupo que no lo hace, es probable que esté gastando demasiado en ese canal. Reasignar ese presupuesto a la prospección en la parte superior del embudo a menudo puede conducir a un mejor crecimiento a largo plazo para la marca.