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IEDGE – Incremental Metrics


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Incremental Metrics en Publicidad Digital

Todo anunciante quiere gastarse su presupuesto de la manera más eficiente posible. Esa es la razón por la que en el mundo de la Publicidad Digital es vital medir los resultados de todas las campañas. Los anunciantes y las agencias suelen analizar los informes desde diferentes herramientas de tracking para poder evaluar el ROI de cada uno de sus partners de publicidad, y de esta manera determinar cuáles recibirán mas presupuesto en los meses siguientes. Esto parece ser una buena práctica, pero a menudo este no es el caso, debido a que muchos se basan en informes incorrectos.

Análisis Incorrecto

La mayoría de los participantes del ecosistema del App marketing tienen muy claro el modelo de ROI que tienen establecido, pero en muchos casos se inician campañas sin haber invertido el tiempo necesario para definir la configuración del modelo de atribución. Normalmente la atribución de conversiones sigue el modelo de última interacción, con algunas pequeñas variaciones en lo que respecta a la ventana de atribución.

Entonces, ¿cuál es el error que cometen muchos anunciantes? Confiar en lo atribuido sin cuestionar sus resultados. El problema crece cuando estos números están distorsionados y realmente no muestran el valor que los partners o sus acciones han generado y originado nuevos clientes.

Los modelos de atribución usados actualmente por los partners de tracking de Apps pueden causar confusión; en realidad, cuando se aplica el modelo de atribución de última interacción, los anunciantes están creando un incentivo para que sus partners publicitarios generen el máximo número de impresiones y clicks. Pueden comprar tráfico barato y con formatos de anuncio de poca visibilidad o de baja calidad, solamente para incrementar las opciones de conseguir que las conversiones sean atribuidas a ellos. Algunos podrían incluso ir mas lejos y usar tácticas ilegales como los clicks forzosos, click spamming, click flooding, o cualquier otro que haga con que las herramientas de tracking les muestren como teniendo un ROI fantástico.

Ejemplo práctico de marcas tomando decisiones incorrectas y desperdiciando parte de sus presupuestos.

Ejemplo

El anunciante 1 trabaja con dos partners de publicidad: A y B. Cada uno de ellos tiene un presupuesto de 10.000$. El partner A invierte todo en comprar impresiones para el formato de display 320×50. Por otro lado, el partner B invierte todo en comprar impresiones de video. Una vez terminada la campaña estos son los resultados:

Incremental Metrics

Considerando los números en la tabla superior, muchos anunciantes concluirían que el partner A es más eficiente que el partner B, debido a que el eCPA de 320×50 es más bajo (13,33$ vs 33,34$).

Pero si nos basamos en estos datos, ¿podemos estar seguros de que el formato 320×50 es el mejor para los intereses de la empresa? La respuesta, probablemente, es no. Si esta campaña fuera la única activa para esta app en particular y caso no hubiese descargas orgánicas, la respuesta seria sí, pero raramente este es el caso.

Imaginemos este ejemplo fácil: el anunciante tiene una media de 5.000 instalaciones orgánicas al mes, y no tiene ninguna actividad en publicidad digital. Por primera vez inicia una campaña que de acuerdo con los resultados de la herramienta de tracking genera 200 conversiones en el primer mes. Sin embargo, en total, solo consigue 5.100 conversiones ese mismo periodo (las conversiones orgánicas descienden a 4.900). Una caída del 2% en las conversiones orgánicas ocurre cuando la primera campaña se inicia.

Esto podría significar que el modelo de atribución usado por el anunciante podría estar atribuyendo conversiones orgánicas a la campaña incluso si estas conversiones hubieran ocurrido sin la campaña en cuestión. Al final, es posible que ella haya generado 100 nuevas conversiones (incrementales) y no 200. Esta diferencia puede marcar la diferencia entre una campaña rentable y una que da pérdidas.

Es fácil pensar en como la historia evolucionaría si un anunciante tiene cientos de miles o incluso millones de descargas orgánicas cada mes. Aplicando las matemáticas, un canal de publicidad generará mejores resultados cuantas más impresiones y clicks obtenga, solo porque incrementa la probabilidad de “contar” descargas que serían orgánicas. Estas impresiones y clicks baratos son a menudo comprados en tráfico de baja calidad y usando anuncios de bajo impacto.

Cómo medir de forma correcta

Para ser eficiente, el anunciante debe contar las conversiones incrementales y no cualquier conversión. El eCPA de conversiones incrementales debe ser el KPI final que el anunciante considere para decidir dónde invertir su presupuesto.

En pocas palabras, las conversiones incrementales son las que resultan de una campaña en particular. Dicho de otro modo, sin la campaña, esas conversiones no se producirían.

Entonces, ¿cómo pueden los anunciantes medir el número de conversiones incrementales por campaña? Una buena opción podría ser el uso de un grupo de control o «usuarios placebo», a los que se enseñaría anuncios que no promocionan los productos del anunciante. Para cada campaña, el rendimiento de los usuarios de placebo se compararía con el rendimiento de los usuarios expuestos a los anuncios de la campaña. Sería importante seleccionar a los usuarios placebo y las creatividades que ven de una manera que no introduzca ningún conflicto. Sin embargo, suponiendo que esto se respeta, los anunciantes pueden estimar el número de conversiones incrementales simplemente comparando la tasa de conversión de las creatividades Placebo con las tasas de conversión de los anuncios de la campaña.

Digamos que un anunciante ha definido una ventana de post click de 7 días y no atribuir conversiones basadas en las impresiones (0 días post view). Cuando alguien descarga su aplicación, la herramienta de tracking examinará todos los clicks de las creatividades servidas en los últimos 7 días, tratando de encontrar una coincidencia entre el usuario que convirtió y un click registrado en ese período por alguno de sus partners de publicidad. Si hay una coincidencia, la instalación se atribuirá a la campaña de ese partner.

Sin embargo, si la creatividad era una placebo (y sabemos que un usuario placebo no ha estado expuesto a la campaña), el anunciante sabrá que esta conversión no fue incremental. En otras palabras, esta instalación ha tenido lugar independientemente de la campaña.

La solución: Métricas Incrementales

Volviendo a nuestro primer Ejemplo (tabla 1), asumamos que el anunciante tenía un grupo de control de usuarios placebo en ambas campañas y encontró estos resultados:

Ahora vemos una situación diferente: el coste por conversión incremental del partner B es mucho más bajo que el del partner A, lo que hace que B sea un más eficiente. Si el anunciante hubiera decidido basándose en las conversiones totales atribuidas por la herramienta de tracking, habría tomado la decisión equivocada y habría desperdiciado el presupuesto.

Otra ventaja muy importante de las métricas incrementales es que estas también filtran cualquier tipo de fraude. Ya sea un «publisher inteligente» generando impresiones con un bot o clicks exactamente en el «momento adecuado», su rendimiento no variará entre el grupo de usuarios expuestos y los de los usuarios placebo porque sus descargas no son el resultado de la campaña. En otras palabras, ninguna actividad fraudulenta proporcionará métricas incrementales.

Conclusión

La mayoría de los participantes en el mundo de la publicidad digital toman decisiones basadas en datos, pero la mayoría de ellos no usan los KPI correctos en sus análisis. Los indicadores tradicionales (eCPA / eCPI / tasas de conversión, etc.) no siempre conducen a las mejores decisiones – pueden ocultar las ineficiencias debidas a acciones de marketing deficientes por parte de los partners publicitarios, incluido el fraude.

La comparación con los usuarios placebo permite calcular métricas incrementales, que son fundamentales para impulsar una mayor inversión en las acciones que más impactan a los usuarios y para maximizar los resultados generados por las campañas de marketing. Tomar el control de la tecnología que utiliza para comprar medios (servidor de anuncios con licencia y / o DSP de self-serve) es imprescindible para seguir esta metodología, que definitivamente vale la pena.

Un cordial saludo,

Tiago Vila

Head of Analytics de Mediasmart

Profesor del área académica de Marketing

IEDGE Business School