Pruebas de incrementalidad: Llevar la atribución de marketing al siguiente nivel

En el panorama en constante evolución del marketing digital, medir con precisión el impacto de las estrategias de marketing se ha vuelto cada vez más complejo. Los modelos de atribución tradicionales, si bien valiosos, a menudo no ofrecen una imagen real de la efectividad del marketing. Aquí es donde las pruebas de incrementalidad emergen como una metodología poderosa que va más allá de la correlación para establecer la causalidad, ayudando a los profesionales del marketing a determinar qué actividades realmente impulsan los resultados comerciales.

A medida que se intensifican las regulaciones de privacidad y las cookies de terceros se enfrentan a la desuso, Attrisight Reconoce que los profesionales del marketing necesitan enfoques más sofisticados para comprender el impacto del marketing. En esta guía completa, exploraremos cómo funcionan las pruebas de incrementalidad, cómo complementan otros métodos de atribución y cómo implementarlas eficazmente en su estrategia de marketing.

Comprensión de las pruebas de incrementalidad: el enfoque causal de la atribución

¿Qué son las pruebas de incrementalidad?

Las pruebas de incrementalidad son una metodología científica para medir el verdadero impacto causal de las actividades de marketing en los resultados empresariales. A diferencia de los modelos de atribución tradicionales, que asignan crédito según los puntos de contacto en el recorrido del cliente, las pruebas de incrementalidad aíslan el efecto neto de una actividad de marketing específica comparando los resultados entre un grupo de prueba (expuesto a la iniciativa de marketing) y un grupo de control (no expuesto).

La pregunta fundamental que responden las pruebas de incrementalidad es: "¿Qué habría sucedido si no hubiéramos realizado esta actividad de marketing?" Esto revela el verdadero valor incremental: las conversiones adicionales, los ingresos u otros resultados deseados que se produjeron únicamente gracias a la iniciativa de marketing.

Según Johnson et al. (2017), las pruebas de incrementalidad proporcionan “una medida del verdadero impacto causal de la publicidad, imparcial respecto de la correlación entre la exposición a la publicidad y los resultados que afecta a los métodos de observación”.

La fórmula de la incrementalidad

La fórmula básica para calcular la incrementalidad es:

Incrementalidad = (Prueba Conversión Tasa - Control Conversión Tasa) / Prueba Conversión Tarifa

Por ejemplo, si su grupo de prueba tiene una tasa de conversión de 1,5% y su grupo de control tiene una tasa de conversión de 0,5%:

Incrementalidad = (1.5% - 0.5%) / 1.5% = 66.7%

Esto significa que el 66,7% de las conversiones en su grupo de prueba fueron causadas genuinamente por la actividad de marketing que se estaba probando, mientras que el 33,3% restante habría ocurrido independientemente de la exposición.

Las limitaciones de los modelos de atribución tradicionales

Los modelos de atribución tradicionales, como la atribución de primer toque, la de último toque e incluso la de múltiples toques, enfrentan varias limitaciones que las pruebas de incrementalidad abordan:

1. Correlación vs. causalidadLos modelos de atribución muestran correlación entre los puntos de contacto y las conversiones, pero no pueden establecer causalidad.

2. Sesgo de selección:Los usuarios que ven anuncios pueden tener mayor probabilidad de convertirse, independientemente de la exposición a los anuncios.

3. Sesgo de plataformaLos modelos de atribución específicos de cada plataforma generalmente exageran su impacto al atribuirse el mérito de conversiones que habrían ocurrido de todos modos.

4. Limitaciones de las cookies:La eliminación de las cookies de terceros y el aumento de las regulaciones de privacidad están limitando la efectividad de los métodos de atribución tradicionales.

5. Silos de canalLos informes de cada canal existen de forma aislada, lo que crea una visión fragmentada del rendimiento del marketing.

Como señalan Barajas et al. (2016) en su investigación sobre diseños experimentales para la atribución de publicidad en línea, “los modelos de atribución basados únicamente en datos observacionales tienen dificultades para distinguir entre correlación y causalidad, lo que puede llevar a decisiones subóptimas en la asignación de presupuesto”.

Pruebas de incrementalidad frente a otros métodos de medición

Para comprender el papel de las pruebas de incrementalidad en el ecosistema de medición de marketing, comparémoslas con otros enfoques comunes:

Cómo las pruebas de incrementalidad complementan los modelos de atribución

Las pruebas de incrementalidad no sustituyen a los modelos de atribución, sino que los complementan al proporcionar una verificación de la veracidad de sus hallazgos. Una estrategia de medición integral podría incluir:

1. Modelos de atribución Para la optimización diaria y la comprensión de los recorridos de los clientes
2. Pruebas de incrementalidad Para validar la efectividad del canal y tomar decisiones presupuestarias estratégicas
3. Modelado de la mezcla de marketing para la planificación a largo plazo y la comprensión de los efectos más amplios del mercado

Como observan Lewis y Rao (2015) en su investigación sobre la medición del rendimiento de la publicidad, “la combinación de métodos experimentales y observacionales proporciona la imagen más completa de la eficacia de la publicidad”.

Tipos de metodologías de pruebas de incrementalidad

Existen varias metodologías para implementar pruebas de incrementalidad, cada una con sus propias fortalezas y limitaciones:

1. Pruebas por intención de tratar (ITT)

También conocida como prueba de retención de audiencia, la ITT implica retener anuncios de un segmento seleccionado aleatoriamente de la audiencia objetivo (el grupo de control). La audiencia restante (el grupo de prueba) recibe los anuncios como de costumbre.

Ventajas:

• Relativamente fácil de implementar
• Sin costes adicionales más allá del gasto publicitario normal
• Se puede implementar a través de la mayoría de las plataformas publicitarias.

Desventajas:

• Datos “ruidosos” cuando muchos usuarios del grupo de prueba no están realmente expuestos a los anuncios
• Requiere tamaños de muestra grandes para lograr significancia estadística

2. Prueba de anuncios de servicio público (PSA)

En las pruebas de PSA, el grupo de control recibe anuncios de servicio público no comerciales en lugar de anuncios de marca. Esto garantiza que ambos grupos estén expuestos a algún tipo de publicidad.

Ventajas:

• Reduce el sesgo de selección (ambos grupos ven los anuncios)
• Crea grupos de prueba y control más comparables

Desventajas:

• Costoso (pagar por las impresiones del grupo de control)
• El contenido de PSA difiere del contenido de la marca, lo que puede generar sesgo

3. Anuncios fantasma

Los anuncios fantasma son un enfoque sofisticado en el que el sistema de distribución de anuncios identifica a los usuarios que habrían visto un anuncio, pero en cambio no les muestra nada o les muestra el anuncio de otro anunciante. El sistema registra estas "impresiones fantasma" para su análisis.

Ventajas:

• Elimina el ruido al identificar exactamente qué usuarios del control habrían visto anuncios
• Sin costo adicional por impresiones de control
• Sesgo de selección reducido

Desventajas:

• Requiere integración con plataformas publicitarias.
• Implementación más compleja

4. Ofertas fantasma

Las pujas fantasma son una variante de los anuncios fantasma, diseñada específicamente para la publicidad programática. El sistema realiza pujas fantasma para los usuarios del grupo de control sin conseguir impresiones.

Ventajas:

• Más preciso para campañas de retargeting
• Reduce significativamente el ruido en los datos.
• Rentable

Desventajas:

• Requiere una profunda integración técnica con los sistemas de licitación.
• Limitado a canales programáticos

5. Geoexperimentación

La geoexperimentación implica seleccionar áreas geográficas como regiones de prueba y de control, ejecutar campañas en regiones de prueba y retenerlas en regiones de control.

Ventajas:

• Puede medir el impacto en múltiples canales simultáneamente
• Útil para medir los impactos en línea y fuera de línea
• Funciona bien para campañas omnicanal.

Desventajas:

• Requiere áreas geográficas con características similares
• Puede verse afectado por variables regionales
• Necesita una escala significativa para ser eficaz

Según una investigación publicada por Barajas et al. (2021) en la revista ACM, los métodos avanzados de pruebas de incrementalidad que utilizan ofertas fantasma pueden reducir el presupuesto del anunciante necesario para alcanzar la significación estadística hasta en un 85% en comparación con los métodos tradicionales.

Implementación de pruebas de incrementalidad: una guía paso a paso

Implementar pruebas de incrementalidad requiere una planificación y una ejecución minuciosas. A continuación, se presenta un marco para realizar pruebas de incrementalidad eficaces:

1. Definir objetivos e hipótesis claros

Comience por definir claramente qué desea probar y qué preguntas está intentando responder:

• ¿Qué canal o campaña específica estás probando?
• ¿Cuál es el indicador clave de rendimiento (KPI) que estás midiendo?
• ¿Cuál es su hipótesis de incrementalidad?

Hipótesis de ejemplo: “Aumentar nuestro gasto en búsquedas pagas en términos de marca en un 30% generará conversiones incrementales con un ROI positivo”.

2. Diseñar el experimento

El diseño del experimento es fundamental para generar resultados confiables:

Cálculo del tamaño de la muestra:Determinar el tamaño mínimo de muestra necesario para lograr significancia estadística basándose en:

• Tasas de conversión esperadas
• Tamaño mínimo del efecto detectable
• Nivel de confianza deseado (normalmente 95%)
• Potencia estadística (normalmente 80%)

Estrategia de aleatorización:Elija un enfoque de aleatorización apropiado:

• Aleatorización a nivel de usuario
• Aleatorización geográfica
• Aleatorización basada en el tiempo

Tamaño del grupo de controlNormalmente, los grupos de control representan entre el 101% y el 50% de la audiencia total. Las empresas más pequeñas podrían necesitar grupos de control más grandes para lograr significancia estadística.

3. Establecer una infraestructura de medición adecuada

Asegúrese de contar con los sistemas de seguimiento y medición adecuados:

• Configurar plataformas de análisis para segmentar grupos de prueba y control
• Implementar el etiquetado adecuado para el seguimiento de conversiones
• Configurar paneles para supervisar el progreso de las pruebas
• Considere utilizar plataformas especializadas de pruebas de incrementalidad

4. Ejecutar la prueba

Al ejecutar la prueba:

• Mantener una separación estricta entre los grupos de prueba y de control.
• Ejecute la prueba durante el tiempo suficiente para capturar el recorrido completo del cliente.
• Evite realizar otros cambios de marketing significativos durante el período de prueba
• Monitorizar cualquier anomalía o problema técnico

5. Analizar resultados y extraer información

Una vez concluida la prueba:

• Calcule la incrementalidad utilizando la fórmula proporcionada anteriormente
• Determinar la significancia estadística (valor p)
• Calcular intervalos de confianza
• Traducir los resultados en métricas de negocio (ROI, ROAS, etc.)

6. Actúa y repite

Basado en los resultados de la prueba:

• Ajustar los presupuestos para canales/campañas con incrementalidad demostrada
• Considere reducir la escala de los canales con baja incrementalidad
• Diseñar experimentos de seguimiento para optimizar aún más
• Implementar ciclos de pruebas continuos

Estudios de casos de pruebas de incrementalidad en el mundo real

Caso práctico 1: Minorista de comercio electrónico evalúa el impacto de las redes sociales

Desafío:Un minorista de comercio electrónico de tamaño mediano estaba invirtiendo fuertemente en publicidad en las redes sociales, pero no estaba seguro de su verdadero impacto más allá de las conversiones informadas por la plataforma.

AcercarseImplementaron una prueba de incrementalidad utilizando ofertas fantasma en sus campañas de Facebook, asignando 20% de su audiencia a un grupo de control.

Resultados:

• La atribución de plataforma afirmó un ROAS de 4,5x
• Las pruebas de incrementalidad revelaron un ROAS incremental de 2,2x
• De todos modos, se habrían producido 51% de conversiones atribuidas a la plataforma
• La marca redujo los CPA en 30% al reasignar el presupuesto a conjuntos de anuncios de mayor rendimiento.

Visión claveLos informes de la plataforma sobrevaloraron el impacto de la campaña casi al doble, lo que llevó a una asignación de presupuesto subóptima.

Caso práctico 2: Una empresa de SaaS resuelve un conflicto de atribución

Desafío:Una empresa de SaaS B2B tenía datos de atribución contradictorios entre Google Analytics (que acreditaba la búsqueda orgánica) y las plataformas de medios pagos (que afirmaban las mismas conversiones).

AcercarseRealizaron una prueba de retención en sus campañas de búsqueda paga para términos sin marca, pausando temporalmente las campañas para un 30% seleccionado al azar de su público objetivo.

Resultados:

• Los términos de búsqueda que no son de marca solo mostraron incrementalidad 12%
• Los términos de marca mostraron incrementalidad 68%
• El cambio de presupuesto de campañas de baja incrementalidad a campañas de alta incrementalidad aumentó el volumen general de clientes potenciales en 24%

Visión claveDe todos modos, muchos de los clics de búsqueda pagada sin marca habrían resultado en clics orgánicos, lo que revela un desperdicio de presupuesto significativo.

Caso práctico 3: Las pruebas de incrementalidad revelan el verdadero impacto de la publicidad gráfica

Desafío:Un proveedor de seguros cuestionó el valor de la publicidad programática nativa y de display, que mostró un rendimiento deficiente en los informes de atribución de último toque.

AcercarseImplementaron pruebas de incrementalidad de ofertas fantasma en sus campañas programáticas para medir el verdadero impacto incremental.

Resultados:

• La atribución de último toque subvaloró los anuncios nativos y de display, según 87%
• Las campañas mostraron un ROI incremental positivo a pesar de parecer ineficaces en los informes de atribución.
• La reasignación de presupuesto basada en información sobre incrementalidad aumentó las conversiones totales en un 31%

Visión clave:Los modelos de atribución subestimaron significativamente las actividades del embudo superior que influían en las conversiones pero no eran el último toque.

Desafíos y mejores prácticas en las pruebas de incrementalidad

Desafíos comunes

1. Significación estadística

Para lograr significancia estadística se requieren tamaños de muestra suficientes, lo que puede resultar un desafío para empresas con tráfico o volúmenes de conversión limitados.

Mejores prácticasConsidere realizar pruebas de mayor duración, grupos de control más grandes o centrarse primero en segmentos de mayor volumen. Utilice un análisis de potencia adecuado para determinar el tamaño mínimo de muestra requerido.

2. Prueba de contaminación

Los factores externos o los cambios en otras actividades de marketing durante el período de prueba pueden contaminar los resultados.

Mejores prácticasEstablezca una ventana de prueba donde las demás actividades de marketing se mantengan constantes. Monitoree eventos externos inusuales y considérelos en el análisis.

3. Sesgo de selección

Los usuarios que ven anuncios pueden ser inherentemente diferentes de los que no los ven, lo que crea un sesgo en los resultados.

Mejores prácticas:Utilice la aleatorización a nivel de usuario cuando sea posible y considere métodos avanzados como anuncios fantasma para reducir el sesgo de selección.

4. Medición en múltiples dispositivos y plataformas

El seguimiento de los usuarios en distintos dispositivos y plataformas sigue siendo un desafío, especialmente con las crecientes restricciones a la privacidad.

Mejores prácticas:Considere métodos de coincidencia probabilística, concéntrese en las experiencias de inicio de sesión o utilice la experimentación geográfica, que depende menos del seguimiento a nivel de usuario.

Mejores prácticas para pruebas de incrementalidad exitosas

1. Comience con canales de alto impacto

Comience a realizar pruebas de incrementalidad con sus canales de mayor gasto o de mayor importancia estratégica para lograr el mayor impacto potencial.

2. Implementar ciclos de pruebas continuas

En lugar de realizar pruebas puntuales, establezca un programa de pruebas de incrementalidad continua para tener en cuenta las condiciones cambiantes del mercado y el comportamiento del consumidor.

3. Prueba en diferentes etapas del embudo

No limites las pruebas de incrementalidad a las actividades del embudo inferior. Prueba las campañas del embudo superior para comprender su verdadera contribución al recorrido del cliente.

4. Combinar con otros enfoques de medición

Utilice pruebas de incrementalidad como parte de un marco de medición integral que incluya modelos de atribución y modelos de combinación de marketing.

5. Centrarse en los resultados empresariales

Conecte los resultados de incrementalidad con resultados comerciales reales, como ganancias, valor de vida del cliente y participación de mercado, no solo tasas de conversión o tasas de clics.

El futuro de las pruebas de incrementalidad

A medida que el panorama de la medición de marketing continúa evolucionando, varias tendencias están dando forma al futuro de las pruebas de incrementalidad:

1. Métodos de incrementalidad que priorizan la privacidad

Con el aumento de las regulaciones de privacidad y la eliminación de las cookies de terceros, están surgiendo nuevos enfoques de pruebas incrementales que no dependen del seguimiento a nivel de usuario. Estos incluyen metodologías mejoradas de geoexperimentación y enfoques de aprendizaje federado.

2. Análisis de incrementalidad impulsado por IA

Los algoritmos de aprendizaje automático están mejorando las pruebas de incrementalidad mediante:

• Identificación de diseños de pruebas óptimos
• Detección de patrones en datos ruidosos
• Predicción de la incrementalidad en segmentos no probados
• Automatizar el análisis y la interpretación de resultados

3. Marcos de medición integrados

El futuro está en enfoques de medición unificados que combinen pruebas incrementales con modelos de atribución y modelos de combinación de marketing para proporcionar una imagen completa de la eficacia del marketing.

Como señalan Gordon et al. (2019) en su investigación que compara los enfoques de medición en Facebook, “los conocimientos más sólidos surgen de la triangulación de múltiples metodologías de medición, cada una con diferentes fortalezas y sesgos”.

4. Información sobre incrementalidad en tiempo real

Los avances en el procesamiento de datos y el diseño experimental están trasladando las pruebas de incrementalidad desde experimentos periódicos a una medición de incrementalidad continua, casi en tiempo real.

Conclusión: Cómo mejorar su atribución con pruebas de incrementalidad

En el complejo ecosistema de marketing actual, comprender el verdadero impacto de sus estrategias de marketing es más importante —y más desafiante— que nunca. Los modelos de atribución tradicionales ofrecen información valiosa, pero no logran establecer la relación causal entre las actividades de marketing y los resultados comerciales.

Las pruebas de incrementalidad llenan este vacío al aplicar el diseño experimental científico a la medición de marketing, lo que le permite responder definitivamente a la pregunta: "¿Qué habría sucedido si no hubiéramos realizado esta actividad de marketing?"

Al incorporar pruebas de incrementalidad en su estrategia de medición, puede:

1. Tome decisiones de asignación de presupuesto más informadas basadas en un impacto causal comprobado
2. Validar o cuestionar los hallazgos de los modelos de atribución
3. Identificar qué audiencias, canales y campañas ofrecen resultados realmente incrementales
4. Desarrolle una comprensión más precisa de la eficacia del marketing en toda su organización

A medida que las regulaciones de privacidad se intensifican y los métodos tradicionales de atribución se enfrentan a limitaciones crecientes, las pruebas de incrementalidad se están convirtiendo en un componente esencial de los sofisticados marcos de medición de marketing. Al dominar este enfoque ahora, estará bien posicionado para mantener las capacidades de medición y la ventaja competitiva en un futuro donde la privacidad es lo primero.

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Referencias académicas

1. Barajas, J., Akella, R., Holtan, M. y Flores, A. (2016). “Diseños experimentales y estimación de la atribución de publicidad gráfica online en mercados”. Marketing Science, 35(3), 465-483.

2. Barajas, J., Bhamidipati, N. y Shanahan, J. (2021). “Pruebas de incrementalidad en publicidad programática: Mayor precisión con diseños de doble ciego”. Actas de la Conferencia Web 2021, 3053-3061.

3. Gordon, BR, Zettelmeyer, F., Bhargava, N. y Chapsky, D. (2019). “Una comparación de enfoques para la medición publicitaria: Evidencia de grandes experimentos de campo en Facebook”. Marketing Science, 38(2), 193-225.

4. Johnson, GA, Lewis, RA y Nubbemeyer, EI (2017). “Anuncios fantasma: Mejorando la economía de la medición de la efectividad de la publicidad en línea”. Journal of Marketing Research, 54(6), 867-884.

5. Lewis, RA y Rao, JM (2015). “La economía desfavorable de la medición de la rentabilidad de la publicidad”. The Quarterly Journal of Economics, 130(4), 1941-1973.

6. Li, H., y Kannan, PK (2014). “Atribución de conversiones en un entorno de marketing online multicanal: Un modelo empírico y un experimento de campo”. Journal of Marketing Research, 51(1), 40-56.

7. Berman, R. (2018). “Más allá del último toque: Atribución en la publicidad online”. Marketing Science, 37(5), 771-792.