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Medir el impacto de los medios nunca ha sido f\u00e1cil. En un panorama tan fragmentado como el actual, los consumidores se exponen a multitud de impactos a trav\u00e9s de mensajes publicitarios servidos por una gran variedad de plataformas, dispositivos y momentos. Esto genera una compleja red de interacciones, lo que hace casi imposible aislar el verdadero impacto de cada uno de estos impactos. El auge de la capacidad de la medici\u00f3n de los entornos digitales ofreci\u00f3 nuevas formas de medir el comportamiento, pero incluso con herramientas anal\u00edticas avanzadas, siguen existiendo puntos ciegos que pueden resultar muy relevantes.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, factores como el precio, la disponibilidad del producto y las conversiones offline muchas veces no son tomadas en consideraci\u00f3n. Adem\u00e1s, la creciente dependencia del sector en datos de terceros se ha visto muy influenciada por la desaparici\u00f3n de las cookies, y las crecientes restricciones dentro de los \u201cwallet gardends\u201d como Meta y Google. Estos desaf\u00edos dificultan m\u00e1s que nunca medir la contribuci\u00f3n real de las inversiones en medios.<\/p>\n\n\n\n
A medida que los equipos de marketing soportan cada vez una mayor presi\u00f3n para obtener resultados a corto plazo, la necesidad de una medici\u00f3n precisa resulta cada vez una cuesti\u00f3n m\u00e1s cr\u00edtica. Muchos recurren a soluciones tecnol\u00f3gicas, que prometen insights impulsados por IA y optimizaci\u00f3n del rendimiento. Sin embargo, estas herramientas a menudo no logran una medici\u00f3n realmente precisa. Es aqu\u00ed cuando la incrementalidad ha surgido como una posible soluci\u00f3n: ayuda a los profesionales a determinar el valor real de su inversi\u00f3n en medios. Pero \u00bfes realmente una estrategia revolucionaria o simplemente otra tendencia en la industria?<\/p>\n\n\n\n
Aunque la incrementalidad se presenta frecuentemente como la soluci\u00f3n a los desaf\u00edos actuales de medici\u00f3n, su aplicaci\u00f3n real conlleva limitaciones significativas. Debido a las restricciones del mundo real -como los presupuestos, el mix de canales, las variaciones creativas y los cambios de comportamiento- no es factible determinar el impacto incremental real de cada campa\u00f1a sin pruebas continuas y a largo plazo sobre cada escenario. Y esto, no es realista.<\/p>\n\n\n\n
A pesar de estos desaf\u00edos, cualquier profesional del marketing sabe que confiar en la atribuci\u00f3n del \u00faltimo clic o en modelos no basados en datos conduce a duplicaciones, sesgos en ciertos canales o, en la mayor\u00eda de los casos, ambas cosas. Sin un planteamiento de medici\u00f3n m\u00e1s s\u00f3lido, el rendimiento del marketing puede ser f\u00e1cilmente malinterpretado. Solo mediante la medici\u00f3n incremental-y la validaci\u00f3n de sus resultados-podemos comenzar a exigir responsabilidad a nuestras inversiones en medios.<\/p>\n\n\n\n
Aun as\u00ed, incluso habiendo realizado pruebas de incrementalidad, persiste cierto escepticismo. A los equipos les resulta cada vez m\u00e1s dif\u00edcil confiar en los resultados, especialmente cuando las grandes plataformas lanzan sus propias herramientas de medici\u00f3n. Por ejemplo, la herramienta de test A\/B de Meta ha sido criticada por no ofrecer resultados imparciales debido a un su enfoque parcial. En lugar de distribuir los anuncios de forma equitativa entre los grupos de prueba, Meta optimiza la entrega priorizando a los usuarios m\u00e1s propensos a responder al mensaje. Esto significa que los resultados reflejan tanto el efecto del targeting como el impacto real del anuncio, inflando el supuesto incremento.<\/p>\n\n\n\n
Dado este contexto, algunos profesionales consideran a la incrementalidad como un simple tren. Un concepto atractivo que fracasa en condiciones reales. Pero \u00bfsignifica esto que debemos descartarla por completo? No necesariamente. Aunque ning\u00fan m\u00e9todo es perfecto, cuando se aplica correctamente, las pruebas de incrementalidad sigue siendo una de las mejores herramientas disponibles para estimar el verdadero impacto de los planes de medios.<\/p>\n\n\n\n
Estudiar los efectos incrementales de los planes de medios ofrece insights valiosos que van m\u00e1s all\u00e1 del simple retorno de inversi\u00f3n (ROI). Ayuda a los profesionales del marketing a determinar no solo cu\u00e1nto ingreso est\u00e1 generando una campa\u00f1a, sino tambi\u00e9n d\u00f3nde deben asignar su pr\u00f3ximo euro de marketing para obtener el mayor impacto.<\/p>\n\n\n\n
Uno de los principales beneficios de las pruebas de incrementalidad es la identificaci\u00f3n de puntos de saturaci\u00f3n: el nivel de inversi\u00f3n en el que el impacto de un canal de medios se estabiliza. En otras palabras, permite saber cu\u00e1ndo seguir invirtiendo ya no genera m\u00e1s conversiones, lo que facilita una reasignaci\u00f3n m\u00e1s eficiente del presupuesto.<\/p>\n\n\n\n
La incrementalidad tambi\u00e9n permite medir la verdadera eficiencia del gasto en medios (MROI), diferenciando qu\u00e9 t\u00e1cticas est\u00e1n generando realmente resultados frente a aquellas que parecen efectivas debido a modelos de atribuci\u00f3n defectuosos. Sin pruebas de incrementalidad, muchos marketers asignan presupuestos a canales que se ven bien en los reportes, pero no contribuyen al crecimiento real del negocio.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, aplicar pruebas de incrementalidad no siempre resulta sencillo. Aunque las pruebas continuas ofrecen los resultados m\u00e1s precisos, tambi\u00e9n son costosas y requieren tiempo, lo que dificulta su implementaci\u00f3n. Dicho esto, los insights obtenidos de unas pocas pruebas bien ejecutadas pueden mejorar notablemente la eficiencia del marketing. Ayudan a tomar decisiones mejor fundamentadas sobre las estrategias de medios y evitar errores comunes, como el gasto ineficiente y la dependencia de modelos de atribuci\u00f3n enga\u00f1osos.<\/p>\n\n\n\n
A la hora de analizar el rendimiento de los medios, los especialistas suelen confiar en servidores de anuncios y plataformas de anal\u00edtica. Sin embargo, estas herramientas presentan limitaciones significativas que pueden derivar en decisiones presupuestarias err\u00f3neas y una interpretaci\u00f3n equivocada de la eficacia de las campa\u00f1as.<\/p>\n\n\n\n
Un desaf\u00edo com\u00fan es el seguimiento de conversiones mediante p\u00edxeles. Plataformas como Meta Ads y Google Ads utilizan sus propios p\u00edxeles para rastrear conversiones, pero esto a menudo genera duplicaciones cuando varias plataformas se atribuyen la misma venta. Las herramientas como Floodlight ayudan a rastrear conversiones entre plataformas, reduciendo duplicaciones, pero no tienen en cuenta factores externos como la estacionalidad, la actividad de la competencia o las tendencias generales del mercado.<\/p>\n\n\n\n
Aunque GA4 ha evolucionado desde un enfoque de \u00faltimo clic hacia un modelo de atribuci\u00f3n basado en datos, el cr\u00e9dito sigue asign\u00e1ndose principalmente a interacciones con clics. Como resultado, el search pagado y org\u00e1nico suelen estar sobrerrepresentados, mientras que las t\u00e1cticas de upper funnel, que dependen m\u00e1s de las impresiones y la interacci\u00f3n visual, siguen infravaloradas. \u00bfEl resultado? Los presupuestos de medios se optimizan para satisfacer la demanda existente en lugar de generar crecimiento incremental real.<\/p>\n\n\n\n
Cuando las marcas optimizan sus planes de medios bas\u00e1ndose en la atribuci\u00f3n de \u00faltimo clic, a menudo caen en lo que podr\u00edamos llamar un \u201cc\u00edrculo vicioso\u201d:<\/p>\n\n\n\n
Por eso, la prueba de incrementalidad es fundamental. Sin ella, las empresas corren el riesgo de sobre invertir en canales que parecen efectivos en los reportings, pero que no generan un crecimiento sostenible.<\/p>\n\n\n\n
Existen varias formas de medir la incrementalidad, pero existen dos m\u00e9todos destacan por su fiabilidad: las pruebas de incrementalidad y el marketing mix modeling<\/em> (MMM). Cada uno cumple una funci\u00f3n distinta y puede utilizarse seg\u00fan las necesidades espec\u00edficas de cada tipolog\u00eda de empresa y negocio.<\/p>\n \n Recibe en tu bandeja de entrada informaci\u00f3n\n \n \n Nuestra Newsletter <\/h2>\n
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