La prueba de incrementalidad es la forma en que las empresas pueden medir realmente el impacto de sus actividades de marketing, lo que permite comprender mejor cómo los medios o los anuncios generan nuevas conversiones. Entonces, ¿qué significa medir la incrementalidad para el marketing y qué beneficios aporta? Profundicemos en ello.

¿Qué es la prueba de incrementalidad?

Una prueba de incrementalidad mide la tasa de nuevas conversiones en relación con una actividad de marketing, un contenido o un anuncio. Como resultado, puede actuar como una medida de la eficacia de la producción de una empresa. Aunque las medidas de atribución suelen estar bien para la mayoría de las empresas, la incrementalidad es mejor para encontrar relaciones causales entre las acciones y el crecimiento.

Otra de las razones para optar por las pruebas de incrementalidad en la analítica de marketing es que muchas de las cifras que proporcionan las plataformas pueden ser poco fiables. Muchas plataformas tienen un interés personal en exagerar sus contribuciones al MROI, las conversiones o las ventas. Como resultado, muchas de las estadísticas que proporcionan pueden ser de color de rosa. Las medidas de marketing de incrementalidad permiten a las empresas eliminar el ruido y obtener cifras que reflejan mejor la realidad.

En consecuencia, los profesionales del marketing y las empresas pueden comprender mejor cómo asignar los fondos de su presupuesto de marketing. Aunque las pruebas de incrementalidad pueden requerir más tiempo de implementación y son menos prácticas que muchas herramientas disponibles en los paneles de análisis estándar, proporcionan una mejor información sobre la que basar las operaciones futuras.

Los pasos de las pruebas de incrementalidad incluyen:

• Diseño: Establezca sus objetivos de investigación, KPI, elevación mínima detectable y elija una unidad de prueba/control.
• Aleatorio o Combinado: Utilizar un mercado emparejado (grupos similares en mercados diferentes con factores externos similares) o un control sintético para elaborar un estudio válido.
• Lanzamiento y barandilla: Aplique límites de gasto y tarifas, controle con puntos de referencia la adecuación de la audiencia a las tendencias y realice un seguimiento de la potencia.
• Lectura: Porcentajes de elevación de informes, intervalos de confianza (valor p), iROAS (índice de gasto publicitario) y heterogeneidad por región/audiencia.
• Calibrar modelos: Introduzca los conocimientos adquiridos en sus herramientas de marketing y en la atribución diaria para mantener su honestidad.

Veamos cómo funciona la incrementalidad y qué herramientas puede utilizar para medirla.

Medición de la incrementalidad

La incrementalidad requiere dos elementos fundamentales: una tasa de conversión de control y una tasa de conversión de prueba. El primero actúa como grupo de control, de forma muy similar a un estudio de eficacia estándar en cualquier otro campo. Este experimento controlado permite a la empresa obtener cifras definitivas sobre cómo van sus actividades en línea sin tener que depender de una recopilación de datos potencialmente defectuosa. Además, las pruebas de incrementalidad se acercan lo más posible a una prueba causal (en lugar de correlativa).

La fórmula de la incrementalidad es “(Tasa de conversión de prueba - Tasa de conversión de control) / (Tasa de conversión de prueba) = Incrementalidad”.

Para medir la incrementalidad en marketing es necesario medir la diferencia entre un grupo de control no expuesto a la actividad de marketing que estamos midiendo y un grupo expuesto a una acción de marketing específica, y compararla como una fracción de la tasa de conversión de la prueba.

La medición de la incrementalidad del marketing debe hacerse sobre la base de cada actividad individual. Huelga decir que puede generar falsos positivos si agrupa el efecto de todas las actividades y no puede separar las estrategias eficaces de las ineficaces.

Sin embargo, conviene señalar que existen múltiples tipos de pruebas de incrementalidad. Repasemos algunos.

Experimentos de retención

Un experimento de retención aísla un canal de medios de comunicación y segmenta a la audiencia fuera de él. Esto permite observar su comportamiento de conversión en comparación con un grupo de control que recibe ese medio específico. En este caso, el grupo al que se dirige el medio es el grupo de “control”, ya que representa a la audiencia típica. En este caso, una disminución del comportamiento de compra o del interés se consideraría un signo de la eficacia de los medios (es decir, la exposición a los medios se correlaciona con resultados deseables).

Experimento a escala

Los experimentos a escala son lo contrario de los estudios de retención. En este caso, se “aumenta” la inversión en el canal de medios, se somete a una audiencia y, a continuación, el estudio mide el comportamiento de conversión con una audiencia que recibió el nivel normal de gasto. Como su nombre indica, en este caso se comprueba la eficacia de aumentar la escala de gasto en una audiencia. Puede ser muy útil para racionalizar el gasto publicitario.

Pruebas de incrementalidad multitratamiento

Se trata de un diseño experimental en el que una audiencia se divide en más de dos grupos de prueba (“células”) con el fin de evaluar distintas combinaciones de medios y comparar sus efectos relativos frente a un grupo de retención. Puede utilizarse para detectar efectos de solapamiento en los canales.

Se puede hacer un experimento con tres células de prueba, como un grupo de retención de anuncios de búsqueda, un grupo de retención de redes sociales y un grupo de retención combinado para ambos. Cada uno de ellos tiene que enfrentarse a un grupo de control, que es la audiencia típica. El experimento pondrá de relieve la contribución individual y el efecto combinado de cada canal. Esto les ayudará a determinar si la relación es sinérgica (es decir, si se potencian mutuamente) o caníbal (si un canal disminuye el impacto del otro).

División de la audiencia

Cuando se realizan pruebas de incrementalidad, existen dos tipos principales de divisiones de audiencias: Divisiones por público conocido y divisiones geográficas.

Una división de público conocido clasifica a los usuarios individuales de una lista de usuarios existente en una prueba de medios diferente. Por lo tanto, es mejor cuando se dispone de datos sobre la segmentación basada en el usuario y las tácticas asociadas. Se aplicaría mejor al correo electrónico, catálogo, SMS, etc., donde la información del usuario está fácilmente disponible.

La prueba debe tener en cuenta y controlar la periodicidad, la frecuencia y el valor monetario de las compras recientes, así como la elegibilidad del usuario (por ejemplo, opt-in vs. opt-out) para recibir el medio en cuestión o cualquier otro medio relacionado.

En cambio, la división geográfica es para públicos a los que no es posible dirigirse. Este método de división prescinde de listas preexistentes y es el mejor cuando las divisiones por público conocido son inviables. Esto puede ser lo mejor para una segmentación amplia como la prospección social, la prospección CTV y la búsqueda de pago.

El método geo-split encuentra mercados específicos dentro de una región más amplia, como un país, que son estadísticamente representativos de esa región más amplia. A continuación, el método requiere agrupar estos mercados en una celda de prueba para diferentes tipos de pruebas. A continuación, se aplica a esta prueba un tratamiento, como Google Holdout, para comprobar si la adición o eliminación de actividades de marketing afecta al comportamiento. A continuación, los resultados se comparan con un grupo de control.

Los mejores canales para las pruebas de incrementalidad

En lo que respecta a los canales, la incrementalidad se divide mejor según el objetivo de la prueba o el método de división de la audiencia. Algunos canales, como los SMS, el correo electrónico, los catálogos y el contacto directo en las redes sociales, permiten una segmentación de la audiencia conocida. Por el contrario, una prueba más amplia con un enfoque de medios de comunicación de masas permitirá realizar experimentos a escala y una división geográfica. Las pruebas multitratamiento pueden administrarse mejor cuando se dispone de suficiente información sobre la audiencia y los canales en los que es probable que se encuentren.

Mejores herramientas para pruebas de incrementalidad

• Lifesight: Proporciona una gran plataforma para pruebas de incrementalidad de marketing con modelado causal y gráficos causales. Su diseño es fácil de usar, con optimización sencilla y recomendaciones de IA.
• Casa: Ideal para realizar pruebas de incrementalidad en campañas de búsqueda, YouTube y redes sociales. Es rápido y fácil de configurar, y ofrece precios en función de las pruebas específicas, la región geográfica y el número de experimentos.
• Medido: Aunque es más caro que otros, puede ser el mejor para conectores de comercio electrónico extensos, con informes adaptados al comercio minorista, y es ideal para marcas de consumo.
• Billy Grace: Seguimiento preciso basado en IA y muy fácil de usar. Proporciona información inteligente sobre la asignación de presupuestos y promete datos de origen conformes con la GDPR.
• Workmagic: Ésta es ante todo una herramienta de incrementalidad. Tiene grandes características geográficas que pueden dividir grupos con precisión y rapidez. También promete una experiencia totalmente automatizada.
• LiftLab: LiftLab es ideal para todas las fases del embudo, ya que proporciona información actualizada. La empresa promete un completo servicio de atención al cliente para todos sus usuarios.

Las últimas noticias sobre pruebas de incrementalidad indican que las empresas se están centrando en ellas en lugar de en los modelos de atribución clásicos. Si está buscando una agencia que le ayude a construir una estrategia de marketing sólida con análisis robustos, ¡no busque más allá de Promoguy! Eche un vistazo a nuestro página de servicios de marketing para obtener más información.