Tabla de contenidos
- Introducción
- El panorama actual de la medición: desafíos y limitaciones
- Más allá de Google Analytics: triangular el retorno de la inversión con técnicas de medición alternativas
- El camino a seguir: adaptarse a un futuro centrado en la privacidad
- Conclusión
- Preguntas frecuentes
Introducción
El mundo de la publicidad digital está experimentando un cambio sísmico, impulsado por el aumento de las regulaciones de privacidad y la próxima desaparición de las cookies de terceros. Para los profesionales de PPC, estos cambios requieren una reevaluación de cómo medimos el éxito de las campañas. Google puede haber retrasado la eliminación de las cookies de terceros, pero la urgencia de adaptarse sigue presente. Esta publicación de blog explora los pasos prácticos que puedes tomar ahora para evolucionar tu estrategia de medición de PPC, asegurando que se alinee con un futuro centrado en la privacidad. Ya sea que te estés enfrentando a las complejidades de Google Analytics 4 (GA4) o buscando técnicas de medición alternativas, esta guía lo cubre todo.
El panorama actual de la medición: desafíos y limitaciones
En los últimos años, los especialistas en PPC han enfrentado una multitud de desafíos para obtener datos precisos. La transición a GA4, con su modelo basado en eventos, significa un cambio importante respecto al familiar Universal Analytics. Este nuevo modelo requiere una configuración más sofisticada y una comprensión más profunda, lo que crea una curva de aprendizaje pronunciada para muchos profesionales del marketing. Además, la introducción de regulaciones de privacidad más estrictas, como el GDPR y CCPA, ha llevado a que los métodos tradicionales de seguimiento del comportamiento del usuario y atribución de conversiones se hayan vuelto cada vez más difíciles de implementar.
Estos desarrollos requieren una reevaluación fundamental de cómo medimos la efectividad de nuestras campañas de PPC. La confiabilidad de las herramientas de medición convencionales está disminuyendo, lo que hace necesario adoptar enfoques más innovadores y diversos para demostrar el retorno de la inversión.
Más allá de Google Analytics: triangular el retorno de la inversión con técnicas de medición alternativas
A medida que la robustez de las herramientas de medición tradicionales disminuye, es esencial diversificar tu enfoque. Ya no es suficiente depender únicamente de GA4. Para obtener una comprensión integral del rendimiento de marketing, es crucial explorar cómo interactúan diferentes canales e impactan colectivamente el retorno de la inversión.
Invierte en Modelos de Mezcla de Medios (MMM)
Los modelos de mezcla de medios (MMM) están experimentando un resurgimiento. Según un informe de IAB, más del 50% de las marcas y el 80% de las agencias digitales planean invertir en MMM en los próximos años. MMM es una técnica de análisis estadístico que evalúa el impacto de diferentes inputs de marketing en el rendimiento general del negocio. Al analizar datos agregados de diferentes canales, MMM puede determinar la efectividad de cada canal y cómo interactúan para impulsar las ventas. Esta visión de alto nivel del rendimiento de marketing considera factores externos como la estacionalidad, las condiciones económicas y la actividad de la competencia.
Cuando implementas MMM, puedes optar entre modelos a medida adaptados a tus necesidades específicas o soluciones predefinidas como Meridian de Google o Robyn de Meta. Los modelos a medida ofrecen un análisis detallado y completo, incorporando una amplia gama de fuentes y variables de datos. MMM es particularmente efectivo para evaluar presupuestos a un nivel superior y determinar qué inversiones impulsan el crecimiento incremental.
Implementa Pruebas de Incrementabilidad
Las pruebas de incrementabilidad son un método poderoso para demostrar un retorno de la inversión genuino midiendo el aumento causado por una actividad de marketing específica. Este enfoque tiene como objetivo aislar el impacto de las campañas, distinguiendo entre las conversiones que hubieran ocurrido orgánicamente y las impulsadas por los esfuerzos de marketing. Esta técnica es invalorable para revisar campañas o actividades específicas donde múltiples plataformas pueden atribuirse el crédito por la misma venta. Para aquellos que utilizan Google Ads, la función de aumento de conversión es un excelente punto de partida.
Prioriza la Calidad de los Datos
La calidad de los datos es fundamental en todo el espectro de medición. Cuando inviertes en MMM, la limpieza y el formato adecuado de los datos son esenciales. Los datos inexactos o faltantes pueden distorsionar las conclusiones del modelo, lo que lleva a decisiones equivocadas. Además, la cantidad suficiente de datos es crucial para construir un modelo de mezcla de medios sólido. Por lo general, se recomiendan dos o tres años de datos para generar perspectivas a largo plazo y capturar con precisión la estacionalidad y las tendencias.
Aprovecha los Datos de Primera Parte
A medida que los datos de terceros se vuelven menos confiables, se está dando más importancia a los datos de primera parte. Las marcas están dedicando más tiempo y presupuesto para recopilar y analizar datos de primera parte, lo que puede mejorar la personalización y aumentar la precisión de cualquier solución de medición, incluidas las de MMM y atribución multitáctil. Los datos de primera parte son un activo valioso que ofrece un mayor control y comprensión del comportamiento de tu audiencia.
Utiliza la Modelización de Atribución para la Optimización de Campañas
Aunque el enfoque basado en atribución tiene sus limitaciones, los modelos de atribución multitáctil pueden proporcionar información útil sobre el comportamiento del usuario y el rendimiento de las campañas. Estos conocimientos ofrecen una comprensión detallada del comportamiento de la audiencia y del rendimiento de las campañas individuales. Los conocimientos a nivel de campaña te permiten identificar qué iniciativas de marketing generan más participación, conversiones y retorno de la inversión. Combinar la atribución multitáctil con las pruebas de incrementabilidad puede fortalecer el proceso de presupuesto y ayudar a determinar si debes aumentar o disminuir la inversión en redes y campañas de medios específicos.
El camino a seguir: adaptarse a un futuro centrado en la privacidad
A medida que evolucionan las regulaciones de privacidad y los métodos de seguimiento tradicionales se vuelven menos confiables, es imperativo adaptar tu estrategia de medición de PPC. Al diversificar tus herramientas y metodologías, adoptar pruebas de incrementabilidad y utilizar datos de primera parte, podrás seguir demostrando la efectividad de tus campañas de PPC y probar un retorno de la inversión genuino.
Para navegar con éxito en esta transición, concéntrate en dos áreas clave:
- Cuestiona el Estado Actual: Anima a tu organización a repensar la medición digital y asegúrate de que tu equipo esté familiarizado con las últimas tecnologías y metodologías de medición.
- Mantente Informado y Adaptable: Mantente al tanto de las nuevas regulaciones de privacidad y los avances tecnológicos. La flexibilidad y la adaptabilidad son fundamentales en este entorno en constante cambio.
Conclusión
Evolucionar tu estrategia de medición de PPC para un futuro centrado en la privacidad implica adoptar nuevas metodologías, mejorar la calidad de los datos y aprovechar los datos de primera parte. Al diversificar tu enfoque y estar informado sobre los últimos desarrollos, podrás seguir midiendo y optimizando tus campañas de PPC de manera efectiva. La transición puede ser desafiante, pero con las estrategias adecuadas, podrás navegar por el futuro con confianza.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el Modelado de Mezcla de Medios (MMM)?
MMM es una técnica de análisis estadístico que evalúa el impacto de diversos inputs de marketing en el rendimiento general del negocio. Ayuda a determinar la efectividad de cada canal y cómo colectivamente impulsan las ventas.
¿Cómo funciona la prueba de incrementabilidad?
La prueba de incrementabilidad aísla el impacto de las actividades de marketing, distinguiendo entre las conversiones orgánicas y las impulsadas por las campañas. Mide el aumento causado por esfuerzos de marketing específicos.
¿Por qué es importante la data de primera parte?
Los datos de primera parte se recopilan directamente de tu audiencia y ofrecen un mayor control y comprensión de su comportamiento. Mejoran la personalización y aumentan la precisión de las soluciones de medición.
¿Cuáles son las limitaciones de la atribución multitáctil?
Aunque la atribución multitáctil proporciona información detallada sobre el comportamiento del usuario y el rendimiento de la campaña, es posible que no captura completamente el impacto general de las actividades de marketing. Combinarla con pruebas de incrementabilidad puede ofrecer una visión más completa.
