Una nueva estrategia de medición preparada para el futuro

En el entorno actual centrado en la privacidad, los métodos tradicionales de marketing y medición analítica ya no son prácticos. Por lo tanto, la pregunta apremiante es cuáles son los siguientes pasos clave que deben tomar las marcas para medir de manera efectiva sus esfuerzos de marketing.

En toda la industria, no faltan varias iniciativas y soluciones que intentan abordar esto, desde la zona de pruebas de privacidad hasta las salas limpias de datos y Unified ID 2.0. Mientras investiga los detalles de estas soluciones, es comprensible que cada vendedor se sienta abrumado por la variedad. de opciones

Entonces, en lugar de preocuparse por lo que debe hacer en respuesta a algo como Google Topics (respuesta corta: no mucho hasta que Google realice pruebas más concretas y demuestre que es totalmente compatible con la privacidad), hay dos áreas específicas en las que todas las marcas deben enfocarse. el futuro inmediato

El paso de las principales plataformas tecnológicas a datos modelados

La medición a nivel de usuario siempre ha sido la estrella del norte para las marcas. En un mundo perfecto, nos permite comprender con mayor precisión el impacto de las campañas de marketing para tomar decisiones efectivas de optimización y presupuesto.

Sin embargo, en una era centrada en la privacidad, plataformas como Google y Meta han implementado varias mejoras para mantener la medición a nivel de usuario tanto como sea posible. Conversiones mejoradas y el API de conversionescada uno de los cuales permite una atribución más precisa de las conversiones a sus campañas de marketing.

Ambas características deben estar en primer plano, sin embargo, esto solo cubre una parte de los datos que faltan y es algo así como Google modo de consentimiento entrar en el juego Las técnicas de modelado se utilizan para acomodar a los usuarios que optan por no participar en marketing/análisis.

Puede parecer escéptico confiar en datos modelados en sus informes, pero es importante tener en cuenta que esto no es nada nuevo.

De hecho, las conversiones modeladas han existido en herramientas como Google Ads y Facebook Ads Manager durante muchos años. Los requisitos para el modelado solo aumentarán a medida que los conjuntos de datos de usuarios conocidos continúen disminuyendo.

Si bien los grandes proveedores no lo ponen muy fácil, como era de esperar, con el soporte experto adecuado, es posible comparar cómo se ven sus resultados modelados y no modelados, lo que le permite tomar decisiones más informadas sobre los números que está buscando. informes y su nivel relativo de precisión.

En lugar de rehuir el modelado, los especialistas en marketing deben tratar de comprenderlo mejor y adoptarlo de todo corazón.

Profundice: por qué la atribución de marketing es tanto un desafío como una necesidad

Econometría + atribución = atribución modelada

La atribución es un debate perenne en marketing, y ya ha sido lo suficientemente desafiante, más aún cuando pensamos en navegar por la miríada de jardines amurallados y restricciones de privacidad.

Dadas las brechas inevitables en los datos conocidos, un modelo de atribución a nivel de usuario ahora es muy difícil, a menos que esté mirando un subconjunto específico de canales que no atraviesan jardines amurallados, casi imposible.

Sin embargo, todas las empresas seguirán necesitando especialistas en marketing para medir con precisión el rendimiento de su combinación de medios y tomar decisiones presupuestarias efectivas.Curiosamente, la solución óptima de próxima generación es en realidad una combinación de dos enfoques históricos.

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Vista completa del embudo de rendimiento de marketing

La atribución modelada aprovecha las mejores partes de MMM (modelado de mezcla de medios) y MTA (atribución multitáctil) para brindarle una visión completa del rendimiento de marketing mientras cumple con la privacidad.

La base de la atribución modelada se basa en MMM, que utiliza conjuntos de datos de nivel agregado en lugar de entradas de nivel de usuario (es decir, datos de cookies), lo que significa que no tiene que preocuparse por consideraciones de MTA como el consentimiento del usuario o la navegación a través del jardín de paredes.

Un beneficio adicional de la atribución modelada es que al utilizar un enfoque basado en la regresión, es mucho más fácil integrar todos sus canales de marketing en su modelo sin tener que realizar un seguimiento de todo en una única solución.

También tiene la opción de incluir factores externos como la estacionalidad, los niveles de existencias o la actividad de la competencia para aumentar la precisión de su modelo y aislar el impacto específico de sus campañas de medios.

Excavar más hondo: Medir lo invisible: la verdad sobre la atribución de marketing

Un nuevo enfoque granular

La desventaja histórica de MMM era que los resultados tenían una granularidad muy baja (p. ej., TV vs. digital vs. impreso) y que los resultados solo estaban disponibles cada seis meses.

Sin embargo, la atribución modelada puede aprovechar las conexiones directas a cada una de sus plataformas de marketing para obtener información diaria al nivel más granular, lo que lo hace mucho más procesable para la planificación táctica y las decisiones presupuestarias.

Si bien la configuración inicial requiere una planificación y experiencia precisas, el mapeo modelado proporciona todos los detalles que espera de MTA y lo protege contra futuros cambios en la industria, todo ello posible gracias al poder del modelado.

Así que resulta que la respuesta a nuestro futuro incierto era algo que teníamos en mente todo el tiempo En muchos sentidos, estamos retrocediendo en nuestras estrategias de medición.

Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las de Aprendermarketing. Los colaboradores de los autores se enumeran aquí.

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Sobre el Autor

Nick Yang es el jefe de medios de 55y tiene más de 10 años de experiencia en la agencia y la industria editorial en el campo de la tecnología publicitaria de medios. A los 55 años, Nick lidera el diseño de soluciones y la implementación de varios proyectos de medios globales, como la configuración de modelos de atribución personalizados y la implementación de una estrategia de datos de marketing de primera parte sin cookies.

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