Reportajes a fondo

Modelos de atribución multimedia: cuantificar el impacto de todos los puntos de contacto publicitario

ymediaLos anunciantes tienen ya muy claro que los “lead”, las ventas, no se producen por el efecto de un solo impacto publicitario, sino que son el resultado de múltiples interacciones del consumidor a la largo de su proceso de decisión.

Los consumidores tienen un comportamiento multicanal y multimedia por lo que a la hora de evaluar el impacto publicitario deberíamos tenerlo en cuenta. Esto, que parece muy simple, ha tardado bastante en llegar a la medición del retorno publicitario. En los entornos digitales, con la entrada masiva de Ad-server y la analítica web, comenzaron a ceder terreno las atribuciones al “último click” (Last-cookie-wins) dónde el gran ganador era Google. Pero estas mediciones olvidan todos esos puntos de contacto previos que el consumidor ha tenido a través de los medios no digitales.

Por tanto, si queremos tener una foto completa del retorno de nuestra inversión, tendremos que optar por la aplicación de otras técnicas, como por ejemplo modelos econométricos más a medio y largo plazo o los sistemas de atribución multimedia que trabajan desde un nivel más táctico y desde el corto y medio plazo para asignar factores de impacto a los distintos puntos de contacto. Por supuesto, ninguno de ellos es una verdad absoluta y dependiendo de los diferentes modelos estadísticos que apliquemos las aportaciones de los medios y los costes de adquisición podrán variar. Pero siempre tendremos una foto más real que si evaluamos los distintos canales de forma aislada.

Cada anunciante debe tener su propio modelo, que se adapte a su negocio y sus circunstancias, no valen soluciones universales ya que la longitud del proceso de decisión o las variables que influyen en el mismo nunca van a ser iguales. Lo que para un negocio es relevante, por ejemplo el calendario deportivo en el caso de los anunciantes de “gambling”, no lo será para otro.

Desde ymedia han trabajado en el desarrollo de herramientas que diesen solución a estas necesidades. La llegada del “Big Data” ha permitido que podamos trabajar con series de datos de alta granularidad y periodicidad por parte de los anunciantes y también de los medios, lo que sustentado en modelos matemáticos, permite crear escenarios de causa-efecto cada vez más exactos y reales y determinar el impacto de las variables de medios en las variables de negocio.

Los modelos estiman los efectos estacionales y el baseline y a partir de ahí descomponen la serie de respuestas como suma de tres componentes asociadas a los efectos temporales a corto, medio y largo plazo, que serán los que asignen a cada medio su impacto correspondiente sobre el KPI de negocio modelizado.

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Esta asignación permite determinar tanto el volumen de “leads” o ventas generado por los distintos medios o canales cómo sus niveles de eficacia en función de la presión e inversión producidas.

Las herramientas de atribución como Dyrect, no sólo son capaces de asignar a nivel de medios, si no que la alta granularidad de datos con la que trabajan posibilita la asignación a las palancas tácticas de planificación de cada uno de los medios, desde los soportes hasta las posiciones, el tipo de formato o los distintos grupos de keywords.

Esta información permite que la planificación y compra de medios se realice de una forma más eficiente, ya que se es capaz de determinar qué inversiones resultan más rentables para el anunciante.

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