¿Qué es la incrementalidad en marketing?
La incrementalidad en marketing es un aumento en el resultado deseado de las actividades de marketing. Es difícil determinar el impacto de las campañas de marketing individuales en las ventas y los ingresos; medir los aumentos incrementales le permite conectar los aumentos con esfuerzos de marketing específicos. Puede ver qué anuncios, canales y campañas están contribuyendo a los resultados deseados.
Puede medir la incrementalidad seleccionando un segmento de mercado, convirtiendo ese segmento en un grupo de control al no exponerlo a una campaña de marketing y calculando el porcentaje de ese segmento que sigue convirtiéndose. Reste ese porcentaje de clientes del grupo de control que se convirtieron del total de conversiones de la audiencia que recibió la campaña de marketing para obtener el porcentaje de incrementalidad de la campaña.
¿Por qué es necesario medir la eficacia del marketing?
Es importante medir la eficacia del marketing para comprender cómo las campañas de marketing afectan a las conversiones generales. Al medir el éxito del marketing, puede aumentar los resultados efectivos, optimizar su presupuesto y aumentar los beneficios. Medir la eficacia del marketing le permite comprender qué estrategias de marketing están aumentando los ingresos y reduciendo el coste de adquisición. En general, medir el impacto del marketing le permite determinar y utilizar la campaña de marketing que tiene mayor efecto en su negocio.
¿Cómo se puede probar la incrementalidad?
Las pruebas de incrementalidad pueden proporcionarle la contribución incremental de una campaña de marketing, mostrando el efecto de su campaña de marketing en su negocio. Puede utilizar un diseño de prueba A/B para probar la incrementalidad. Para ello, segmente su público en dos grupos de prueba (grupo A y grupo B) con un comportamiento similar y, a continuación, ejecute campañas de marketing solo para el grupo B. Cuando compare las tasas de conversión del grupo B con las del grupo A (que no recibió ninguna campaña), el aumento de la incrementalidad será el incremento de la conversión del grupo A al grupo B.
En resumen, la cifra de incrementalidad responde a la pregunta: ¿cuántos ingresos adicionales (o cualquier otro KPI) generó realmente una campaña durante su periodo de medición?
Esta cifra indica el aumento por encima de lo que probablemente habría ocurrido si la campaña no se hubiera llevado a cabo, y se calcula comparando la respuesta de los grupos de prueba y de control para cada campaña durante el periodo de medición de la campaña. Tenga en cuenta que los clientes del grupo de control representan el comportamiento de referencia de los clientes de este grupo objetivo, es decir, su comportamiento sin recibir la campaña en cuestión.
Aquí tiene un breve vídeo para orientarse (también puede leer la transcripción aquí).
https://www.youtube.com/embed/BY0ytNTP4N0
¿Qué necesita para medir la incrementalidad de una campaña?
Para poder conocer el aumento exacto de un KPI determinado, como los ingresos, de cualquier campaña, debe utilizar un grupo de control representativo. Esto se debe a que la incrementalidad es la diferencia entre el rendimiento de un grupo de prueba y el de un grupo de control. Se recomienda utilizar exclusiones en todo su plan de marketing para limitar la exposición de los clientes a una sola campaña. Al utilizar exclusiones, se garantiza un experimento más limpio que proporciona una mayor precisión y fiabilidad de los resultados de mejora.
Por ejemplo, cuando se utilizan exclusiones y se tienen dos campañas: la campaña A y la campaña B, un cliente solo puede estar en A o en B. Sin embargo, cuando no se utilizan exclusiones, en realidad se tienen tres grupos de clientes:
- Clientes que solo recibieron A
- Clientes que solo recibieron B
- Clientes que recibieron A y B
Aunque el anterior es un ejemplo sencillo, a medida que aumenta el número de campañas superpuestas que no utilizan exclusiones, también lo hace el número de permutaciones posibles.
A medida que aumentan las permutaciones, es más difícil garantizar muestras representativas, ya que los grupos objetivo serán más pequeños para cada permutación (es decir, hay menos clientes que reciben A y B que los que reciben solo A o B). En otras palabras, a medida que aumenta el número de campañas que recibe un cliente durante el periodo de medición, resulta más difícil garantizar que cada «cliente de prueba» de cada combinación tenga un «cliente del grupo de control» equivalente. Esto, a su vez, afecta a la validez de la medición, ya que para obtener una alta validez es necesario que por cada «cliente de prueba» haya un «cliente del grupo de control» equivalente.
¿Cómo se calcula el aumento de la campaña?
Al realizar el análisis de la campaña, es mejor tener en cuenta dos factores de rendimiento distintos:
- Tasa de respuesta: el número de clientes que contribuyeron a la métrica de mejora del total de clientes del grupo (por ejemplo, aquellos clientes que realizaron una transacción en cualquier momento durante el periodo de medición).
- Valor medio: la contribución media a la métrica de mejora de los clientes del grupo (por ejemplo, el valor medio de los pedidos de todos los clientes del grupo que realizaron un pedido durante el periodo de medición).
Muchas campañas tienen efectos independientes, o incluso opuestos, sobre estos dos factores. Por ejemplo, un descuento importante en una oferta específica probablemente aumentará el número de conversiones, al tiempo que reducirá los ingresos medios por transacción. En términos de los factores que estamos discutiendo, una campaña de este tipo mejora la tasa de respuesta entre los miembros del grupo de prueba (en comparación con los miembros del grupo de control), pero disminuye el valor medio.
Es habitual calcular el aumento de la campaña en términos del efecto combinado de ambos factores. Así es como funciona:
Para cada uno de los dos factores, utilice el método bayesiano de Monte Carlo para calcular la probabilidad de que el rendimiento del grupo de prueba sea mejor que el del grupo de control. Las probabilidades superiores al 90 % se consideran una indicación de que la diferencia observada en el rendimiento entre los grupos de prueba y de control se debe efectivamente a la campaña, por lo que dicha diferencia debe considerarse un cálculo de mejora creíble. Por otro lado, las probabilidades menos concluyentes sugieren que la diferencia en el rendimiento no se debe necesariamente a la campaña, sino que existe una posibilidad nada desdeñable de que la diferencia observada sea «aleatoria». En otras palabras, la diferencia podría haberse observado al comparar dos grupos arbitrarios de clientes, por lo que esta diferencia en el rendimiento no debe considerarse un cálculo de incremento creíble.
Un incremento positivo creíble significa que la campaña fue eficaz y logró influir con éxito en los clientes para que adoptaran los comportamientos deseados. Los incrementos que no son creíbles, ya sean positivos o negativos, simplemente significan que no hay pruebas suficientes para llegar a una conclusión en ningún sentido.
Una tabla como la siguiente, que aparece en la página de análisis de campañas de Optimove, presenta las métricas de rendimiento de la campaña utilizadas para calcular la cifra de incrementalidad del KPI de ingresos de una campaña con un grupo de prueba de 1166 y un grupo de control de 235. El tamaño total del grupo objetivo es de 1401 clientes.
El diagrama anterior muestra un ejemplo de cómo se calcula la incrementalidad.
Interpretación de la incrementalidad de la campaña
La incrementalidad debe interpretarse como los ingresos adicionales (o cualquier KPI) obtenidos como resultado del envío de la campaña específica a un cliente, en comparación con un cliente similar que no fue objeto de esa campaña. Como recordatorio, el aumento no es igual al valor numérico/absoluto de los ingresos ni a ningún otro KPI.
¿Cómo se relaciona la incrementalidad de la campaña con la medición de la atribución?
La incrementalidad es la contribución marginal única de cada campaña específica, lo que la convierte en la única solución para medir científicamente la atribución de la campaña.
Por ejemplo, supongamos que tiene dos campañas dirigidas a un cliente simultáneamente. Una campaña de cumpleaños y una campaña de boletín informativo. Al final del período de medición, ve que Jane Doe ha gastado 100 dólares en total.
- La campaña de cumpleaños muestra un aumento medio por cliente de 5 $.
- La campaña de boletín informativo muestra un aumento medio por cliente de 10 $.
La pregunta es: ¿cuánto dinero de los 100 $ totales se puede atribuir a cada campaña?
Esta es la respuesta:
5 $ se pueden atribuir a la campaña de cumpleaños, 10 $ se pueden atribuir a la campaña de boletín informativo y el resto se puede atribuir a un comportamiento espontáneo independiente de cualquier campaña.
¿Por qué?
El aumento de 5 $ de la campaña de cumpleaños significa que, al haber sido objeto de la campaña de cumpleaños, Jane gastó 5 $ más de lo que habría gastado si no hubiera sido objeto de la campaña de cumpleaños. Esto es independiente de cualquier otra campaña a la que haya estado expuesta (por ejemplo, la campaña del boletín informativo).
El hecho es que hay un grupo de control equivalente y representativo para cada campaña. Como se explica en el siguiente diagrama, por cada cliente que recibió la campaña de cumpleaños y también la campaña del boletín informativo (etiquetado como «Ambos»), hay un cliente equivalente que no recibió la campaña de cumpleaños, pero sí recibió la campaña del boletín informativo (etiquetado como «Solo boletín informativo»). Esto ayuda a equilibrar el efecto de la campaña del boletín informativo en ambos grupos y permite aislar claramente el impacto único y marginal de la campaña de cumpleaños. Lo mismo ocurre con el aumento calculado para la campaña del boletín informativo.
Así pues, en general, por término medio, en el caso de una clienta como Jane Doe, 5 dólares pueden atribuirse a la campaña de cumpleaños, 10 dólares a la campaña del boletín informativo y los 85 dólares restantes que gastó (de un total de 100 dólares) pueden atribuirse al comportamiento de gasto espontáneo que cabe esperar de los clientes que no fueron objeto de la campaña A o B.
Incrementalidad de la campaña frente a ingresos
La incrementalidad de la campaña y los ingresos, o cualquier otro KPI, no son lo mismo. Los ingresos son el dinero real recibido de un cliente en un periodo de tiempo determinado. La incrementalidad es una cantidad estadística que mide el dinero adicional gastado por el cliente debido a una campaña específica. En otras palabras, explica la diferencia monetaria que resulta de enviar o no enviar una campaña determinada a un grupo objetivo específico.
Dado que estas dos métricas no son lo mismo, pueden ser sustancialmente diferentes. Por ejemplo, el aumento puede superar los ingresos totales. Si una campaña generó unos ingresos de 1000 $, es posible que el aumento total fuera de 2000 $.
He aquí un ejemplo intuitivo:
En una campaña específica, los ingresos netos medios de los clientes que recibieron la campaña fueron de 100 $ y los ingresos medios de los clientes del grupo de control fueron de (- 100 $). El grupo de prueba depositó 100 $ de media, mientras que el grupo de control retiró 100 $ de media.
En este caso, los ingresos absolutos totales son cero (suponiendo que el tamaño y la respuesta de los clientes de los grupos de prueba y control sean iguales).
Sin embargo, el aumento en este caso es de 200 $, ya que el hecho de ser objeto de la campaña hizo que los clientes gastaran 100 $ en lugar de retirar (-100 $). En otras palabras, la diferencia entre dirigirse o no a los clientes de este grupo objetivo es de 200 $.
¿Qué otras métricas de eficacia de marketing existen?
Para medir la eficacia del marketing, debe utilizar varias métricas para identificar los aspectos positivos y negativos de sus estrategias de marketing. Mediante el uso de valores medibles, los profesionales del marketing pueden comprender el impacto de las campañas de marketing en todos los canales. Algunos ejemplos de métricas de eficacia de marketing son:
Retorno de la inversión en marketing
El retorno de la inversión en marketing mide los ingresos que genera una campaña de marketing en comparación con el coste de ejecutar dicha campaña. Esta métrica le permite comprender el rendimiento de su campaña y cómo contribuye al crecimiento de la empresa. Los profesionales del marketing se esfuerzan por utilizar estrategias de marketing que empleen una cantidad óptima de tiempo y dinero y den como resultado el mayor crecimiento posible de la empresa.
Tráfico del sitio web
El tráfico del sitio web es el número total de personas que visitan su sitio web durante un periodo determinado. Es una buena medida para saber si su contenido de marketing está funcionando para atraer clientes a su sitio web. El tráfico del sitio web puede darle una idea de cómo su sitio web y otros contenidos resuenan entre los clientes. Si el tráfico de su sitio web es alto, los clientes conectan con su contenido y se sienten animados a interactuar con su negocio.
Costes de adquisición de clientes
El coste de adquisición de clientes es lo que cuesta ganar un nuevo cliente. Hay múltiples factores que influyen en los costes de adquisición de clientes, incluidos los costes de ventas y marketing. Los costes de adquisición de clientes pueden mostrar qué segmentos de marketing son más rentables y receptivos. Con esta información, puede seguir dirigiéndose a los segmentos rentables y captar nuevos segmentos, como los segmentos de clientes que han tenido éxito.
Tasa de retención de clientes
La tasa de retención de clientes es el número de clientes que una empresa ha conservado a lo largo del tiempo. La retención de clientes afecta directamente a los ingresos y la rentabilidad de una empresa. Por lo tanto, le permite comprender qué campañas de marketing son más eficaces para retener a más clientes.
Tasa de crecimiento de suscriptores
La tasa de crecimiento de suscriptores es el porcentaje de crecimiento de la base de cuentas de una empresa a lo largo del tiempo. Cada vez más empresas utilizan blogs, YouTube y otras plataformas que permiten suscribirse. Analizar la tasa de crecimiento de suscriptores le permite determinar si sus estrategias de marketing son eficaces para aumentar su base de clientes. Analizar la tasa de crecimiento de suscriptores es una buena señal del rendimiento de su contenido y sus campañas, ya que la tasa aumentará si los clientes potenciales disfrutan de su contenido y se comprometen con su empresa.
Optimove le permite crear un grupo de control con cada campaña de marketing que implemente. La plataforma le permite medir el impacto de sus campañas de marketing en los objetivos de su marca. Optimove calcula el impacto de una campaña en términos del efecto combinado de dos factores de rendimiento: la tasa de respuesta y el valor medio.
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