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Identificar el verdadero impacto de las iniciativas de marketing siempre ha sido un reto y, como el marketing es muy visible, todo el mundo parece tener una opinión al respecto. Como profesional del marketing, se encontrará explicando sus decisiones una y otra vez. Sin embargo, sólo muy pocas opiniones están respaldadas por conocimientos data-driven, ya que identificar el impacto es cada vez más complejo. Creemos que la respuesta está en los modelos de causalidad. En este artículo le explicaremos la pertinencia y las ventajas de dichos modelos.
“ A fin de cuentas, se trata de tomar decisiones más rápidas y mejores, impulsadas por conocimientos procesables. Los modelos de causalidad lo permiten al proporcionar las piezas que faltan en el rompecabezas”.”
A medida que los modelos de atribución multitoque existentes se rompen y fracasan, el escenario digital lleno de oportunidades y conocimientos a nuestro alcance se está convirtiendo en un agujero negro digital. Sin embargo, en este mundo de interrupciones y cambios continuos, la necesidad de tomar decisiones basadas en hechos es cada vez mayor. A modo de ejemplo, más del 70% de los directores generales de marketing y los líderes de marketing siguen creyendo que son incapaces de cuantificar eficazmente el retorno de la inversión de los puntos de contacto de marketing para impulsar sus decisiones presupuestarias. Por lo tanto, necesitamos crear nuevas métricas y modelos para alinearnos con nuestra necesidad y hambre de una toma de decisiones impulsada por el data. Así pues, necesitamos revitalizar nuestros modelos y adentrarnos en un nuevo futuro modelizado.
El futuro son los modelos de causalidad
¿Por qué? En pocas palabras, estos modelos le permiten explicar el efecto incremental de sus actividades de marketing sobre KPI como las ventas o la mejora de la marca. A un nivel muy granular y procesable. Interesante, ¿verdad? Expliquémoslo y exploremos un poco más.
La causalidad, al ser verdaderamente omnicanal por naturaleza, identifica un acontecimiento como consecuencia directa de otro acontecimiento; proporciona el ‘y qué’ y el ‘por qué’ de los resultados de cualquier actividad de marketing o ventas. E incluso puede tener en cuenta y explicar el impacto de acontecimientos imprevistos como Covid.
Los enfoques basados en la causalidad muestran que A (cambio del presupuesto de marketing) causó B (aumento de las ventas). La proporción del aumento puede atribuirse directamente a cada canal. Esto es fundamental para tomar mejores decisiones presupuestarias sobre la combinación de marketing. Los enfoques basados en la causalidad ayudan a los profesionales del marketing a comprender la influencia que tiene una actividad sobre otra y cómo repercute en el rendimiento.
A modo de ejemplo: Un enfoque basado en la causalidad podría determinar que 30% del aumento de las ventas se debieron al gasto en búsquedas de pago, mientras que 70% fueron atribuibles a la promoción de descuento ‘compre 1 y llévese 1 gratis’. Este método también puede mostrar la relación entre las dos actividades por separado, y cómo afecta esto a las ventas, demostrando qué optimizaciones son las más importantes.
Mientras que los MMM reports clásicos nunca estuvieron pensados para obtener información casi en tiempo real, los enfoques basados en la causalidad sí permiten precisamente eso. Utilizando señales de demanda en tiempo real para mostrar el impacto directo que cada uno de los principales impulsores potenciales del negocio (medios de comunicación, precio, señales de demanda de la marca, competencia, promociones) tiene en los resultados clave del negocio (tanto en línea como fuera de línea).
Combinan las decisiones que las empresas necesitan tomar con los conocimientos necesarios para respaldar esas decisiones.
Por último, los modelos de causalidad ofrecen algunas ventajas adicionales:
¿Por dónde empezar?
Construir su propia maqueta puede parecer una tarea desalentadora. Por suerte, Artefact sabe exactamente cómo ayudarle en este ámbito. Hemos implantado con éxito modelos y ayudado a empresas en su adopción. Y tenemos los casos que lo demuestran.
Póngase en contacto a través de nuestro formulario de contacto o envíenos un correo electrónico para saber más sobre el modelo y cómo aplicarlo.
PD: Vea cómo ya construimos un Modelo de Medición de Causalidad personalizado para Reckitt.
