En marketing digital, para medir correctamente es imprescindible entender cómo interactúan las decisiones que tomamos en cada canal. Durante años, las marcas han centrado su atención en métricas directas, atribuciones al last-clic y rutas de conversión simples. Pero el consumidor ya no actúa así.
Hoy, los impactos publicitarios son múltiples, simultáneos y, sobre todo, transversales. Una campaña de Paid Media puede no generar clics… Pero sí generar búsquedas. Y es precisamente en esa zona gris donde se esconde parte del ROI que no estás viendo.
A medida que el ecosistema digital evoluciona (adiós cookies, hola privacidad), necesitamos nuevas formas de entender cómo cada euro invertido está influyendo realmente en el comportamiento de nuestros usuarios. Y en este contexto, desde Kraz, AI Marketing Consultancy Leaders, han lanzado un nuevo webinar junto al caso de éxito de Ysabel Mora para explicar el poder del MMM en la medición de estos efectos cruzados.
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Lanzamos campañas. Medimos clics, impresiones, conversiones. Pero lo que muchas veces no medimos es el efecto halo: ese impulso de notoriedad que hace que días después, un usuario recuerde nuestra marca y escriba su nombre en Google. Sin clic, sin UTMs. Solo intención.
Esta sinergia entre canales, y en particular entre Paid Media y Branded Search, es uno de los puntos ciegos más comunes en los equipos de performance. Porque lo que a simple vista parece tráfico orgánico de marca, puede estar siendo activado —indirectamente— por tus campañas de medios.
¿La consecuencia? Decisiones presupuestarias erróneas, infravaloración de canales que realmente están aportando y una visión distorsionada del verdadero rendimiento del mix de marketing.
Medir estas interacciones no es sencillo, pero es posible. Y, sobre todo, necesario. La pregunta es, ¿cómo?
Detectar estas sinergias invisibles entre canales exige ir más allá de los modelos tradicionales de atribución. Aquí es donde el Marketing Mix Modeling cobra todo su sentido: una metodología que permite analizar, con base estadística, cómo diferentes palancas de marketing interactúan entre sí para generar resultados, incluso cuando no hay una trazabilidad directa.
El MMM trabaja con datos agregados y series temporales para identificar patrones de comportamiento y estimar cuánto influye cada canal en indicadores como las búsquedas de marca. En lugar de perseguir al usuario, analiza los efectos globales de la inversión, permitiendo medir con rigor ese impulso indirecto que queda fuera del radar de las herramientas típicas de medición.
Ysabel Mora, marca referente en el sector moda, ya está utilizando estos modelos para separar qué parte de su tráfico de marca es realmente orgánico y qué parte ha sido inducido por su actividad publicitaria. El día 9, desde Kraz presentan este caso de éxito en un webinar en que, además, hablarán sobre la ventaja competitiva que supone implementar los modelos MMM en este contexto: decisiones más informadas, presupuestos optimizados y una visión más completa del retorno.
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