¿Cómo ha llegado hasta aquí? Seguir el rastro del cliente para exprimir cada euro online

¿De qué sirve la publicidad? ¿Cómo saber si un anuncio ha funcionado y, lo más importante, por qué? Cada año, se invierten en España más de 2.600 millones de euros en publicidad digital, con un retorno que supera los 4.300 millones de euros. Pero cuanto más peso toma en el departamento de márketing, más necesario se hace poner ciencia a la estrategia de campañas online.

Es lo que se denomina optimización de campañas, un trabajo que consiste en medir y analizar el comportamiento del cliente en relación a los diferentes anuncios o inversiones para poder precisar el retorno.

El concepto incluye desde herramientas muy básicas del márketing digital, como la segmentación de audiencia (hacer que un anuncio llegue a mujeres jóvenes que vivan en ciudades y les gusten los perros, por ejemplo), la personalización del contenido o la optimización de palabras clave (SEO y SEM), hasta otras más sofisticadas que emplean inteligencia artificial para saber con detalle qué impacto tiene la publicidad en la audiencia.

El nivel más básico es el que permiten las propias plataformas como Google Ads o Business Manager, en Meta. Esas herramientas permiten directamente medir determinados KPI de las campañas, como el CPR o el CPC.

La marca puede emplear esas herramientas básicas para realizar test A/B y probar distintas creatividades, por ejemplo. Aquí es clave conocer el objetivo para saber qué KPI usar: si la campaña es de marca, por ejemplo, quizás interesa más el alcance que los clicks, pero si es una promoción será el caso contrario.

La clave: el modelo de atribución

Si un cliente que ha visto un anuncio en Facebook, ha llegado a la marca a través de Google y una influencer la ha recomendado, y al final ese cliente compra, ¿quién se lleva el mérito? Para definirlo, se emplean modelos de atribución, la siguiente capa en la optimización de campañas.

Los modelos menos sofisticados dividen entre cinco la atribución, otros lo atribuyen todo al primer contacto o al último. En el caso de Desigual, la empresa ha desarrollado un modelo propio que, entre otras particularidades, tiene una rolling window dinámica.

La rolling window es el tiempo de interacción del cliente que tiene en cuenta el modelo de atribución. En sectores como la automoción, lo habitual es que sean amplias: es decir, que tenga en cuenta el comportamiento del consumidor durante meses, porque seguramente una compra en noviembre estuvo condicionada por una interacción en junio, pero en moda suele ser más corto.

En el caso de Desigual, esa amplitud de la ventana se adapta en cada caso (es más corta, por ejemplo, si se trata del lanzamiento de una nueva colección). Otra particularidad es que analiza no sólo la cantidad de interacciones del cliente, sino también la calidad: cuántas páginas ha visitado, si ha agregado o no productos al carrito… Y en base a eso les otorga un valor.

Tercer paso: la incrementalidad

La tercera fase es la incrementalidad, particularmente importante para el márketing de afiliados, donde el coste depende de las ventas generadas. “Sabes que ese link ha generado tantos clicks, pero cómo sabes que esos clicks no los hubieras conseguido igualmente de forma orgánica? ¿Cómo sabes que ese canal de publicidad no está canibalizando tráfico o compras orgánicas?”, se plantea Javier San José Conejo, head of CRM, traffic & customer de la compañía.

“La parte de performance tiene un componente analítico y numérico muy importante, pero detrás de todo está el expertise del canal: es necesario complementarlo con una capacidad analítica que le aporten la parte más cuantitativa”, señala Conejo.

Aunque está muy desarrollado, también hay margen de desarrollo en la optimización de campañas online. “El siguiente nivel es enriquecerlo con la información de retail: todo este esfuerzo que hacemos en canales digitales tiene que tener un impacto en tienda, pero hoy no somos capaces de saber cuánto”, reconoce Conejo.