En nuestra serie sobre cómo alcanzar la excelencia a través de la IA, hemos encuestado a 2000 profesionales del marketing de todo el mundo para saber cómo consiguen los líderes del sector aumentar el crecimiento y la eficiencia de forma extraordinaria. En este artículo, analizamos cómo pueden las marcas y las agencias alcanzar la excelencia en marketing mediante la IA y otras técnicas de medición.
En el contexto del complejo recorrido del consumidor actual, los profesionales del marketing están bajo una inmensa presión para maximizar cada euro. Esto es más fácil decirlo que hacerlo, pero adoptar un "kit de herramientas de medición moderno" puede ayudar.
Hoy en día, solo el 44 % de los profesionales sénior de analíticas de marketing usan conjuntamente soluciones de atribución, modelos de marketing mix (MMM) y experimentos de incrementalidad.1 Muchas marcas están dejando pasar oportunidades. Pero los profesionales del marketing de hoy en día pueden verse a sí mismos como entrenadores deportivos, donde cada canal es el jugador que necesita consejos estratégicos para rendir al máximo.
Así es como estos profesionales del marketing-entrenadores pueden cerrar la brecha y unirse a las filas de las empresas que impulsan un crecimiento gigantesco con la IA.
Una vista de 360° con modelos de marketing mix
De las cuatro estrategias para alcanzar la excelencia que se analizan en nuestro estudio con Boston Consulting Group (BCG), la que se centra en la medición es la más conocida entre los profesionales del marketing. La medición y las estadísticas son el ámbito con mayor margen de mejora en la implementación de la IA, ya que solo el 9% de las empresas han alcanzado capacidades líderes.2
¿Por qué? Los profesionales del marketing que quieren convertir lo que saben sobre sus clientes en un plan de acción se encuentran con muchos obstáculos. Solo el 24% de las empresas han desarrollado una visión integral del cliente, lo que significa que están aprovechando los datos de clientes en su marketing.3
Si tu empresa ya tiene una estrategia de datos propios sólida, esta diferencia puede sorprenderte. Pero tiene sentido si tenemos en cuenta que muchas empresas carecen de técnicas de pruebas básicas. Por ejemplo, el 42% no usa pruebas A/B para evaluar la eficacia y el 52 % no usa métricas de Brand Lift para hacer un seguimiento de la percepción.4
Volvamos a la analogía del equipo deportivo lleno de estrellas. Al igual que un entrenador debe tener una visión completa de los esfuerzos de todos sus jugadores, un profesional del marketing debe comprender la eficacia relativa de sus esfuerzos. Los MMMs ofrecen precisamente ese tipo de visión general del rendimiento, lo que proporciona a los profesionales del marketing los conocimientos que necesitan para tomar decisiones presupuestarias.
Meridian es nuestro MMM de código abierto, diseñado para las realidades del recorrido del consumidor moderno. Proporciona la claridad que necesitan los responsables de marketing para invertir los presupuestos de forma inteligente en todos los canales: online, offline, televisión y cualquier otro lugar donde estén los clientes.
Pruebas de incrementalidad más rápidas y mejores
En nuestra investigación, descubrimos que quienes adoptaban la IA en fase inicial no realizaban pruebas tan exhaustivas como los que estaban más avanzados. No pueden integrar la IA por completo, así que la aplican de forma intermitente. Esto hace que sea mucho más difícil saber qué iniciativas han merecido la pena.
Al igual que el análisis postpartido, las pruebas de incrementalidad revelan qué jugadores han aportado y cómo lo han hecho. Para un profesional del marketing, su jugador estrella podría ser un anuncio clave o una compra de medios. Para saber cuáles son tus MVPs, necesitas tanto la visión general de un MMM como la visión granular de un experimento de incrementalidad.
En resumen, si combinas los MMMs y las pruebas de incrementalidad, puedes potenciar tu ROI. Los expertos lo tienen claro: el 80% de los analistas sénior de marketing de EE. UU. afirman que aplicar estadísticas derivadas de experimentos de incrementalidad influye en gran medida en el aumento de los ingresos.5
Los enfoques de pruebas más sólidos se basan en soluciones de IA que no dejan lagunas en los datos. Un buen ejemplo es la estrategia de datos propios del fabricante de automóviles Nissan. Al conocer cómo influyó una acción concreta en una venta, el equipo pudo redirigir sus esfuerzos hacia las ventas, no solo hacia las visitas a la sala de exposición. Gracias a los datos fiables y de alta calidad del equipo, tenían la claridad necesaria para saber si sus soluciones de IA estaban funcionando.
Si combinas los MMMs y las pruebas de incrementalidad, puedes aumentar tu ROI.
Al igual que Nissan, la cadena hotelera estadounidense Westgate Resorts también ha conseguido atar cabos con la IA para obtener una mejor visión de la demanda. La clave de su éxito fue la capacidad de conectar inquilinos, titulares de aprovechamiento por turno y huéspedes de los hoteles con sus próximos destinos. Finalmente, la marca aplicó este enfoque a 20 complejos turísticos, lo que convirtió las pruebas continuas en un componente clave de su estrategia publicitaria.
A pesar de estas claras ventajas, solo el 24% de las empresas tienen una estrategia de pruebas continuas y usan la IA para obtener estadísticas más rápido.6 Esto sugiere que existe una barrera de entrada generalizada entre las empresas que están empezando a implementar la IA.
Cuanto antes implementes estos sistemas y herramientas, más datos tendrás para potenciar todas las integraciones de IA futuras.
Para ayudar a los anunciantes a ir más allá de los resultados confusos y desordenados, y a sacar más partido de sus inversiones, hemos incorporado pruebas de incrementalidad más sencillas y rápidas a todos los tipos de campaña de Google Ads. También hemos reducido los umbrales de gasto, por lo que ahora puedes hacer experimentos de incrementalidad con presupuestos de tan solo 5000 USD. Por último, los usuarios de Google Analytics podrán evaluar fácilmente la inversión en todos los canales mediante estadísticas basadas en datos.
Descubre las conexiones clave con la atribución basada en datos
Debido a la falta de herramientas que proporcionen estadísticas útiles, hoy en día demasiadas empresas siguen atribuyendo toda la contribución a la conversión al último clic. En consecuencia, se pierde el valor real de todos los anuncios que han contribuido al resultado. Es como si un entrenador de fútbol atribuyera todo el éxito del equipo al delantero que remata a gol.
Con una atribución fiable, más empresas pueden pasar al nivel superior. Esto se debe a que saben exactamente qué valor atribuir a cada interacción del recorrido del consumidor, desde el primer clic hasta la decisión final.
Para usar la IA y hacer un seguimiento de la atribución con este nivel de granularidad y precisión, los profesionales del marketing deben gestionar sus datos de forma que la IA pueda leerlos fácilmente. Por ejemplo, Google Ads usa la IA para identificar cuánto ha contribuido cada punto de contacto, lo que ayuda a las marcas a adaptarse al recorrido del consumidor moderno.
Sin embargo, el sector del marketing aún tiene mucho camino por recorrer. Muchas empresas no cuentan con las herramientas necesarias para recoger datos básicos: el 42% no tiene un sistema de gestión de relaciones con clientes (CRM) y el 57% no tiene una plataforma de datos de clientes (CDP).7
Saben exactamente qué valor atribuir a cada interacción del recorrido del consumidor, desde el primer clic hasta la decisión final.
Si te faltan datos importantes, no tienes una visión completa del recorrido del cliente. Combinar datos propios con los de tu partner publicitario puede ser de gran ayuda. En este caso, los datos propios son los de tus tiendas físicas, CRMs, aplicaciones y más. Herramientas como Gestor de Datos van un paso más allá para ayudar a los profesionales del marketing a comprender, unificar y reforzar sus datos.
¿Por qué es el momento de dar el salto?
Si aún no has adoptado la IA, no eres el único; muchos de los principales impulsores del crecimiento están igual. ¿Por qué tanta urgencia de repente? Es sencillo: cuanto antes implementes estos sistemas y herramientas, más datos tendrás para potenciar todas las futuras integraciones de IA.
Las empresas que implementan cuatro o más de las seis funciones esenciales tienen un 59% más de probabilidades de descubrir nuevos hallazgos sobre el consumidor.8 Sin embargo, para conseguir capacidades de medición esenciales, los profesionales del marketing deben volver a adoptar una mentalidad de entrenador. Al obtener una visión integral con los MMMs, perfeccionar el análisis con las pruebas de incrementalidad y ver cuánto ha contribuido cada punto gracias a una atribución de datos precisa, pueden optimizar sus recursos para crecer. Y esa es una estrategia ganadora.
