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El ROI ofrece una perspectiva limitada porque es puramente descriptivo del pasado.

12 Febrero de 2024 15.50

En el análisis de marketing, el retorno de la inversión (ROI) o el retorno del gasto publicitario (ROAS) se posicionaron normalmente como el patrón oro de la medición y se muestran de forma destacada en los cuadros de mando e informes.

No es difícil entender por qué. El ROI es una métrica útil y fácil de entender: el rendimiento que se obtiene por cada peso gastado. El ROI y el ROAS son métricas similares utilizadas en los negocios y el marketing, y la diferencia es que el ROI puede ser el retorno de cualquier tipo de inversión mientras que el ROAS es específico del gasto en publicidad.

Aunque las conclusiones de este artículo son relevantes para el ROAS, me centraré en el ROI porque la analítica avanzada de marketing no sólo tiene en cuenta la inversión publicitaria a la hora de medir el impacto en el negocio.

Por qué el ROI no muestra lo que viene después

El ROI ofrece una perspectiva limitada porque es puramente descriptivo del pasado, relatando la historia de lo que ya sucedió. El vendedor contemporáneo necesita una métrica más predictiva. El ROI mide la eficacia de una inversión concreta comparando el beneficio de la inversión con su costo. Sin embargo, cuando los profesionales del marketing ven los cuadros de mando que resaltan el ROI de varias palancas de marketing, tienen una sensación engañosa de exhaustividad.

Es tentador pensar: "Cuanto más alto es el ROI, mejor es el rendimiento, lo que significa que ahí es donde tengo que poner mi próximo peso". Pero eso puede ser un error.

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"Cuanto más alto es el ROI, mejor es el rendimiento, lo que significa que ahí es donde tengo que poner mi próximo peso".

Pensemos en un escenario en el que un canal de marketing en particular presume tener el mayor ROI. A primera vista, parece ser la estrella. Sin embargo, esto no implica necesariamente que todas las inversiones futuras deban canalizarse hacia ese canal. La ley de los rendimientos decrecientes puede entrar en juego, haciendo que el canal se sature

A pesar de mantener un ROI global elevado, el gasto adicional puede producir rendimientos decrecientes porque se agotó la demanda de ese canal. En estos casos, basarse únicamente en el ROI para tomar decisiones puede llevarlo por el camino equivocado.

A modo de ejemplo, consideremos dos canales publicitarios: A y B. El canal A puede presentar un ROI global más alto que el B. Sin embargo, si ya se hicieron inversiones sustanciales en A, podría estar acercándose a la saturación. El rendimiento del siguiente dólar invertido en A podría ser menor que el de invertir el mismo dólar en B, donde el aumento del gasto podría dar lugar a un gran avance en la captación de demanda, haciendo que cada dólar sea más eficaz y eficiente que en el canal A.

El papel del ROI marginal

El ROI marginal introduce un enfoque más matizado. En lugar de limitarse a evaluar el rendimiento global, el ROI marginal examina el beneficio incremental del siguiente dólar gastado en todos los canales y tácticas, incluso en aquellos con ROI globales más bajos en ese momento.

Mientras que el ROI pinta un panorama más amplio, el ROI marginal se centra en los detalles, respondiendo a la pregunta crucial: "¿Dónde debería gastar mi próximo dólar de marketing para obtener el máximo impacto y tener una estrategia multicanal de túnel completo?". La verdadera fuerza del ROI marginal reside en su naturaleza prospectiva. Cambia la perspectiva de la reacción a la predicción.

Cómo utilizar el ROI marginal

Para medir eficazmente el ROI marginal, los profesionales del marketing deben emplear métodos predictivos como la regresión, el modelado basado en árboles o en redes neuronales. Esto lleva el análisis más allá de los enfoques deterministas convencionales, como la atribución al último clic, que es lamentablemente unidimensional. Los modelos probabilísticos utilizan algoritmos para dar sentido rápidamente a grandes volúmenes de datos y asignar probabilidades a diversos resultados.

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Para medir eficazmente el ROI marginal, los profesionales del marketing deben emplear métodos predictivos como la regresión, el modelado basado en árboles o en redes neuronales. 

Estos métodos no siempre rastrean el camino directo que lleva a una conversión, sino que tienen en cuenta una plétora de puntos de contacto, interacciones y variables, ofreciendo una comprensión holística del recorrido del cliente y el impacto de los canales que influyen en sus decisiones en el camino. Además, cuando se hace correctamente, se puede medir cómo los canales y las tácticas interactúan entre sí, midiendo cómo la existencia de una táctica amplifica la eficacia de otra. Esto es esencial en marketing y publicidad porque los canales no funcionan de forma aislada.

Por ejemplo, puede haber un canal que tenga un ROI bajo cuando se evalúa en solitario, pero cuando se combina con otro, crea un incremento adicional que aumenta el ROI global. Los modelos pueden ser complejos, pero acá es donde los profesionales del análisis con conocimientos son esenciales para simplificar los resultados con una rápida obtención de valor para tomar decisiones a tiempo.

Las pruebas de incrementalidad, como las pruebas lift o A/B, también son una parte importante de un análisis predictivo sólido. Estos tipos de pruebas miden el verdadero impacto de una actividad comparando los resultados de un grupo expuesto a una actividad de marketing con un grupo de control no expuesto. Estos tipos de análisis son muy útiles y de gran confianza estadística.

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Las pruebas de incrementalidad, como las pruebas lift o A/B, también son una parte importante de un análisis predictivo sólido.

Sin embargo, estos tipos de pruebas pueden ser difíciles de implantar por diversas razones, como el tiempo de producción y los costos de preparación. Por desgracia, los resultados suelen ser estáticos, como una instantánea en el tiempo, por lo que no suelen ofrecer una visión clara de cómo cambia esa incrementalidad con diferentes niveles de inversión, enfoques de vuelo o combinaciones de canales variables. En consecuencia, es mucho más difícil aprovechar este tipo de enfoques como estrategia rentable y permanente.

Conclusión

Aprovechar el modelado predictivo le permite identificar tanto el ROI como el ROI marginal de su plan y ejecutar optimizaciones para maximizar su ROI futuro encontrando el equilibrio adecuado de ROI marginal en todas las palancas de su plan de forma que proporcione resultados generados rápida y eficazmente que puedan validarse empíricamente mediante predicciones.

Descuidar el uso de la analítica predictiva en la analítica de marketing puede hacer que no se aborde la naturaleza polifacética de la experiencia del consumidor moderno. El marketing moderno no debe limitarse a comprender lo que sucedió, sino que debe evolucionar hacia la creación de estrategias proactivas sobre lo que se debe hacer a continuación.

La transición de considerar el ROI y el ROAS al ROI marginal le ayudará en este cambio. Al predecir el rendimiento futuro del próximo dólar gastado, los profesionales del marketing pueden optimizar sus estrategias en tiempo real y actuar con rapidez, garantizando al mismo tiempo que cada céntimo se aprovecha al máximo.

 

*Con información de Forbes US

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