{"id":1808,"date":"2022-09-22T10:27:42","date_gmt":"2022-09-22T08:27:42","guid":{"rendered":"https:\/\/pre-prod-gcp.tidart.com\/blog\/?p=1808"},"modified":"2022-09-14T11:02:28","modified_gmt":"2022-09-14T09:02:28","slug":"sobre-medir-conversiones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pre-prod-gcp.tidart.com\/blog\/sobre-medir-conversiones\/","title":{"rendered":"Sobre medir conversiones y otras leyendas urbanas"},"content":{"rendered":"

En el sector digital tenemos nuestras propias leyendas urbanas, nuestras \u201cchicas de la curva\u201d, y ya es hora de desmentir una de ellas.<\/span><\/h2>\n

En el panorama digital hay miles de indicadores y parece que todo se pudiera cuantificar: desde el n\u00famero de veces que una publicaci\u00f3n \u201cgusta\u201d hasta cuanto tiempo permanece un usuario en una web, por mencionar solo algunos de ellos. Sin embargo, esto resulta ser tan leyenda urbana como la de la chica de la curva o las vitaminas del zumo reci\u00e9n exprimido.\u00a0 Y es que, por mucho que nos duela, en el panorama online <\/span>no se puede medir todo<\/b>. Nos gustar\u00eda, pero es imposible.<\/span><\/p>\n

Para todo aquello que se puede medir encontramos 3 modos: <\/span><\/p>\n

    \n
  1. Las <\/span>cookies<\/b>. Gracias a estas l\u00edneas de c\u00f3digo sabemos desde qu\u00e9 canal accede un usuario a nuestra p\u00e1gina web y qu\u00e9 acciones lleva a cabo.\u00a0<\/span><\/li>\n
  2. Los <\/span>identificadores<\/b>, que en principio permiten identificar a los usuarios entre diferentes dispositivos, est\u00e1n en manos de las grandes plataformas (como Facebook o Google), cuyo objetivo es establecer una relaci\u00f3n entre campa\u00f1as y resultados.<\/span><\/li>\n
  3. Estad\u00edsticas<\/b> que, a trav\u00e9s de an\u00e1lisis agregado de los resultados, nos ayudan a saber si un usuario proviene de una fuente de tr\u00e1fico o ha convertido a trav\u00e9s de cualquier otro medio.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    En funci\u00f3n de la tecnolog\u00eda que usen, disponemos de las siguientes herramientas: <\/span><\/h4>\n

    MTA: Multi Touch Attribution.<\/b> Aqu\u00ed entrar\u00eda por ejemplo Google Analytics, que hace un seguimiento del comportamiento de los usuarios y el origen de estos, y a partir de ah\u00ed se asignan resultados por canales. Las herramientas MTA se basan en identificar el <\/span>path de conversi\u00f3n<\/b> que sigue un usuario desde que entra en la web hasta que compra, haciendo uso tanto de cookies como de identificadores, y recientemente algunos incorporan medici\u00f3n agregada estad\u00edstica de los resultados.<\/span><\/p>\n

    Estudios de lift:<\/b> hay varios tipos de estudios de lift, y uno de ellos es el conversion lift, que consiste principalmente en montar una campa\u00f1a publicitaria con una audiencia a la que dividimos en dos: <\/span>grupo de control<\/b> y <\/span>grupo de test<\/b>. As\u00ed, el impacto se lo realizamos al grupo de test para posteriormente comparar resultados con el grupo de control. Pero esto no quiere decir que los de control no reciban ads, ya que recibir\u00e1n impactos por emailing, televisi\u00f3n, Google o cualquier otro canal. Cuando acabe la campa\u00f1a, comparamos el n\u00famero de conversiones entre el grupo de test y el grupo de control. Este m\u00e9todo es apto para grandes anunciantes, cuyas audiencias recibir\u00e1n impactos y conversiones, independientemente de una estrategia concreta.<\/span><\/p>\n

    MMM: <\/b>Los estudios<\/span> Media Mix Modeling<\/b> miden el impacto de una acci\u00f3n publicitaria, sin basarse en la identificaci\u00f3n de los usuarios. Simplificando mucho, si al invertir en Facebook, observamos en el resultado de esa inversi\u00f3n en un incremento de ventas. Si las ventas, tras una inversi\u00f3n, pasan de 100 a 120 ventas, se podr\u00eda decir que han aumentado un 20 %.<\/span><\/p>\n

    Pero este panorama, que es el que hasta ahora ten\u00edamos, <\/span>est\u00e1 cambiando.<\/b> Y es que las grandes plataformas se est\u00e1n enfrentando a problemas varios por la privacidad y por el fin de las cookies. Una de las principales consecuencias es la p\u00e9rdida de audiencias y una creciente dificultad para medir.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Si este inestable panorama no fuese suficiente, hay que a\u00f1adir el <\/span>escollo del multidispositivo: <\/b>y es que<\/span> trackear lo que hace el usuario se convierte en una misi\u00f3n casi imposible.\u00a0 Aparte, los entornos operan de manera diferente aunque sea dentro del mismo dispositivo. Por ejemplo, webs y apps, ya que estas \u00faltimas funcionan sin cookies.<\/span><\/p>\n

    Todas estas variables hacen que la medici\u00f3n se convierta en un reto, y el path de conversi\u00f3n sea muy dif\u00edcil de establecer, quedando dividido en otros paths m\u00e1s peque\u00f1os e incompletos.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Entonces surgen las <\/span>discrepancias en la informaci\u00f3n<\/b> que obtenemos de los distintos canales: los modelos MTA son muy buenos para tomar decisiones t\u00e1cticas en el d\u00eda a d\u00eda, pero muy dependientes de la capacidad de identificaci\u00f3n. Por el contrario, los modelos MMM no se pueden utilizar para decisiones t\u00e1cticas ya que requieren de una cantidad de datos considerable para conseguir resultados estad\u00edsticos, y la evoluci\u00f3n de sus resultados son m\u00e1s lentos. Ayudan a realizar planificaciones pero en el d\u00eda a d\u00eda no son pr\u00e1cticos.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Todas estas discrepancias llevan a una desconfianza de los anunciantes ya que los resultados entre los distintos canales difieren.\u00a0<\/span><\/p>\n

    La imposibilidad de medir conversiones se ve subrayada por la <\/span>guerra interna entre las distintas plataformas <\/b>para no facilitarse informaci\u00f3n y datos entre ellas. Tal es la situaci\u00f3n, que ni siquiera en la medici\u00f3n de impresiones se ponen de acuerdo. Por ejemplo, Google y Facebook cuentan de manera distinta impresiones y viewability. Mientras que Facebook no arroja ninguna informaci\u00f3n sobre el viewability, Google \u00fanicamente factura las impresiones visibles, y un sin fin de discrepancias en los KPIs m\u00e1s b\u00e1sicos, por lo que no podemos esperar mucho acuerdo en la medici\u00f3n de las conversiones.<\/span><\/p>\n

    Por ende, el problema ya no reside solo en la idiosincrasia de cada herramienta de medici\u00f3n, sino que las propias plataformas no se ponen de acuerdo en qu\u00e9 ni c\u00f3mo analizar, y ni Facebook ni Google est\u00e1n dispuestos a compartir su informaci\u00f3n con el fin de establecer criterios comunes.<\/span><\/p>\n

    Para terminar de complicar el panorama, el <\/span>actual panorama internacional legislativo <\/b>ha llevado a que varios pa\u00edses proh\u00edban Google Analytics por incumplimiento de la GDPR.\u00a0<\/span><\/p>\n

    En Tidart<\/a> trabajamos con un framework MMM para, al menos, aportar informaci\u00f3n real a nuestros clientes desde un punto de vista estad\u00edstico sobre sus campa\u00f1as.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Todo este contexto da lugar a que sea tremendamente complejo realizar una medici\u00f3n de las conversiones realista y fidedigno. <\/span>As\u00ed que si te dicen lo contrario\u2026 Es una leyenda urbana.\u00a0<\/b><\/p>\n

    Art\u00edculo publicado en El Publicista.<\/h5>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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