En el béisbol, el éxito de los jugadores se mide mediante estadísticas como el promedio de bateo, el porcentaje de embase y las carreras impulsadas. La publicidad tiene sus propias métricas de éxito (tanto como el béisbol), desde los clientes potenciales generados hasta el compromiso total, desde el costo por adquisición hasta el costo por mil impresiones. Sin embargo, lo que debería retirarse como un lanzador de brazo tembloroso son las conversiones.
Una medida poco fiable
Sabemos cómo funciona: alguien interactúa con su anuncio y toma medidas, ya sea que complete un formulario de contacto, se registre para recibir un boletín informativo o realice una compra. El problema es que hay una ola creciente de conversiones de anuncios falsos. Según un estudio de 2023 artículo Según el sitio de noticias sobre ciberseguridad Cybertalk, una de las razones principales es que más del 40% del tráfico de Internet es generado por bots y otras herramientas de rastreo web, y el costo del tráfico de bots, medido como fraude publicitario digital, ha alcanzado casi 100 mil millones de dólares en 2023. Esto desperdicia presupuestos publicitarios y compromete la precisión de los análisis.
Los datos de conversión en pago por clic y publicidad gráfica se vuelven más inciertos con el seguimiento sin cookies. Tras la eliminación gradual de las cookies de seguimiento por parte de Google a finales de 2024, las métricas confiables pueden depender más de los principales actores publicitarios como Google y Meta. Y pocos anunciantes quieren dejar que el proverbial lobo vigile el gallinero.
Adopte una visión a largo plazo
Para evitar este escenario, las marcas y las empresas evalúan cada vez más los retornos publicitarios no solo en función de las afirmaciones de los sitios y servicios publicitarios dominantes, sino, más importante aún, de los datos de compras reales de plataformas de comercio electrónico como Shopify y CRM.
Estas y otras plataformas de comercio electrónico pueden identificar si los clientes son nuevos o existentes, evaluar su valor de vida (LTV) a través de compras anteriores y realizar un seguimiento de si los clientes llegan de forma orgánica y cuándo. El análisis de datos de compras que se centra en una evaluación más amplia del LTV (considerando no solo el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) a corto plazo, sino también las compras futuras esperadas) proporciona una evaluación mucho más precisa del valor a largo plazo de los clientes.
Centrarse en el ROAS de por vida
A medida que avanza 2024, observamos una serie de tendencias en la industria publicitaria. Los anunciantes distribuyen su inversión digital en múltiples canales. Inteligencia artificial generativa que se conecta con el público objetivo a través de una mejor identificación y mensajería. Anuncios de vídeo comprables que responden directamente a los deseos de los consumidores. Los famosos de renombre están dejando paso a los microinfluencers en las campañas publicitarias. Y adoptar un ROAS de por vida, que alguna vez fue difícil de alcanzar, para maximizar la efectividad de la publicidad como nunca antes.
Esta descripción general ayuda a asignar presupuesto a anuncios que ofrecen el valor de producto adecuado para las necesidades de los usuarios, generando un LTV alto en lugar de simplemente promover compras impulsivas que no generan una participación del cliente a largo plazo. Con su brillante potencial para servir como el santo grial de las métricas publicitarias, la pregunta entonces es cómo calcular el ROAS de por vida.
Las herramientas de agregación automatizadas son esenciales para unir todo. Esto permite que los datos de compra se vinculen instantáneamente con los datos de publicación de anuncios. Una plataforma central que sintetiza datos de múltiples fuentes y campañas permite realizar un seguimiento de métricas como el ROAS de nuevos usuarios y el ROAS de los usuarios existentes. Si los parámetros se pueden ajustar con precisión, es posible obtener una evaluación bastante precisa del ROAS de por vida.
Dado que estimar el ROAS de por vida puede llevar un tiempo considerable en las operaciones diarias, resulta necesario calcular el LTV proyectado en función del rendimiento pasado. Para poder hacer predicciones precisas basadas en datos históricos, las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a predecir estas tendencias de compra de los consumidores en el futuro. Con esto, un sistema automatizado puede refinar los presupuestos publicitarios, redirigiendo continuamente los fondos hacia donde tienen el mayor impacto, ya sea Google, Facebook, TikTok, Instagram o X (anteriormente Twitter). Esto ayuda a los anunciantes a invertir en anuncios de mayor rendimiento determinados por el ROAS de por vida en lugar del ROAS tradicional de una sola vez.
En un panorama publicitario cada vez más competitivo donde los consumidores volubles son cada vez más difíciles de identificar e involucrar, confiar en los datos de conversión es una promesa falsa. Dar prioridad a la rentabilidad a largo plazo en función del ROAS de por vida puede garantizar la longevidad de la marca.
Mitsunaga Kikuchi es fundador y director ejecutivo de Shirofunela herramienta de gestión de publicidad digital que automatiza campañas publicitarias a través de una interfaz fácil de usar para gestión, elaboración de presupuestos, seguimiento y análisis.
