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La pregunta del billón de dólares: ¿Cuál es el retorno real de la inversión en publicidad online?

3 minutos de lectura | Marzo 2014

Por Ross Link, Global Marketing Analytics, Nielsen 

Con más gente viendo y comprando online que nunca, los anunciantes se lanzan de cabeza a lo digital para llegar a sus audiencias. El gasto en publicidad online aumentó más de un 25% (26,6%) interanual a partir del segundo trimestre de 2013, según el Global AdView Pulse de Nielsen, y supera a varias categorías de medios tradicionales. Pero, ¿merecen la pena estas inversiones?

Los modelos de marketing mix constituyen el estándar de oro de la industria para medir el retorno de la inversión en marketing (ROI), ya que estos modelos estadísticos correlacionan las ventas con el gasto en marketing para determinar en qué medida las inversiones específicas en marketing impulsan las ventas. Sin embargo, algunos de estos modelos de marketing mix no desglosan los diferentes aspectos de los medios digitales para determinar el efecto completo de la publicidad online en las ventas. Para comprender mejor estos factores, Nielsen convocó a siete de las principales empresas mundiales de bienes de consumo envasados (CPG), así como a Facebook y Google, para responder a la pregunta del billón de dólares: "¿Cuál es la mejor manera de incorporar los medios digitales en los modelos de marketing mix?"

Atención a los detalles

El estudio de Nielsen identificó los detalles clave necesarios para un sólido componente de medios digitales en una combinación de marketing bien equilibrada. Es importante incluir el mercado en el que apareció el anuncio digital, el dispositivo a través del cual se mostró (ordenador o móvil) y los datos demográficos del espectador. Dado que los porcentajes de clics suelen estar por debajo del 1%, el estudio también reveló que los clics no son una buena indicación de las ventas incrementales; las impresiones entregadas son mucho más predictivas del aumento de las ventas. En el caso de Facebook, por ejemplo, el uso de impresiones en lugar de clics dentro del modelo aumentó el aumento de ventas estimado y el ROI en un 75%.

Las impresiones correctas

Aunque las impresiones son indicadores importantes del aumento de las ventas, algunas impresiones son mejores que otras. El total de impresiones digitales -o el total de impresiones por editor- puede proporcionar métricas demasiado gruesas, subestimando el ROI. Las impresiones más detalladas identificadas en el estudio (como las de los editores, mercados, dispositivos y grupos demográficos) pueden ofrecer a las empresas una imagen más clara de sus inversiones digitales. Los peores modelos subestimaron el ROI del marketing de Facebook y de la búsqueda de pago de Google hasta en un 48%, y el ROI de Google fue el más subestimado debido a unas métricas demasiado gruesas de media en todos los tipos de modelos.

Mejores métricas dan, pero los efectos de la red quitan

Como el panorama de los medios de comunicación se ha vuelto más complejo, los medios tradicionales y los nuevos interactúan entre sí y afectan a las ventas finales. El estudio demostró que las búsquedas de pago impulsan las ventas, pero a menudo son "asistidas" por otros medios como la televisión, Facebook y los anuncios de vídeo digital. Por lo tanto, los efectos de estos otros medios deben extraerse de las contribuciones a las ventas de las búsquedas pagadas. Los modelos de "red" avanzados pueden reconocer estas interacciones de los medios y tratar los medios -incluyendo (pero no limitándose a) las búsquedas pagadas- que interactúan con otros medios como variables de resultado y de entrada.

Metodología

El estudio de Nielsen se basó en 12 grandes marcas, 1.500 millones de impresiones en Facebook, 600 millones de impresiones en Google y un análisis de 2.000 millones de dólares en ventas. Los datos analizados procedían de 5.000 establecimientos de alimentación, droguería y gran consumo de EE.UU. Nielsen convocó a siete de las principales empresas mundiales de productos de consumo, además de Facebook y Google. El estudio identificó los detalles clave que deben incluirse en el modelo para ofrecer los resultados más precisos.

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