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

Lectura de 3 minutos | Marzo de 2014

Por Ross Link, Global Marketing Analytics, Nielsen 

Con más personas que nunca viendo y comprando en línea, 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 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 patrón 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 total 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 a 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 frente a móvil) y los datos demográficos del espectador. Con porcentajes de clics a menudo inferiores al 1%, el estudio también concluyó que los clics no son un buen indicador del incremento de ventas; las impresiones son mucho más predictivas del aumento de ventas. En el caso de Facebook, por ejemplo, el uso de impresiones en lugar de clics en el modelo aumentó la estimación del aumento de ventas y el retorno de la inversión 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 una métrica demasiado gruesa, subestimando el ROI. Las impresiones más detalladas identificadas en el estudio (por editor, mercado, dispositivo y grupo demográfico) pueden ofrecer a las empresas una visión más clara de sus inversiones digitales. Los peores modelos subestimaron el ROI del marketing en Facebook y de la búsqueda de pago en 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 red quitan

A medida que el panorama de los medios de comunicación se ha ido haciendo 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 cuentan con la "ayuda" de 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 de pago. Los modelos de "red" avanzados pueden reconocer estas interacciones de los medios y tratar los medios -incluidas las búsquedas de pago, pero sin limitarse a ellas- 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 búsquedas de 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 bienes de consumo, además de Facebook y Google. El estudio identificó detalles clave que debían incluirse en el modelo para ofrecer los resultados más precisos.

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