Durante más de una década, me he dedicado -desde mi formación de economista- a ayudar a las mayores empresas latinoamericanas a perfeccionar sus estrategias de marketing. Un desafío persistente con el que se encuentran las compañías es conciliar los datos de sus sistemas de reportería con el valor real que generan sus actividades de marketing. Esta conciliación es crucial no sólo para la presentación de resultados, sino para mejorar sus enfoques estratégicos y en consecuencia la calidad de sus decisiones.
En la era de la IA, todo es un problema de atribución
Sobresalir en las proyecciones y decisiones sin comprender los factores subyacentes puede ofrecer claridad a corto plazo, pero en última instancia compromete el potencial de crecimiento a largo plazo.
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Pensemos en la realidad en la que vivimos: un mercado saturado de marcas que reclaman atención a través de todos los medios imaginables. Desde el apoyo de los amigos hasta la omnipresencia de los anuncios en móviles y vallas publicitarias digitales, cada interacción influye de forma sutil o manifiesta en nuestras decisiones de compra. Sin embargo, cuantificar la influencia de cada interacción sigue siendo un reto formidable. Piensa en tu última compra importante; ¿puedes señalar cada factor que influyó en tu decisión y el porcentaje de incidencia específica? Apuesto a que no.
En mi trabajo de campo, aplicando una lente econométrica, he observado que este enigma de atribución no es exclusivo del marketing, sino que se asemeja a muchos retos en diversas funciones empresariales. Ya se trate de evaluar el rendimiento de los empleados o de analizar la elasticidad de los precios y las ofertas de productos, la necesidad de una sólida comprensión de las relaciones causales es omnipresente. Sobresalir en las proyecciones y decisiones sin comprender los factores subyacentes puede ofrecer claridad a corto plazo, pero en última instancia compromete el potencial de crecimiento a largo plazo.
Recurramos a un ejemplo real para ilustrar esta complejidad. Imagina que supervisas las operaciones de marketing de Mercado Libre en Brasil a partir de enero de 2023. Transcurrida la fijación de nuevos objetivos anuales, un importante competidor, Americanas, se tambalea tras un escándalo contable, paralizando prácticamente sus operaciones. Con suerte, aún le queda champán de Nochevieja. Esta disrupción va a provocar un aumento de sus volúmenes de ventas y un descenso del costo medio por adquisición en varias categorías. ¿Este repunte de los resultados se debe al gran trabajo de su equipo de Branding en crear un reconocimiento de marca en la mente de los consumidores, o se debe a la capacidad del equipo de performance de optimizar los anuncios de respuesta directa? ¿O fueron las innovaciones del equipo de logística que creó una red flexible y escalable? ¿Y por qué competidores como MagaLu no aprovecharon este hueco en el mercado?
Los modelos de atribución seguramente reclamarán más conversiones impulsadas por el marketing y pueden ofrecer algunas ideas, pero la precisión necesaria para asignar perfectamente el crédito entre estas dinámicas sigue siendo difícil de alcanzar.
Puertas adentro, el concepto de atribución tiene tanto que ver con la elaboración de una narrativa convincente como con el cálculo preciso de los factores que contribuyeron a las ventas online. Los mejores gerentes de ventas que he visto en mi carrera destacan no sólo en la gestión empresarial haciendo crecer su división, sino sobre todo a la hora de dar forma y vender una historia de atribución en tiempos difíciles, desvinculando hábilmente las responsabilidades de su equipo de los resultados adversos.
Históricamente, la referencia para entender las relaciones causales ha sido los experimentos aleatorios, una norma establecida por Ronald Fisher en la década de 1930 que ha generado ideas transformadoras en campos que van desde la medicina a las ciencias sociales. Esta metodología ha resultado fundamental para cuestionar paradigmas establecidos en diversos sectores, y la publicidad online no es una excepción. Un ejemplo de ello son las iniciativas estratégicas de Meta destinadas a contrarrestar el dominio de los anuncios de búsqueda de Google. Con el objetivo de demostrar que el valor de Facebook e Instagram no queda totalmente reflejado en la atribución del último clic lanzó una solución llamada Conversion Lift, mientras que por otro lado, sugiere que se realicen experimentos geográficos sobre los anuncios de búsqueda para validar que estos están sobreatribuidos por el sistema estándar de medición.
Vale la pena destacar que también se llevaron a cabo experimentos dentro de las empresas, y en particular en Facebook. Recuerdo hace una década una iniciativa importante donde el equipo de ventas llevó a cabo un ensayo aleatorio añadiendo más soporte a un grupo de cuentas aleatorias, lo que reveló un aumento significativo de las ventas atribuido a esta intervención. Esto definió que se contratarían más empleados en ese equipo. Sin embargo, este tipo de ejercicios plantean numerosas dudas sobre su aplicabilidad general y consideraciones éticas. Y lo que es más importante, son difíciles de escalar y de extrapolar los resultados a diferentes épocas y geografías. Los directivos pueden recibir ocasionalmente algunas pruebas científicas, pero por lo general tienen que tomar decisiones basadas en aproximaciones e intuiciones.
Por otro lado, aún los experimentos mejor diseñados no suelen captar todo el espectro de variables que entran en juego en el marketing. Cuestiones como el efecto de recomendación, el impacto a largo plazo de la comunicación, la canibalización entre productos de una misma marca y el adelanto de compras futuras son sólo algunas de las dinámicas que un test tradicional pasa por alto. Estos elementos introducen una complejidad adicional, lo que sugiere que las conclusiones claras extraídas de tales experimentos podrían ser demasiado simplistas. Profundizar hoy en las minucias técnicas de estas limitaciones nos llevaría demasiado lejos, pero es un tema que exige una exploración más profunda.
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A medida que nos adentramos en una era impulsada por la IA, la complejidad de la atribución no hace sino intensificarse. Los algoritmos de IA están ahora en primera línea, dirigiendo todo, desde las estrategias SEO hasta la generación de contenidos creativos. El panorama competitivo también está evolucionando, y los sistemas de IA no solo se complementan, sino que compiten entre sí. Cada marca aprovecha su propio conjunto de sofisticados algoritmos, esforzándose por superar a sus rivales en un juego de alto riesgo en el que la supremacía digital es el premio. Esta evolución plantea una cuestión crítica: ¿renunciamos al control y dejamos que los algoritmos dicten nuestras estrategias, o nos esforzamos por mantener la comprensión -y, por tanto, el control- de estas poderosas palancas? El equilibrio entre la eficiencia automatizada y la supervisión estratégica se está convirtiendo en el campo de batalla fundamental en la guerra del marketing, a medida que la IA sigue rediseñando las reglas y las herramientas de la competencia.
El camino a seguir pasa por reconocer la omnipresencia de los retos de atribución y la omnipresente influencia de la endogeneidad en nuestros análisis. En esta nueva era, la capacidad de elaborar, probar y refinar hipótesis empresariales sólidas será primordial. Aunque los experimentos tradicionales seguirán siendo valiosos, por sí solos son insuficientes para validar plenamente estrategias complejas. En su lugar, será necesaria una triangulación de metodologías, como sugieren Google y Facebook en el ámbito del marketing, basada en un profundo conocimiento del negocio.
En conclusión, reconocer que estamos inmersos en desafíos de atribución delinea claramente nuestros próximos pasos: enmarcar eficazmente estas cuestiones, ir más allá de la mentalidad simplista del último clic y adoptar las percepciones matizadas que proporcionan las metodologías avanzadas. Por último, pero no por ello menos importante, no dude en posicionarse estratégicamente ¨frente al último clic¨ para cosechar los beneficios de los sistemas de medición anticuados que aún rigen dentro de algunas organizaciones.
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Nota del editor: Demian Matarazzo es Director de Marketing Science de Bunker DB. Síguelo en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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