¿MMM? ¿Incrementalidad? La medición unificada es el futuro del marketing en la era de la privacidad

• ¿Cuál es el futuro de la medición del marketing?
• ¿Cómo medirán los especialistas en marketing de crecimiento el impacto en la era de la privacidad?
• ¿Qué herramientas necesitarán las marcas para obtener información de marketing tanto estratégica como táctica?

La era de la privacidad

Vivimos cada vez más en la era de la privacidad, y la privacidad definirá cada vez más cómo las personas interactúan con las herramientas digitales y cómo los especialistas en marketing miden el impacto de sus esfuerzos.

Pero la transición que estamos realizando de datos granulares deterministas a una realidad agregada más matizada es un desafío. El término «privacidad» tiene muchos significados e interpretaciones, y si bien casi todos son abrumadoramente positivos, en el ámbito del marketing digital también evoca incertidumbre, complejidad, confusión y limitaciones. 

Es el único tema que surge constantemente en cada conversación que tengo con profesionales del marketing móvil. Lo único que constantemente erosiona la medición y la atribución. La gran advertencia. La gran incógnita.

Términos como GDPR, CCPA, la eliminación de cookies de terceros, ATT, SKAN 1.0/2.0/3.0/4.0 y Sandbox de privacidad de Android están ahora en el núcleo de cada decisión que tomas. Algunos existen por una verdadera preocupación por la privacidad del consumidor, mientras que otros están fuertemente influenciados por los intereses competitivos de las grandes plataformas tecnológicas de hoy. 

Pero hay algo que es obvio: es un panorama complicado de abordar, y la tarea del marketing de crecimiento sólo se ha vuelto más compleja, no menos.

Para mí personalmente y Singular en general, toda esta complejidad revela una misión clara. Nuestro trabajo es simplificar y ayudar a las empresas a alcanzar la grandeza del marketing. Seamos honestos: ambos trabajos se están volviendo más difíciles. 

Pero quiero ser 100% claro: no se han vuelto imposibles.

Aunque a quienes luchan en las trincheras de SKAdNetwork les cueste creerlo, sinceramente veo todo este cambio como una gran oportunidad. Y estoy bastante seguro de que, si estás leyendo este artículo, probablemente hayas visto ese optimismo en todo nuestro contenido: seminarios web, guías, grupos de Slack, talleres e incluso en consultas individuales. Probablemente reconozcas que dedicamos mucho tiempo a pensar en la privacidad.

Mi compromiso con nuestra comunidad: te respaldamos.

Y hoy, dos años después de esta era obsesionada con la privacidad en la que vivimos, quería tomarme un momento para describir mi visión del futuro de la medición. Pero para ello, debo empezar por describir lo que veo en el ámbito de la medición hoy en día y cómo influye en nuestra perspectiva de cara al futuro.

Un mercado bastante dividido en la primera línea

Si bien por ahora el marketing en Android sigue siendo en gran medida el mismo (y la medición se basa en el identificador GAID que pronto desaparecerá), iOS de Apple es donde las cosas han cambiado más.

En el pasado, la mayoría las empresas estaban prácticamente alineadas con el modelo IDFA de último clic. Claro, todos queríamos MTA idealmente. Dudábamos del último clic. Claro, queríamos que SANs como Google o Snap compartieran datos de impresiones en el IDFA, para tener un MTA adecuado. Claro, deseábamos que la App Store tuviera un mecanismo de “referrer” similar al Play Store. Pero, en su mayor parte – el mercado estaba alineado. Tenías un método de medición aceptable.

Pero ahora el mercado está nuevamente muy dividido.

División 1: iOS y SKAdNetwork

El primer tema de división es SKAdNetwork (API de atribución de Apple que preserva la privacidad pero es muy limitada).

Si tuviera que agrupar las empresas en dos grupos, las definiría como:

• Grupo 1 – ¡bien! Logramos que SKAdNetwork funcione
• Grupo 2 – ¡uf! No podemos conseguir que SKAdNetwork funcione

Seamos 100% claros:

• Ambos grupos contienen empresas súper inteligentes
• Ambos grupos tienen empresas de todos los sectores y tamaños
• A ambas empresas no les gusta SKAdNetwork (¡incluso si logran que funcione!)

Incluso me atrevería a decir que es bastante común odiar SKAdNetwork. Es decir, es difícil, una caja negra, y es fácil meter la pata. Muchas veces ves números sin sentido (por ejemplo, un CPA de $500), y tu capacidad para comprenderlos es limitada. 

Entonces ¿por qué te encantaría?

Pero aquí hay algo que podría sorprenderte: el grupo 1 es más grande de lo que crees. Simplemente es impopular ser públicamente positivo sobre SKAN. Y eso tiene sentido, porque incluso si logras que SKAN funcione, sigue siendo peor que lo que había antes en IDFA. Además, si a todos los demás les cuesta que SKAdNetwork funcione cuando tú sí puedes... podría ser una enorme ventaja competitiva.

(Nota al margen: si estás en el grupo que no puede hacer funcionar SKAN, habla con nosotros. Hemos ayudado literalmente a cientos de empresas a convertirse en expertas en SKAdNetwork y están obteniendo resultados asombrosos.)

División 2: atribución probabilística (también conocida como huella digital)

Muchas compañías (sobre todo las de marcas grandes) han decidido deshacerse de cualquier seguimiento basado en atribución probabilística que infringe las directrices de Apple. Aceptan voluntariamente una posible desventaja competitiva, porque quieren cumplir las normas y mantenerse seguros.

Por otro lado, todo el mundo sabe que todavía hay empresas que emplean métodos de toma de huellas dactilares en una determinada porción de su tráfico. 

Pero seamos realistas: es obvio que esta porción es cada vez más pequeña. 

Según nuestros datos, las SAN controlan más del 80 % de la inversión publicitaria, cumplen totalmente con SKAN y no revelan datos que puedan utilizarse para el seguimiento. El 20 % restante se compone principalmente de redes publicitarias públicas de gran tamaño, que también operan mayoritariamente con SKAN. 

Así que, aunque algunos estén tomando huellas digitales, están buscando una porción cada vez más pequeña del mercado. A riesgo de decir lo obvio, esta no es una estrategia ganadora a largo plazo.

División 3: MMM y la incrementalidad

A raíz de la descontinuación del IDFA, las tecnologías de medición como Media Mix Modeling (MMM) y la incrementalidad se convirtieron rápidamente en un tema muy debatido.

El modelado de la combinación de medios es un proceso que requiere mucha ciencia de datos. Toma datos agregados de gasto, datos agregados de ingresos y otros parámetros del ecosistema, y ​​luego genera un ROI estimado por canal (o campaña, o más). Su atractivo es natural, dada su independencia del IDFA o de cualquier acceso especial a los datos de la plataforma. Además, solo necesita datos agregados de gasto e ingresos (algo muy fácil de obtener si se utiliza una plataforma como Singular).

Todos conocemos la realidad: MMM no es algo nuevo y existe desde hace muchos años.

MMM se ha utilizado principalmente para ayudar a las empresas Fortune 100 a responder preguntas muy complejas sobre la combinación de medios (pensemos en conectar la inversión publicitaria en televisión con las ventas de loción corporal en Walmart en Nebraska). Sin embargo, la novedad es la nueva motivación para explorar MMM y ver si puede transformarse de una solución casi arcaica, centrada exclusivamente en servicios empresariales, a un producto SaaS más moderno y ligero, disponible para los desarrolladores de aplicaciones que sufren la falta de información que ofrecen SKAN hoy y Privacy Sandbox en Android mañana.

Los fanáticos incondicionales de MMM creen que esta es la única manera de ver el verdadero ROI y, por lo tanto, medir la incrementalidad real de sus medios. Otros simplemente afirman que utilizan un modelo MMM simplificado para aplicaciones iOS simplemente porque SKAN no funciona y no es confiable.

Y si bien sin duda hay un número creciente de seguidores, también hay muchos críticos: empresas que probaron MMM y descubrieron que las cifras eran muy imprecisas (al menos, no sin una buena dosis de ajustes, principalmente manuales). MMM puede requerir una inversión considerable para que funcione correctamente, e incluso sus defensores me han dicho literalmente que sigue habiendo mucho más interés que adopción real.

¿Y la incrementalidad?

Vale la pena mencionar una división más respecto a la incrementalidad: algunos dicen que el único estándar de oro para medir la incrementalidad es ejecutar pruebas A/B contra una audiencia, al mismo tiempo, y medir los resultados de conversión de cada cohorte. El único problema es que ahora es extremadamente difícil, si no imposible, en iOS, y aun en el mundo Android solo se puede lograr mediante una cooperación intensiva de tus canales publicitarios. Así que tendría cautela con las herramientas que prometen medir la incrementalidad a través de la audiencia A/B testing en esta era de la privacidad.

Pero seamos claros: hay valor tanto en el modelado de mezcla de medios como en la incrementalidad cuando se adapta a los mundos y necesidades específicas del marketing móvil. Y, ambos también pueden ser extremadamente valiosos al usarse para medir y asignar gasto no solo en móvil ni solo en canales de marketing digital, sino en todos los canales de marketing, incluyendo TV, TV conectada, medios de streaming de todo tipo, out‑of‑home, web, e incluso canales extremadamente tradicionales como impresos o folletos.

La medición unificada es el futuro del marketing

I think it’s obvious that we’re now at a point in time where the discussion shouldn’t be about which single measurement methodology we should use. Rather, it’s about the when, where, and how we use multiple measurement methodologies together.

Eso’s por lo que creo que el futuro de la medición de marketing es lo que estamos eligiendo llamar Medición UnificadaPodría seguir hablando horas sobre Medición Unificada, y la verdad – aún queda’s mucho por aprender y descubrir mientras lo probamos con clientes, pero en su esencia, hay 3 conceptos clave en los que nos’hemos decidido:

1. Infraestructura de datos unificada
2. Metodologías de medición múltiples
3. Informes y perspectivas que ofrecen múltiples vistas y propósitos

Infraestructura de datos unificada

Probablemente no te sorprendería si te dijera que en Singular siempre creímos que la excelencia en marketing radicaba en reunir muchas señales diferentes en un solo lugar. Desde nuestra creación en 2014, ese ha sido el principio de diseño de nuestro producto, y logramos crear la mejor plataforma del mundo para gestionar datos de marketing procedentes de literalmente miles de fuentes diferentes.

Para construir adecuadamente la visión de medición híbrida, existe una larga lista de entradas de datos críticos:

• Datos de gasto en marketing
• Datos de entrega de marketing (impresiones, visualizaciones de correo electrónico, de enlaces profundos )
• Señales de medición granular permitidas (IDFA, GAID, cookies)
• Señales de medición agregadas que protegen la privacidad (SKAN, Android Privacy Sandbox, ITP)
• Datos de ingresos en línea y fuera de línea
• Datos del cliente (compromiso, CAC, LTV, actividad multiplataforma)
• Datos del ecosistema (economía, clima, comportamiento del consumidor, estacionalidad)

Puedo afirmar con seguridad que nuestro punto de partida para construir esta visión es muy sólido. Nuestra infraestructura de datos unificada es la mejor del mercado, nuestra oferta actual de metodologías de medición y la sofisticación con la que las combinamos es inigualable, y nuestras capas de informes y análisis se han sometido a pruebas de estrés y se han mejorado iterativamente durante casi una década.

Pero eso no significa que hayamos terminado. Lejos de eso, apenas estamos empezando.

Metodologías de medición múltiples

En lugar de confiar en una única visión del rendimiento (lo que hoy en día no es realmente una posibilidad dada la fragmentación de datos en iOS), habrá múltiples vistas que emplearán múltiples metodologías utilizando todos los datos mencionados anteriormente y que servirán para diferentes propósitos:

• Vistas y metodologías basadas en datos de atribución granular permitidos cuando estén disponibles (Web, iOS, Android, datos propios, PC, consola, CTV, datos entre dispositivos) que ofrecen atribución de último toque o multitoque
• Vistas y metodologías basadas en señales de medición agregadas que protegen la privacidad, como SKAdNetwork, PSA de Android y PCM de Safari
• Vistas y metodologías basadas en capas de ciencia de datos que se ejecutan sobre todas las señales de medición disponibles (como nuestro “SKAN Advanced Analytics”)
• Vistas y metodologías que involucran el modelado de combinación de medios que son útiles para evaluar el ROI de alto nivel de canales y campañas, determinar la incrementalidad e informar decisiones como la asignación de presupuesto

And as you might have noticed, we’re increasingly adding layers of data science to our measurement methodologies. Nowadays it’s mostly focused around SKAdNetwork (with our SKAN Advanced Analytics product) and Media Mix Modeling. But in the future it will expand to additional privacy-safe technologies as they start capturing more adoption (e.g. Android Privacy Sandbox, Private Click Measurement, etc).

Informes y perspectivas que ofrecen múltiples vistas y propósitos

La pregunta obvia es: ¿la medición unificada se resume en una única fuente de verdad para toda mi actividad de marketing?

¿De inmediato? No. ¿En el futuro? Sí. Pero tomará tiempo.

De entrada, estos conjuntos de datos no se diseñaron para que encajaran entre sí. Imagine tomar datos de atribución granulares permitidos (p. ej., IDFA), combinarlos con datos de medición agregados que protegen la privacidad (p. ej., SKAdNetwork) y combinarlos con los resultados estadísticos de un modelo MMM. Simplemente no hay una forma clara de identificar la superposición entre estos puntos de datos. Uno es a nivel de dispositivo, el segundo es a nivel de cohorte agregado, que aún es algo determinista, y el último es un modelo estadístico completo que analiza las correlaciones entre el gasto, los ingresos y otros factores.

Por lo tanto, fusionarlos hoy en día es extremadamente difícil sin mucha manipulación. Hasta ahora, los intentos iniciales que hemos visto para lograrlo, incluso para un subconjunto limitado de estos datos (como la fusión de datos de IDFA y SKAdNetwork), son excesivamente simplistas y bastante imprecisos.

Como industria, aún nos encontramos en una etapa relativamente temprana de la adopción adecuada de SKAdNetwork, lo que significa que aún nos queda mucho por hacer para que todos los desarrolladores de aplicaciones implementen con éxito su propio modelo MMM. En esencia, hasta ahora no ha existido una plataforma que haya asumido el reto de soportar todas estas múltiples vistas de forma tan completa, por lo que no existen experiencias previas reales de las que aprender.

Pero, al final del día, para nosotros está muy claro que los profesionales del marketing quieren y necesitan una forma de dar sentido a estos números al unísono, y ese será uno de los objetivos de nuestros equipos de ciencia de datos, ingeniería y productos durante los próximos meses y años.

¿Cuándo se lanzará la Medición Unificada?

Será un proceso gradual y preveo tres fases:

1. Fase 1: Facilitar el acceso a más metodologías a través de nuestra infraestructura de datos común y capas de ciencia de datos (también conocida como nuestra plataforma de medición híbrida). El enfoque aquí se centrará en la adopción real, no solo en la publicidad.
   
2. Fase 2: Reimaginar las visualizaciones de informes para múltiples metodologías. Esto ya se está desarrollando y desarrollando, y cobrará mayor importancia cuando haya más metodologías disponibles.
3. Fase 3: Desarrollar formas de combinar resultados de múltiples vistas y metodologías en un único motor de información basado en todas las fuentes de datos disponibles. 

Estas fases no serán completamente secuenciales, pero está claro que los aprendizajes de la fase 1 tendrán un gran impacto en las fases 2 y 3.

Palabras finales

Estamos EXTREMADAMENTE entusiasmados con esta visión.

Gracias a la habilidad o a la suerte (probablemente ambas :)), hemos creado la plataforma perfecta para hacer realidad esta visión. Siempre ha sido la vía natural de expansión para nuestra plataforma y para la industria en su conjunto, y la privacidad fue el catalizador perfecto para hacerlo realidad.

Es fascinante ver cómo la ciencia de datos se está integrando en todo lo que hacemos hoy en día y cómo todo se vuelve cada vez más sofisticado. Por otro lado, debemos mantener nuestro compromiso con la simplicidad y la accesibilidad, que es lo que la próxima generación de soluciones de medición debe ofrecer.

Mantente al tanto, compartiremos más sobre esto en las próximas semanas y meses. Hasta entonces, puedes encontrarnos en los lugares habituales: slack, webinars y, por supuesto, nuestro blog.