En mi experiencia personal de más de 17 años en el negocio de la publicidad, el impacto en el negocio de una campaña publicitaria (a pesar de que en nuestros racionales de campaña apuntábamos a lograr resultados de negocios) siempre fueron difíciles de cuantificar (con el perdón de mis amigos de Nielsen). En el caso de los clientes más sofisticados, se utilizaban (y utilizan) compañías de investigación de mercado para medir de manera sistemática y periódica algunas variables, que ayudaban (y aún ayudan) a medir el desempeño desde el punto de vista de negocios de las acciones, especialmente aquellas asociadas a “branding” (construcción de marca).
La publicidad digital ha venido a aligerar la carga de la medición de este impacto. Recuerdo en mis primeras experiencias por allá por el año 2008, donde el objetivo era vistas a un sitio web y tiempo de duración de la visita en el sitio, mi cliente (gerente de marketing de una empresa trasnacional de consumo masivo) tuvo por primera vez en sus manos la clave del Google Analytics y podía ver cómo día a día se incrementaban las visitas a su sitio web y el tiempo que pasaban allí. Su experiencia de verlo de manera concreta y en pocas horas (hoy es en tiempo real) fue alucinante. Ver que de verdad una campaña funciona es, además de positivo para el negocio, adictivo.
Hoy por hoy, la necesidad de medir está ya en el ADN de nuestros gerentes de marketing y ejecutivos, especialmente cuando se trata de marketing digital. Sin embargo, creo que más allá de intentar y pretender medir cada variable que genera una campaña, cosa que representa cuando menos tiempo y esfuerzo (si no el uso de alguna herramienta especializada), resulta interesante que la aproximación a la generación de campañas publicitarias se haga a partir de casos de negocios.
Para ello es imprescindible que las campañas estén atadas a un objetivo de negocios, ¿se quieren obtener vistas de un video de la mayor cantidad de personas posibles?, ¿se quieren obtener registros de interesados en la compra de un producto o servicio?, ¿se quieren obtener visitas a un sitio web?, ¿se quieren generar descargas de un cupón de descuentos? Cada uno de estos objetivos debe ser coherente con alguna iniciativa de negocios de la compañía, sólo de esta manera será posible medir el retorno de la inversión (return on investment, ROI) en publicidad.
Para ilustrar este planteamiento, usaré un ejemplo:
Suponga que un restaurante que es muy exitoso los fines de semana, detecta que tiene capacidad ociosa para vender almuerzos entre semana, y decide realizar una promoción en línea, de 300 cupones con un 15% de descuento, con la idea de ser consumidos en la semana.
Si el ticket promedio del almuerzo del restaurante fueran US$ 15 y margen de utilidad bruta por cada almuerzo del 30%, la utilidad bruta esperada de la venta de estos cupones, sería: 300 x US$ 15 x (30%-15%) = US$ 675.
El restaurante está dispuesto a utilizar el monto completo de esa utilidad adicional en publicidad, porque considera que puede retener un % de esos compradores de cupón como clientes regulares del restaurante, al incluirlos en una base de datos donde enviará diariamente el menú.
Determinamos de esta manera que el presupuesto para publicidad para esta iniciativa es hasta US$ 675. Si el restaurante paga a la agencia de publicidad US$ 150 por el desarrollo de la campaña el cliente cuenta con US$ 425 para invertir en publicidad digital.
Si el restaurante necesita colocar estos cupones digitales en 300 clientes, quiere decir que puede pagar hasta US$ 1,41 por cada cliente que vaya al restaurante.
En esta etapa podemos aplicar un “Análisis de embudo” (funnel analysis) para determinar escenarios que nos permitirán cumplir con nuestro objetivo.
Para efectos del ejemplo, supondremos que el restaurante invirtió en una campaña en Instagram que llevaba al cliente a un website (landing page), donde pedía al cliente dejar su correo electrónico para la descarga del cupón de descuento.
COSTO MÁXIMO POR CLIC 0,091 US$/CLIC (US$ 425 / 4668 CLICS)
En esta planificación partimos del dato conocido (los clientes que necesitamos que rediman el cupón a efectos del ejemplo) y vamos realizando estimaciones de los porcentajes de conversión a lo largo del embudo hasta llegar a la unidad sobre la cual está hecho el modelo de pauta publicitaria, para este caso particular tomamos CPC (costo por clic), pero puede hacerse también con CPM (costo por mil impresiones), emails enviados, alcance de un Tweet o cualquier otra unidad por la que los medios y otros entes (influenciadores por ejemplo) venda su pauta digital.
Estas estimaciones pueden partir en una primera etapa de una investigación en Internet en la que podamos ver porcentajes de conversión en el caso de campañas similares, la misma industria o industrias similares, mismo país, etc. Para luego incorporar la experiencia propia, debemos comparar los resultados al momento de la ejecución con lo que fue nuestra planificación inicial. Cada nueva campaña vamos a ir aprendiendo de la campaña anterior y vamos acumulando ese aprendizaje en favor del negocio.
Planificar nuestras campañas publicitarias utilizando casos de negocios, maximiza a favor el rendimiento de los montos gastado (o más bien invertidos) en publicidad y los acerca a la obtención de resultados.
