Campañas de TV: cómo medir su impacto

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En el mundo del marketing digital, donde los canales no hacen más que multiplicarse, la televisión sigue siendo uno de los más importantes para algunos anunciantes. Sin embargo, a día de hoy sigue siendo complicado hacer destacar su valor añadido. ¿Cómo saber si los anuncios de televisión producen un impacto real en el consumidor? ¿Y si ciertas anomalías en el tráfico de tu web pudiesen encontrar explicación precisamente en el impacto de las campañas de TV?

Louis Janin, experto técnico en Eulerian, aporta algunas respuestas y aclara nuestras dudas.

¿Por dónde empezamos? ¿Qué tipo de datos o de información debemos buscar?

Louis Janin: Si un experto en marketing quiere sacar verdaderas conclusiones de su análisis, quedarse en la media de los datos es la peor cosa que puede hacer. Mirar más allá de las grandes masas es la clave para encontrar las pistas que nos ayuden a avanzar en nuestra estrategia. Para ello, tendremos que observar con atención todo tipo de anomalías, ya sean positivas (un aumento de las visitas, de las cestas, de las ventas) o negativas (una bajada de tráfico, de clics, etc.).

Para sacar conclusiones, no necesitamos una enorme cantidad de datos, sino datos de calidad, que nos cuenten cosas interesantes. En el caso concreto de uno de nuestros clientes de retail (que había lanzado una campaña de TV a escala nacional), una sola alerta por aumento drástico de hits, visitas y cestas fue suficiente para saber que algo anormal estaba sucediendo en su web.

¿Qué debemos hacer cuando observamos una “anomalía” de este tipo?

LJ: Cuando observamos una anomalía de este tipo en los datos, debemos investigar para conocer su causa. En el caso del retailer, la alerta indicaba un aumento de 3 000% de visitas, 1 500% de hits y 300% de cestas iniciadas. Ante este tipo de picos, recomendamos un análisis de los informes en la interfaz para verificar que la información es correcta.

A continuación, pasamos a lanzar hipótesis. Este aumento de la actividad en la web puede deberse a un tráfico fraudulento o incluso a una mala implementación del tracking. En este caso concreto, se trataba del impacto de la campaña de TV que el anunciante había lanzado.

Una vez establecido el origen de dicho aumento de tráfico, es posible explorar varias vías para analizar con precisión el rendimiento de la campaña. En nuestro ejemplo, la información más relevante es la de la audiencia total que haya podido ver el anuncio de televisión (3 millones de espectadores). También los canales de origen del tráfico hacia la web durante la difusión del anuncio (Acceso directo, SEM y SEO).

¿Una anomalía en tus datos?

¿Qué hacer con los resultados de este análisis las campañas de TV?

LJ: Los resultados se utilizarán para diferentes propósitos: demostrar que la inversión en ciertos canales (en lugar de otros) está justificada y continuar con ella o favorecer otros canales que hayan funcionado mejor de lo esperado. La noción de duración del impacto también es interesante. Si tomamos de nuevo nuestro ejemplo, en sus próximas campañas de TV, el retailer puede:

  • programar una campaña dedicada al anuncio de la misma duración que el tiempo de impacto (2 horas), o aumentar las pujas en ciertas campañas AdWords (ya que el SEM es uno de los canales más impactados)
  • o por el contrario, cortar las campañas SEM durante 2 horas, si considera que los usuarios vendrán a la web tanto si hay inversión en Adwords como si no, y que dichos usuarios tienden a hacer clic en los enlaces SEM en lugar de los enlaces SEO

Además, para evitar que este alto rendimiento se atribuya a los canales más impactados durante la campaña, podemos activar el canal “broadcast”. Se le asignarán pues las visitas que consideremos incrementales en comparación a la media. Esto puede calcularse previamente en base a las visitas en días similares, o bien definirse en función a otros datos.

En cualquier caso, mediante el análisis de los datos, podremos lograr una comprensión total de lo que funciona y lo que no en el mercado. Un experto en marketing capaz de analizar dichos datos puede convertir un negocio tradicional en un negocio data-driven.

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El equipo Eulerian
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