La medición de incrementalidad ahora está preparada para el futuro

Los marketers móviles están dejando de utilizar exclusivamente los datos de atribución de última interacción a nivel de dispositivo, y el sector está comenzando a integrar una combinación estratégica de diferentes métodos de medición de última generación. Uno de estos métodos que probablemente ya hayas escuchado es la incrementalidad. Este concepto es cada vez más popular entre los marketers más destacados, por lo que su importancia está aumentando rápidamente en el panorama móvil.

Esto se debe a que informa a los marketers exactamente lo que sucede con las instalaciones o los eventos como resultado de un esfuerzo de marketing en particular. Sirve para averiguar lo que hubiera sucedido si no hubieras realizado una acción específica. ¿Tu campaña realmente impulsa las instalaciones? ¿Qué tanto? ¿Está impulsando el resultado de un evento en una plataforma y afectándolo negativamente en otra? ¿Estás canibalizando las instalaciones orgánicas con una campaña en particular? ¿Hubieras obtenido los mismos resultados si no hubieras ejecutado la campaña? La medición de incrementalidad te proporcionará estas y otras respuestas.

Pero debes tener en cuenta lo siguiente. Los enfoques de incrementalidad tradicionales, aunque solían ser efectivos, podrían no generar los mismos resultados en el entorno actual, que está más acelerado y orientado a la privacidad. La incrementalidad tradicional divide una audiencia en dos segmentos: el grupo de control y el grupo de testeo. Sin embargo, para obtener este grupo de control, no basta con dividir la audiencia a la mitad. De hecho, es bastante difícil crear un grupo de control que sea lo suficientemente grande y similar, y que tenga el menor número de variables posible.

Además, incluso si se crea un grupo de control, el resultado puede incluir información sesgada, datos no concluyentes o un grupo de control dañado. En realidad, es bastante difícil garantizar que el grupo no se vea afectado por otras campañas ejecutadas al mismo tiempo.

En Adjust, mejoramos estos métodos convencionales para brindar nuevos niveles de eficiencia, efectividad e innovación con nuestra herramienta de análisis e incrementalidad, llamada InSight. Nuestro nuevo pilar de productos, llamado Recommend, utiliza la tecnología más reciente de machine learning e inteligencia artificial a fin de reafirmar nuestro compromiso de impulsar y aconsejar a los marketers para que tomen decisiones inteligentes, orientadas a los datos y con un ROI positivo. InSight será la primera herramienta de Recommend que cumplirá con estos objetivos al pie de la letra. Esta herramienta no solo ayuda a mejorar el rendimiento y la rentabilidad para ti, como marketer, sino que también fomenta una cultura de mejora y adaptabilidad continuas.

En este ecosistema orientado a la privacidad, nosotros hacemos el trabajo pesado por ti. Utilizamos los datos incorporados para crear grupos de control sintéticos. Al comparar los resultados de un esfuerzo de marketing con un modelo de machine learning avanzado, podemos medir los resultados con un alto nivel de precisión. ¡De hecho, nuestros modelos ofrecen un intervalo de confianza del 95%!

Se elimina el desorden de variables. Ya no es necesario pausar las campañas existentes. Se evita el desperdicio del gasto publicitario al detectar rápidamente la canibalización orgánica. No es necesario revisar grandes cantidades de datos. La información resultante es rápida y clara, y permite tomar medidas rápidas para optimizar las campañas y generar un impacto real. Eso también te permite ahorrar recursos, ya que no es necesario contar con científicos de datos especializados.

Nuestra herramienta de incrementalidad de última generación lleva algún tiempo en la fase de acceso anticipado, durante la cual la hemos testeado cuidadosamente y la hemos perfeccionado con ayuda de nuestros clientes existentes. Durante este período, hemos recopilado comentarios e información invaluables para perfeccionar el producto a fin de cubrir las necesidades exactas del mercado.

Uno de nuestros clientes, Sleep Cycle, utilizó Adjust InSight y descubrió cierto nivel de canibalización de actividades orgánicas en al menos el 50% de las campañas testeadas, entre otros hallazgos significativos, lo que le permitió al equipo hiperoptimizar sus campañas para obtener un aumento incremental positivo. Este caso de estudio muestra el impacto que generará nuestra herramienta después de su lanzamiento oficial.

Esta herramienta estará disponible muy pronto, por lo que queremos invitar a todos nuestros clientes (existentes y nuevos) a que se mantengan al pendiente del estreno.

El lanzamiento de InSight tendrá un efecto significativo en el sector, ya que esta herramienta ofrecerá información y capacidades de optimización incomparables. Este no es un lanzamiento de producto cualquiera: es el inicio de una nueva era para la efectividad del marketing y la planificación estratégica de última generación. Mantente al pendiente de nuestras actualizaciones y prepárate para transformar tu medición del marketing.

Mientras tanto, puedes solicitar una demostración a fin de conocer las maneras en que nuestras demás herramientas de medición líderes complementan a la medición de incrementalidad para ofrecerte un análisis sólido y confiable.