Aprovecha el poder de la IA para impulsar tu ROI y tu crecimiento a largo plazo

En síntesis, la incrementalidad en el marketing mide el impacto real de una actividad de marketing sobre los KPI de una aplicación, como las instalaciones o las compras in-app (IAP).

La medición de incrementalidad tradicional incluye grupos de control y grupos de testeo. Cuando se utiliza esta metodología, el grupo de testeo se expone a la campaña y el grupo de control se mantiene aislado de la misma. Al comparar el rendimiento de ambos grupos, los marketers pueden determinar el aumento incremental generado por la campaña.

Sin embargo, el testeo comparativo A/B puede ser costoso y requerir mucho tiempo de los marketers. Además, cada vez es más difícil implementar el nivel de detalle necesario para los testeos comparativos A/B de incrementalidad con las normas de privacidad.

Nuestra incrementalidad impulsada por IA utiliza la elaboración de modelos predictivos y nuestros grupos de control sintéticos exclusivos basados en los puntos de referencia del sector. Nuestros clientes pueden ejecutar campañas de marketing de manera normal, mientras que nuestro sistema analiza el rendimiento de sus campañas en comparación con otras aplicaciones similares, las cuales actúan como grupo de control. Los datos resultantes predicen lo que hubiera sucedido si el cliente no hubiera cambiado una de las variables de testeo (el presupuesto, el canal, etc.). Este método de medición de incrementalidad es una metodología mejor preparada para el futuro que no requiere una segmentación específica de los usuarios.

El modelado de mezcla de medios (MMM) es un enfoque que sirve para analizar los esfuerzos de marketing al estudiar las ventas anteriores para determinar qué factores contribuyeron a su realización. La mezcla se refiere a una evaluación combinada del producto, el precio, el lugar y la promoción. Básicamente, el MMM informa a los marketers qué tan efectiva resultó su publicidad, lo que les permite aplicar lo aprendido en sus campañas futuras y obtener un mejor retorno de inversión (ROI). El MMM se inventó antes que las cookies y la atribución, y fue uno de los primeros métodos que utilizaron los marketers a fin de eliminar las conjeturas y averiguar qué canales resultan más efectivos para la adquisición de usuarios (UA). Lo consideramos como un elemento esencial del panorama del analytics móvil sin acceso al ID del dispositivo.

El analytics predictivo en el marketing es un enfoque orientado a los datos para la optimización de campañas en el que se utiliza la elaboración de modelos predictivos: una técnica estadística e informática que utiliza conjuntos de datos de marketing digital para realizar predicciones informadas sobre los resultados futuros. Recientemente, las herramientas de analytics predictivo suelen utilizar técnicas de machine learning para crear modelos predictivos. El analytics predictivo puede mejorar la medición del rendimiento al ayudar a los marketers de aplicaciones a establecer KPI y métricas de rendimiento claros y orientados a los datos. La capacidad para predecir con precisión los comportamientos de los clientes y los resultados de las campañas permite realizar una medición más precisa de los esfuerzos de marketing y el ROI.