El ecosistema publicitario digital está cambiando. El mayor control que los usuarios desean tener sobre la forma en que sus datos son utilizados, las nuevas políticas de privacidad de las empresas tecnológicas y los cambios regulatorios como CCPA y GDPR han derivado en una reducción de las señales que tradicionalmente alimentaron la industria digital, lo que lógicamente ha impactado en la medición.

Con la reducción de señales, las acciones de los usuarios que derivan en resultados para los anunciantes son ahora parcialmente visibles. Meta quiere convertir este desafío en una oportunidad y, por ello, está apostando por una herramienta de Marketing Mix Modelling de código abierto: Robyn.

“El mejor tipo de Marketing Mix Modelling hoy en día es el que utiliza machine learning avanzado, lo que permite una optimización del presupuesto con mayor granularidad a nivel campañas o grupos de campañas y habilita una mayor velocidad en el reporte de resultados para la toma de decisiones en tiempo y forma. Se ha demostrado que este tipo de modelos permite mejorar el marketing ROI entre un 14 y un 38%”, afirman desde Meta.

Leonel Sentana, Head of Marketing Science en Meta Iberia, explica que Robyn es “un modelo en R para el Marketing Mix Modelling, de código abierto, que permite que cualquier persona pueda ver exactamente cómo estas técnicas son aplicadas e inclusive por configurarlo en base a características y conocimiento de negocio de cada anunciante. Entre sus ventajas se encuentra que es gratuito, que no tiene ningún coste más que el analista que obviamente está ejecutando los resultados y la gente por detrás analizando resultados. Es resiliente en términos de señales y trabaja con niveles de datos agregados que son súper seguros en ese sentido, en cuanto a que no hay ningún tipo de traqueo o de identificación de los usuarios, sino que simplemente es un conteo global de impresiones, clics y ventas, entre otras cosas”.

Maria Eugenia López Seco, Marketing Science Partner en Meta Iberia, destaca el concepto de omnicanalidad en Robyn, que “además de brindarnos una visión complementaria a los modelos de atribución digital que hoy son más deficientes, Robyn restablece la importancia de la medición de todos los canales online y offline”.

Ambos destacan otra ventaja de esta herramienta: la creación de una comunidad, muy de acorde con el espíritu de Meta, en el que todos aportan mejoras, experiencia y conocimientos.

Para Quim Coll de Kraz, Co-Founder and Chief Data Officer de Kraz, la gracia de este modelo es que “permite ver la eficiencia y el efecto cruzado de cada uno de estos canales:  cómo afecta la apertura de las tiendas a tu publicidad digital y al final a tu revenue. Y al revés, cómo afecta que inviertas en canales digitales a las tiendas”.

“El Marketing Mix Modelling permite entender que una persona ha ido a la tienda porque ha visto un anuncio en su móvil o en la tele y luego baja a la tienda, se acuerda de ese anuncio y compra. Antes se atribuía la compra al último sitio donde había estado, pero ahora sabemos con metodologías como Robyn que podemos atacar todos los canales intentando entender todas las variables que afectan a la venta, sean online, offline, aperturas de tiendas, efecto COVID, efecto del tiempo...”, explica Coll.

Además, esta herramienta está pensada para distintos tipos de empresas, ya que, como dice Joan Miró, Co-Founder and General Manager de Kraz, “Robyn ha democratizado o popularizado lo que antes era patrimonio de grandes consultoras y grandes anunciantes. Robyn, herramienta con código abierto, muy transparente, gratuito, ha hecho que muchos anunciantes puedan empezar a trabajar en este tipo de modelos”.

MODELOS OPERATIVOS

A la hora de implementar Robyn, ¿qué modelos operativos podemos imaginar a la hora de ayudar a los anunciantes? Coll responde que hay tres modelos. “El primero de ellos es in house. El segundo es un híbrido, en el cual nosotros acompañamos a los anunciantes en ese camino, porque no tienen un equipo de data potente, no tienen los recursos o no tienen la madurez suficiente para entender los modelos y aplicarlos. El tercero es montar un SaaS,  poner el modelo en un software para que el anunciante realmente solo tenga que hacer unos pocos clics para ver resultados. Estamos intentando explorar este camino, porque democratiza aún más la toma de decisiones por parte de los anunciantes. Es decir, es más fácil desarrollar los modelos, más fácil llegar a resultados y así el anunciante pone su énfasis en la interpretación de los resultados más que en la parte técnica”.

Ricardo Luque, Leader Data Scientist de Pepe Jeans, afirma que “Robyn es un modelo que es capaz de respetar la información privada de los usuarios. El futuro del marketing digital es aplicar modelos de este tipo”.

Por su parte, Laura García, Performance Marketing Senior Manager de la misma marca, explica que han decidido implementarlo para contestar a varias preguntas que se hacen como anunciante: “¿Es nuestra inversión de marketing efectiva? ¿Estamos haciendo una buena inversión de nuestras partidas publicitarias y si es así, hay alguna manera de minimizar las curvas de saturación?”

García destaca que además el tema de la atribución es primordial. “Tenemos que saber la efectividad de todos los canales, tanto on como off, tenemos que saber cuál es la efectividad y cómo unos atribuyen a otros o cómo ayudan unos a otros”.

En cuanto a los retos, Luque cuenta que lo primero es “hacer un trabajo de ingeniería de datos bastante importante, y ver que, efectivamente, tenemos datos de calidad”. Además, “la configuración de hiperparámetros del Modelo de Marketing Mix fue un desafío y gracias a la comunidad de Robyn, en este caso gracias a Leonel, pudimos ajustar estos hiperparámetros para ajustar bien el modelo”.

RESULTADOS

“Los primeros resultados han sido bastante positivos. Sabíamos el impacto que tiene todo el marketing, pero realmente gracias a este modelo vemos que el impacto todavía es mayor del que nosotros medimos con modelos tradicionales. Es una gran alegría para seguir trabajando, porque todo lo que hace el equipo de data y de marketing tiene una incrementalidad”, reconoce García.

“El futuro de la medición es prometedor. Las herramientas de medición a nivel agregado con técnicas de modelado avanzadas serán las que permitan tomar decisiones de marketing superadoras a las que podían ser tomadas en un tiempo pasado. Confiamos que la comunidad que podamos construir alrededor de este tipo de soluciones abiertas y transparentes fomentará la transferencia de conocimiento y elevará las capacidades analíticas al servicio del marketing a nivel global”, concluyen Sentana y López Seco.

BLACK FRIDAY Y NAVIDAD

¿Cómo están utilizando Robyn para planificar eventos como Black Friday y Navidad? Laura García cuenta que “gracias a Robyn estamos viendo qué canales están más o menos saturados, es decir, en qué canal no puedo seguir invirtiendo de la misma manera. Y a lo mejor, otro canal que no tenía tanto en consideración, necesito meterlo en la ecuación para tener estas ventas. Para mí ha sido crucial para hacer un mejor budget allocator y entender la atribución total que tienen todas las campañas a la compañía en general. Todo eso lo vamos a meter en nuestros Q3 y Q4, que en retail y en fashion son los meses más fuertes”. Robyn también permite entender la contribución a ventas de variables que no son publicidad, como puede ser el efecto de descuentos.

 CONSEJOS PARA INICIARSE EN ROBYN

Ricardo Luque:

Tener unos datos de calidad con fuentes de información fiables y contrastadas es esencial para el buen desarrollo del proyecto. Además, gracias a que Robyn es un proyecto open source puede nutrirse del conocimiento de la comunidad que lo utiliza.

Laura García:

Mentalidad abierta, en el sentido de que te va a dar muchas soluciones, pero también te dará más preguntas. Robyn es el modelo donde vas a ver tus resultados tanto de marketing como de compañía en general bien reflejados y eso es muy importante tenerlo en cuenta cuando tienes que argumentar a los stakeholders o a otros departamentos que no son tan digitales como tú. Al final te da el argumento para la toma de decisiones.

Joan Miró:

Creo que es muy importante antes de empezar que el equipo directivo entienda y sepa dónde se van a meter, que no les sorprenda lo que va a pasar. O sea, explicar que esto implica un trabajo de los equipos de la agencia o del equipo interno con los clientes, que es un camino que se empieza y que hay tres pasos adelante y uno para atrás.

Maria Eugenia López Seco:

Destacaría un espíritu de testing, porque hay formas de validarlo. Nos trae una perspectiva nueva y aunque va a haber disidencia y pueden surgir algunos conflictos internos, es cuestión de probar y animarse a romper ese status quo. Y espíritu de curiosidad también.

Leonel Sentana:

Tener siempre un sponsor interno, tener alineados a todos los equipos que van a estar involucrados, que realmente crean que este tipo de soluciones le va a facilitar un punto a la toma de decisiones y que es una inversión a futuro, que al principio no se sabe exactamente cuánto va a representar o cuán representativo va a ser el modelo de la realidad o no, pero que vale la pena comenzar con mente abierta, y animarse a experimentar en un proceso de mejora continua.

Quim Coll:

Yo diría que lo prueben, que son metodologías innovadoras y que, como todos los modelos guías que se basan en datos, las pruebas tienen un resultado que puedes medir si funciona.