{"id":366,"date":"2020-06-29T12:07:08","date_gmt":"2020-06-29T15:07:08","guid":{"rendered":"https:\/\/clica.agency\/blog\/?p=366"},"modified":"2022-10-13T17:23:09","modified_gmt":"2022-10-13T20:23:09","slug":"tiene-sentido-invertir-en-anuncios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/clica.agency\/blog\/tiene-sentido-invertir-en-anuncios\/","title":{"rendered":"\u00bfTiene sentido invertir en anuncios online?"},"content":{"rendered":"\n

Por la naturaleza del terreno en el que trabajamos, casi siempre nos piden orientaci\u00f3n sobre c\u00f3mo llevar adelante una estrategia digital. En pr\u00e1cticamente todos los planes de trabajo que enviamos hay un apartado espec\u00edfico sobre los anuncios online en los que recomendamos incluirlos junto con otras estrategias.<\/p>\n\n\n\n

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Para quienes no sepan o para unificar criterios: la pauta es ni m\u00e1s ni menos que un anuncio que pagamos para lograr visibilidad. Las dos plataformas de pauta m\u00e1s conocidas son las de Google y Facebook (con Instagram dentro). Cada una de ellas tiene distintos formatos y formas de cobro, pero no viene al caso.<\/p>\n\n\n\n

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Dos de los axiomas m\u00e1s grandes que tenemos en Clica son la iteraci\u00f3n continua y basarnos en datos para tomar decisiones<\/strong>. Particularmente en el terreno de la comunicaci\u00f3n recorremos este proceso una y otra vez: analizamos, proponemos soluciones, medimos y volvemos al comienzo. Es la \u00fanica forma que vemos en poder mitigar nuestros sesgos y lograr propuestas que se superen a s\u00ed mismas. Con esta decisi\u00f3n metodol\u00f3gica logramos mejorar casi cualquier cosa.<\/p>\n\n\n\n

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Pero no todo se puede medir tan f\u00e1cilmente.<\/p>\n\n\n\n

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Luego de varios a\u00f1os de trabajar en publicidad, uno de los fen\u00f3menos que siempre nos interes\u00f3 es el \u00abdesborde\u00bb que logran las acciones de comunicaci\u00f3n y que no podemos medir. Esa especie de \u00abno s\u00e9 que toqu\u00e9 pero est\u00e1 funcionando\u00bb<\/strong>. Para nosotros la atribuci\u00f3n es clave porque nos permite iterar y medir. Si no logramos detectar por d\u00f3nde viene la mejora, no sabemos c\u00f3mo aprender. <\/p>\n\n\n\n

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Y luego de muchas vueltas sobre este asunto, entendimos que es muy probable que no podamos nunca atribuir exactamente lo que contribuye la estrategia de marketing porque hay fen\u00f3menos de comportamiento humano que no son medibles.<\/p>\n\n\n\n

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Por ejemplo: \u00bfC\u00f3mo Coca Cola puede saber si luego de una publicidad en v\u00eda p\u00fablica a m\u00ed me dan m\u00e1s ganas de comprarla? \u00bfC\u00f3mo se mide ese efecto social de impregnar el subconsciente de una persona con un producto o servicio?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Hay ciertos modelos de atribuci\u00f3n a lo largo del tiempo, pero todos ellos son imperfectos porque cuentan con una limitante tecnol\u00f3gica. Si yo veo un anuncio y le recomiendo a un amigo que compre algo, por ejemplo, estamos perdiendo datos. Si veo un anuncio y al mes siguiente compro de forma org\u00e1nica, tambi\u00e9n hay una p\u00e9rdida muy relevante. Y esto pasa much\u00edsimo m\u00e1s de lo que creemos. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Por eso, una de las mejores formas de analizar las acciones de marketing digital es a trav\u00e9s de un an\u00e1lisis macro: resultados sin mkt digital vs resultados con mkt digital<\/strong>. Es una gran forma de entender el impacto de una acci\u00f3n concreta, manteniendo todas las dem\u00e1s variables controladas. <\/p>\n\n\n\n

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Con varios de nuestros clientes compartimos el amor por los datos. Uno de ellos, en la reuni\u00f3n recurrente que tenemos para analizar avances, nos comparti\u00f3 la \u00absensaci\u00f3n\u00bb de que la inversi\u00f3n en anuncios en sus productos correlacionaba directamente con la venta org\u00e1nica que ten\u00edan. Es decir: si invert\u00edamos $1 en anuncios de un producto y $3 en otro, esa relaci\u00f3n se manten\u00eda tambi\u00e9n en su venta org\u00e1nica.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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\u00bfY qu\u00e9 hace uno con las hip\u00f3tesis? Pues claro, una regresi\u00f3n lineal<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

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La regresi\u00f3n lineal aplicada es una t\u00e9cnica estad\u00edstica para modelar e investigar la relaci\u00f3n entre dos o m\u00e1s variables para predecir un comportamiento.<\/em><\/p>Wikipedia<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

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Lo primero que hicieron fue un an\u00e1lisis macro<\/strong> (facturaci\u00f3n total sin marketing vs facturaci\u00f3n total con marketing) alrededor de cada producto.<\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n
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Para entender el gr\u00e1fico, una breve descripci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n