¿Cómo pueden los anunciantes online obtener el máximo rendimiento por su inversión?

Los anunciantes suelen recurrir a varias publicaciones para sus campañas online, pero tal vez no usen la mejor métrica a la hora de decidir a cuáles remunerar. ¿Deben remunerar a la publicación que mostró el último anuncio a un consumidor antes de realizar una compra? ¿O deben remunerar a la publicación cada vez que muestra el anuncio a un consumidor en potencia?

Una investigación realizado por Ron Berman, profesor de Marketing de Wharton, constató que el método del «ÃƒÅ¡ltimo Toque» o del «ÃƒÅ¡ltimo Clic», generalmente usado por los anunciantes para pagar a la publicación, es la manera equivocada de lidiar con el asunto. La investigación de Berman muestra que el método del «ÃƒÅ¡ltimo Clic» conlleva un riesgo moral: el de inducir a la «selección adversa», en que las publicaciones difunden anuncios al consumidor que compraría el producto de todas maneras. La competición resultante entre publicaciones «genera una disputa cuyo objetivo es probar al anunciante y conseguir que él les pague por medios engañosos», dice. Eso también incentiva el «parasitismo», es decir, publicaciones que se aprovechan del esfuerzo ajeno, de manera que se quedan con el reconocimiento y con la remuneración por haber mostrado el último anuncio al consumidor que hizo la adquisición.

Berman defiende el uso de la métrica de remuneración que recompensa el «esfuerzo» en detrimento del «rendimiento». En otras palabras, «pagar por la exhibición es más eficiente y más lucrativo para el anunciante que pagar una comisión por las ventas realizadas». En su investigación, «Más allá del último toque: atribución de la publicidad online» [Beyond the Last Touch: Attribution in Online Advertising], Berman usó datos de una campaña online a gran escala.

En una entrevista concedida a Knowledge@Wharton, él comenta las principales lecciones obtenidas con la investigación realizada, los descubrimientos que le sorprendieron y lo que planea estudiar en el futuro.

A continuación, la versión editada de la entrevista.

Alcance del proyecto de la investigación:

Mi investigación lidia con la atribución de la publicidad online. Supongamos que usted entra en la página web de una marca —por ejemplo, en la de Gap— y pone una camisa en el carrito de compras, la cual acaba por no comprar y luego deja de navegar por Internet. Lo que suele suceder a continuación es que va a comenzar a ver anuncios de aquella misma camisa [numerosas veces] en todas las web que visita. Desde la perspectiva del anunciante, la cuestión que se plantea es la siguiente: «Si, al final, el consumidor decide comprar la camisa, ¿de qué manera se mide la eficacia de cada una de las exposiciones (a la publicidad online) a que ha sido sometido?» Ese es el «problema de la atribución».

La mayor parte de los anunciantes actualmente usa algo llamado «Atribución del Último Toque» o «Atribución del Último Clic». Si yo, como consumidor, vi 17 anuncios diferentes en 17 webs y compré un producto, el último anuncio que vi antes de comprarlo recibirá el reconocimiento por la venta realizada. Mi investigación busca determinar si ese método es eficaz, o no, y cuál es su repercusión para los diferentes tipos de anunciantes y publicaciones en el mercado online.

En la investigación yo hago la siguiente pregunta: ¿el método del «ÃƒÅ¡ltimo Clic», usado por la mayor parte de los anunciantes, es eficiente? ¿Por qué usan ese método? No es algo intuitivo. ¿Por qué mirar solamente el último anuncio que la persona ve? Yo comparo dos tipos de escalas de remuneración usadas online. Una de ellas consiste en pagar por todas las experiencias de visualización de un anuncio; mientras la otra remunera sólo la venta, como una comisión sobre una venta que la publicación recibe del anunciante.

Exposición versus ventas:

El principal resultado de la investigación es que pagar por la exposición es más eficaz y más rentable para el anunciante que pagar una comisión por las ventas. La mayor parte de las personas cree que si usted paga a una persona de ventas, debería pagar sólo una comisión cuando se efectúa la venta, y no cuando acude a trabajar. Pero si usted paga a una publicación, por ejemplo, Facebook, usted puede pagar simplemente por mostrar los anuncios o por generar ventas. Si usted trabaja con más de una publicación —digamos, por ejemplo, que hay una disputa entre Facebook y Google— uno u otro estará parasitando. A causa del método del Último Clic, competirán entre ellos y uno de ellos dirá que fue más eficaz, aunque tan solo haya, probablemente, exhibido el último anuncio.

Lo segundo que percibí fue que el método del Último Clic crea competencia entre publicaciones, lo que, por su parte, crea una disputa en la cual los dos van a probar al anunciante e intentar, por medios engañosos, conseguir su dinero. ¿Qué haría si yo le dijera que el último anuncio exhibido por usted se lleva la comisión? Usted sabe que hay un consumidor que frecuenta su web y que hay una gran posibilidad de que él compre el producto. Hay otro consumidor, sin embargo, que frecuenta su web, pero usted no sabe si él compraría el producto. ¿A cuál de ellos exhibiría el anuncio?

Usted va a mostrarlo al consumidor que va a comprarlo. Simplemente bombardea al consumidor con anuncios de manera que uno de ellos sea el último. Por lo tanto, el otro resultado importante es que, cuando usted usa los métodos del Último Clic o del Último Toque, todas las mediciones y todas las métricas obtenidas son maximizadas. Usted tendría una cantidad de ventas a través de varios canales y publicaciones. Pero ellos tal vez no hayan inducido ninguna de las ventas que resulta que fueron las últimas.

Descubrimientos sorprendentes:

La primera conclusión que me sorprendió fue que pagar por impresiones o exposiciones es más rentable que pagar comisiones. Si usted pregunta a cualquier anunciante online, él dirá: Yo sólo quiero pagar comisión. Sólo quiero pagar cuando las ventas hayan sido realizadas. «Esa también era mi intuición cuando comencé la investigación. Cuando digo eso a los gerentes y los ejecutivos, ellos no creen en mí, aunque yo les muestre los cálculos y cómo funcionan las cosas.

El otro descubrimiento sorprendente fue que el Último Clic o el Último Toque no es necesariamente un método malo. En algunas situaciones, aumenta los beneficios de los anunciantes. Esas condiciones, sin embargo, son limitadas. Si pregunta a un anunciante: «¿Por qué usa el Último Clic o el Último Toque?», la respuesta será que, en general, es el mejor método que conocían hasta ahora. Sin embargo, puedo mostrarle que si su campaña tiene unas condiciones específicas, es mejor el Último Toque. Cuando el primer anuncio tiene mayor impacto […] y otros, no tanto, y el consumidor no visita la web con frecuencia, entonces el Último Clic es más eficiente.

Otro resultado fue el siguiente: sea cual sea el método de atribución usado, con el tiempo la publicación aprenderá a maximizar esa métrica. Por lo tanto, aunque usted diga al publicador: «Voy a compensarle económicamente según quien sea más rápido», alguien acabará siendo más rápido y usará el método que esté más maximizado.

La idea es sentarse con la publicación y con la empresa que usted está usando para hacer la atribución y reflexionar: «¿El modelo que están usando tiene sentido para su consumidor?». Además, diseñe un experimento y pregunte: «¿Qué sucedería si yo usara un método de atribución, y qué sucedería si no lo usara?» No se puede simplemente cambiar a un método nuevo, ver todas las métricas maximizadas y decir: «Oh, gané más dinero», porque, probablemente, eso no será correcto.

Desterrar las percepciones equivocadas:

Una percepción equivocada interesante tiene que ver con los anuncios conocidos como redirigidos. Se trata de anuncios muy específicos que sólo comenzamos a ver después de poner un producto en el carrito. Para los profesionales de la industria, se trata de anuncios muy útiles. Sirven para recordar al consumidor que vuelva, por ejemplo, a la web de Gap y adquiera la camisa que él dudaba comprar.

Mi investigación muestra que la mayoría de esos anuncios redirigidos son, probablemente, ineficientes, y no tienen impacto sobre el consumidor. Ellos aparecen algo después de una compra porque si el consumidor hubiera visitado una web y colocado alguna cosa en el carrito, hay una posibilidad mucho mayor de que él acabe finalmente comprando el producto. Si usted hubiera mostrado a ese consumidor su anuncio, en comparación con otros consumidores que no visitaron su web y no pusieron nada en el carrito, la sensación es que habría un aumento significativo de ventas realizadas a esos consumidores a quienes mostró los anuncios. El equívoco de interpretación es que usted piensa que redirigir [anuncios] es un canal muy útil, pero en general no es tan bueno.

Estrategia única:

Mi método es único porque uso la teoría del juego. Realicé una evaluación analítica y teórica del problema y sólo después la probé en los datos. Todas las demás investigaciones sobre el asunto usan una aproximación empírica, en que los investigadores cogen un conjunto de datos, someten esos datos a un algoritmo e intentan identificar cuál es la mejor publicación.

Mi pregunta es: «¿Qué está usando el mercado para medir y remunerar? ¿Cuáles serían las consecuencias? ¿Podemos observar eso en los datos?» Descubrí que muchas aplicaciones y medidas son incorrectas. Ellas presuponen que el mercado es eficiente y se comporta correctamente.

Sin embargo, si usted hace el análisis teórico, verá según los datos si el mercado es eficiente o no. Las publicaciones están, en general, mostrando anuncios a consumidores que, de todas maneras, acabarán comprando. Eso se llama «selección adversa» o, esencialmente, intentar ilusionar al anunciante. Otras aplicaciones empíricas no diferencian entre la exhibición de anuncios al consumidor —que compraría de cualquier manera—, y que es bombardeado con anuncios para ganar la comisión.

Investigación futura:

Después de trabajar en este proyecto, comencé a comunicarme con las empresas que me decían: «Ron, usted está sugiriendo una estrategia. Sin embargo, hay, como mínimo, cientos de empresas que dicen que su producto de atribución es mejor, o el mejor. ¿Cuál es la diferencia entre el suyo y los demás? ¿Cómo es posible saber cuál es el mejor, etc.?»

Una idea que estoy intentando introducir —probablemente con un pequeño grupo de empresas para que lo experimenten— es intentar construir un sistema en que se generan datos de publicidad, probar a continuación diferentes métodos de atribución y ver cuál de ellos combina con el tipo de consumidor de la empresa.

Eso es interesante porque la mayor parte de las empresas de atribución no publican su trabajo. No son transparentes respecto a su algoritmo. Tan solo dicen: «Tenemos el mejor algoritmo, y si nos proporciona datos, le daremos los resultados, pero no le diremos, de hecho, lo que está sucediendo».

Esa estrategia, que permite hacer pruebas con varios de ellos y promover la competencia entre todos, nos dirá, así lo esperamos, qué método funciona mejor, o no, de manera que podamos comprender mucho mejor el proceso…