American Express lleva tiempo invirtiendo en tecnología de medición para tratar de otorgar crédito donde se debe. El aumento del escrutinio regulatorio, el fin de las cookies de terceros y la escasez de otros identificadores significa que "lo que solía funcionar ya no funciona", dijo Abhi Juneja, VP de marketing de performance y Data Science de tecnología publicitaria en Amex. Y la atribución “ha sido uno de los mayores desafíos de todos”, dijo. (preguntadle a Meta)

“La optimización de su presupuesto de marketing y la inversión adecuada se basan en la capacidad de unir el customer journey a través de diferentes puntos de contacto hasta el punto de conversión, y luego poder aplicar la lógica encima”, dijo Juneja. “Es difícil hacer eso sin acceso a los datos”.

Es por esto por lo que American Express se ha alejado de la atribución multitáctil (MTA) y ha adoptado un modelo que mezcla el marketing y el aprendizaje automático (MMM) para potenciar su enfoque de medición.

MMM frente a MTA

Un modelo de atribución multitouch tiene como objetivo asignar crédito a todos los diferentes puntos de contacto en un customer journey para que un especialista en marketing pueda, en teoría, ver cuánta influencia tuvo cada canal en una venta. El problema con esa técnica, dijo Juneja, es que, sin acceso a los datos de seguimiento vinculados a algún tipo de medio direccionable, MTA “se convierte en una tarea imposible y hay que empezar a hacer suposiciones”. Por esto, a finales de 2019, Amex evolucionó su enfoque hacia MMM y los datos agregados como una forma más fiable de evaluar el éxito de su combinación de canales. MMM analiza las relaciones estadísticas entre los diversos factores que pueden influir en las ventas, como la estacionalidad, las promociones y las tendencias del mercado.

Amex ya había desarrollado su músculo MMM para medir el efecto de los dólares de marketing de su marca en canales que no siempre tienen mecanismos integrados de respuesta directa, como la televisión y la publicidad exterior.

“Comenzamos a aplicar el mismo concepto para medir la eficacia de las campañas digitales, incluidos los anuncios gráficos y las redes sociales”

En otras palabras, Amex comenzó a experimentar con el tratamiento de lo digital como un entorno sin DR desde una perspectiva de medición, lo que podría argumentar que se está convirtiendo en el caso a la luz de la pérdida de señal. Aunque, para ser justos, incluso con la pérdida de señal, lo digital tiene una ventaja de datos sobre canales como la televisión, dijo Juneja, lo que significa que todavía hay una cantidad decente de datos a nivel agregado para alimentar el modelo de Amex.

Gastar de manera más inteligente

Amex ahora usa MMM con fines de planificación y para informar sus optimizaciones presupuestarias por canal. “Cuanto más lo hacíamos y más nos acostumbrábamos, más detallados podíamos ser con nuestros conocimientos, y más tácticos podíamos ser con nuestras decisiones”, dijo Juneja. "Esta es realmente una evolución desde el último toque a un enfoque más híbrido impulsado principalmente por MMM".

Por ejemplo, MMM ha ayudado a Amex a desbloquear audio. Antes, cuando Amex usaba “el último touch”, el canal ni siquiera se consideraba desde una perspectiva de performance. Debido a que las personas tienen que abandonar un entorno de audio y dirigirse a otro canal si realmente quieren solicitar un producto de Amex, rara vez recibía crédito. Pero después de probar el audio como parte de un experimento de prueba y aprendizaje y usar MMM para medir el valor, Amex se dio cuenta de que el audio podría "funcionar bastante bien" para la adquisición, dijo Juneja.

American Express ahora está aplicando el mismo enfoque para probar el valor del marketing de influencers y también ha podido gastar de manera más inteligente en remarketing, una táctica de adquisición perennemente efectiva para la marca. Pero al usar MMM, Amex se dio cuenta de que parte de la razón por la que el remarketing se veía tan bien en algunos casos se debía a que la marca estaba subestimando el valor de su actividad en la parte superior del funnel.

“Algunos segmentos de usuarios vienen a nosotros por su cuenta, que es algo que el modelo de MMM validó para nosotros. Y también condujo a una mejor experiencia del cliente, porque las personas no quieren ser perseguidas por el remarketing si ya han realizado su compra o planean hacerlo pronto”.

No es una medida pequeña

Aunque Amex ha progresado mucho en su viaje de atribución, aún queda trabajo por hacer, incluida la ejecución de más experimentos más rápido en más canales. Los resultados finales valen más la pena, dijo Juneja, pero los especialistas en marketing que desean embarcarse en un curso de exploración similar deben estar preparados para invertir la cantidad correcta de tiempo y esfuerzo, tanto por adelantado como de manera continua. Por ejemplo, Amex ahora es lo suficientemente maduro como para automatizar partes del proceso, lo que conduce a resultados más rápidos, pero siempre es posible hacerlo aún más rápido.

“Estamos en camino de refinar lo que estamos haciendo y automatizar el modelado para que podamos cambiar las cosas más rápido”, dijo. Amex solo puede pensar en aspectos como la velocidad de valor porque al principio tardó tiempo poner en orden su data house.

“Agregar todos los datos de diferentes actividades de marketing puede ser bastante engorroso, especialmente para una organización de nuestro tamaño, pero ahí es donde pasamos gran parte de nuestro tiempo inicialmente: reunir los datos correctos y asegurarnos de validarlos con otros. fuentes”, dijo Juneja. “Un modelo es tan bueno como los datos que ingresa”.

Noticia original publicada en inglés en AdExchanger