Durante este fin de semana en el Máster de Analítica Web de KSchool hemos tenido la suerte de contar con Nacho Carnés, Senior Manager, Digital Marketing en Kaspersky Lab Europa y todo un crack en el mundo online y la analítica digital.

De sus clases ha surgido un tema de debate muy interesante: ¿Cúal es el valor de las conversiones post-view?

Las conversiones post-view son conversiones por parte de usuarios previamente impactados por alguna de las piezas de las campañas de Display Ad, o que abrieron un correo electrónico fruto de los esfuerzos de eMail Marketing, pero que NO hicieron click en el momento del impacto o apertura.
Nacho Carnés

A través de cookies podemos identificar los usuarios que han recibido una impresión publicitaria y con ello analizar las conversiones post-view. La pregunta es ¿sobre esos usuarios que han recibido una impresión publicitaria realmente podemos afirmar que han recibido un impacto publicictario? ¿Podemos afirmar que dicha impresion realmente ha jugado un cierto papel dentro de una conversión posterior? Es decir, aunque le hayamos mostrado un banner al usuario, para éste puede que el banner haya pasado totalmente desapercibido, que ni lo haya visto, por lo que en ese caso no sería justo pensar que ha tenido relevancia en una conversión posterior. Pero también puede pasar lo contrario, que lo haya visto y que haya tenido un papel importante en la conversión.

Como todo en esta vida, la respuesta a estas preguntas no es blanco o negro, no es sí o no, sino que depende de diversos factores que procedo a comentar en los siguientes puntos.

Tipo de publicidad

No es lo mismo una conversión post-view de un banner de display que tras una apertura de un e-mail. En el segundo de los casos aunque no haya habido un click sí que ha habido una interacción de la que podemos suponer que el usuario ha tenido algún tipo de impacto ya que, cuanto menos, ha visto el asunto o el remitente del e-mail ya que ha entrado en el mismo. En el primero tenemos más dificultades para asegurar que el anuncio haya sido visto.

Del mismo modo, no es lo mismo un social Ad convencional que un anuncio de remarketing en la red display de Google Adwords, ya que se producen en entornos diferentes y ya que, en el segundo de los casos, tenemos la seguridad de que el usuario ya ha sido impactado (si no, no sería remarketing). Aunque bueno, en el caso de social Ads también podemos configurarlo para hacer remarketing en algunas plataformas como Facebook. Tras un remarketing en display podemos interpretar de diversas maneras la conversión post-view:

  • El usuario ha recibido el impacto de la publicidad display ya que al conocer la marca (por un impacto anterior) es más probable que le llame la atención el anuncio y por tanto es lógico pensar que ha ayudado a la conversión aún no habiendo habido un click de por medio.
  •  Por el contrario, podemos entender que NO podemos asegurar que el anuncio display haya sido visto, poniendo en duda que efectivamente haya habido un impacto. En este caso más que dar su peso a display estamos entendiendo que el impacto previo a display es el que mantiene al usuario en la ruta hacia la conversión final.

Además hay otras cuestiones a las que prestar atención y que modifican el impacto real que ha podido tener una impresión de display:

  • ¿Cúal es el formato de la pblicidad display? No tiene la misma visibilidad un anuncio en formato rascacielos de 160×600 que un botón de 120×120 ubicado en el footer
  • ¿Cúal es la saturación publicitaria del medio? Cuanto mayor saturación publucitaria menor visibilidad
  • ¿Cual es la afinidad del público del medio con el producto anunciado?
  • ¿Qué frecuencia se ha fijado en la campaña? Cuanto mayor es la frecuencia más probable es que se preste atención a cada una de las impresiones
  • ¿En qué dispositivo se produce? ¿Es en mobile, tablet o PC? Ya que según el dispositivo cambia la situación del usuario y por tanto lo probable que sea que preste atención al anuncio
  • ¿Cómo de innovador es el banner? ¿Es un banner tradicional o incorpora otros elementos más innovadores? Entendiendo que cuanto más innovador más probable es captar la atención del usuario. Y entendiendo, además, que si el elemento incorpora algún elemento de interacción podemos medir dicha interacción, lo cual nos confirma que el usuario ha sido impactado con la campaña. Que dicho impacto haya sido más o menos efectivos ya es otra cuestión.

Periodo de vida de la cookie

Cuanto mayor duración o periodo de vida tenga la cookie, entendiendo como el tiempo antes de que expire, más arriesgado es el análisis de conversión post-view. Es decir, una interacción del usuario con la marca el día después de recibir una impresión publicitaria tiene mayor probabilidad de que esté apoyando una conversión que cuando dicha interacción se produce 30 días después.

Supongamos que realizamos una campaña masiva de display en varios de los medios digitales que actualmente mayor volumen de visitas tienen. En pocos días podríamos estar haciendo un sembrado masivo de cookies con millones de éstas insertadas. ¿La conversión post-view se ha visto afectada por el banner o simplemente por probabilidad entre la gran cantidad de cookies sembradas se encuentran personas que en las próximas semanas acabarán comprando sin necesidad de haber visto una campaña display? Y es que hay que pensar que insertar una cookie a un usuario (por el hecho de haberle servido una impresión display) no garantiza que el anuncio realmente haya sido visto por el mismo.

El periodo de duración de la cookie por tanto será un valor muy importante para el análisis. Desde mi punto de vista, y desde una persepectiva general, entiendo que establecer un periodo de vida de la cookie de 5-7 días es lo más apropiado, por no incluir dentro de conversiones post-view aquellas que tienen lugar muchos días después.

Sin embargo, volvemos a lo que hablábamos antes de que hay muchos tipos de campañas de display y podemos alargar el periodo de vida de la cookie porque entendamos que se trata de un tipo de campaña que tiene alta probabilidad de captar la atención y de que por tanto el mensaje comercial sea visualizado.

En cualquier caso la determinación del periodo de vida de la cookie, siendo algo subjetivo, tiene un importancia vital sobre el volumen de conversiones post-view. Por ello, entender por qué hemos fijado un periodo u otro será fundamental para realizar el análisis.

Hay que introducir otro concepto, que es el tiempo de maduración de la decisión de compra, es decir, el tiempo que habitualmente tarda un potencial cliente en realizar la compra. Mientras que comprar un disco de música o una entrada para ver el estreno de una película es algo que puede ser impulsivo, comprar un coche requiere mayor tiempo para tomar la decisión. Este tiempo de maduración debemos tenerlo en cuenta para establecer el tiempo de vida que especifiquemos. Poniendo un ejemplo, si para comprar un producto sabemos por nuestra Analítica Web que la mayoría de uuarios realizan la compra a los 15 días del primer impacto publicitario, entonces no será recomendable establecer un periodo de duración de la cookie inferior a esos 15 días.

Análisis multicanal

Al analizar una conversión post-view debemos tener también en cuenta si es fruto de una campaña aislada de display o, por el contrario, se produce en combinación con otro tipo de campañas, lo cual complica enórmemente el análisis, especialmente cuando se combine con formatos tradicionales como anuncios en prensa o spots en televisión. Será difícil entender si en una conversión post-view el banner ha sido la causa, poniendo su parte de mérito en combinación con otros medios, o simplemente ha sido una casualidad de que quien ha recibido una impresión display, y supuestamente por tanto un impacto publicitario, ha realizado la conversión por los esfuerzos de otros canales y sin que la propia campaña de display haya tenido ninguna incidencia. Y es que el hecho de que se produzca una conversión tras una campaña no implica necesariamente que dicha campaña forme parte de la causa, sino que puede que solo se trate de una casualidad.

Por otro lado, debemos analizar también en qué parte de la ruta de conversión se encuentra el anuncio display. ¿Ha habido impactos previos al anuncio display? ¿Cúal ha sido el siguiente paso tras una impresión display? ¿Ha sido tráfico desde buscadores? ¿En caso de que sea que sí, cúal ha sido el término buscado? Sin duda el análisis de la ruta, como en todo análisis de conversión, resulta fundamental para entender qué está pasando.

En definitiva, determinar si en una conversión post-view ha tenido influencia o no una campaña de display es una tarea complicada ya que como vemos hay que prestar atención a numerosos aspectos. Determinar, además, en qué grado ha tenido influencia para ponderarlo en nuestro modelo de atribución es más complicado todavía.

Por último, todo este análisis no podemos realizarlo de manera aislada, analizando independientemente al segmento de usuarios impactados por una campaña de display. Es decir, no se trata simplemente de analizar los ratios de conversión post-view en función de todas las variables mencionadas, sino que debemos ponerlo en contraste con otros segmentos de usuarios lo más parecidos posibles, donde lo ideal es que la única diferencia sea haber estado expuesto o no a una campaña de display. ¿Muy complicado, verdad? Nadie dijo que fuera fácil

¿Qué opináis? ¿Estáis acostumbrados a usar las conversiones post-view como un KPI, como una métrica de apoyo o es un dato al que no le prestáis atención?