Extraer Insights de Marketing con GeoLift

En el panorama en constante cambio de la analítica de marketing, en Jellyfish, abrazamos lo que llamamos la "triple alianza de medición". Esta alianza comprende Experimentos, Marketing Mix Modelling (MMM) y Atribución basada por datos (DDA). Juntos, estos tres componentes están listos para revolucionar cómo medimos la efectividad de las campañas. Ofrecen un marco integral que no solo refleja el estado actual, sino que también traza el camino para el futuro de la medición. Este marco permite a los anunciantes evaluar mejor el impacto de sus estrategias y optimizar sus campañas.

Dentro del componente de Experimentos se encuentra GeoLift. Desarrollado por Meta, GeoLift es una herramienta poderosa que tiene el potencial de transformar cómo medimos la efectividad de las campañas. GeoLift no solo es de código abierto y económico, sino que también proporciona una comprensión más profunda del impacto de las estrategias de marketing a través de un análisis sofisticado. Utiliza Métodos de Control Sintético (SCM) para crear cuasi-experimentos basados en la geografía. Mide el verdadero impacto incremental de las campañas de marketing, ayudando en la mejora de la estrategia, la estimación del rendimiento omnicanal y la optimización entre canales, todo mientras utiliza la métrica universal de incrementalidad. GeoLift valora la privacidad al usar sólo datos agregados.

El algoritmo de GeoLift divide las áreas en dos grupos para crear un grupo de control sintético que refleja de cerca la trayectoria de un grupo tratado. Las pruebas revelan cambios en estas zonas, proporcionando una base para evaluar el impacto de la nueva estrategia de marketing. Este enfoque es una solución libre de cookies y seguimiento, ofreciendo a los minoristas insights fiables sobre sus esfuerzos de marketing sin necesidad de datos específicos del consumidor.

GeoLift: Mucho más que sólo código

El atractivo de GeoLift es doble. En primer lugar, es rentable por ser un paquete de código abierto, lo que lo hace accesible para empresas de todos los tamaños. En segundo lugar, ofrece una funcionalidad robusta. Sin embargo, es importante señalar que implementar GeoLift requiere cierto nivel de experiencia técnica. Escrito en R, involucra una amplia gama de parámetros que pueden tardar varias semanas o meses en entenderse completamente. No obstante, los recursos necesarios son tiempo y experiencia, lo que puede llevar a obtener insights invaluables para tus estrategias de marketing.

En Jellyfish, hemos ido más allá desarrollando herramientas internas que mejoran la experiencia de GeoLift. Estas herramientas agilizan el proceso, haciendo más rápido crear diseños y analizar resultados.

Ahora, profundicemos en las fases de implementación de GeoLift y los plazos esperados.

Extracción de datos y pre-análisis: fundamentos

La primera fase puede considerarse como la más compleja. Comienza con un exhaustivo proceso de extracción de datos, recopilando datos diariamente para cada ubicación, incluyendo tanto datos offline como covariables. Una vez que hayas recopilado este extenso repositorio de datos, el enfoque se desplaza a la fase de diseño. El objetivo aquí es ajustar los parámetros y covariables, proporcionando al algoritmo la información necesaria para crear un diseño de prueba que maximice las posibilidades de éxito.

Al final de esta fase, tendrás una lista de áreas para dirigir o excluir en tu prueba, insights sobre la duración de la prueba y el presupuesto mínimo necesario para tener un impacto significativo.

Fase de configuración y prueba: precisión e implementación

Una vez que hayas decidido un diseño de prueba prometedor para el éxito, el siguiente paso es la fase de configuración. La duración de esta etapa depende del canal de marketing elegido. Diferentes canales tienen diferentes niveles de complejidad en cuanto a la segmentación geográfica, especialmente al tratar con un gran número de ciudades simultáneamente. Plataformas como Facebook ofrecen herramientas para dirigir o excluir ciudades específicas y permiten personalizar el radio. El objetivo principal es asegurarse de cubrir las zonas de desplazamiento identificadas en tu diseño de prueba.

Una vez lanzada la prueba, tu responsabilidad principal es hacer optimizaciones regulares. No hay mucho que hacer hasta que la prueba se complete y puedas obtener los resultados.

Post-Análisis: Revelando el Impacto

Después de terminar la prueba, el siguiente paso es el post-análisis. Nuevamente recopilarás datos, organizándolos por día y ubicación, que sirven como base para usar el paquete de GeoLift. Esta herramienta es crucial para cuantificar el impacto observado. Al calcular un aumento positivo o negativo dependiendo del tipo de prueba, GeoLift te permite determinar el Retorno Incremental en el Gasto Publicitario (ROAS) para el canal o estrategia de marketing probado. La importancia de estos hallazgos se determina a través de un valor-p, que indica si los resultados son estadísticamente confiables.

En conclusión

En conclusión, GeoLift no es solo un paquete de software; es una puerta de acceso a insights valiosos. Además de ser de código abierto, la experiencia de GeoLift en el manejo de datos agregados fortalece su papel en un entorno en constante cambio, asegurando tanto la privacidad como la precisión. A lo largo de cada fase, desde la extracción de datos hasta el post-análisis, GeoLift equipa a los mercadólogos para descubrir el verdadero impacto de sus estrategias. En un paisaje de marketing en constante evolución, GeoLift se destaca como un símbolo de precisión y confiabilidad, remodelando cómo se mide el éxito en este campo dinámico.