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Caso práctico

Analítica de marketing

Efectividad de campañas de marketing

¿Qué efecto incremental genera una campaña y para quién funciona mejor?

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Recurso visual complementario para profundizar en el caso.

Industrias relevantes

  • Retail
  • Banca
  • Digital
  • Telecom
  • Seguros
  • Servicios

Enfoques

  • Experimentación
  • Incrementalidad
  • Atribución
  • Uplift

El reto de negocio

¿La campaña cambió el comportamiento respecto a lo que habría ocurrido sin ella y cómo debería reasignarse la inversión?

Respuestas y conversiones observadas no equivalen a impacto incremental. Clientes que ya comprarían pueden inflar el rendimiento aparente.

Preguntas clave de negocio

  • ¿Qué comportamiento habría ocurrido sin la campaña?
  • ¿Cuál es el efecto incremental global y por audiencia?
  • ¿Cómo cambian las conclusiones al considerar costes y margen?

Datos y evidencia

  • Asignación a tratamiento y control, exposición y elegibilidad.
  • Conversión, ingresos, margen y comportamiento posterior.
  • Coste por canal, frecuencia y creatividad.
  • Contexto previo y calendario comercial.

Cómo lo abordaría

  1. Definir resultado, ventana y unidad antes del lanzamiento.
  2. Priorizar experimentos con controles válidos.
  3. Comprobar balance, contaminación y cumplimiento.
  4. Estimar efecto y heterogeneidad con incertidumbre.

Qué recibirías

  • Lectura incremental de resultados de campaña.
  • Comparación de audiencias, canales o creatividades.
  • Estimación de beneficio o margen incremental.
  • Recomendaciones para la siguiente ronda de inversión y tests.

Del análisis a la acción

Ejemplo ilustrativo: Una campaña puede mostrar alta conversión y bajo efecto incremental. La lectura debe separar selección, causalidad y costes.

  • Redistribuir inversión con evidencia incremental.
  • Ajustar frecuencia y exclusiones.
  • Diseñar nuevos tests para resolver incertidumbre.

Cómo medir el éxito

  • Lift incremental e incertidumbre.
  • Beneficio o margen incremental neto.
  • Efectos por segmento, canal y horizonte.

Otros enfoques a considerar

Sin experimento, diferencias en diferencias, matching o controles sintéticos pueden ayudar bajo supuestos explícitos.