Curvas de respuesta a los anuncios 101: cómo maximizar el ROI de marketing

Muchos equipos de marketing siguen confiando en las asignaciones presupuestarias fijas o en la intuición para planificar sus campañas. Sin embargo, la inversión en marketing no se comporta de forma lineal. Comprender cómo cada dólar gastado contribuye al rendimiento es esencial para evitar el despilfarro y optimizar los resultados. Al analizar las curvas de respuesta a los anuncios, los profesionales del marketing pueden tomar decisiones basándose en datos y modelos sofisticados que calculan los niveles óptimos de inversión.

En esta publicación, analizamos cómo funcionan las curvas de respuesta a los anuncios y cómo la IA puede utilizarlas para optimizar la inversión en medios de pago con precisión.

¿Qué es una curva de respuesta a los anuncios?

Las curvas de respuesta a los anuncios, también conocidas como curvas de saturación o curvas de rentabilidad decreciente, definen la relación entre la intensidad del estímulo (normalmente la inversión o la inversión publicitaria) y el efecto que produce (como las ventas, los clientes potenciales o las conversiones). En otras palabras, estas curvas proporcionan una visión basada en datos de cómo la inversión se traduce en resultados, revelando la naturaleza no lineal de la respuesta publicitaria, lo que significa que duplicar el presupuesto no necesariamente duplica el resultado. Esta curva ayuda a determinar cómo afecta cada dólar adicional de inversión al rendimiento, lo que permite a los profesionales del marketing comprender el punto en el que el aumento del gasto produce una rentabilidad decreciente.

¿Por qué tu equipo debería prestar atención a las curvas de respuesta a los anuncios?

El gasto inicial generalmente genera altos rendimientos, pero los retornos disminuyen a medida que aumenta la inversión. Las curvas de respuesta a los anuncios permiten optimizar el gasto en marketing y maximizar el ROI.

En otras palabras, ayudan a responder a las siguientes preguntas:

Las curvas de respuesta de los anuncios ayudan a responder:

• ¿Cuándo deja de ser escalable una campaña? Las curvas de respuesta de los anuncios nos permiten identificar el punto de saturación, es decir, el punto en el que las devoluciones incrementales disminuyen significativamente, de modo que gastar más en ese canal o campaña produce menores ganancias en conversiones, ventas o clientes potenciales.
• ¿Dónde se desperdicia el presupuesto? La identificación de estos puntos de saturación ayuda a evitar el despilfarro del presupuesto y orienta una reasignación más inteligente del gasto a los canales que ofrecen una alta rentabilidad y no se han saturado. De esta forma, los profesionales del marketing pueden mejorar la eficiencia de la combinación de medios sin aumentar el presupuesto total.
• ¿Cómo se obtiene una imagen completa del rendimiento? Ningún método de medición ofrece una imagen completa. En publicaciones recientes, hemos abordado las aplicaciones y limitaciones de Modelado de mezclas de marketing (MMM) frente a atribución multitáctil (MTA), y Pruebas de MMM frente a pruebas de elevación, así como la forma de combinar estas soluciones. Al combinar las metodologías, los datos de rendimiento de MTA se pueden utilizar con las curvas de respuesta a los anuncios para comprender mejor las oportunidades de rendimiento y optimización.

Cómo leer las curvas de respuesta de los anuncios

Para leer la curva de respuesta de un anuncio, debes empezar por analizar cómo cambian las métricas de rendimiento (como las ventas, los clientes potenciales o las conversiones) a medida que aumenta la inversión. La curva suele subir bruscamente al principio, mostrando una rentabilidad alta de la inversión inicial, y luego se aplana gradualmente para mostrar una rentabilidad decreciente. La clave reside en identificar el punto en el que cada dólar adicional comienza a generar ganancias incrementales menores.

Con esta información, los profesionales del marketing pueden determinar el nivel de inversión óptimo, el «punto óptimo» en el que se maximiza el rendimiento sin gastar de más. Esta información mejora las decisiones de asignación del presupuesto, lo que ayuda a centrar la inversión en los canales o las campañas que ofrecen la mayor rentabilidad, y sirve de base para las estrategias de escalamiento basadas en la eficiencia y no en conjeturas.

Veamos algunos tipos diferentes de curvas de respuesta a los anuncios.

Curva de respuesta lineal

Es muy raro encontrar una curva de respuesta lineal en la publicidad, aunque a menudo se asume incorrectamente que las campañas se comportan de esta manera.

Como puede ver en el gráfico, esta «curva» sugiere que cada dólar adicional produce una rentabilidad incremental constante. Es posible que haya períodos en los que una curva de respuesta lineal modele los resultados, pero no tenga en cuenta la inevitable disminución de la rentabilidad que se produce con el tiempo.

Curva cóncava (rendimientos decrecientes)

Esta es la forma curva más común en la publicidad.

Es típico de las campañas basadas en el rendimiento (objetivos de respuesta directa como ventas, clientes potenciales, etc.) Puede observar una rentabilidad inicial alta, que se estabiliza a medida que aumenta el gasto.

Curva en forma de S (curva sigmoidea)

Este tipo de curva es más común en las campañas de marca, los lanzamientos de productos o los canales que requieren un umbral de gasto mínimo (por ejemplo, la publicidad televisiva).

Puede observar rentabilidades lentas al principio (efecto umbral), un crecimiento rápido después y rentabilidades decrecientes. Presenta algunos desafíos de medición debido a los impactos indirectos y al retraso en los resultados.

Dónde acceder a las curvas de respuesta a los anuncios

MMM

Las curvas de saturación son un resultado clave del Marketing Mix Modeling (MMM), donde se utilizan para ilustrar cómo evolucionan los retornos incrementales de la inversión en medios a diferentes niveles de inversión. MMM analiza los datos históricos para estimar la relación entre las actividades de marketing y los resultados empresariales y, a partir de ahí, genera curvas de saturación para cada canal. Al visualizar cómo la eficacia de un canal se estabiliza a medida que aumenta el gasto, los profesionales del marketing pueden identificar los niveles de inversión óptimos y evitar gastar de más cuando la rentabilidad es mínima. Se pueden integrar en herramientas de planificación que permiten a los usuarios modelar escenarios hipotéticos y tomar decisiones de inversión fundamentadas en función de la previsión de una rentabilidad decreciente.

Plataformas de optimización

Algunas plataformas de optimización de marketing también aprovechan las curvas de saturación, a menudo derivadas del MMM u otros métodos de medición, para guiar la planificación presupuestaria en tiempo real o basada en escenarios. Por ejemplo, nuestro optimizador multimedia de pago utiliza las curvas para simular cómo es probable que los cambios en el gasto en los distintos canales o campañas afecten al rendimiento, lo que ayuda a los usuarios a maximizar la eficiencia. En este contexto, las curvas de saturación permiten la optimización automatizada o semiautomática, y ofrecen recomendaciones de gasto que equilibran el rendimiento con la rentabilidad.

Conclusión: aprovechar las curvas de respuesta de los anuncios para reducir la disminución de los retornos

1. Ajuste las inversiones en medios de manera estratégica: Usa tus modelos de curvas de respuesta a los anuncios para identificar los puntos de saturación y reasignar los presupuestos en consecuencia. Destine la inversión a canales y campañas en los que el aumento de la inversión siga generando buenos resultados.
2. Mejore las tasas de conversión y reduzca el CAC: Optimice las creatividades, las páginas de destino y los flujos de usuarios en función de los datos de rendimiento. Mejorar la eficiencia puede aumentar aún más el punto de saturación, lo que permite que las campañas se escalen de manera más eficaz.
3. Sepa cuándo diversificar su mezcla de medios: Explore plataformas o formatos sin explotar para llegar a nuevas audiencias y descubrir nuevas oportunidades de crecimiento.

En resumen, al reconocer que los retornos publicitarios no son lineales e identificar el punto de disminución de los retornos, puede asignar los presupuestos con precisión, maximizar el ROI y evitar gastos excesivos y derrochadores. En Mutt Data, ayudamos a los profesionales del marketing a descubrir esta información a través de MMM y nuestra plataforma de optimización de contenido multimedia de pago, lo que les permite ampliar lo que funciona y reducir lo que no.

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