La evolución de la medición publicitaria digital
El concepto de incrementalidad surge como una respuesta avanzada y más precisa a una de las preguntas fundamentales de quienes gestionan presupuestos: ¿mi publicidad realmente genera ventas adicionales, o tan solo canaliza ventas que se habrían producido de todas formas?
Comprender qué es exactamente la incrementalidad, cómo se define en marketing digital y por qué se ha vuelto tan relevante, es la base para una toma de decisiones estratégica, eficiente y orientada al crecimiento sostenible.
Para intentar comprender lo que es y cómo aplicarlo, voy a publicar una serie de posts sobre incrementalidad desde una perspectiva técnica pero accesible, pensada para profesionales que buscan la excelencia en la atribución y el rendimiento de sus campañas digitales.
Definiendo la incrementalidad: mucho más que atribuir una conversión
Hablar de incrementalidad es hablar del impacto real, neto y adicional que una acción de marketing tiene sobre los resultados de negocio.
En pocas palabras, la incrementalidad responde a la pregunta: _¿Qué parte de las ventas, leads o acciones conseguidas se habrían producido sin necesidad de invertir en esa acción específica de marketing?_ O, dicho de otra manera, ¿qué “extras” aporta mi campaña más allá de lo que ya existiría por el propio curso natural o por otros canales?
Diferentes organismos, como el IAB o el Media Rating Council, la han definido con claridad: “la incrementalidad mide el valor verdadero creado por cualquier estrategia comercial, determinado aislando y midiendo los resultados directamente relacionados, independientemente de otros factores comerciales potenciales”.
Esto implica aislar el impacto causal potencial del marketing, diferenciando ventas o conversiones producidas por la campaña de aquellas que habrían llegado por vías orgánicas, repetición de clientes o el efecto de otros medios.
A diferencia de la atribución —que intenta repartir “el mérito” entre los distintos puntos de contacto del customer journey—, la incrementalidad se centra en la causalidad, en el “qué-ocurrió-gracias-a”.
Por ejemplo, si lanzas una campaña para usuarios inactivos (una campaña de recuperación de negativos es otro concepto aunque esté muy relacionado) y obtienes 500 compras, pero tu grupo de usuarios inactivos normalmente genera 400 compras en ese periodo sin estímulo publicitario, se concluye que sólo 100 ventas (el diferencial) son _incrementales_. Sin este análisis, las métricas pueden sobrevalorar o, incluso, falsear el retorno del marketing, prometiendo un rendimiento inexistente y derivando en decisiones erróneas sobre la asignación de presupuestos o la continuación de canales y tácticas.
Incrementalidad versus atribución: ¿por qué no es lo mismo?
Uno de los errores más habituales en marketing digital es confundir incrementalidad con modelos de atribución.
Si la atribución busca repartir el crédito de la conversión entre distintos canales o puntos de contacto —ya sea con modelos de último clic, multitouch o algoritmos personalizados— lo cierto es que incluso el modelo más avanzado no distingue si esas conversiones son un efecto real de la campaña o si habrían llegado igual sin ella.
Por ejemplo, en una campaña cuyo objetivo es conquistar mercados nuevos, la atribución asignará conversiones allá donde el usuario haya hecho clic por última vez (last click) o de modo proporcional (lineal, decay, data driven). Pero la incrementalidad va un paso más allá: solo valora aquellas acciones generadas por el marketing que, de no existir la campaña, no se habrían producido en ningún canal. De aquí se desprende que no toda conversión atribuida lo es de manera incremental.
Especialmente en canales como el retargeting o el email a bases de datos recurrentes, es habitual que muchas de las conversiones se den independientemente del estímulo publicitario, simplemente porque el usuario ya estaba listo para comprar. Si no se mide el impacto incremental, se corre el riesgo de sobreestimar el valor de esos canales, incurrir en “pagos dobles” o canibalizar ventas de otros canales orgánicos.
Métodos para medir la incrementalidad en marketing digital
Medir la incrementalidad implica adoptar un enfoque casi científico: crear, de forma controlada, una situación experimental donde sea posible aislar el efecto de la campaña publicitaria. Los métodos más consolidados en la industria son:
1. Experimentos A/B con grupos de control
La estrategia más habitual y robusta es la comparación entre un grupo de tratamiento (expuesto a la campaña) y uno o varios grupos de control (no expuestos). La diferencia de resultados entre ambos revela la verdadera aportación incremental de la actividad de marketing.
Por ejemplo, en una campaña de email marketing a usuarios inactivos, se selecciona aleatoriamente una parte de la base que no recibirá los mensajes (control) y otra que sí (test). Si el grupo test genera un 15% más de conversiones, ese es el dato incremental.
La principal ventaja de este enfoque es su solidez estadística y causal. Sin embargo, sus desventajas incluyen la necesidad de disponer de una audiencia suficientemente grande, tiempo suficiente para acumular resultados estadísticamente significativos y el reto de evitar el “contagio” entre grupos debido a la navegación multicanal, las restricciones de privacidad o el uso de distintos dispositivos.
2. Test geográficos (geo-lift)
Cuando la segmentación por usuario no es posible, se puede llevar a cabo el experimento sobre áreas geográficas: se ejecuta una campaña solo en una región o ciudad y se compara el comportamiento con otra zona similar pero sin actividad publicitaria. Este método es común en campañas de retail, televisión, digital out of home o cuando hay limitaciones técnicas para segmentar a usuario. La clave es elegir zonas suficientemente análogas y controlar factores estacionales u otros estímulos externos.
3. Análisis de series temporales y experimentos de desactivación
En algunos casos, el análisis de incrementos se logra observando el comportamiento de una métrica antes, durante y después de “activar” o “desactivar” una campaña. Aunque carece del rigor casual del A/B clásico, puede aportar insights cuando es difícil establecer grupos de control sólidos, pero está expuesto a mayores riesgos de sesgos por factores externos.
4. Modelos econométricos (Marketing Mix Modeling, MMM)
Aunque su propósito es más abarcativo —analizando el impacto combinado de múltiples canales y factores, tanto online como offline— el MMM permite estimar incrementos mediante la comparación de escenarios con y sin inversión publicitaria. Este enfoque es ideal para estrategias omnicanal y para analizar el efecto total del portfolio de medios y promociones en el negocio.
En la actualidad, la combinación de pruebas incrementales (utilizadas para la validación táctica de una campaña o canal) y estudios de MMM para la visión estratégica a medio y largo plazo constituye la mejor práctica de las marcas líderes.
Herramientas, plataformas y automatización de la medición incremental
El auge de la automatización y la inteligencia artificial en el entorno martech ha descentralizado el acceso a pruebas de incrementalidad, que ya no son exclusivas de equipos de análisis avanzados o grandes consultoras. Plataformas como Google Ads (Conversion Lift), Meta (Experiments), Amazon Ads o AppsFlyer han incorporado la posibilidad de realizar experimentos de incrementalidad directamente desde sus paneles, facilitando la configuración de tratamientos, grupos de control y visualización de resultados.
Además, existen soluciones comerciales dedicadas como Singular, Measured, Pacvue o incluso los módulos avanzados de analítica en agencias y plataformas DMP-CDP que permiten estructurar, ejecutar y analizar tests de incrementalidad a distintos niveles de sofisticación.
El diferencial actual está en la integración de fuentes de datos (para evitar los silos de información), la facilidad de configurar segmentos o test geográficos sin intervención técnica compleja, y la capacidad de medir el ROI incremental en tiempo real optimizando campañas en función de esos insights. El machine learning y los análisis causales son tendencia para modelar mejor la complejidad del journey, segmentar por usuario, canal y momento, y reducir el ruido estadístico de los experimentos.
Relevancia de la incrementalidad: Por qué importa ahora más que nunca
En un contexto donde la privacidad digital impone nuevas reglas, la atribución tradicional (basada en cookies, píxeles o trackers) perdió precisión. La incrementalidad se convierte en el método de referencia para las organizaciones que buscan eficiencia, transparencia y crecimiento sostenible.
Algunas de las ventajas clave para invertir en la medición incremental incluyen:
- Eliminación del despilfarro: identificando campañas o canales que no influyen realmente en el negocio (o incluso lo canibalizan), liberando presupuesto para iniciativas de mayor rendimiento.
- Optimización de la asignación de recursos: priorizando los canales y estrategias que verdaderamente suman ventas adicionales por encima de lo que habría ocurrido orgánicamente, reajustando la mezcla de marketing con fundamentos sólidos.
- Mejora del ROI: la medición incremental ayuda a maximizar el retorno de la inversión al concentrar el esfuerzo y el coste en tácticas que generan impacto neto.
- Reducción del riesgo de canibalización: muchas veces, las acciones de marketing no generan ventas nuevas, sino que desplazan la compra de un canal a otro (como el caso clásico de los cupones o retargeting), lo que puede llevar a pagar “doble” por una venta que ya se daría de forma orgánica.
- Justificación del presupuesto en época de austeridad: demostrar que el gasto publicitario produce resultados comprobables incrementales es la mejor defensa ante la presión del recorte del presupuesto en marketing.
Según estudios recientes, los profesionales de marketing que adoptan una cultura de experimentación y pruebas incrementales consiguen hasta un 30% más de rendimiento publicitario comparado con quienes no lo hacen.
Limitaciones de la medición incremental
La incrementalidad promete claridad y objetividad, pero enfrenta desafíos técnicos, logísticos y de interpretación de datos, especialmente en el entorno digital actual:
- Complejidad de los journeys multicanal: Los consumidores interactúan con varias plataformas y dispositivos antes de convertir, lo que complica la segmentación y la no contaminación entre grupos de control y test.
- Recorte en la granularidad de datos: Con la desaparición de cookies y píxeles, es más difícil garantizar la separación entre usuarios, la persistencia de los grupos y el tracking preciso de los resultados.
- Sesgo por clientes recurrentes: Si no se separan correctamente los usuarios nuevos de los existentes, los resultados pueden estar inflados por clientes que igual habrían comprado.
- Variación por factores externos: Estacionalidad, competencia, factores macroeconómicos o eventos externos pueden “contaminar” los resultados y dificultar la interpretación, especialmente en experimentos poco controlados.
- Coste, tiempo y recursos: Implementar experimentos de calidad requiere muestras grandes, tiempo para la acumulación de datos estadísticamente significativos y capacidades de análisis robustas.
Las mejores prácticas sugieren acompañar cada experimento con su propia hipótesis clara, un diseño experimental robusto y un enfoque multicanal que combine insights de otros métodos complementarios como el MMM o la atribución avanzada
Casos y ejemplos reales de incrementalidad
La aplicación de pruebas incrementales no es solo cosa de grandes multinacionales. Empresas de distintos tamaños y sectores han validado su utilidad para optimizar el marketing digital.
- Caso BBVA Argentina: El banco realizó un test incremental (Conversion Lift) en colaboración con Google y Accenture Song para sus campañas Discovery. Tras un mes, descubrieron que las campañas generaron +21% de adquisiciones incrementales de tarjetas de crédito, lo que permitió reposicionar ese formato como clave en su mix de medios e incrementar la eficiencia de inversión digital.
- E-commerce y remarketing: Empresas que ejecutan campañas de retargeting sin pruebas incrementales asumen que todo incremento de conversiones es gracias a la campaña. Sin embargo, al implementar grupos de control, han observado que más del 60% de sus ventas atribuidas hubieran ocurrido igual sin las acciones, optimizando así la inversión y ajustando el gasto a los canales realmente eficaces.
- Retail geográfico: Otra empresa de retail testó su campaña de apertura de tienda solo en una región, manteniendo otra similar como control. El análisis post-campaña reflejó un crecimiento incremental neto del 15% en la región de test respecto al comportamiento histórico y al grupo de control.
Por eso, en definitiva la capacidad para medir la incrementalidad de tus campañas no solo es una ventaja competitiva, sino que se está consolidando como el nuevo estándar profesional en la gestión eficiente, y es fundamental entender en profundidad las diferencias entre atribución e incrementalidad, saber configurar experimentos adecuados para cada objetivo (A/B, geo-lift, MMM) y aprovechar la tecnología disponible.