La publicidad digital es un mundo cada vez más complejo, donde los usuarios interactúan con múltiples canales antes de tomar una decisión. Desde redes sociales y buscadores hasta email marketing y display programático, el recorrido del consumidor es fragmentado y no lineal. Además, la evolución de los medios hacia una composición híbrida que permite nuevas formas de publicidad (tv conectada, OTTS…) inimaginables hace sólo unos pocos años, hace que aplicar modelos de medición incremental se vuelva no solo útil, sino imprescindible para entender qué parte de la inversión publicitaria está generando valor real.
La incrementalidad, como hemos explorado en los dos artículos anteriores, permite distinguir entre las conversiones que se habrían producido de forma orgánica y aquellas que son resultado directo de la acción publicitaria. Pero cuando hablamos de campañas multicanal, el reto se multiplica: ¿cómo aislar el impacto de cada canal sin caer en duplicidades ni atribuciones erróneas? Es decir, cómo podemos estar seguros de que un cliente viene de Youtube, de la campaña de banners, del último emailing o de un display de CTV? Estamos ante el reto de la atribución.
El desafío de la atribución en entornos multicanal
Uno de los grandes problemas del marketing digital es la atribución. Los modelos tradicionales, como el last-click o el first-click, ofrecen una visión parcial que puede distorsionar la realidad. En una campaña multicanal, es habitual que un usuario vea un anuncio en Instagram, reciba un email, haga una búsqueda en Google y finalmente convierta tras ver un banner en una web. ¿A qué canal le atribuimos esa conversión?
La incrementalidad propone una solución más robusta: en lugar de repartir el mérito entre canales, se mide el efecto neto de cada uno mediante experimentación controlada. Esto implica crear grupos de tratamiento y control para cada canal, y observar qué sucede cuando se activa o desactiva una parte de la campaña. Aunque complejo, este enfoque permite identificar qué canales están generando conversiones adicionales y cuáles simplemente acompañan el proceso sin aportar valor incremental.
Modelos de medición incremental aplicados
Geotesting: aquí sí, aquí no.
Existen varios modelos para aplicar la incrementalidad en campañas multicanal. Uno de los más utilizados es el geo-experimento, que consiste en activar una campaña en determinadas regiones y compararlas con otras similares donde no se muestra publicidad. Este método permite aislar el impacto de un canal específico, siempre que se controle la estacionalidad y otros factores externos.
Holdout test: tú sí, tú no
Otro modelo es el holdout test, donde se excluye aleatoriamente a una parte de la audiencia de la campaña y se compara su comportamiento con el grupo expuesto. Este enfoque es especialmente útil en plataformas como Meta o Google Ads, que permiten configurar estos tests de forma nativa.
Machine learning: el big data al poder.
También se están popularizando los modelos de atribución basados en machine learning, que analizan grandes volúmenes de datos para estimar el efecto causal de cada canal. Aunque requieren más recursos técnicos, ofrecen una visión más granular y adaptativa, ideal para campañas con múltiples puntos de contacto.
Interpretar los resultados: más allá del ROI
Una vez obtenidos los datos de incrementalidad, el siguiente paso es interpretarlos correctamente. No basta con saber que un canal genera conversiones incrementales; hay que entender en qué contexto lo hace, con qué tipo de audiencia, y en qué fase del funnel. Por ejemplo, una campaña de vídeo puede tener bajo impacto en la conversión directa, pero alto valor en la fase de consideración. Si solo medimos el ROI inmediato, podríamos desactivarla injustamente.
Aquí entran en juego KPIs como el Incremental Cost per Acquisition (iCPA), que mide cuánto cuesta cada conversión adicional, o el Incremental Revenue per User (iRPU), que estima el valor generado por cada usuario expuesto. Estos indicadores permiten tomar decisiones más informadas sobre la asignación de presupuesto, la optimización creativa y la estrategia de medios.
Además, es importante analizar la sinergia entre canales. En muchos casos, el impacto incremental no proviene de un canal aislado, sino de la combinación de varios. Por eso, los modelos de atribución incrementales deben contemplar interacciones cruzadas y efectos compuestos, algo que los algoritmos de aprendizaje automático están empezando a abordar con mayor precisión.
Decisiones estratégicas basadas en incrementalidad
Aplicar la incrementalidad en campañas multicanal permite a los anunciantes optimizar su inversión, reducir el desperdicio publicitario y enfocar sus esfuerzos en lo que realmente funciona. También promueve una cultura de medición rigurosa, donde cada euro invertido debe justificar su retorno con datos sólidos.
En un entorno donde la privacidad limita cada vez más el seguimiento individual, la incrementalidad ofrece una alternativa ética y efectiva para evaluar el impacto publicitario. Al centrarse en grupos y comportamientos agregados, respeta la privacidad del usuario sin renunciar a la precisión analítica.
Por último, este enfoque refuerza la relación entre agencias y clientes. Cuando una agencia puede demostrar que sus campañas generan valor incremental, no solo mejora su reputación, sino que establece una base de confianza y colaboración a largo plazo.