7/07/2015

¿Quieres saber si los banners son rentables?


Primer banner sobre un sitio web. ATT 1994
Primer banner sobre un sitio web. ATT 1994. El copy ha resultado ser un tanto irónico. 

¿Cuándo es la última vez que hiciste click en un Banner? Muchísimo, ¿verdad? No estás solo. Hay muchos datos que confirman esa sensación que tenemos de que publicidad de banners, texto, animaciones…, lo que llamamos “Display Advertising” en inglés, pasa por delante de nosotros como si fuera transparente: cada vez menos usuarios hacen click, sólo se hace click sobre 1 de cada mil anuncios vistos…

Y sin embargo la publicidad de display no para de crecer en inversión. Supera incluso la inversión en marketing de buscadores (Paid Search) e incluso aumenta la distancia respecto a ella.

Inversiones en Display comparadas con Paid Search  y otros medios en USA. Emarketer (marzo 2015). La inversión se dobló entre 2013 y 2014. Y va a seguir creciendo. Supera a la inversión en Búsqueda de pago y va a seguir manteniendo la distancia.
Inversiones en Display comparadas con Paid Search  y otros medios en USA. Emarketer (marzo 2015). La inversión se dobló entre 2013 y 2014. Y va a seguir creciendo. Supera a la inversión en Búsqueda de pago y va a seguir manteniendo la distancia.eyenda
De acuerdo con TechCrunch, el gasto mundial de display supera a Paid Search ya en 2015. Datos en billones de dólares.
De acuerdo con TechCrunch, el gasto mundial de display supera a Paid Search ya en 2015. Datos en billones de dólares

Sigue leyendo y verás.

Contra los Banners: datos para hacernos reflexionar

Hay tres estadísticas que nos tienen que hacer reflexionar sobre el valor que aportan los Banners:

El CTR (click trhough rate) medio del display es del 0.1%

O sea que sólo uno de cada 1000 que ve un anuncio en forma de banner hace click sobre él (datos de DoubleClick). Para que nos hagamos una idea, el CTR medio de un anuncio de Adwords es el 2%, es decir 20 veces superior al del anuncio (datos de Google).

Comscore. 
Comscore: Lessons+Learned+in+Digital+Advertising.pdf. Fuente de los datos: Google DoubleClick, Junio a Agosto 2014, Click-through rates en static image, flash y formatos rich media

El número de clickers disminuye

Entre 2006 y 2009 (sé que hace mucho tiempo) pasó del 32% al 16% el número de usuarios que alguna vez hacen clic (‘Natural Born Clickers’ Study

El 84% de los usuarios no hacen nunca clic en un banner. Sólo el 8% de los usuarios hacen el 85% de los clics.

En el mismo estudio de Comscore descubrimos que los “Natural Born Clickers” son los responsables del 85% de los clics. Y que un 84% de los usuarios nunca hacen clic.

Como nuestro negocio online, sea del tipo que sea (ecommerce, leads, contenidos…), sucede dentro de nuestro sitio web, si los usuarios impactados por la publicidad no hacen clic y no llegan, no veo la manera de que podamos hacer negocio con los banners.

Esperad un momento. Está claro que los banners y los clics no se llevan bien. Pero, ¿y si los banners contribuyeran de otra manera en el negocio?

Os presento a Sunil Gupta

Sunil Gupta
 Sunil Gupta es profesor de Administración de Empresas en la Harvard Business School. Este profesor de origen Indio ha estudiado durante años las inversiones y los retornos de un gran banco de Estados Unidos que buscaba obtener nuevos clientes online.

Gupta recibía todas las semanas los informes de la agencia de publicidad del banco de cuánto dinero se gastan y cómo se asignan los fondos. Además, recibió datos sobre el número de consumidores "convertidos" después de hacer clic en la búsqueda y visualización de anuncios.

En el estudio Do Display Ads Influence Search? Attribution and Dynamics in Online Advertising Sunil Gupta intenta responder a dos preguntas:


  • ¿Los anuncios de Display son efectivos para hacer avanzar a los usuarios hacia la decisión de compra?
  • Si es así, ¿cuánta es la diferencia? Y ¿durante cuánto tempo tiene efecto?

La atribución en la conversión necesita unos cálculos muy complicados. Gupta y su equipo utilizan la técnica llamada “persistence modeling”, que calcula en primer lugar el efecto esperado de la publicidad con banners, y luego ve cómo los cambios en los presupuestos de banners cambian esas expectativas con el tiempo. Utilizan regresiones para aislar los efectos de los banners frente a la publicidad de búsqueda.

Adometry, una de las empresas de referencia para el cálculo de atribuciones, es decir, se ocupa de atribuir a cada dólar inversión de marketing en su contribución a los resultados, aunque no es lógicamente muy clara en el algorithmo que utiliza (¡por algo los ha comprado Google!), parece hablar de una técnica similar a la de Gupta y su equipo para hacer sus cálculos de atribución.

Las conclusiones del estudio de Gupta son:

CTR (Click Through Rate) y CPA (Coste por Adquisición) no son métricas fiables

Los directores de Marketing recurren al CTR y al CPA para justificar las inversiones en Marketing online. Sin embargo, estas métricas estándar de publicidad online están plagadas de problemas de atribución y no tienen en cuenta la relación que existe entre los canales.  Estos problemas de atribución pueden conducir fácilmente a las empresas a gastar demasiado en determinadas acciones no rentables y por lo tanto perder dinero, y / o a infrautilizar otros canales, empleando mal el dinero.

Display contribuye a aumentar la efectivad de las búsquedas de pago

Gupta y su equipo descubrieron que el Display aumenta significativamente la conversión de búsqueda.

Mayor ROI en búsqueda de pago

Puesto que el anuncio de Display necesita de la búsqueda de pago para ser efectivo, estamos pagando dos veces, los costos aumenta y el ROI desciende. En el cálculo del ROI, con cada  1$ invertido en Display obtenemos  1.24 $ y con el anuncio de búsqueda  1.75 $.

Estos datos contrastan significativamente con los que  se obtienen por medio de los obtenidos con métricas que utilizan modelos de atribución menos sofisticados.

Estos datos son válidos sólo para el caso de los consumidores que abren cuentas en el sector bancario. Otros sectores obtendrán resultados diferentes en función de la naturaleza particular de cómo la gente busca productos y servicios online.

Gupta concluye que cada empresa debería analizar sus propios resultados para tomar las decisiones adecuadas.

A/B Test. Banner de marca vs. Placebo

En este experimento publicado en Kissmetrics por Igor Belogolovsky fundador de Clever Zebo, enfrentaron la efectividad de un banner de un ecommerce a un placebo (un banner de Smokey the Bear (ver abajo) exhortando a prevenir incendios forestales).

En ambos casos midieron lo que se llama VIEW THROUGH CONVERSIONS, es decir, el usuario ve el banner, no hace clic, pero más adelante convierte (compra por ejemplo) por otro canal.

Lamentablemente en el artículo no se explica qué otros canales han utilizado para la conversión, lo cual resultaría muy práctico a la vista del estudio de Sunil Gupta de más arriba. Después de ver los banners ¿llegaron al ecommerce de destino por paid-search, por orgánico, por directo?


Banner de Smokey the Bear, el placebo. Evidentemente no tuvo influencia en la conversión posterior del Ecommerce sobre el que se hacía la prueba.

Banner de marca. Ojo, no se evalúa el Click Through Rate, sino el View Through Rate

Los resultados fueron los siguientes: 871 de los que vieron a Smokey compraron en la tienda. 980 de que vieron el anuncio de marca estándar compraron en el ecommerce.

Resultados de Smokey (placebo) vs. Banner estándar

Cuando se toma en cuenta el número de cookies, se puede afirmar que los anuncios de marca trajeron 30% más conversiones que el banner placebo (el del oso Smokey). El incremento no es nada despreciable.

Aunque el estudio demuestra que el banner ha producido sin lugar a dudas un incremento del 30% del ratio de conversión, eso no significa que fuera rentable.

El autor del estudio se pregunta si ¿Es el puñado de conversiones incrementales suficiente para justificar el anuncio gráfico? Según Igor, no era rentable para su cliente.

Como en el caso del estudio de Gupta, aunque el impacto significativo del Display está demostrado, nos va a resultar imprescindible evaluar el ROI en cada caso con herramientas más sofisticadas de atribución(tipo Adometry, que ahora Google integra en la versión Premium) que las que nos ofrece el Click Through Rate.


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