ROI

Retorno de la inversión

Sí, ya hace tiempo que todo el mundo que trabaja en marketing ha aprendido eso del ROI. Si no hablas de ROI no eres un buen marketiniano.


No es necesario decir (pero por si a caso) que el ROI es la medida de rentabilidad de una inversión de marketing (lo que viene siendo el "return of investment")  si bien el término se usa de forma financiera para todo tipo de inversión de activo, en marketing se refiere a la cantidad de dinero que se genera por cada euro invertido en una campaña, como tal, se expresa en % o tanto por uno, y pretende ser siempre superior a 100 o 1 (dependiendo del índice que se use).


A día de hoy, al buscar en twitter, podemos encontrar unos 1.500 tuits por minuto que hablan de la medición de la inversión en Social Media (SM). Esta fiebre es lógica, la inversión en todo tipo de acción viene condicionada por la respuesta que se espera de la misma. Y a día de hoy, la rentabilidad de este nuevo formato SM aún está por demostrar.


Pero la dificultad que vive la medición del SM, no es un caso aislado. La medición de la rentabilidad de las campañas (a excepción de las campañas de marketing directo, que por su naturaleza tienen un nivel de control mucho más alto) es siempre una estimación que vive afectada por una infinidad de variables. De este modo, como mayor es la marca, más mercados ocupa, más competidores tiene, puntos de distribución... más difícil es calcular el ROI de una de sus campañas (como saber si has vendido más por esa campaña o por que la competencia ha bajado presencia, un mercado ha crecido mucho...) por contra, un histórico relevante puede ayudar a construir el modelo de medición. 


En este sentido, ya en el BIMM2004 (Barcelona Internacional Marketing Meeting) Coca-Cola presentó su modelo econométrico basado en el histórico de ventas de la compañía para medir el resultado de cada campaña. Una empresa con tantas variables como Coca-cola, cuenta con un modelo complejo, pero también es cierto que una variable que afecte de forma relevante a su alta cantidad de ventas, es fácil de distinguir. En otros casos, será necesario allanar el efecto de las variables exógenas en las ventas para distinguir el efecto puro de una campaña. Si bien, la multicanalidad siempre supondrá una dificultad añadida, lo que comportará realizar test de canales que nos permitan distinguir la variación que supone cada canal. De este modo se podrá otorgar un porcentaje de ventas a cada canal de comunicación en campañas complejas. 


Volvamos al caso de SM. Éste tiene una dificultad extra: el volumen que pueden aportar a una marca media es tan bajo en porcentaje que el error fácilmente lo desplaza. Por eso la mayoría de métodos (evitemos llamarles modelos ya que muchos no lo son) se centran en aspectos cualitativos como la notoriedad o los valores asociados. 


Los modelos que miden las ventas se centran en los aspectos más controlables, reduciendo el universo que queremos medir: 


a) ventas en medios SM. 
b) ventas sobre público objetivo que sólo se alcanza a través de SM. 
c) ventas sobre público territorial que sólo se alcanza a través de SM. 
d) el sueño de una campaña SM es que la desviación que suponga en ventas sea suficiente para calcular el impacto sin tener que realizar filtros. 


Localizando estas dimensiones, podemos ver la efectividad por momentos. Lo que implica de salida un "ratio de ventas por SM". Este ratio se deberá netear para localizar la tendencia (que entendemos será positiva) de base SM y las puntas que se generan por campañas SM ad hoc. De este modo podremos calcular la efectividad de una campaña SM ad hoc considerando un doble error: el error del cálculo de aislar las ventas y el error de la medición de la campaña dentro de la tendencia SM. Lo que supondrá que sin un volumen de ventas o una duración de campaña o efectividad mínima (que dependerá de las ventas habituales) el error anulará todo el cálculo y será inservible. 


Con ello, solo podremos modelizar campañas de empresas con ventas relevantes, tiempos amplios y experiencia suficiente, con lo que la mayoría de campañas (como las inversiones en Twitter desde 2010) se podrán medir de una forma adecuada en un año o dos más. ¿podrán los anunciantes seguir invirtiendo a ciegas durante este tiempo? ¿aguantarán las redes sociales con esta situación en la que la inversión en publicidad (su principal ingreso) sigue en duda?