Problemas en la medición del marketing: ¿Estás optimizando para lo incorrecto?
Si estás cansado de pasar horas conectando los puntos entre tus campañas en línea y fuera de línea, es posible que te preguntes si tu enfoque de atribución es el correcto. Muchas veces nos encontramos utilizando modelos de último toque o incluso cajas negras que no pueden explicar realmente a las partes interesadas lo que está sucediendo.
Confiamos en las pruebas de incrementalidad, pero a menudo estructurarlas y analizarlas requiere un esfuerzo considerable. Nos preguntamos si estamos invirtiendo en los canales adecuados y si estamos optimizando hacia lo que realmente impulsa los resultados o simplemente hacia lo que es fácil de medir.
Según el informe State of Data 2026 de la IAB, entre el 60% y el 75% de los especialistas en marketing admiten que sus enfoques de medición no alcanzan los estándares en cobertura, coherencia, puntualidad y confianza. Ninguno de los encuestados dijo que su modelo de marketing mix (MMM) cubre todos los canales de medios pagos, lo que sugiere que muchas inversiones, como CTV, están subrepresentadas.
Confusión entre correlación y causalidad
Es probable que nuestros modelos se basen en la atribución a nivel de plataforma o de último toque, lo que puede llevar a que nuestro dinero fluya hacia canales de embudo inferior que son fáciles de rastrear, pero no necesariamente los más influyentes. Las campañas de marca a mitad del embudo o los patrocinios de podcasts suelen estar infravalorados, ya que nuestra medida no puede ver claramente su impacto.
La verdad más complicada es que nuestros modelos a menudo confunden correlación con causalidad. El hecho de que un canal esté presente en la conversión no significa que haya causado el resultado. Sin pruebas de incrementalidad ni marcos causales, la optimización se basa en la coincidencia en lugar de en la contribución real.
La oportunidad de la IA para la medición del marketing
La inteligencia artificial (IA) puede ser la respuesta a muchos de nuestros problemas de medición. Según el informe de IAB, las mejoras impulsadas por la IA podrían desbloquear miles de millones de dólares en inversiones en medios y ganancias de productividad en los próximos años. Sin embargo, la clave para que la IA funcione es suministrarle datos limpios y estandarizados, algo que muchas organizaciones aún no tienen.
El Proyecto Eidos del IAB busca crear visibilidad y coherencia en un panorama de medición fragmentado. A través de este proyecto, se están construyendo elementos fundamentales que la IA necesita, como taxonomías y clasificaciones estandarizadas. Si logramos implementar correctamente la IA, podremos asignar presupuestos de manera más inteligente y dedicar más tiempo a la estrategia en lugar de la preparación de datos.
La infraestructura como cuello de botella
Además de los desafíos tecnológicos, la fricción en la medición del marketing también puede ser operativa. La calidad de los datos, los flujos de trabajo manuales y los equipos que operan en silos pueden obstaculizar nuestros esfuerzos. Si nuestra infraestructura no funciona correctamente, la IA solo expondrá esos problemas a mayor escala y más rápido.
Es fundamental abordar preocupaciones como los riesgos legales y de seguridad, la precisión del modelo y la calidad de los datos para poder confiar en nuestras mediciones. De hecho, el 40% de los contratos de agencia de marca ya incluyen cláusulas relacionadas con la IA, y esta cifra está en aumento.
Acciones necesarias para mejorar la medición del marketing
Para arreglar la medición del marketing, necesitamos un cambio estructural que involucre a la planificación, el análisis, los datos, los aspectos legales y operativos trabajando juntos. Es crucial:
- Cree flujos de trabajo automatizados y repetibles para medir con más frecuencia y reducir el trabajo manual.
- Corrija la calidad de los datos y estandarice el acceso en todos los canales y plataformas.
- Alinee los equipos en torno a KPI compartidos en lugar de paneles desconectados que fragmentan la toma de decisiones.
- Haga de la medición una herramienta de optimización, no solo de validación.
La tecnología existe y proyectos como el Proyecto Eidos están trabajando para mejorar la medición del marketing. Si logramos resolver estos problemas estructurales, podremos desbloquear presupuestos más inteligentes y ganancias masivas de productividad. ¡Dejemos de parchear el pasado y reconstruyamos los cimientos para aprovechar al máximo nuestro potencial!
Profundiza: 5 formas de mejorar la medición del marketing en 2026
