Esta es la tercera parte de una serie de posts presentando Noise CEi, la nueva área de negocios de Noise Media, que estaremos presentando en los Paneles Paralelos de Innovación y Valor Agregado del 7mo Seminario IAB que se realizará el 12 de Julio de 2011. En el primer post de esta serie revisamos el origen de Noise CEi y, en el segundo, el marco teórico sobre el que se sustenta. En esta tercera parte- y final- revisaremos un caso de estudio al detalle. [Para los que no se dieron la lata de leer los posts anteriores, Noise CEi es un sistema que mide Calidad y Eficiencia en avisaje online, lo que le permite a las marcas validar sus planes de medio actuales en función de la performance de sus planes de medios pasados, y realizar inversión publicitaria de manera más inteligente y costo-efectiva]. Antes de comenzar el análisis del caso, es importante recalcar lo siguiente: la data que se presenta es un mix que hemos rescatado a partir de los análisis que ya hemos realizado para nuestros clientes. Si bien lo que se muestra es fidedigno, no corresponde a campaña alguna específica de cliente alguno, sino que más bien a un sample del agregado. Como referencia, Noise CEi ha analizado hasta el momento planes de medio por un total agregado de más de 300 millones de pesos de inversión, en más de 40 medios digitales distintos. Primero, observemos gráficamente la problemática que presenta el sistema actual de evaluación de un plan de medios cualquiera. Para una Estrategia de Visibilidad: En el  siguiente gráfico se presenta la distribución de medios (cada pelota de color es un medio distinto) según CPM $ (costo por mil impresiones) versus el CTR logrado por ellos en una campaña y, a su lado, versus la cantidad de impresiones generadas en la misma campaña.

Resulta evidente que el "sector feliz" de los gráficos es el cuadrante inferior derecho (donde se genera más impresiones o mayor CTR a un bajo precio).  Pero lo interesante es que comparando ambos gráficos podemos observar que tomando las impresiones o el CTR como evaluador único, llegamos a distintas conclusiones respecto de qué medio lo hizo mejor. Para observar esto de manera más detallada, tomemos sólo algunos de los medios del gráfico y observemos:

Al realizar el análisis de performance para una estrategia de Visibilidad usando como evaluador las Impresiones logradas por los medios y su CPM, vemos que Facebook fue el mejor, logrando muchas impresiones a muy bajo costo relativo. Sin embargo, al realizar el mismo análisis usando como evaluador único el CTR, vemos que Facebook no es una buena opción, ya que si bien es relativamente barato, su CTR es muy bajo comparado a otros medios. Haciendo el análisis inverso, tomando sólo el CTR como evaluador, correspondería calificar a Oridian como el medio más efectivo... otra inconsistencia. Por otro lado, podemos ver que hay medios que permanecen relativamente estables en el mapa independiente de qué variable se utilice como evaluador, como es el caso de FMDos, Cooperativa y los Diarios Regionales. Lo anterior indica que el análisis que se hace sobre performance de medios hoy por hoy es incompleto (potencialmente contradictorio) y que no introduce una variable central: el costo de generar unidades adicionales de performance (e.g. cuánto me cuesta obtener un CTR mayor). Para una Estrategia de Experiencia de Marca: En el  siguiente gráfico se presenta la distribución de medios (cada pelota de color es un medio distinto) según CPC $ (costo por click) versus los PV/V generados en el landing-page en una campaña y ,a su lado, versus el ATOS generado en el landing-page por ellos en la misma campaña.  

Nuevamente, el "sector feliz" de cada gráfico es el cuadrante inferior derecho: mayor performance (actividad en el landing-page) para un relativo precio bajo de costo por click. Al realizar el análisis de performance de cada medio, ocurre lo mismo que en una estrategia de Visibilidad: no podemos usar como evaluador único ninguna de las dos variables del eje X, ya que cada una lleva a conclusiones distintas. Para observar esto en más detalle, tomemos sólo algunos medios del gráfico y veamos:

  Por ejemplo, es claro que entre Hotmail y Microsoft, nos quedamos con Hotmail (mejor en PV/V y ATOS, y a un mismo precio). Pero, por otra parte, Microsoft tiene peor PV/V pero mejor ATOS que Diarios Ciudadanos. ¿Cuál de estos dos elegimos? Más aún, Diarios Ciudadanos es sustancialmente más caro que Microsoft. ¿Se puede justificar con lo anterior la diferencia de precio? Esto queda aún más explicito cuando comparamos cualquiera de estos medios con Universia. Vemos que este último es sustancialmente mejor en cuanto a PV/V y ATOS,  pero también es varias veces más caro. Seguimos igual que antes: incapaces de escoger con certeza de no estar dejando fuera de nuestro plan de medios aquellos que nos darían lo mismo (o más) a un precio menor. A partir de lo que hemos visto en el análisis de una estrategia de Visibilidad y Experiencia de Marca, se hace evidente la necesidad de establecer nuevas métricas complementarias al standard, que permitan tomar mejores decisiones. Definimos entonces, métricas Noise CEi: - IVEn: Indice de Visibilidad Efectiva Noise. Es función de una serie de variables antes mencionadas en estos posts y permite medir el costo de generar una unidad adicional de visibilidad efectiva. - IEVCn: Indice de Efectividad De Visita de Calidad Noise. Es función de variables mencionadas anteriormente en estos posts y permite medir el costo de generar una unidad adicional de visitas de calidad. - IEVE: Simple métrica de calidad. Es función del PV/V y del ATOS, normalizados e integrados, de manera de poder unificar la calidad de una visita cualquiera. Observemos entonces, qué ocurre cuando graficamos los medios usando estas nuevas métricas para cada tipo de estrategia. Para una Estrategia de Visibilidad: En el siguiente gráfico se muestra el IVEn versus el CTR de todos los medios de una misma campaña. Nuevamente, el "sector feliz" es el cuadrante derecho inferior del gráfico, ya que representa el lugar donde se encuentran los medios donde generar una atención mayor en sus banners costó marginalmente menos. [Por simplicidad no entraremos en la significancia de la zona gris de gráfico, pero a los interesados pueden ver el final de este post donde hablamos de los "umbrales de eficiencia" y podrán hacerse una idea de de qué se trata el asunto].  

Ahora, observemos con más detalle algunos medios del gráfico anterior, y veamos qué podemos concluir:

 

Del gráfico podemos concluir que Ybrant fue el medio con mejor performance en visibilidad desde un punto de vista de calidad y costo y que el peor fue 40Principales, lo que no implica necesariamente que estos medios no funcionen para una estrategia de Experiencia de Marca.

Podríamos concluir entonces que para una estrategia estrictamente de Visibilidad, hubiese convenido no invertir en 40Principales e invertir más en Ybrant, por ejemplo. Para una Estrategia de Experiencia de Marca: En el siguiente gráfico se muestra el IVECn versus el IEVE de todos los medios de una misma campaña. Nuevamente, el "sector feliz" es el cuadrante derecho inferior del gráfico, ya que representa el lugar donde se encuentran los medios que generan un tráfico más activo en el landing-page a un costo marginalmente menor.  

Al observar el mismo gráfico pero seleccionando al detalle sólo algunos medios, podemos concluir lo siguiente:  

Universia fue el medio más eficiente en generar un tráfico de calidad al landing-page a un precio relativamente pequeño y que Terra TV tuvo un comportamiento diametralmente opuesto. También podemos concluir que Cooperativa, a pesar de generar visitas de calidad equivalente a Messenger, tiene un costo marginal menor, por lo que debería preferirse como opción de inversión por sobre Messenger. Ahora, haciendo la intersección los gráfico de detalle de la estrategia de Visibilidad y Experiencia De Marca, podemos observar, por ejemplo, que Messenger tuvo un comportamiento relativamente malo para ambas estrategias, lo que sugiere que no debiese haber invertido en él en esta campaña en particular. Adicionalmente, si establecemos un umbral de calidad y eficiencia para cada campaña (el que se sugiere con las zonas grises en cada gráfico), podríamos continuar haciéndonos preguntas y generando respuestas: ¿qué medios quedan afuera de ese umbral? ¿cuánto se gastó en ellos? ¿qué tanto impacto habría tenido en la cantidad de impresiones y clicks comprados el haber eliminado estos medios del plan contratado? ¿qué % de la inversión realizada en esa campaña en particular fue no-eficiente? ¿existen medios que sistemáticamente, para un tipo de marca y un tipo de campaña, resulten ineficientes? Todas estas preguntas pueden ser respondidas de manera clara y directa utilizando el análisis de Noise CEi, lo que permite a las marcas invertir más inteligentemente y al mismo tiempo generar un impacto directo en el ROI de sus campañas online. De hecho, hasta el momento, hemos detectado que un 42% de la inversión realizada por nuestros clientes es no-eficiente (ponderando por el tamaño de cada pauta invertida) y que ese 42% de la inversión sólo generó (nuevamente en promedio y ponderando por el tamaño de cada pauta invertida) un 8.4% de las impresiones y un 9.2% de los clicks. En castellano: en promedio nuestros clientes podrían haberse ahorrado un 42% del dinero invertido en sus pautas publicitarias online y no habrían perdido más de 8.4% de las impresiones y un 9.2% de los clicks comprados. ¿Qué tal? Ahora, no tenemos argumentos para decir que esto se repita de la misma manera en toda la industria, pero tampoco tenemos argumentos para decir que no se repita en toda la industria. Simplemente son lo casos que hemos estudiado hasta el momento.   Otras Implicancias Relevantes: A parir de la observado, se desprende una serie de problemáticas interesantes de abordar. Como por ejemplo, el arbitraje de precios. Desde un punto de vista estrictamente de costo-efectividad, no hace sentido alguno que medios que generan la misma calidad (ya ea en Visibilidad como en Experiencia de Marca), tengan precios distintos. Este arbitraje, ampliamente presente en los análisis que hemos realizado, da cuenta de la relativa opacidad con la que funciona la industria publicitaria online en términos de precioso, performance y condiciones comerciales. Utilizando como base la data que genera Noise CEi, y agregando otros indicadores, podríamos comenzar a desentrañar algunos de los grandes misterios de la industria. Por ejemplo: ¿cuál es el precio subyacente real que están pagando las marcas por un minuto de estadía en sus sitios? ¿cuál es el precio subyacente real que están pagando las marcas por un visionado de video en sus sitios, por un comentario en sus blogs?, etc. Noise CEi Como Producto: El marco de análisis que propone Noise CEi permite a nuestros clientes validar y optimizar los planes de medio encargados a sus agencias de medios, a partir de la información de campañas similares realizadas en el pasado. Esa es nuestra oferta de valor, y para ello comenzamos analizando la data pasada de nuestros clientes, para luego ofrecerles estrategias de optimización de sus planes medio, los que una vez ejecutados, vuelven a ser analizados, generándose un continuo mejoramiento de la performance de sus campañas de avisaje online. Adicionalmente, en la medida que logremos suficientes clientes en cada industria, podemos ofrecer data a nivel agregado respecto de la performance comparativa de nuestros clientes contra la industria o contra una categoría en particular, así como establecer módulos de tipos de campañas y otras maravillas que permiten un mejor y más rápido análisis de la data. Mientras más data y más clientes se suben al carro Noise CEi, mejor es la data para todos los involucrados. ¿dudas? ¿consultas comerciales? ¿preguntas estadística o técnicas? ¿críticas? Todas bienvenidas en el espacio de los comentarios. Estamos muy orgullosos de lo que hemos logrado generar en Noise CEi y creemos fuertemente en el valor que este tipo de iniciativas generan transversalmente en la industria, y particularmente para nuestros clientes. Let there be Noise!  

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