Variables de tratamiento de medios orgánicos y no relacionadas con medios

Además de los medios pagados, es posible que se realicen otras acciones de marketing que afecten el KPI de interés.

Variables de medios orgánicos

Las variables de medios orgánicos son actividades de medios que no tienen un costo directo. Pueden incluir, entre otras, las impresiones de boletines informativos, las entradas de blog, la actividad en redes sociales o las campañas por correo electrónico. Las variables de medios pueden modelarse con el alcance y la frecuencia, y tienen efectos de Adstock y Hill, al igual que las variables de medios pagados. La única diferencia entre los medios orgánicos y pagados es que los medios orgánicos no tienen un costo asociado. Por lo tanto, las distribuciones a priori del ROI no se pueden usar con los medios orgánicos, y los resultados relacionados con el ROI, como las curvas de respuesta y la optimización del presupuesto, no están disponibles para las variables de medios orgánicos.

Los efectos causales y las contribuciones de porcentaje (%) se proporcionan para las variables de medios orgánicos y se calculan de la misma manera que los medios pagados, como se describe en Definición de resultado incremental. Al igual que con los medios pagados, el resultado incremental de un canal de medios orgánicos se define como la diferencia esperada en el resultado tras la ejecución de medios del canal observado en comparación con la situación contrafáctica de no usar ese canal.

Variables de tratamiento no relacionadas con los medios

Las variables de tratamiento no relacionadas con los medios son actividades de marketing que no se relacionan directamente con los medios, por ejemplo, publicar una promoción, el precio de un producto, o un cambio en el empaque o el diseño de un producto. No tienen un costo de marketing directo asociado, pero, a diferencia de las variables de medios orgánicos, no se relacionan con los medios y no hay efectos de Adstock ni Hill. Se diferencian de las variables de control porque se consideran intervenibles y, por lo tanto, se toman como variables de tratamiento en el modelo causal. Por lo tanto, para las variables no relacionadas con los medios, se proporcionan el resultado incremental y las contribuciones de porcentaje.

Al igual que con los medios pagados y orgánicos, el resultado incremental de una variable que no es de medios se define como la diferencia en el resultado esperado entre dos situaciones contrafácticas. En la primera situación, se establece la variable no relacionada con los medios en el valor histórico observado para cada ubicación geográfica y período. En la segunda situación, se establece la variable no relacionada con los medios en su valor mínimo (opción predeterminada), su valor máximo o un valor proporcionado por el usuario (consulta el argumento non_media_baseline_values en ModelSpec). El resultado incremental es el resultado esperado en la primera situación menos el resultado esperado en la situación contrafáctica.

El motivo por el que no se establece la variable no relacionada con los medios en cero en la segunda situación contrafáctica, tal como sucede con los medios pagados y orgánicos, es que cero no suele ser un valor contrafáctico adecuado para las variables que no son de medios. Por ejemplo, si la variable no relacionada con los medios es el precio, puede tener sentido pensar en el efecto causal de establecer el precio en su valor observado en comparación con el precio mínimo por el que se vendió el producto, pero no tiene sentido establecer el precio en cero.

Cómo decidir si una variable es un control o una variable de tratamiento no relacionada con los medios

La diferencia principal entre las variables no relacionada con los medios y las de control es que las primeras se consideran intervenibles y, por lo tanto, son tratamientos según el modelo causal supuesto. Los controles, también conocidos como variables de confusión, no se pueden intervenir y se supone que afectan tanto a las variables de tratamiento como al resultado. Para obtener más información, consulta Gráfico causal.

Como anunciante, si puedes intervenir y cambiar el valor de una variable (por ejemplo, cambiar el precio o publicar una promoción), es más probable que se trate de una variable no relacionada con los medios que de una variable de control. Si el anunciante no tiene poder sobre la variable, tal como sucede con los indicadores económicos generales o los datos demográficos a nivel geográfico o nacional, es probable que se trate de un control.

Cómo decidir si una variable es de medios orgánicos o de tratamiento no relacionada con los medios

Las variables de medios orgánicos se comportan como las variables de medios pagados sin un costo asociado. Por lo general, se basan en las impresiones o en el alcance y la frecuencia, y suelen ser actividades publicitarias sin costo directo, como las publicaciones en redes sociales y las campañas por correo electrónico. Las variables que no son de medios tampoco tienen un costo directo, pero no tienen relación con los medios. Por lo general, se relacionan con cambios en el producto subyacente, como el precio, una promoción o un cambio en el empaque del producto. Otro aspecto que puedes tener en cuenta para determinar lo que resulta adecuado para tu variable es que los medios orgánicos tienen aplicados los efectos de Adstock y Hill, pero las variables que no son de medios no.

Diferencias entre los tipos de variables de entrada

La siguiente tabla puede ayudarte a determinar qué variable de entrada es adecuada:

Para obtener más información sobre las relaciones causales supuestas entre las variables de entrada en Meridian, consulta Gráfico causal.