Marketero · Entrevistas
Bonus: The Hard Truth About Marketing Measurement with Constantine Yurevich of SegmentStream
42 ideas de marketing sacadas de «Bonus: The Hard Truth About Marketing Measurement with Constantine Yurevich of SegmentStream», de DTC Podcast. Sobre…
- 42 ideas despiezadas
- Fuente DTC Podcast
- Dura 1 h 01 min
- Publicada en 2025
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De qué habla
Las 42 ideas de esta entrevista se reparten así entre las etapas del marketing. El reparto es lo que distingue una entrevista de otra: dice en qué se detuvo de verdad quien hablaba.
Las 42 ideas, con su cita y su minuto
Cada una está sacada de un punto concreto de la entrevista. El enlace del titular lleva a
la página de esa idea, donde se ve quién más la dice por separado; el del pie salta al
segundo exacto del vídeo para que la compruebes tú.
No hay incrementality determinista: los intervalos de confianza son amplios, no decimals — no te fíes de 'X conversiones' como verdad
Medición y experimentosConstantine: 'there is actually no such thing as incrementality measurement in terms of deterministic incrementality measurement. There is no such technology. It is promoted everywhere that if you should move away from last click, you should start measuring incrementality. But it's just blah blah. There is no methodology that can help you measure incrementality. I mean deterministic incrementality where you have the…
filas incrementales usando geo holdout. En realidad, no existe tal cosa como la medición de incrementalidad en términos de medición de incrementalidad determinista. No existe tal tecnología. Se promueve en todas partes que si debes alejarte del último clic, debes comenzar a medir la incrementalidad. Pero es solo bla bla. No hay ninguna metodología que pueda ayudarte a medir la incrementalidad. Me refiero a la incrementalidad determinista donde tienes el número exacto de cuántas conversiones nos trajo este canal en particular. ¿Cuáles son las filas reales de este canal? No existe tal…
Escúchalo en el minuto 25:04
Correlación vs causalidad en attribution: el click no prueba que el ad fue incremental — solo prueba que ocurrió antes de la compra
Medición y experimentosConstantine: 'why is it great. Because it's very simple. There's no way to fool yourself. You can do it unless you can clearly see how this attribution model is built, like that there is clear evidence that something happened before the conversion or that someone told you how they heard about you. The challenge with this method is that we all know that correlation does not imply causality and, sometimes, even if…
Por qué es genial? Porque es muy sencillo. No hay manera de engañarte . Puedes hacerlo a menos que puedas ver claramente cómo está construido este modelo de atribución, como por ejemplo que haya evidencia clara de que algo sucedió antes de la conversión o que alguien te dijo cómo se enteró de ti. El reto de este método es que todos sabemos que la correlación no implica causalidad y, a veces, incluso si alguien hizo clic en tu anuncio o alguien lo vio , esto no es prueba directa de que ese anuncio fue incremental y, de hecho, de que sin ese clic no se habría producido ninguna compra. Este es…
Escúchalo en el minuto 6:29
Triangulación: usa las 3 categorías de measurement en conjunto, no todas en una sola canasta — Dunning-Kruger aplica al measurement también
Medición y experimentosConstantine: 'I would say yes, we use everything. But the idea is that we don't put all our eggs in the same basket. This way, we don't forcefully push any specific approach because our business doesn't depend on a specific approach. Our business is based entirely on experience and on close collaboration with each client to find the best possible solution. That's why, for example, we have regions that resist change…
ajustar este número y comprender el peor escenario posible, el mejor escenario posible, el escenario neutral, etc. Y en muchos casos, lo que vemos, como en todas partes en las redes sociales, es que el ROAS se informa de forma insuficiente. Lo que suelo observar es que el ROAS en las plataformas publicitarias suele estar sobreestimado. Así que es una historia completamente diferente. Y, de nuevo, depende de quién quiera impulsar diferentes narrativas. Estoy seguro de que las plataformas obviamente quieren, ya sabes, llevarse todo el crédito que puedan. ¿En qué lugar de estas tres categorías…
Escúchalo en el minuto 30:05
Geo holdout: 200 DMAs es el mejor proxy para A/B testing en marketing, pero no es un A/B real — la síntesis de control fake funciona
Medición y experimentosConstantine: 'the only way we have is a geographic exclusion test. So geographic exclusion essentially is not a real A/B test. It's not like you have millions of users and you split them randomly and you have this normal distribution and everything would be like following all the statistical rules. Instead, you have like 50 states or at best more than 200 DMAs, as specific market areas defined by Nielsen. And what…
veces mayor de la que realmente es. Sí. Entonces, no hay forma de realizar un incremento real, como un estudio de elevación real, una prueba A/B real. Y la única forma que tenemos es una prueba de exclusión geográfica. Así que la exclusión geográfica esencialmente no es una prueba A/B real. No es como si tuvieras millones de usuarios y los dividieras aleatoriamente y tuvieras esta distribución normal y todo fuera como seguir Todas las reglas estadísticas. En cambio, tienes como 50 estados o, en el mejor de los casos, más de 200 DMA, como áreas de mercado específicas definidas por Nielsen. Y…
Escúchalo en el minuto 20:03
MMM baseline problem: el 'qué pasaría si no hicieras nada' es imposible de establecer en mercados dinámicos — asume incertidumbre
Medición y experimentosConstantine: 'the hardest part of MMM and all those models is understanding the baseline. So baseline means what would happen if you did nothing. Like for example, how the market is going to behave. And about 50 years ago, the markets were not that dynamic, right. But well, nowadays, sometimes what we can see, I don't know, we see statistics from the previous month in Google page search. And then, we see the next…
lo más difícil de MMM y de todos esos modelos es comprender la base. Entonces, ¿línea de base significa qué pasaría si no hicieras nada? Como por ejemplo, cómo se va a comportar el mercado. Y hace unos 50 años, los mercados no eran tan dinámicos, ¿verdad? Pero bueno, hoy en día, a veces lo que podemos ver, no sé, vemos estadísticas del mes anterior en la búsqueda de páginas de Google. Y luego, vemos el mes siguiente y vemos que el rendimiento cayó un 20%. No hubo cambios en el presupuesto, nada, simplemente bajó. ¿Cuál es el motivo de esta caída? ¿Se debe a la estacionalidad? ¿ Es un…
Escúchalo en el minuto 10:01
Tres categorías de marketing measurement: empirical observation, pure mathematical modeling, y causal+statistical — cada una con tradeoffs
Medición y experimentosConstantine: 'there are many different approaches to measure marketing, and I would divide them into three main categories. The first is empirical observation. The empirical observation is like when you go outside, you see the sun, the sun is rising, the sun is setting, and you simply observe that. You have no idea how it works, you have no idea about the shape of the Earth, or whether the Earth revolves around the…
Sí, existen muchos enfoques diferentes para medir el marketing, y yo los dividiría en tres categorías principales. Entonces, el primero es la observación empírica. La observación empírica es como cuando sales a la calle, ves el sol, el sol está saliendo, el sol está poniéndose y simplemente observas eso. No tienes ni idea de cómo funciona, no tienes ni idea de la forma de la Tierra, ni de si la Tierra gira alrededor del Sol. Simplemente ves que sube, baja y ves muchas relaciones causales y correlaciones relacionadas con esto. Entonces, la primera es como esta observación empírica directa. Así…
Escúchalo en el minuto 5:01
Existing customers siempre se atribuirán a paid ads si los retargeteas — la solución es excluirlos de paid y focus en nuevos
Canales de adquisiciónConstantine: 'one thing that really helped us was to make a clear distinction between repeat customers and existing customers. We understand that if you focus on existing customers, you could be losing money. Whereas if you focus on new customers, existing customers will see your ads anyway. So this is like collateral damage. I know it's like, even if you exclude all possible on all ad platforms, you will see that…
comercio electrónico, todo es sencillo. Alguien compra, tienes dinero. Una cosa que realmente nos ayudó fue hacer una distinción clara entre clientes recurrentes y clientes existentes. Entendemos que si te centras en los clientes existentes, podrías estar perdiendo dinero. Mientras que si te centras en los nuevos clientes, los clientes existentes verán tus anuncios de todos modos. Así que esto es como un daño colateral. Sé que es como si, incluso si excluyes a todos los posibles en todas las plataformas publicitarias, verás que los clientes existentes siguen viendo tus anuncios y que todavía…
Escúchalo en el minuto 55:44
Reattribution methodology: toma los 'direct visits' y reasignalos a los channels que el cliente self-reported en surveys
Medición y experimentosConstantine: 'we combine. We use a methodology called reattribution. So when someone arrives directly, organically, from a brand search or from any other channel that is considered direct, we connect their user journey with a response they have given in the self-reported attribution. And imagine someone arrived directly and responded: how did you know about us. D2C podcast or YouTube. So reattribute. So, we have…
distribuidas de manera uniforme en los diferentes canales. Tal vez la audiencia D2C sea muy leal y reconozca el podcast D2C y tu marca, y recuerde inmediatamente: "Ah, lo vimos en el podcast D2C porque nos generó muchas emociones y es contenido de alta calidad", etc. Pero si lo vieron en Instagram, es posible que no conecten los puntos de inmediato, o en una búsqueda de Google, o algo tan obvio que ni siquiera lo noten. Por eso, no hay necesidad de usar solo esta atribución. En cambio, la combinamos. Usamos una metodología llamada reatribución. Así, cuando alguien llega directamente, de forma…
Escúchalo en el minuto 40:08
Los intervalos de confianza en geo holdout son tan amplios que invalidan la medición
Medición y experimentosLas pruebas de geo holdout producen intervalos de confianza extremadamente amplios y asimétricos. Un resultado típico sería: 'la incrementalidad de Facebook es del 1% al 11%'. Esto significa que Facebook contribuye entre un 1% y un 11% de los ingresos: un rango inútil para la toma de decisiones. El número observado (ej. 9%) no es más confiable que eso.
la distribución no es normal y efecto, etc., o el intervalo de confianza, ejemplo, en una región, y tendrás un realmente Así que nunca podrás entender la infravalorados seis veces. No hay forma Entonces, tenemos una suposición con este grande Connected TV puede rastrearse Mucho mejor.
Escúchalo en el minuto 22:23
Medición y experimentosLos proveedores de MMM bayesiano permiten al director de marketing proporcionar 'priors' (suposiciones previas) sobre el rendimiento de los canales. El modelo luego construye una línea de regresión que se ajusta a esas suposiciones y muestra los resultados que el marketer quería ver. Esto es sesgo de confirmación incorporado al modelo, activamente promovido por plataformas como Google y Meta.
llamado priors. Entonces, Priors es como si nosotros funcionando YouTube? ¿ valioso. Entonces, usted proporciona todos estos datos previos, Y, finalmente, como el modelo y probar cualquier historia priori. Y esto es lo que vemos por todas partes, "¿Cuál es el problema? ¿ investigación de marketing no se Sí, así que a esta categoría la llamo
Escúchalo en el minuto 13:43
Medición y experimentosConstantine: 'this approach is perceived as the holy grail and is promoted everywhere. And you don't have to wait two years, you don't have to collect the data, you don't have to invest hundreds of thousands of dollars, you can just pay a fee and the data from all the ad platforms will be imported and the model will be created for you. And of course, when someone creates a model, they have a sales interview and call…
que este enfoque se percibe como el santo grial y se promueve en todas partes. Y no tienes que esperar dos años, no tienes que recopilar los datos, no tienes que invertir cientos de miles de dólares, simplemente puedes pagar una tarifa y se importarán los datos de todas las plataformas publicitarias y se creará el modelo para ti. Y claro, cuando alguien crea un modelo, tiene una entrevista y una llamada de ventas con un director de marketing digital y te preguntan: "¿Cuál es el problema? ¿ Qué problema tienes con la medición del marketing ? ¿Qué canales crees que están infravalorados?" Y…
Escúchalo en el minuto 15:03
El MMM puede construir cualquier historia con las suposiciones correctas
Medición y experimentosCualquier modelo matemático se basa en una suposición que no se puede probar ni refutar: se le dan suposiciones al sistema, se le dan datos, y produce la respuesta coherente con esas suposiciones. Esto significa que con las suposiciones correctas puedes construir y demostrar cualquier narrativa, incluso una 'Tierra plana' matemáticamente perfecta.
modelo de regresión es que, esencialmente, puedes podemos construir un modelo matemático de nuestro de una Tierra plana. ¿ una especie de cúpula donde está el sol. Sí, algunas suposiciones y luego se le da de comer a la suposiciones. Por lo tanto, cualquier modelo matemático probar ni refutar. Simplemente dices: " y probar cualquier historia
Escúchalo en el minuto 7:38
No existe tecnología para medir incrementalidad determinista
Medición y experimentosNo existe ninguna metodología capaz de proporcionar el número exacto de cuántas conversiones trajo un canal específico. Solo existen metodologías que indican si los anuncios fueron incrementales o no, con intervalos de confianza amplios e inutilizables. 'Incrementalidad' y 'cuántas conversiones exactas trajo este canal' son dos preguntas fundamentalmente diferentes que la industria confunde.
explicamos que no se pueden medir tecnología. Se promueve en todas partes incrementalidad. Pero es solo bla número exacto de cuántas conversiones No existe tal metodología. Solo hay tus anuncios son incrementales o no con un
Escúchalo en el minuto 25:02
Elasticity y diminishing returns: cada campaign tiene su propio 'punto de saturación' — pasar de ese punto, el incremental es cero
Medición y experimentosConstantine: 'campaigns that scale linearly with a high budget. And you will have campaigns that scaled very well and had an incredible ROAS with any attribution. But then the return started to diminish. Now you have zero incremental value, but you keep investing money. And this is an elasticity problem. And this is the calculation of diminishing returns for each campaign. And of course, we work a lot with lead…
campañas que escalan linealmente con un presupuesto alto. Y tendrás campañas que escalaron muy bien y tuvieron un ROAS increíble con cualquier atribución. Pero luego el retorno comenzó a disminuir. Ahora tienes cero valor incremental, pero sigues invirtiendo. dinero. Y este es un problema de elasticidad. Y este es el cálculo de rendimientos decrecientes para cada campaña. Y por supuesto, trabajamos mucho con empresas de generación de leads , pero probablemente este no sea el tema de este podcast, ya que tienen un conjunto de problemas completamente diferente. Por ejemplo, con el
Escúchalo en el minuto 55:11
El MMM tradicional es inviable para el 99.9% de los anunciantes
Medición y experimentosImplementar MMM tradicional requiere: (1) 2 años de recopilación previa de datos de promociones, subastas de competidores y niveles de stock, (2) cientos de miles de dólares en inversión, y (3) meses de preparación. Fue diseñado para corporaciones globales como Coca-Cola y P&G que no tenían otra forma de medir marketing a escala global. Para cualquier otro anunciante, el costo-beneficio no cierra.
1950 cuando MMM realmente apareció y en ese entonces era por supuesto, recopilar los datos sobre todas las no pensaste en esto durante los últimos MMM. Entonces, es difícil y caro. lento. Y cuando digo que los anunciantes, ya que simplemente los anunciantes.
Escúchalo en el minuto 9:05
La atribucion de primer clic es la mas sencilla, directa y interpretable
Medición y experimentosLa atribucion de primer clic es la mas facil de implementar (existe hace 20 anos), genera una imagen bastante basada en la realidad, y es muy interpretable: puedes explicar que ese fue el primer canal que trajo al usuario al sitio web.
pueden implementar el primer clic. Y verán una imagen que, en realidad, está bastante basada en la realidad. Es una observación empírica directa. Y es muy interpretable. Puedes explicar lo que estás viendo. Puedes ver que en realidad sí lo hubo. Por supuesto, el primer clic y el verdadero primer clic son cosas diferentes. Porque incluso ahora, si vas a tus análisis, puedes ver que muchos primeros clics se atribuyen al correo electrónico simplemente por el uso de varios dispositivos, etc. Pero aun así, en cierto modo, es una de las mejores atribuciones que puedes encontrar ahora mismo . Por…
Escúchalo en el minuto 35:06
El ROAS reportado en plataformas publicitarias suele estar sobreestimado
Medición y experimentosEl ROAS que muestran las plataformas publicitarias generalmente está sesgado al alza porque cada plataforma reclama el crédito completo de las conversiones multiplicadas, sin deduplicación. Es habitual reportar el peor, mejor y escenario neutral para tener perspectiva honesta.
ajustar este número y comprender el peor escenario posible, el mejor escenario posible, el escenario neutral, etc. Y en muchos casos, lo que vemos, como en todas partes en las redes sociales, es que el ROAS se informa de forma insuficiente. Lo que suelo observar es que el ROAS en las plataformas publicitarias suele estar sobreestimado. Así que es una historia completamente diferente. Y, de nuevo, depende de quién quiera impulsar diferentes narrativas. Estoy seguro de que las plataformas obviamente quieren, ya sabes, llevarse todo el crédito que puedan. ¿En qué lugar de estas tres categorías…
Escúchalo en el minuto 30:05
Medición y experimentosHacer seguimiento solo de las compras de clientes nuevos. Los clientes recurrentes veran los anuncios de todas formas (efecto colateral inevitable), y las plataformas haran mal uso de las audiencias de clientes existentes. Concentrar el presupuesto en acquisition de nuevos clientes es mas rentable.
también puedes dejar de rastrear a los clientes recurrentes por completo. Esto es lo que yo haría . Solo haría un seguimiento de las compras de clientes nuevos. No me importan los clientes que regresan. No quiero que las plataformas publicitarias muestren anuncios. Eh, de nuevo, definitivamente hay una incrementalidad en mostrar anuncios a los clientes existentes. Pero esto sucederá de todos modos. Las plataformas abusarán de esta audiencia de todos modos. Así que diría que esto será una buena ventaja, pero no quiero premiar a ninguna plataforma por recuperar a mis clientes actuales con los…
Escúchalo en el minuto 37:45
La unión de datos en estudios incrementales sesga los resultados hacia 2-3x real
Medición y experimentosEn los estudios de elevación promovidos por plataformas, la única forma de medir resultados a nivel de usuario es mediante atribución. Los usuarios expuestos son identificables por clic (unión perfecta). Los usuarios no expuestos requieren matching de PII (nombres, emails) con tasas de coincidencia de solo ~60%, lo que significa que el 40% de las conversiones orgánicas del grupo de control se pierden. Por diseño…
única forma de hacerlo es usando Porque no hay forma de hacerlo ID de clic, etc. aun así, esta anuncios, que hicieron clic en los anuncios. Y el grupo de las conversiones que ocurrieron de todos modos veces mayor de la que
Escúchalo en el minuto 18:35
Combinar atribucion de primer clic con reatribucion autoinformada
Medición y experimentosEn lugar de usar un solo metodo de atribucion, se debe combinar: (1) atribucion de primer clic con grafo de identidad para rastrear usuarios cruzados, (2) reatribucion autoinformada para canales no rastreables por clics (podcast, YouTube, TikTok). Los canales donadores (marca, organico, directo) nunca se asignan a contribuyentes, pero se reatribuyen si la respuesta del cliente difiere.
de usar solo esta atribución. En cambio, la combinamos. Usamos una metodología llamada reatribución. Así, cuando alguien llega directamente, de forma orgánica, de una búsqueda de marca o de cualquier otro canal que se considere directo, conectamos su recorrido de usuario con una respuesta que ha dado en la atribución de autoinforme. E imagina que alguien llegó directamente y respondió: "¿Cómo supiste de nosotros? ¿Podcast D2C o YouTube?". reatribuir Entonces, tenemos canales que se llaman donantes y contribuyentes. Entonces, nunca asignamos contribuyentes a donantes, pero los donantes como…
Escúchalo en el minuto 40:36
Informes de industria sobre 'YouTube infravalorado 6x' son pseudociencia
Medición y experimentosLos informes de la industria que agregan cientos de pruebas de geo holdout y concluyen que 'YouTube está infravalorado 6 veces' o 'Facebook está infravalorado 2 veces' son científicamente inválidos. Cada prueba individual tiene intervalos de confianza asimétricos enormes (ej. 0.5x a 5.5x para YouTube). Agregar estos resultados y reportar promedios precisos es pseudociencia propagada por plataformas y vendedores.
canales. Mientras que en las redes sociales infravalorados seis veces. No hay forma filas de anuncios de YouTube, puede ser cualquier cosa desde 0.5 donde dicen: "Hemos evaluado a unos 100 infravalorados siete o seis veces". observación de incrementalidad fue del 9%. Pero
Escúchalo en el minuto 23:56
Los analisis marginales revelan rendimientos decrecientes independientemente de la atribucion
Medición y experimentosLos analisis marginales (incrementality tests) revelan que a partir de cierto nivel de presupuesto, el retorno de cualquier campana comienza a disminuir, y esto ocurre independientemente de que atribucion se use (ultimo clic, primer clic o multitoque). Esto se llama problema de elasticidad de cada campana.
supuesto, son las fugas marginales porque a todas las marcas DTC les importa el margen real. Y la gente habla mucho de iROAS, como ROAS incremental, que no existe. Pero lo más cercano que podemos conseguir es aplicar análisis marginales. Y hemos probado que incluso si vas a tomar diferentes atribuciones, como último clic, primer clic, en algún punto, a un nivel de presupuesto específico , el retorno comienza a disminuir y no importa qué atribución uses. Todavía tendrás campañas que escalan linealmente con un presupuesto alto. Y tendrás campañas que escalaron muy bien y tuvieron un ROAS…
Escúchalo en el minuto 54:39
Geo holdout solo aporta valor para canales sin señal de atribución directa
Medición y experimentosGeo holdout es útil únicamente para canales que no generan señal de atribución rastreable: TV, Connected TV, podcasts. También es útil para responder preguntas sí/no sobre canales donde la atribución siempre mostrará resultados (búsqueda de marca, retargeting). Para canales digitales con tracking directo, geo holdout no aporta valor adicional sobre la atribución.
útil solo cuando Entonces, esencialmente, lo que encontramos es que también hay muchas maneras en que ejemplo, inviertes mucho en reasignar este presupuesto a algún otro obtener una respuesta de sí o no.
Escúchalo en el minuto 27:28
Medición y experimentosExiste un conflicto de intereses sistemico: muchos proveedores de medicion reciben dinero de las plataformas publicitarias para subsidiar sus pilotos y demostrar la eficiencia de canales especificos. Las plataformas lanzan MMM bayesiano de codigo abierto en lugar de integrarlo en sus propias plataformas porque no quieren responsabilidad legal si los resultados resultan incorrectos.
No hay necesidad de medir. Entonces, esta es una narrativa general, pero luego solo necesitas vestirla con soluciones basadas en datos muy hermosas, investigación de mercado, diferentes socios, proveedores asociados que son patrocinados por plataformas publicitarias. Y realmente me sorprendió que haya tantos proveedores que toman dinero de Plataformas publicitarias que subsidian sus pilotos para demostrar la eficiencia de canales específicos. Entonces, para mí esto es un gran conflicto de intereses. qué Google y Facebook lanzaron estos marcos MMM bayesianos de código abierto. Si son tan…
Escúchalo en el minuto 46:50
La atribución observa correlaciones, no causalidad
Medición y experimentosLa atribución (autoinformada o por modelo) es observación empírica directa: se ve un clic, luego una visita al sitio, luego una compra. Pero correlación no implica causalidad. Que alguien haga clic o vea un anuncio no prueba que ese anuncio fue incremental ni que sin ese clic no habría habido compra.
observación empírica directa. Así que podemos colocar todos los interpretarlo, no hay manera de . A la misma categoría podemos ti. El reto de este método es hizo clic en tu anuncio o alguien lo vio segunda categoría, esta es la más
Escúchalo en el minuto 5:42
Construir grafo de identidad cruzado para unir usuarios entre dispositivos
Medición y experimentosPara que la atribucion de primer clic sea real y no sesgada por multi-dispositivo, se necesita un grafo de identidad que combine user ID, hash de email, telefono, direccion IP y otros parametros. Con y sin grafo de identidad se pueden ver diferencias de hasta 2x en algunos canales.
Por lo tanto, lo que necesitamos hacer es construir un grafo de identidad muy extenso internamente . De esta manera, al igual que cuando se envía un boletín informativo D2C a un dispositivo y a otro , contamos con todos los parámetros adecuados en todas partes, como el ID de usuario y el hash del correo electrónico, y los combinamos de forma que entendamos que se trata del mismo usuario en diferentes dispositivos. Por lo tanto, existen muchas metodologías para hacerlo. Y requiere algo de trabajo, aunque no tan arduo como el que se necesita para implementar la infraestructura adecuada en el…
Escúchalo en el minuto 36:01
La atribución siempre cae dentro del intervalo de confianza del geo holdout
Medición y experimentosCuando se comparan los resultados de atribución contra geo holdout, los números de atribución siempre caen dentro del intervalo de confianza del geo holdout. Esto demuestra que geo holdout no añade información significativa sobre la atribución: no la corrige ni la valida de forma más precisa, solo le pone un rango enorme alrededor.
información. Y la mayoría de las empresas este número?". Preferimos usar Facebook trajo 100 conversiones. Bien, 50 y 250 o entre 20 y 200. Así que
Escúchalo en el minuto 25:55
Carteras separadas por nivel de embudo con atribucion diferenciada
Medición y experimentosSeparar los canales en tres carteras segun su nivel en el embudo (superior, medio, inferior) segun el ROAS que muestran con primer clic, reatribucion y grafo de identidad. Dentro de cada cartera, optimizar con atribucion multitoque por su mayor velocidad de optimizacion tactica.
nuestros clientes que separen diferentes canales como la parte superior, media e inferior del embudo según el ROAS que ven en función del primer contacto, la reatribución y el gráfico de identidad. Y luego, dentro de estas tres carteras, ya optimizan en función de la atribución multitoque porque es mucho más rápido. Sí, ahora entendemos el nivel del embudo, pero aún así no puedes esperar tres o cuatro meses para tomar una decisión cuando tu primer clic se activa realmente. Por eso, nuestros expertos, como consultores, buscan el mejor enfoque para trabajar a nivel táctico y estratégico. Así…
Escúchalo en el minuto 49:03
No poner todos los huevos en la misma canasta de medicion
Medición y experimentosNo se debe depender de un solo enfoque de medicion ni impulsar una metodologia especifica. El mejor enfoque es usar todas las herramientas disponibles (primer clic, grafo de identidad, reatribucion, analisis marginales) de forma complementaria, sin dependencia de ninguna plataforma o proveedor en particular.
medición de marketing encaja SegmentStream? Oh, es una buena pregunta. Yo diría que sí , lo usamos todo. Pero la idea es que no pongamos todos nuestros huevos en la misma canasta. De esta manera, no impulsamos con fuerza ningún enfoque específico porque nuestro negocio no depende de un enfoque específico. Nuestro negocio se basa íntegramente en la experiencia y en una estrecha colaboración con cada cliente para encontrar la mejor solución posible. Por eso , por ejemplo, tenemos regiones que se resisten al cambio . Y la verdad es que yo creía firmemente en esta metodología. Para mí, es como…
Escúchalo en el minuto 30:41
Medición y experimentosLa diferencia entre el Wi-Fi y la medición de marketing defectuosa es que cuando el Wi-Fi no funciona simplemente no puedes conectarte. Pero cuando sigues una historia de datos equivocada o tus datos son demasiado abstractos, puedes tomar decisiones activamente incorrectas que destruyen valor. La medición de marketing puede ser peor que no medir nada.
historia de datos equivocada o tus datos son demasiado realmente necesitas, puede llevarte activamente por Windows 95 y un
Escúchalo en el minuto 4:09
Las platforms open-sourcean MMM para evitar liability legal — si fuera confiable, lo integrarían nativamente
Medición y experimentosConstantine: 'what Google and Facebook released these open-source Bayesian MMM frameworks. If they are so easy, they just need to pull costs, etc., instead of releasing them as software as a service within their platforms. Why. Why haven't they integrated it within the ad platform just to be able to measure the effect. Because they don't fully trust in it, maybe. Because if something is not open source, you can use…
qué Google y Facebook lanzaron estos marcos MMM bayesianos de código abierto. Si son tan fáciles, solo necesitan extraer costos, etc., en lugar de lanzarlos como un software como servicio dentro de sus plataformas. ¿ Por qué? ¿Por qué no lo han integrado dentro de la plataforma publicitaria solo para poder medir el efecto? ¿Porque no confían completamente en ello, tal vez? Porque si algo no es de código abierto, puedes usarlo bajo tu propio riesgo, etc. Ahora, tienes responsabilidad. Y si tienes responsabilidad, demuestras que este canal es realmente incremental y la gente comienza a gastar…
Escúchalo en el minuto 50:10
Usar campo de texto libre con LLM para atribucion autoinformada
Medición y experimentosEn lugar de un menu desplegable con 3-5 opciones rigideces, usar un campo de texto libre para la pregunta de atribucion autoinformada ('como supiste de nosotros?'). Procesar las respuestas con LLM para categorizarlas, lo que da flexibilidad para cambiar categorias retrospectivamente y descubrir canales inesperados.
rastreando. Así que, para nosotros, es Es muy importante ver todo para comparar lo que rastreamos con lo que realmente dicen los clientes. Y es por eso que siempre recomendamos usar un campo de texto normal con entrada libre. Puedes ingresar lo que quieras. Luego procesamos esto usando LLM y lo categorizamos en diferentes categorías. Esto nos da flexibilidad. En primer lugar, nos da mucha información. Bien, ¿qué dicen realmente los clientes que vienen de la marca? ¿Qué dicen realmente los clientes que vienen orgánicamente? ¿De dónde vienen? Y luego podemos procesarlo en las categorías…
Escúchalo en el minuto 53:11
Las plataformas eliminan la atribucion de primer clic porque muestra resultados peores
Medición y experimentosLas plataformas publicitarias eliminaron activamente la atribucion de primer toque porque muestra ROAS drásticamente mas bajos que el ultimo clic. Por ejemplo, con primer clic el ROAS de Google Ads se reduce drasticamente porque revela que hasta el 70% de la busqueda pagada canibaliza el trafico organico sin ser incremental.
Hablando de teorías de conspiración, vi tu publicación sobre que las plataformas están eliminando activamente la atribución de primer contacto . ¿Por qué crees, o sea, por qué si es una forma efectiva de ver resultados posteriores, por qué crees que la están eliminando? En primer lugar, porque, por ejemplo, comencemos con Google. Google sigue siendo, diría yo, incluso si vas a implementar el primer contacto, no te dará resultados tan asombrosos para YouTube, display, generación de demanda, como para los canales de la parte superior del embudo, todavía no te dará resultados tan asombrosos en…
Escúchalo en el minuto 47:21
En 20 anos la industria no ha progresado en medicion de marketing
Medición y experimentosA pesar de todo el entusiasmo por nuevas tecnologias (MMM, geo holdouts, incrementality tests), durante los ultimos 20 anos no se ha hecho progreso real en medicion de marketing. El 95% de la innovacion es narrativa de marketing; solo un 5% es mejora real validada con datos.
realidad, como lo que He publicado recientemente que, durante los últimos 20 años, no hemos hecho ningún progreso. Mhm. Esta es una dura verdad. Esta es una dura verdad, especialmente para mí que trabajo y especialmente porque suelo creer mucho en algo. Tengo mucho entusiasmo y cada vez que veo alguna tecnología nueva, inmediatamente tenemos una reunión con nuestro equipo de producto, equipo de ciencia de datos. Invertimos tiempo, investigamos, implementamos y luego veo de nuevo, oh, otra vez no funciona. Es un cuento de hadas. Como enormes intervalos de confianza. No podemos confiar en estos…
Escúchalo en el minuto 44:48
El mejor uso de geo holdout es responder preguntas sí/no sobre canales de alta inversión
Medición y experimentosGeo holdout solo debe usarse para responder preguntas binarias sobre canales donde se invierte mucho presupuesto y no se tiene señal: '¿Es incremental la búsqueda de marca?' o '¿Es incremental el retargeting?' En lugar de buscar números precisos, usar geo holdout para obtener una respuesta sí/no que permita decidir si mantener o reasignar ese presupuesto.
ejemplo, inviertes mucho en 100.000 al mes en búsqueda de marca. ¿Es Puedes usar la validación cruzada geográfica y obtener una respuesta de sí o no.
Escúchalo en el minuto 28:12
La atribucion de ultimo clic es criticada selectivamente; la de primer clic tiene los mismos problemas
Medición y experimentosExiste una narrativa selectiva en la industria que critica la atribucion de ultimo clic pero nunca cuestiona la de primer clic, a pesar de que ambas tienen el mismo sesgo de navegacion directa a otros canales. La atribucion de ultimo clic existe hace 20 anos y es facil de implementar, lo que genera incentivos para no cambiarla por soluciones mas caras.
primer lugar, siempre diré que mucha gente dice que la atribución del último clic no funciona. La atribución del último clic es sesgada. Nunca debes fiarte del último clic. Y como un montón de publicaciones basura sobre la atribución del último clic. Mi pregunta es: ¿por qué hablamos siquiera de esto? ¿Por qué hablamos siquiera de la atribución del último clic? ¿ Por qué no hablamos de la atribución del primer clic ? Entonces, ¿por qué no hay publicaciones que digan que la atribución del primer clic es sesgada? No debes fiarte de la atribución del primer clic. Deberías usar MMM. Entonces, en…
Escúchalo en el minuto 32:25
Tres categorías de medición de marketing
Medición y experimentosExisten tres categorías principales para medir el marketing: (1) observación empírica directa, (2) modelado matemático puro (MMM, modelos bayesianos, econométricos), y (3) efecto causal + interpretación estadística (pruebas de geo holdout). Cada una tiene fortalezas y limitaciones fundamentales.
Sí, existen muchos y yo los dividiría en tres observación empírica. La en esta categoría podemos poner MMM, podemos Porque puedes modelar lo que quieras. Entonces, ¿cuál es la tercera categoría de bastante compleja
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Las pruebas AA demuestran que geo holdout puede medir incrementalidad donde no la hay
Medición y experimentosEn pruebas AA (holdout de validación interna), donde se reasignan regiones de prueba al grupo de control, se puede medir una 'incrementalidad' del 7% incluso cuando no debería existir ninguna. Esto demuestra que el número observado en geo holdout no es confiable: sin distribución normal ni selección aleatoria, el ruido supera la señal y cualquier número observado es artefacto estadístico.
reorganizamos todas estas regiones y volvemos a incrementalidad, que es del 7%. realmente confiar en la cifra del 9%?". Sí. No
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Caso monday.com: reconocimiento de marca medible a 3 anos con atribucion autoinformada
Marcasmonday.com inundaba YouTube con anuncios hace anos. Tres anos despues, Constantine recuerda perfectamente los anuncios de YouTube y puede identificarlos como fuente de su conocimiento de la marca, demostrando que la atribucion autoinformada funciona para canales de marca: si alguien no recuerda como supo de tu marca, probablemente no hay reconocimiento de marca.
donde necesitas obtener tantas respuestas como sea posible si realmente alguien recuerda que vio tu anuncio en YouTube. Y algunas personas podrían decir, Oh, la gente no suele recordar, a veces olvida y puede darte una respuesta incorrecta. Pero, de nuevo, si estás trabajando en el reconocimiento de marca, la palabra clave ya es reconocimiento de marca. Si alguien no recuerda cómo supo de tu marca, probablemente no haya reconocimiento de marca. Entonces, cuando tienes muy buen... Por ejemplo, recuerdo... ¿Conoces la plataforma monday.com? Hace unos años era una locura, tenían todos esos…
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Buscar multiples opiniones independientes antes de confiar en una metodologia
Medición y experimentosLa medicion de marketing debe tratarse como ir al medico con un problema grave: se necesita mas de una opinion. Especialmente en DTC, donde el presupuesto de marketing es el nucleo del negocio. Evitar seguir solo la historia que mejor se alinea con las creencias propias para no caer en sesgo de confirmacion.
funciona así. Pero nuestra idea ahora mismo es trabajar con gente que quiere oír la cruda verdad. Y aunque sea difícil al principio, a la larga, van a ganar. Antes también intentamos vender la verdad a gente a la que le gusta que le mientan. Es un negocio horrible. Ahora ya no hacemos eso. Así que, si... Sí. . Bueno, si eres parte de nuestra audiencia y estás listo para oír las crudas verdades, tienes que ir a ver SegmentStream. Y te dejo tu LinkedIn. Siempre estás publicando tus opiniones contundentes en LinkedIn. Así que tienes que seguir a Konstantin en LinkedIn. ¿Algo más que quieras que…
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Medición y experimentosEl panorama actual de medición de marketing es demasiado técnico: matemáticos puros crean modelos hermosos pero desconectados de la realidad del negocio, mientras que marketers sin base estadística confían ciegamente en números que no entienden. La única forma de avanzar es combinando comprensión de ciencia de datos y matemáticas con conocimiento empírico y del negocio.
Y en mi opinión, ahora mismo es comprensión de la ciencia de datos y las historia de datos equivocada o tus datos son demasiado realmente necesitas, puede llevarte activamente por mal camino, no solo no solo no jugar a Windows 95 y un
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Efecto Dunning-Kruger en medicion: mas conocimiento genera mas humility
Medición y experimentosEl efecto Dunning-Kruger se manifiesta en medicion de marketing: cuando se sabe poco se tiene mucha confianza y se venden soluciones magicas. Cuanto mas se investiga con datos reales y clientes reales, mas se entiende que no se sabe tanto y se es mas humilde en las recomendaciones.
puedo decir que durante los últimos 20 años con todo lo que sé, como ¿Conoces este efecto Dunning-Kruger? Cuando no sabes mucho, eres muy entusiasta, puedes vender, tienes mucha confianza, te gusta presumir, pero cuanto más sabes, más entiendes que no sabes nada y esto es algo que me está pasando después de evaluar todas estas metodologías con datos reales, con clientes reales y comprender que sí, hay un 5% de mejora, la investigación que se está realizando, pero el 95% son solo presupuestos enormes que se destinan a las redes sociales y al campo informativo para impulsar narrativas…
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