Análisis de tendencia: crecimiento estructural frente a marketing

El gráfico del artículo: Análisis de tendencia: crecimiento estructural frente a marketing.
Tal como salió en LinkedIn. Datos: Muestra de transporte y logística, 59 observaciones mensuales de volumen importado.

Cinco años de volumen importado en un operador logístico. La línea fina es lo que pasó. La recta es lo que, según una regresión, iba a pasar de todas formas.

La pendiente es de +67 TEU al mes. A lo largo de los 59 meses del archivo, eso es la distancia entre 8.154 y 11.552 contenedores, y ninguno de ellos se compró con marketing.

Por qué ese número importa más de lo que parece:

Toda afirmación sobre una campaña es una comparación. El volumen subió un 12 % después del empujón. ¿Comparado con qué? Si la respuesta honesta es «con el año pasado», acabas de atribuir al marketing cinco años de deriva estructural.

La recta es la comparación. Lo que queda por encima es lo que alguien hizo. Lo que queda sobre ella ya venía de camino.

Tres cosas que este ajuste dice en voz alta y que la mayoría de las líneas de tendencia se callan.

El R² es 0,84. La recta explica casi todo el movimiento, que es una forma educada de decir que este negocio avanza sobre todo por su propia inercia.

Lo que la recta no vio. Residuos en torno a cero. Una nube que deriva aquí significa que la pendiente es una coincidencia, no una tendencia
El mismo análisis desde otro ángulo. Es el gráfico de Poner a prueba una tendencia: residuos, ADF y KPSS.

La pendiente tiene un p-valor de 0,005, calculado con un error estándar que admite que los residuos estén correlacionados en el tiempo. Un p-valor de MCO sin más habría salido mucho más pequeño y mucho más seguro de sí mismo, porque estas observaciones son meses consecutivos de una misma serie y no extracciones independientes.

Y con 59 observaciones, un 5 % declarado puede valer en la práctica hasta un 18 %. Esa frase aparece junto a la pendiente, no enterrada en un anexo, porque por debajo de unos 104 puntos no se puede distinguir con fiabilidad una serie con deriva de una serie que simplemente deambula.

Nada de esto hace la tendencia menos útil. La hace honesta, que es justo lo que necesitas en el momento en que una tendencia se convierte en la base de un business case.

Así que aquí empieza el trabajo. Antes de la atribución, antes de la incrementalidad, antes de que nadie abra el plan de medios. La primera pregunta nunca es qué funcionó. Es qué iba a pasar de todas formas.

Lo que hace falta para obtener esto: un archivo con una columna de fecha y una columna numérica. Aquí bastaron cincuenta y nueve filas. Ni datos de medios, ni inversión, ni trabajo de taxonomía, porque en esta fase la pregunta no tiene nada que ver con el marketing. Es una pregunta sobre el negocio del que estás a punto de atribuirte el mérito.

Y conviene ponerle nombre al fallo típico. Una pendiente ajustada sobre muy pocos puntos y citada sin su intervalo se convierte en una previsión dentro de una presentación hacia la tercera diapositiva, y para entonces nadie recuerda que venía con una advertencia.

El gráfico es el resultado real de Análisis de tendencia en TEA, ejecutado sobre un archivo de ejemplo que cualquiera puede descargar. Nada en él está dibujado a mano.

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