TV y búsqueda de marca: la colinealidad vence a la regresión

Marca francesa de colchones con venta directa, 104 semanas de ventas y medios, que pregunta cuántos ingresos vienen de la TV y cuántos de la búsqueda de marca.

Un caso compuesto, construido con el tipo de archivo que vemos casi todas las semanas. Una marca de colchones con venta directa en Francia, unos 31 M€ de ingresos online, con una agencia de TV y una agencia de búsqueda que tenían cada una una diapositiva explicando que el año había sido suyo.

La pregunta de la directora de marketing: «¿Cuánto de nuestras ventas viene de la TV y cuánto de la búsqueda de marca? Necesito una cifra para cada una antes de la ronda de presupuestos.»

Es la pregunta más natural del Relato de exploración, y en este archivo no tenía respuesta.

Cómo era el archivo

104 filas semanales, dos años. Ingresos, GRP de TV, inversión en búsqueda de marca, búsqueda genérica, social de pago, un indicador de promoción y los términos de tendencia y estacionalidad que venían de los pasos anteriores del hilo, con la variable ficticia de Semana Santa incluida como en el caso de la confitería. La TV se emitía en oleadas: doce semanas dentro, seis fuera, unos 2,6 M€ en el periodo. La búsqueda de marca costó unos 1,13 M€.

El detalle que lo decidió todo estaba en la regla de pujas de la agencia de búsqueda. Durante las oleadas de TV las pujas por el nombre de la marca subían, porque quien ve el anuncio busca la marca y nadie quería que un competidor se quedara con ese clic. Buena práctica de medios. Letal para la medición.

En las 104 semanas, los GRP de TV y la inversión en búsqueda de marca tienen una correlación de r = 0,93. Cuando una subía, subía la otra. Cuando la TV se apagaba, la búsqueda bajaba. Casi no hay una semana en la que las dos se separaran.

Lo que la regresión no podía hacer

Contribución y descomposición por impulsor ajusta una regresión de los ingresos sobre todos los impulsores a la vez, con adstock en la TV para que una oleada siga trabajando después de terminar. Cada coeficiente es el efecto de un impulsor manteniendo quietos los demás.

Esa expresión, manteniendo quietos los demás, es todo el problema. El modelo aprende lo que hace la TV mirando semanas en las que la TV se movió y la búsqueda no. Este archivo casi no tiene esas semanas. Así que el modelo ve que «TV más búsqueda» movió los ingresos, y no ve cómo repartir el mérito.

El diagnóstico para esto es el factor de inflación de la varianza. En los dos canales salió en 7,8. Dicho llanamente: la incertidumbre de cada coeficiente es unas 2,8 veces más ancha de lo que sería si los dos canales se hubieran movido de forma independiente, porque la raíz cuadrada de 7,8 es 2,8.

Los intervalos lo muestran:

• TV: 1,40 € de ingresos por euro, intervalo del 95 % de -0,30 € a 3,10 €;
• búsqueda de marca: 1,90 € por euro, intervalo de -0,80 € a 4,60 €;
• las dos juntas: 1,53 € por euro, intervalo de 1,27 € a 1,79 €.

El intervalo de cada canal cruza el cero y contiene la estimación del otro. Su suma se mide con un margen de unos 26 céntimos. Los datos saben lo que hizo la pareja. No saben quién lo hizo.

Qué habría salido mal si se hubiera forzado

Las estimaciones puntuales dicen que la búsqueda rinde más que la TV. Leídas al pie de la letra, sugieren pasar dinero de la TV a la búsqueda. Quita ocho semanas de la muestra, vuelve a ajustar, y el orden se invierte. Dos personas que hicieran el mismo análisis con rangos de fechas ligeramente distintos llevarían recomendaciones opuestas a la misma reunión, las dos con una regresión detrás.

Peor aún, la lectura «gana la búsqueda» probablemente tiene el mecanismo al revés. Si la TV hace que la gente busque la marca, parte de lo que recoge la búsqueda de marca lo creó la TV. Un recorte en TV bajaría entonces también el volumen de búsqueda de marca, y el modelo, entrenado en un mundo donde siempre se movían juntas, nunca habría avisado a nadie.

Qué hacer en su lugar

Combinar. Presenta la TV y la búsqueda de marca como un solo bloque, 1,53 € por euro con su intervalo estrecho, y planifícalas juntas. Es una respuesta menos emocionante y es la verdadera.

Traer un dato previo de una prueba. Un grupo de control en búsqueda de marca, con las pujas por el nombre de la marca en pausa en algunas regiones durante cuatro a seis semanas, mide cuánto de ese tráfico habría llegado de forma orgánica. Esa cifra puede fijar entonces un coeficiente, y la regresión solo tiene que estimar el otro.

Romper la correlación a propósito. En las dos próximas oleadas, desacopla la regla de pujas: mantén las pujas de marca planas en semanas alternas, o deja que una oleada corra con la búsqueda sin cambios. Entre doce y dieciséis semanas de movimiento independiente suelen bastar para que la inflación de la varianza baje de 3.

TEA no hace la prueba. Leerá el archivo que salga de ella.

La lección

Una regresión solo puede separar los impulsores que los datos separan. Cuando dos canales se planifican juntos, se miden juntos. Si quieres saber lo que hace cada uno, uno de ellos tiene que moverse solo, a veces, a propósito.