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La Navidad, medida

¿Vendió la campaña de Navidad, o vendió la Navidad?

Diciembre iba a ser tu mejor mes de todos modos. Mide lo que la campaña añadió por encima de la temporada, y lo que devolvió enero, en tu propio archivo de ventas.

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Ventas semanales, con y sin la campaña de Navidad

de diciembre a febrero, minorista de ejemplo

    Una ilustración sobre uno de nuestros mercados de ejemplo. En tu archivo, la línea sin la campaña se estima a partir de tus propios años, y cada cifra llega con su intervalo de confianza.

    Cuatro maneras en que una campaña de Navidad se maquilla

    El informe dice que diciembre superó a noviembre en un tercio. Casi todo ese tercio habría llegado sin un solo anuncio, y ninguna de estas cuatro cosas es la campaña.

    La semana normal

    Una semana de diciembre comparada con una de noviembre recibe de regalo toda la temporada. La campaña se mide contra diciembre sin campaña, no contra el resto del año.

    El Black Friday en el mismo informe

    El Cyber Monday cae en la primera semana de diciembre. Esas ventas son del Black Friday, y un total de diciembre que las incluye le paga a la campaña por otro evento.

    Enero

    Parte de lo que vendió diciembre lo habría vendido enero: compras adelantadas, tarjetas regalo gastadas después. Las semanas siguientes forman parte de la medida.

    El año pasado no es una base

    La Navidad cae cada año en un día distinto, viernes en 2026 y sábado en 2027, y con ella cambian los días de compra que la preceden.

    Del informe a la campaña

    Se parte de lo que las semanas de campaña vendieron por encima de una semana normal, y luego se resta lo que la temporada trae cada año y lo que devolvió enero. En el minorista de ejemplo, el 18% del crecimiento de diciembre era la campaña. El resto era la Navidad.

    Si se pagó sola depende de lo que costó la campaña, y esa es la cifra que hay que poner junto a la inversión, no la del informe de diciembre.

    De qué estaba hecho diciembre

    minorista de ejemplo, 2026

    El recorrido en tea

    Tres análisis, sobre el mismo archivo, y cada uno responde a una parte de la pregunta.

    1. Seasonality & Event Impact

      El año leído como un perfil, mes a mes, con los festivos nacionales, Navidad incluida, cargados del calendario. Lo que trae la temporada se mide antes de que otra cosa se lleve el mérito. Cómo funciona

    2. Contribution Decomposition

      La inversión de la campaña por canal entra junto a temporada, promociones y precio, y las semanas de diciembre se reparten entre ellos en lugar de ir enteras a la campaña. Cómo funciona

    3. Lag & Carryover

      Cuánto siguió trabajando la inversión de diciembre: el adstock y su vida media, para leer las semanas de enero con la cola de la campaña dentro. Cómo funciona

    Qué necesita tu archivo

    Al menos dos Navidades

    Filas diarias o semanales de dos años, mejor tres. Un diciembre es una sola observación. fecha semana

    La cifra que explicar

    Ventas, pedidos, unidades. Una columna, la misma en cada fila. ventas pedidos

    Cuánto invertiste

    Inversión en medios por canal, semana a semana, en euros o en GRP. También promociones y precio, si se movieron. tv_grp inversion_social

    Los festivos nacionales se cargan con un clic para Italia, Alemania, Reino Unido y Estados Unidos, y el Data scout te dice antes del análisis si el archivo se queda corto para la pregunta.

    La incrementalidad de la Navidad, en un párrafo

    El efecto incremental de una campaña de Navidad es la diferencia entre lo que vendió diciembre y lo que el mismo diciembre habría vendido sin la campaña. La segunda cifra nunca se observa, y está muy por encima de una semana normal, así que hay que estimarla a partir de tus años, leyendo la temporada junto a la inversión. La temporada no es la rival de la campaña: es su base.

    El resultado es la contribución de la campaña semana a semana, con su intervalo, y las semanas de enero a las que quitó ventas. Puesto junto a lo que costó, dice si el próximo diciembre conviene invertir más, lo mismo o menos.

    Cómo lee un calendario el modelo, y dónde engaña: Estacionalidad y eventos, explicados.

    • ¿Cómo se mide el impacto de una campaña de Navidad?

      Frente a lo que las mismas semanas habrían vendido sin ella, que está muy por encima de una semana normal. Diciembre sube cada año sin que nadie invierta un euro, así que la campaña solo se lleva el mérito de lo que queda por encima de la temporada, y las semanas de enero que venden menos porque diciembre vendió más forman parte de la cuenta.

    • ¿Por qué no comparar diciembre con noviembre?

      Porque la diferencia entre los dos es sobre todo calendario. En el minorista de ejemplo, las semanas de campaña venden 192k € más de lo que venderían tres semanas normales; 136k € son la temporada, que llega cada año. Una comparación que no separa las dos cosas le da a la campaña el mérito de la Navidad.

    • ¿Y el Black Friday en el mismo archivo?

      Es otro evento y se mide como tal. Declarado con sus propias fechas, el Black Friday se queda con sus semanas y la campaña de Navidad con las suyas; cuando dos ventanas se solapan en gran parte, tea lo señala, porque dos eventos en los mismos días no se pueden separar.

    • ¿Cuántas Navidades hacen falta?

      Dos como mínimo, mejor tres: un diciembre es una sola observación de temporada y campaña juntas. Con un solo año, el modelo no puede decir cuánto de diciembre habría llegado de todos modos.

    • ¿Cuánto cuesta?

      Durante la beta, nada: cada ejecución se mide y el saldo no se toca. Después de la beta, cada plan incluye una asignación mensual de tokens: 150 en Free, 3.000 en Pro, 6.000 en Plus, 20.000 en Business. Lo que queda caduca al renovarse el mes; los tokens que compras no caducan nunca. El plan nunca limita las preguntas que puedes hacer.

    El próximo diciembre, financia la campaña, no el calendario.

    Sube el archivo, separa la temporada de la inversión, quédate con la cifra que aguanta. Gratis durante la beta, por invitación.

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    Aprendizaje

    Un informe dice qué pasó. Un análisis dice por qué.

    Casi todo lo que llega a la mesa de marketing son informes. Útiles, pero son otro trabajo. El blog cuenta cada día un caso en el que esa diferencia decide la respuesta.

    Informes

    Las ventas subieron un 11 % en abril y la TV estuvo seis semanas en antena. Qué pasó, canal por canal, uno junto a otro.

    Análisis

    4,2 de esos puntos vinieron de la TV y 5,1 de que la Semana Santa cambiara de fecha. Qué lo causó y qué hará el próximo euro.

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