Cómo funciona H-DR y por qué es una buena oportunidad para tu negocio

Hace unas semanas os presentábamos la nueva solución H-DR,  para medir acciones publicitarias de respuesta directa. En esta entrada profundizaremos en cómo funciona para entender mejor de qué se trata y cómo puede ayudar a optimizar nuestros resultados.

Herramienta Havas Direct Response

Recapitulemos: ¿Qué hace H-DR?

La herramienta de Havas Group H-DR (Havas Direct Response) facilita a través de su dashboard Response Analytics información de la respuesta directa a las acciones publicitarias masivas, como son los pases y cuñas de televisión y radio.

Este dashboard, desarrollado sobre Microsoft PowerBI y que se actualiza diariamente, nos permite hacer un seguimiento de la marcha de la acción publicitaria sobre diferentes métricas de respuesta, tanto digitales como no digitales.

Ejemplo dashboard Havas Direct Response

Informe

Pero, ¿Cómo funciona la herramienta de respuesta directa H-DR?

Si bien en ocasiones hay acciones publicitarias offline que incorporan un mecanismo de seguimiento de su respuesta, como añadir un teléfono específico en la creatividad, lo más común no es esto.

En el resto de los casos es necesario utilizar algoritmos matemáticos para discriminar si una respuesta corresponde a un pase u otro, teniendo en cuenta esencialmente la cercanía de la respuesta al mismo, pero también características del pase como su audiencia o características de las respuestas como su valor base y su variabilidad natural de un minuto a otro.

El objetivo de la herramienta es proporcionar una respuesta por inserción comparable entre los diferentes pases y lo más ajustada a la realidad. Es por ello por lo que sólo se obtiene la respuesta más inmediata que se puede asociar, sin mucho género de dudas, con la inserción analizada.

 

Vamos a verlo con un ejemplo simplificado:

Imaginemos una métrica de respuesta bastante uniforme con un valor medio de 20 respuestas/minuto que durante los 5 minutos posteriores a la emisión de un pase aumenta a 30 respuestas/minuto.

Ese incremento de 10 respuestas/minuto o 50 respuestas en total es lo que atribuiríamos al pase como su respuesta inmediata.

Entonces, ¿sólo tenemos la respuesta más inmediata?

Eso es, ese incremento de respuestas (respuesta inmediata) por pase no es toda la respuesta directa al mismo, de modo que este resultado no nos permite conocer todo lo que la inserción publicitaria produce, pero sí es una buena medida para comparar la eficiencia de unas inserciones con respecto a otras.

H-DR es por tanto una herramienta esencialmente táctica que nos permite ver día a día como están funcionando las campañas y tomar decisiones, pero que por sí misma no nos permite comprender cuál es la rentabilidad general de los medios ni obtener valores del ROAS.

¿Es realmente tan fácil como ver el aumento de respuesta tras cada pase?

Pues habitualmente no. Aunque en ocasiones encontramos métricas muy reactivas, lo más normal es que exista una respuesta base con una cierta variabilidad natural minuto a minuto que enmascara la medición de la respuesta.

Veámoslo de nuevo con un ejemplo:

Imaginemos que la métrica tiene ese valor medio de 20 respuestas/minuto, pero con una desviación típica de unas 5 respuestas/minuto. Si la métrica (como en el ejemplo anterior) aumenta a 30 respuestas/minuto en los 5 minutos siguientes al pase, diremos que su respuesta es de 10 respuestas por minuto, 5 arriba o 5 abajo.

Como es evidente, este resultado ya no es tan certero y es necesario combinarlo con otros de características similares para obtener conclusiones. H-DR incorpora además algoritmos para reducir el efecto de este ruido y determinados sesgos estadísticos.

¿Cómo se presentan los datos?

El dashboard de H-DR ofrece informes dinámicos y actualizados diariamente de la eficiencia de las inserciones agrupadas según los cualitativos más importantes de la acción publicitaria.

Aunque, al igual que los dashboards de respuesta del mundo digital, esta solución no está ofreciendo con ello conclusiones y recomendaciones.

Es decir, si los lunes emitimos más spots en prime time que los miércoles y efectivamente funcionan mejor, debemos tener cuidado al afirmar que funcionan mejor por ser lunes.

¿Se puede hacer un análisis de estos datos?

Claro. A partir del dato desagregado que ofrece H-DR podemos hacer modelos matemáticos que nos permitan desacoplar los efectos y descomponer los incrementos de respuesta según los diferentes cualitativos.

A partir de estos análisis y del indispensable conocimiento del negocio nuestros equipos generan informes con recomendaciones para el diseño o rediseño de las campañas.

Y hasta aquí esta nueva aproximación a H-DR. ¿Tienes más preguntas? ¿Quieres saber cómo podría aplicarse en tu negocio en concreto? En próximas entradas vamos a ver casos y ejemplos aplicados más en detalle de esta nueva solución de Havas Group.

Pedro es científico, ayer de la física, hoy de la ciencia de datos. Investigador, autodidacta y en constante aprendizaje, es un desarrollador concienzudo. Cuando no está resolviendo problemas, lo encontrarás conceptualizando, analizando y optimizando procesos para sacar el mayor rendimiento.

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