Retail media y datos de primera parte
Incrementalidad en retail media: cómo medir el impacto real de tus campañas
El ROAS lleva años siendo la métrica de referencia en retail media, pero cada vez son más las marcas que se preguntan si realmente están generando ventas nuevas o simplemente capturando las que ya iban a producirse. La incrementalidad responde a esa pregunta, y entenderla cambia cómo se planifica, se invierte y se evalúa cualquier campaña en un retailer.
Por qué el ROAS ya no cuenta toda la historia
Durante la fase de expansión del retail media, el ROAS funcionó bien como proxy de eficiencia. Si invertías en Amazon, Carrefour Links o Mercadona Más, el sistema te devolvía un número que justificaba la inversión y le explicabas a tu jefe por qué había que seguir gastando.
El problema es que el ROAS mide retorno, no causalidad. Saber que por cada euro invertido en un producto has obtenido seis de vuelta es útil, pero no responde la pregunta que realmente importa: ¿esas ventas habrían ocurrido sin la campaña?
En retail media, esta distinción es especialmente crítica. Imagina una marca de detergentes líder que activa campañas de búsqueda patrocinada en un gran retailer. El producto ya tiene buena visibilidad orgánica, una base de compradores recurrentes y alta recurrencia de compra. Las campañas generan un ROAS de 8. Suena fantástico. Pero si esos mismos compradores habrían comprado el producto de todas formas, el ROAS de 8 es en parte una ilusión: estás pagando por ventas que ya estaban ganadas.
Este fenómeno tiene nombre en el sector: cannibalización del orgánico. Y es más frecuente de lo que parece, especialmente en marcas grandes con alta notoriedad dentro del retailer.
“El ROAS es una ecuación sencilla: poner dinero y recibir dinero de vuelta. Pero la incrementalidad requiere pruebas más complejas para evaluar realmente el impacto de la inversión.”
— Cindy Meltzer, VP of Research and Analytics, Dagger Agency
No se trata de que el ROAS sea una mala métrica. Es una buena métrica de eficiencia, pero incompleta. A medida que el retail media madura y los presupuestos crecen, las marcas necesitan una capa adicional de análisis: la que mide si realmente están creciendo.
Qué es la incrementalidad en retail media y por qué importa ahora
La incrementalidad mide las ventas adicionales que una campaña genera y que, sin esa campaña, no se habrían producido. En términos más precisos: es la diferencia entre lo que ocurre cuando un consumidor ve el anuncio y lo que habría ocurrido si no lo hubiera visto.
Dicho así parece sencillo. El reto es que para medirla con rigor necesitas conocer esa realidad alternativa, ese escenario donde no existió la campaña. Y eso, por definición, no ocurrió. Por eso la incrementalidad se mide siempre a través de estimaciones y experimentos, no de certezas absolutas.
¿Por qué importa especialmente ahora en retail media? Porque el canal está en un punto de inflexión. El crecimiento de las Retail Media Networks (RMNs) locales e internacionales —Carrefour, Amazon, Alcampo, El Corte Inglés— ha traído consigo un debate incómodo pero necesario: ¿estamos midiendo bien?
Las RMNs, en general, tienen un incentivo natural a presentar sus métricas de la forma más favorable posible. Pueden atribuirse ventas que ya iban a suceder. Y los anunciantes, hasta hace poco, lo aceptaban porque el canal crecía, los datos parecían buenos y había pocas alternativas de verificación. Eso está cambiando.
Qué mide el ROAS
El retorno sobre la inversión publicitaria. Calcula cuánto ingresas por cada euro invertido en campañas, sin distinguir si esas ventas son nuevas o ya existían.
Qué mide la incrementalidad
El crecimiento real atribuible a la campaña. Responde cuántas de esas ventas no habrían ocurrido sin el anuncio, separando el efecto causal del comportamiento orgánico.
Cuándo usar cada una
El ROAS sirve para optimizar campañas en curso. La incrementalidad sirve para decidir si una campaña merece existir y cuánto presupuesto merece tener.
Cuatro metodologías para medir la incrementalidad en retail media
IAB publicó en 2023 sus Guidelines for Incremental Measurement in Commerce Media, un marco de referencia que reconoce cuatro metodologías válidas, cada una con sus casos de uso, ventajas y limitaciones. Aquí las explicamos desde una perspectiva práctica de agencia.
Experimentos controlados (test & control)
Es el enfoque más directo. Se divide la audiencia en dos grupos similares: uno expuesto a la campaña y otro que no la ve. La diferencia en ventas entre ambos grupos se interpreta como el impacto incremental.
Es especialmente útil para lanzamientos de producto, pruebas de nuevos formatos o mercados específicos. Su principal limitación es operativa: no siempre es posible aislar grupos sin afectar al negocio ni al retailer. Requiere colaboración estrecha con la plataforma.
Contrafactual modelizado
Cuando no es viable aislar grupos reales, se construye un escenario estimado de “qué habría pasado sin campaña” a partir de datos históricos y modelos estadísticos.
Es el enfoque más habitual en campañas continuas o marcas con presencia estable en el retailer. Aporta flexibilidad, pero depende mucho de la calidad del dato y de la robustez del modelo. Las plataformas que ofrecen esta solución de forma nativa tienen un incentivo de presentar resultados favorables, lo que refuerza la necesidad de validación independiente.
Econometría o modelización de marketing mix (MMM)
En lugar de analizar una campaña concreta, se estudia el comportamiento del negocio a medio y largo plazo incorporando múltiples variables: precio, promociones, estacionalidad, competencia y todos los canales de medios activos.
La econometría no sirve para optimizar campañas en tiempo real, pero sí para entender qué papel juega el retail media en el conjunto de palancas del negocio. Es la herramienta ideal para tomar decisiones estratégicas de presupuesto entre canales.
Métodos híbridos
En la práctica, los actores más avanzados del sector combinan los enfoques anteriores: experimentos puntuales para validar hipótesis concretas, modelos contrafactuales para escalar el análisis a campañas en curso, y econometría para las decisiones de presupuesto anuales.
No es el camino más sencillo, pero sí el más fiable cuando el canal gana peso y los presupuestos justifican la inversión en medición.
Cómo empezar a medir incrementalidad sin recursos de gran multinacional
Una pregunta habitual en agencia es: ¿esto solo está al alcance de las marcas grandes? La respuesta es no, aunque requiere cierta planificación y disposición del retailer a colaborar.
El punto de partida más accesible es el experimento geográfico: activar campañas en unas regiones o tiendas y mantener otras sin actividad publicitaria durante un período determinado. Si el retailer tiene tiendas físicas y datos de ventas offline, es una de las pruebas más limpias que puedes hacer con recursos limitados.
Otra opción dentro del alcance de marcas medianas es la pausa y reactivación: suspender campañas durante una o dos semanas y observar si las ventas caen, en qué proporción y con qué velocidad. Es un experimento imperfecto —hay muchas variables confusoras— pero da una primera señal valiosa antes de invertir en metodologías más complejas.
En cualquier caso, hay tres condiciones previas que deben cumplirse para que cualquier medición de incrementalidad sea mínimamente fiable:
- Datos de baseline limpios. Necesitas al menos 8-12 semanas de histórico de ventas sin actividad publicitaria o con actividad estable para definir tu referencia orgánica.
- Aislamiento de variables externas. La prueba no puede coincidir con promociones, cambios de precio, lanzamientos de competencia o estacionalidades fuertes que contaminen los resultados.
- Acuerdo con el retailer sobre datos. Sin acceso a datos de conversión desagregados por grupo o región, cualquier análisis de incrementalidad es incompleto. Negocia este acceso antes de empezar.
El resultado de una buena prueba de incrementalidad no es solo un número. Es inteligencia de negocio: qué campañas generan demanda nueva, cuáles defienden posición orgánica (y merecen ser evaluadas de otra forma), y dónde tiene sentido escalar presupuesto.
Errores frecuentes al abordar la incrementalidad en retail media
Medir incrementalidad en productos ya maduros y con alta recurrencia
Un producto líder con alta recurrencia de compra raramente genera mucha incrementalidad en campañas de búsqueda. El comprador ya iba a comprar. Las pruebas de incrementalidad dan más señal en categorías menos establecidas o en la captación de nuevos compradores.
Usar períodos de medición demasiado cortos
Una o dos semanas rara vez son suficientes para aislar el efecto real de una campaña, especialmente en categorías de compra poco frecuente. Lo mínimo recomendado son cuatro semanas, y el análisis se vuelve más fiable con ocho.
Confiar en los datos de incrementalidad que proporciona la propia RMN sin validación externa
Las plataformas tienen un incentivo natural a presentar sus campañas con el mejor rendimiento posible. No significa que los datos sean incorrectos, pero sí que necesitan contraste. Usa modelos propios, contrata medición de terceros o cruza con datos de sell-out del retailer.
Aplicar la misma metodología a todos los retailers y formatos
Un experimento válido en Amazon puede no serlo en un retailer local con menor tráfico y menos datos. Las metodologías deben adaptarse al volumen de datos disponibles, la capacidad del retailer de aislar grupos y el tipo de campaña que se evalúa.
Preguntas frecuentes sobre incrementalidad en retail media
¿Qué es la incrementalidad en retail media?
La incrementalidad en retail media mide cuántas ventas son directamente atribuibles a una campaña publicitaria, es decir, ventas que no habrían ocurrido sin la inversión. Se diferencia del ROAS en que no solo mide el retorno, sino si ese retorno es causal o hubiera llegado igualmente de forma orgánica.
¿Por qué el ROAS puede ser engañoso en retail media?
El ROAS mide el retorno total sobre la inversión, pero no distingue entre ventas nuevas y ventas que ya iban a producirse. En retail media, las campañas sobre productos con alta recurrencia y buena visibilidad orgánica suelen mostrar ROAS elevados, pero parte de esas ventas habrían llegado de todas formas, sin necesidad de pagar por ellas.
¿Cómo se mide la incrementalidad de forma práctica?
Las metodologías más habituales son los experimentos controlados (grupos expuestos vs. no expuestos), los modelos contrafactuales basados en datos históricos, la econometría o marketing mix modeling, y las combinaciones híbridas de los anteriores. La elección depende del volumen de datos disponible, la colaboración del retailer y el presupuesto destinado a medición.
¿Qué diferencia hay entre incrementalidad y atribución?
La atribución asigna crédito a los puntos de contacto del journey del usuario (último clic, multi-touch…), pero no mide si esos puntos de contacto causaron la venta. La incrementalidad va un paso más allá: pregunta si la venta habría ocurrido igualmente sin esos puntos de contacto. Son complementarias, no sustitutivas.
¿Puede una marca pequeña o mediana medir incrementalidad?
Sí, aunque con metodologías más sencillas. Los experimentos geográficos, las pausas y reactivaciones de campaña, o los análisis antes/después son puntos de partida accesibles. El requisito mínimo es tener datos de ventas históricos limpios y acordar con el retailer el acceso a datos de conversión desagregados.
¿Qué papel juega la IA en la medición de incrementalidad?
Los modelos de machine learning están mejorando la capacidad de construir contrafactuales más precisos y de analizar grandes volúmenes de datos de compra en tiempo cuasi-real. Plataformas como Amazon ya incorporan herramientas de medición de ventas incrementales en sus consolas de reporting, aunque su independencia como juez y parte sigue siendo cuestionada por los anunciantes.
¿Cuánto tiempo debe durar una prueba de incrementalidad?
Lo mínimo recomendado son cuatro semanas, y la fiabilidad aumenta con ocho semanas o más. Los períodos más cortos son susceptibles a fluctuaciones naturales de demanda y ruido estadístico que puede confundir los resultados.
¿Cómo influye el retail media en la estrategia de medios full-funnel?
La incrementalidad ayuda a clarificar qué parte del retail media actúa como canal de conversión pura y qué parte contribuye al funnel completo. La econometría o marketing mix modeling es la herramienta más adecuada para capturar ese efecto de largo plazo.
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