Medir con precisión el retorno de la inversión (ROI) de los patrocinios es una tarea tan imprescindible como compleja, sobre todo con el panorama digital actual, que no para de evolucionar y cambiar. Los métodos tradicionales a menudo no logran captar todos los matices del impacto de la inversión en patrocinios, sin embargo, los avances en IA y los métodos bayesianos están revolucionando la forma de abordar este desafío.
En este artículo compartimos la experiencia de Kantar con estas técnicas pioneras para medir el ROI de los patrocinios centrándonos en uno de nuestros clientes, patrocinador de los Juegos Olímpicos, e ilustramos cómo estos métodos pueden ofrecer mejores insights y resultados más precisos.
Comprender el ROI del patrocinio a través de la IA
Cuantificar el ROI generado a partir de las inversiones en actividades de patrocinio incluye no solo los retornos financieros directos, sino también los beneficios intangibles como el awareness de marca, el engagement del consumidor y el posicionamiento en el mercado. Los métodos de medición tradicionales a menudo se basan en métricas simplistas, como la exposición en los medios o los aumentos de las ventas directas, y pueden pasar por alto el impacto más amplio y los beneficios a largo plazo de los patrocinios.
La IA supone un cambio en la medición del ROI del patrocinio gracias a su capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos y realizar análisis avanzados.
Las principales mejoras son:
- Integración de datos: la IA puede integrar diversas fuentes de datos, incluidas las interacciones en las redes sociales, el tráfico web, los datos de ventas y la información demográfica, proporcionando una visión integral del impacto del patrocinio.
- Análisis de sentimientos: los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden analizar publicaciones en redes sociales, artículos de noticias y otros datos textuales para medir el sentimiento público hacia el patrocinio, ofreciendo información cualitativa que las métricas tradicionales podrían pasar por alto.
- Análisis predictivo: los modelos de machine learning pueden predecir tendencias y comportamientos futuros de los consumidores basándose en datos históricos, lo que ayuda a pronosticar el impacto a largo plazo de las actividades de patrocinio.
Sacar el máximo partido a los métodos bayesianos
Los métodos bayesianos ofrecen un marco estadístico especialmente adecuado para medir el ROI del patrocinio. A diferencia de las estadísticas frecuentistas tradicionales, que se basan en hipótesis fijas y frecuencias a largo plazo, el enfoque bayesiano integra conocimientos previos y actualiza las probabilidades a medida que se incorpora nueva información.
Este método de trabajo ofrece múltiples ventajas:
- Actualización dinámica: los métodos bayesianos permiten la actualización continua de las estimaciones del ROI a medida que llegan nuevos datos, lo que proporciona información en tiempo real.
- Incorporación de la incertidumbre: los métodos bayesianos integran la incertidumbre en sus predicciones, proporcionando una visión más precisa y realista del rango de posibles resultados del ROI.Gestión de modelos complejos: el enfoque bayesiano facilita la construcción de modelos complejos que integran diversas variables, lo que resulta clave para reflejar la complejidad de los efectos del patrocinio.
Caso de éxito de cliente: patrocinio olímpico
Para ilustrar la eficacia de la IA y los métodos bayesianos en la medición del ROI del patrocinio,compartimos nuestra experiencia con un cliente que patrocinó los Juegos Olímpicos en 2024.
Nuestro cliente quería comprender el ROI completo de su patrocinio olímpico, que abarca los retornos financieros directos, la visibilidad de la marca y el engagement del consumidor.
Se trabajó en tres aspectos:
1. Recopilación de datos.
Agregamos datos de varias fuentes, incluidas plataformas de redes sociales, análisis de sitios web, registros de ventas y cobertura de los medios. Este conjunto de datos tan diverso fue fundamental para captar la naturaleza multifacética del impacto del patrocinio.
2. Análisis de marca.
Utilizando el análisis de marca de Kantar, medimos el sentimiento público hacia el patrocinio y la marca de nuestro cliente. Esto proporcionó información cualitativa que complementó las métricas cuantitativas.
3. Modelado predictivo.
Se emplearon modelos de machine learning para predecir tendencias futuras en el comportamiento del consumidor y engagement de la marca, en función de datos históricos y actividades de patrocinio actuales.
Además, incorporamos conocimiento previo de patrocinios anteriores y benchmarks de la industria en nuestros modelos bayesianos, lo que permitió establecer estimaciones iniciales fundamentadas para el ROI. A medida que se disponía de nuevos datos durante los eventos olímpicos, se iban actualizando las estimaciones del ROI, facilitando a nuestro cliente un seguimiento casi en tiempo real del rendimiento de su inversión. Este marco bayesiano también permitió incorporar la incertidumbre en nuestras estimaciones, ofreciendo un rango de resultados probables que ayudó a nuestro cliente a tomar decisiones informadas sobre futuras inversiones en patrocinio.
Precisión, insights y estrategia: 3 ventajas del enfoque LIFT ROI
Entre los resultados obtenidos, destacamos:
- Mayor precisión: la combinación de inteligencia artificial y métodos bayesianos permitió generar estimaciones de ROI altamente precisas, que capturaron tanto los impactos directos como los indirectos del patrocinio.
- Insights más profundos: nuestro análisis identificó información clave sobre el sentimiento del consumidor y las tendencias de engagement, que los enfoques tradicionales no habrían detectado.- Decisiones estratégicas: gracias a esta información, nuestro cliente pudo tomar decisiones fundamentadas en datos para sus futuras estrategias de patrocinio, optimizando su inversión y maximizando el rendimiento.
Medir el ROI del patrocinio utilizando IA y métodos bayesianos representa un avance significativo frentea los enfoques tradicionales. Este caso de patrocinio olímpico demuestra el poder de combinar ambas técnicas para proporcionar información precisa y en tiempo real que abarca todo el espectro de impactos del patrocinio. A medida que la IA y los métodos bayesianos sigan evolucionando, su aplicación en la medición del ROI se volverá cada vez más sofisticada, permitiendo a las marcas descubrir un valor sin precedentes en sus inversiones de patrocinio.
Para obtener más información sobre LIFT ROI de Kantar y cómo Kantar puede ayudarte a sacar el máximo partido de tus inversiones de patrocinio, contacta con nuestro equipo.