¿Por qué los datos observacionales también enriquecen los post-test?

Los llamados post-test -en sus distintas variantes- siguen siendo una de las herramientas más consolidadas en el mundo de la publicidad y los medios para entender cómo ha funcionado una campaña en términos cualitativos y cuál ha sido su impacto en la marca.

“¿Recuerda haber visto este anuncio? ¿Dónde?”. La realidad es que a la hora de identificar la exposición que ha tenido la campaña, todos los análisis de este tipo siguen apelando al recuerdo o la memoria del usuario. Este enfoque es el que hemos estado utilizando durante más de 30 años (en hall test, CATI, CAWI,..) y aunque la metodología utilizada ha ido variando durante los años, la estructura interna y funcionamiento de los tests no lo han hecho.

Sin embargo, a día de hoy contamos con la tecnología (y la capacidad) de identificar la exposición real de cada panelista a las campañas sin necesidad de preguntar qué recuerda haber visto, cuándo cree que lo vio o en qué medio o canal se produjo el impacto. Esto, además de proporcionarnos información clave sobre el papel de cada uno de los medios a la hora de generar coberturas y frecuencias incrementales en nuestros targets, también puede enriquecer enormemente estos post-test.

Solo con un análisis rápido podemos identificar varias ventajas de incorporar esta medición observacional a los post-test. Aquí van algunas:

• Dejar de depender de la memoria del consumidor como fuente de información única sobre la exposición.
• ​​Entender mucho mejor cómo se construye el recuerdo. ¿Cómo es posible que haya campañas que generen más recuerdo que exposición real a sus campañas? En los post-test convencionales, algunas marcas generan grados muy altos de recuerdo incluso entre gente que no ha visto nunca la campaña. ¿Por qué? Esto se debe a la fuerza de los brand cues de algunas marcas, que son altamente notorios y “manchan” el recuerdo real de las campañas. Con nuestra metodología, cuando preguntamos si recuerdan haber visto una campaña sabemos fehacientemente si han estado expuestos o no y podemos diferenciar resultados entre expuestos realmente y no expuestos.
• Simplificar y reducir enormemente estos cuestionarios al eliminar todo lo referente al dónde o cuándo se produjo el impacto con los beneficios que esto tiene para el panelista, al que no sobrecargamos con encuestas largas y complejas que ponen a prueba su aguante.
• Centrar el cuestionario en aspectos que realmente enriquezcan la información que obtenemos del mismo.

Por sí solas, estas ventajas ya suponen una diferencia muy significativa respecto a los post-test tradicionales. Pero, si tenemos en cuenta que gracias a la tecnología ACR tenemos datos reales del impacto y de dónde se produce, o en otras palabras, que tenemos todos los grises sobre esa exposición (cuántas veces se produce, dónde o en qué franjas horarias) podemos adentrarnos en un terreno que hasta ahora no había sido explorado salvo realizando atribuciones y cálculos matemáticos complejos -de nuevo basados en el recuerdo-: averiguar cuántas veces tiene que ser impactado un usuario para movilizar el conocimiento, la consideración, la imagen o la preferencia de marca - en otras palabras, los KPIs de marca más importantes.

Y no solo eso, sino que podemos llegar a descubrir cuál es la combinación óptima de impactos en distintos medios (y momentos) para generar esta respuesta y cuáles son los canales más efectivos a la hora de generar una u otra reacción.

Además, al realizarse sobre paneles online (CAWI), estos post-test pueden ser comparables con datos de Salud de marca/Tracking que hagan las veces de “nivel base” en los KPIs de marca.

Como vemos, los datos observacionales suponen un salto cualitativo en el análisis post test de las campañas crossmedia: nos liberan de la dependencia del recuerdo; nos permiten hacer mejores cuestionarios con duraciones más reducidas; nos sirven para realizarlos stand alone o como complemento del portfolio de research que se realiza sobre salud de marca; y, sobre todo, nos permiten realizar análisis mucho más sofisticados sobre la planificación para dar con la fórmula más eficiente.