Medir el impacto del marketing nunca ha sido fácil, y hoy, en un escenario marcado por la incertidumbre económica y una mayor presión presupuestaria, cómo calcular el ROI en marketing se ha vuelto una prioridad crítica. Y es que, quienes lideramos las estrategias hemos convivido con la paradoja de trabajar para construir marcas sólidas y relaciones a largo plazo, pero al mismo tiempo, tener que demostrar el valor de nuestros esfuerzos en ciclos cada vez más cortos y bajo métricas inmediatas.
Según un estudio de LinkedIn, alrededor del 77% de los directores de marketing (CMO) a nivel global se sienten presionados para demostrar que sus campañas ofrecen un mejor retorno de inversión (ROI) a corto plazo; lo cual revela una inquietud generalizada sobre el tema y pone en evidencia una desconexión entre el tiempo que necesita una estrategia para madurar y la urgencia con la que se exigen resultados.
Si bien la medición ha evolucionado de forma constante —oscilando entre la intuición y los KPIs, y entre las métricas de vanidad y el impacto real—, muchas de las herramientas disponibles aún se quedan cortas frente a la velocidad del mercado. Aun así, hemos aprendido a navegar océanos de datos y a extraer de ellos insights valiosos. Hoy, con la incursión de la inteligencia artificial (IA) en la mercadotecnia y en los procesos de análisis, se vislumbra algo que parecía inalcanzable, esto es, una medición realmente inteligente, en tiempo real, precisa, accionable y predictiva.
Con IA, medir marketing ya no es después; es aquí y ahora
Desde siempre, la medición ha sido el talón de Aquiles de nuestra profesión. Y no solo por la complejidad de las herramientas, sino porque el verdadero reto ha sido conectar los resultados de marketing con los objetivos reales del negocio. Traducir la emoción que genera una campaña en resultados concretos, o identificar qué interacción —entre múltiples puntos de contacto— fue decisiva en la elección del consumidor, ha sido como intentar armar un rompecabezas sin tener la imagen de referencia.
Hoy, con el acceso creciente a herramientas basadas en inteligencia artificial, estamos ante un momento de cambio. La medición del performance entra en una nueva etapa que, desde mi perspectiva, podría redefinir cómo optimizar nuestras campañas y cómo calcular el ROI en marketing. En esta era inteligente, medir ya no será una actividad posterior al lanzamiento de una campaña, sino un proceso dinámico, integrado y continuo de aprendizaje, con métricas accionables que orienten nuestras decisiones en el día a día.
Gracias a la llegada IA, podríamos dejar de construir estrategias únicamente a partir del pasado para desarrollarlas en función del presente en movimiento y del futuro probable. Este cambio nos permitirá superar las limitaciones tradicionales y alcanzar niveles de velocidad, eficiencia y precisión sin precedentes en la medición.
¿Por qué estoy tan convencido? Porque la IA tiene la capacidad de procesar y analizar volúmenes masivos de datos a una velocidad y con una sofisticación que supera con creces cualquier capacidad humana o herramienta tradicional. Sin embargo, la mirada humana seguirá siendo invaluable, ya que somos nosotros quienes damos sentido estratégico a los hallazgos, quienes interpretamos el contexto, cuestionamos los patrones y tomamos decisiones con empatía, intuición y criterio.
Cómo medir el impacto del marketing en la era de la IA
La medición del marketing y su efectividad en la era de la IA implica una transición de un enfoque reactivo y basado en métricas simples a uno proactivo, predictivo y centrado en el impacto real en el negocio, todo ello potenciado por la capacidad de la tecnología para procesar y analizar datos a un nivel nunca antes visto.
Además de permitir un monitoreo constante y dinámico, y de interpretar variables complejas como el sentimiento del consumidor o el nivel de engagement, la IA abre la puerta a una nueva generación de métricas. Métricas más relevantes, integradas y accionables que reflejan con mayor precisión la efectividad del marketing en contextos cambiantes; por ejemplo:
- Conexión con objetivos de negocio: La IA permite vincular las acciones de marketing con métricas clave del negocio, como el ROI, la rentabilidad y la adquisición de clientes
- Análisis predictivo: Mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, la IA facilita la anticipación del comportamiento del consumidor, la detección de tendencias emergentes y la adaptación oportuna de las estrategias de marketing.
- Atribución multicanal avanzada: La IA puede descifrar el complejo recorrido del consumidor, aquel “rompecabezas” de la atribución, identificando qué interacciones, a través de múltiples puntos de contacto, fueron decisivas en la elección del consumidor, lo que permitirá optimizar la inversión en los canales que impulsan las conversiones.
- Medición de la personalización: La IA permite medir con precisión el desempeño de las estrategias personalizadas, evaluando métricas como la tasa de conversión de contenido adaptado, la mejora en la experiencia del usuario y el efecto en la retención de clientes.
- Segmentación dinámica: Podremos construir audiencias más precisas y cambiantes, basadas en comportamientos, intereses y datos demográficos en tiempo real.
Para los líderes de marketing, este escenario representa una oportunidad y una responsabilidad. Nos toca salir de la lógica defensiva de justificar presupuestos con métricas apuradas y adoptar una lógica estratégica, donde la IA nos ayuda a construir casos sólidos y visión de largo plazo, sin perder la capacidad de respuesta inmediata.
¿Será la IA la solución definitiva? No lo creo. Pero sí será, sin duda, un parteaguas. Y en medio de la presión, también es una invitación a repensar cómo medimos, por qué medimos y para qué lo hacemos. Porque quizás lo que necesita el marketing no son más datos, sino mejores preguntas y herramientas para responderlas.
Este contenido apareció por primera vez en Soy.Marketing.
Conoce más contenido del autor en Soy.Marketing.
