No se identifica a todos los Shoppers. La penetracion del programa de fidelidad podria ser del 60 %, del 70 % o, tal vez, del 80 % en el mejor de los casos. El resto son anonimos: realizaron una compra, pero no se les puede vincular a la exposicion a una campana.
Entonces, que haces con esa brecha? Si la ignoras, subestimas el impacto de la campana.
Si la extrapolas, corres el riesgo de exagerarlo. De cualquier manera, la cifra es incorrecta; la pregunta es en que sentido prefieres equivocarte y que tan transparente eres respecto a esa decision.
Que significa la extrapolacion
La extrapolacion toma el comportamiento observado en la poblacion emparejada (identificada) y lo proyecta sobre la poblacion no emparejada (anonima).
Si los Shoppers identificados expuestos a la campana mostraron un aumento del 6 %, la extrapolacion supone que los Shoppers anonimos tambien mostraron un aumento de aproximadamente el 6 %. El impacto total estimado se convierte en el resultado de la muestra, escalado a toda la audiencia.
La suposicion: los Shoppers emparejados y los no emparejados se comportan de manera similar. Esta suposicion suele ser erronea. Los miembros del programa de fidelidad tienden a ser Shoppers mas activos, mas comprometidos y mas receptivos a las promociones. Proyectar su comportamiento en Shoppers anonimos menos activos y menos comprometidos probablemente exagere el efecto.
Las reglas de una extrapolacion honesta
Si extrapolas, debes indicar las reglas. En Footprints AI, la metodologia es transparente:
1. Presenta los resultados de los Shoppers identificados como primarios. «Entre los Shoppers identificados, la campana genero un aumento incremental del 6,2 % y un iROAS 4,8 veces mayor».
2. Presenta las estimaciones extrapoladas por separado. «Al extrapolar a toda la audiencia estimada, el impacto incremental total se estima en X euros. Esto supone tasas de respuesta similares entre los Shoppers no identificados».
3. Indica la tasa de coincidencia. «El 68 % de los Shoppers expuestos estimados fueron identificados a traves de datos de fidelidad».
4. Indicar la suposicion. «La extrapolacion supone una respuesta equivalente en la poblacion no coincidente. Si los Shoppers no coincidentes responden menos (como suele ser habitual), el impacto total real se encuentra entre el resultado coincidente y la estimacion extrapolada».
5. Nunca presente cifras extrapoladas como cifras medidas. La distincion debe quedar clara en el informe, en el tablero y en cualquier conversacion sobre los resultados.
Cuando es apropiada la extrapolacion
La extrapolacion tiene sentido cuando: - La tasa de coincidencia es razonablemente alta (>60 %), por lo que la muestra coincidente es representativa - El factor de extrapolacion es moderado (1,3-1,5 veces, no 3 veces) -
La metodologia esta documentada y es consistente en todas las campanas - La marca comprende y acepta la suposicion
No tiene sentido cuando: - La tasa de coincidencia es baja (<40 %) y el multiplicador de extrapolacion es elevado - Se sabe que la poblacion coincidente es sistematicamente diferente de la no coincidente - El resultado se presenta sin el contexto metodologico
En resumen
Si extrapolas, debes indicar las reglas. De lo contrario, la prueba se desmorona ante un analisis minucioso.
Presenta primero los resultados emparejados. Extrapola con una metodologia documentada. Se transparente sobre la tasa de coincidencia y los supuestos. Nunca presentes estimaciones como mediciones.
Una extrapolacion honesta con una metodologia clara genera mas confianza que cifras infladas sin contexto. Y la confianza es la moneda de cambio que permite renovar las campanas.
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