Cuando los reportes de las plataformas mienten, hay que correr experimentos.

Desafío

Frávega invierte millones en medios digitales, combinando campañas de branding masivas con campañas de performance. Pero los reportes de cada plataforma sobreestiman sistemáticamente su propio impacto: cada una se atribuye conversiones que habrían ocurrido igual sin ella.

Sin una medición causal neutral era imposible saber qué porción de la inversión generaba valor incremental real, y qué porción simplemente cobraba ventas que ya estaban en marcha. Optimizar sobre datos sesgados es optimizar para parecer bien en los dashboards, no para crecer en serio.

Solución

En vez de construir un modelo de atribución desde cero, calibramos el que ya operaba en producción usando evidencia causal de experimentos reales.

Diseñamos un programa de geo-experiments: pausar o intensificar la inversión publicitaria en regiones específicas y medir el lift en ventas contra regiones de control. Para diseñar esos experimentos con rigor estadístico, modelamos funciones sintéticas que actúan como baseline contrafactual — el "qué hubiera pasado si" medible.

Los resultados experimentales se incorporan como input al modelo de atribución, que pasa a guiar las decisiones de inversión tanto en branding masivo como en performance, sustentado en evidencia causal y no en lo que cada plataforma se autoatribuye.