En salud y en la industria pharma, cada peso en marketing tiene una responsabilidad adicional: no solo debe generar volumen, sino también aportar confianza, educación y valor clínico. Por eso, repensar cómo medimos el retorno de inversión (ROI) es más urgente que nunca. Google propone una estrategia basada en inteligencia artificial (IA) para dar mayor precisión, romper silos y optimizar el presupuesto a partir de datos fiables.

Para obtener un panorama claro del desempeño de tus campañas, Google recomienda combinar tres enfoques:

• Modelos de Marketing Mix (MMM): permiten tener una visión macro del impacto histórico y futuro de tus medios.
• Pruebas de incrementales: con experimentos se identifica qué parte del resultado se debe a tus campañas y qué habría ocurrido sin ellas.
• Atribución basada en datos: en lugar de depender del “último clic”, la IA distribuye de forma precisa el mérito entre todos los puntos de contacto.

Cuando estas tres herramientas se usan juntas, su poder se multiplica. Esa combinación, reforzada con IA, es lo que permite medir con mayor exactitud el retorno real de cada acción.

La IA necesita datos de calidad para ofrecer predicciones útiles. Google subraya que los datos propios son fundamentales: ayudan a comprender mejor a tu audiencia, medir conversiones tanto online como offline y enriquecer tus modelos de medición.

Los MMM avanzados (Modelos Multimodales Avanzados) potenciados por IA dan información muy detallada sobre cuánto asignar a cada canal (Search, Display, video, etc.). Esto evita que gastes de más en medios menos efectivos.

Las pruebas de incrementales son esenciales. Al dividir tu público en grupos (expuesto vs no expuesto), puedes evaluar el verdadero impacto de tus anuncios.

La atribución tradicional ya no basta: los pacientes usan varios canales antes de tomar una decisión. Google propone un modelo de atribución en tiempo real, potenciado por IA, que evalúa cada punto de contacto.

Implementar esta estrategia de medición con IA no es automático. Hay barreras:

• Datos fragmentados: muchas empresas no tienen aún un CRM unificado o plataforma de datos de cliente (CDP), lo que limita la calidad de los modelos.
• Confianza en la medición: según Google y BCG, solo el 9 % de las empresas se sienten líderes en el uso de IA para medición.
• Cultura de experimentación: para aprovechar al máximo, se necesita mentalidad de prueba, error y aprendizaje constante.

En un contexto donde los presupuestos en salud deben rendir más y cada mensaje debe aportar valor, repensar el ROI con IA no es opcional: es estratégico y fundamental. Integrar MMM, pruebas incrementales y de atribución, todo potenciado con IA y datos propios, es la fórmula para medir con precisión, escalar campañas y construir un marketing responsable y efectivo.

Para pharma, esta es una invitación a evolucionar: no solo comunicar, sino demostrar con datos cómo cada acción contribuye a la salud de las personas.

Fuente: Janardhan, K. (2025). Repensar el ROI: cuando la precisión importa, las herramientas con IA están a la altura. Think with Google. https://business.google.com/es-all/think/measurement/roi-precision-ia/

Alejandro Zayas es MBA por la Universidad Anáhuac con experiencia en el desarrollo e implementación de estrategias de marketing y ventas para la industria farmacéutica.