Los errores que cometen las marcas de eCommerce en la medición de retail media

TL;DR

• Las redes de retail media miden dentro de su propio entorno; eso es por diseño, no un fallo, pero significa que el ROAS reportado por la red nunca se diseñó para responder preguntas entre canales
• Una variación del 63% en cómo se calcula el ROAS de una red a otra no es un problema de calidad de los datos, es un problema de metodología que ninguna cantidad de optimización dentro de la red puede resolver
• Las marcas que trabajan con varias redes de retail media pagan un impuesto de la fragmentación: cada red se convierte en su propia fuente de verdad, y ninguna concilia con las demás
• La medición independiente no reemplaza lo que reportan las redes de retail media; les da a las marcas la capa para interpretar, conciliar y actuar sobre esos datos
• La misma infraestructura de señales que resolvió los desafíos más difíciles de gobernanza de señales en la medición mobile es lo que la medición de retail media necesita alcanzar

Cuidado con la brecha del ROAS

Aquí van dos cifras que vale la pena detenerse a considerar. Un estudio de 2026 realizado por Albertsons, Northwestern University y Ovative Group encontró una variación del 63% en cómo se calcula el ROAS entre las distintas redes de retail media: 11 variables, la misma campaña, cifras radicalmente distintas según la metodología que se use. Por otro lado, Skai y Stratably encontraron que solo el 15% de las marcas reporta una alta confianza en la medición de retail media.

Estas dos cifras no son casualidad. La brecha de confianza es una consecuencia directa de la brecha de metodología. Cuando los números no concilian, dejas de confiar en ellos.

La medición de circuito cerrado de retail media no está rota. Pero está incompleta por diseño, y las marcas que escalan presupuestos entre redes sin una capa de medición independiente están tomando decisiones de portafolio sobre datos que nunca se diseñaron para sostenerlas.

Por qué la medición de retail media está construida así

Las redes de retail media miden dentro de su propio entorno porque así es como funciona la atribución de circuito cerrado: una característica estructural, no un fallo de diseño. Cada red tiene sus propios datos first-party de clientes, sus propias ventanas de atribución y su propia lógica de conversión. Solo puede ver lo que ocurre dentro de su propio ecosistema.

Esto es realmente valioso. La medición de circuito cerrado les da a las marcas de eCommerce algo que la mayoría de los canales no puede ofrecer: datos reales de compra vinculados a la exposición al anuncio. Para una marca que intenta entender si un placement de producto patrocinado generó una venta, esa señal es real y significativa.

El problema empieza en el momento en que intentas comparar lo que reporta una red con lo que reporta otra, o usas cualquiera de las dos cifras para tomar una decisión de presupuesto entre canales. Esa es una pregunta que la medición de circuito cerrado nunca se diseñó para responder.

Qué te dice en realidad la variación del 63% en el ROAS

La variación del 63% en los cálculos de ROAS no es ruido. Es el resultado directo de 11 variables metodológicas específicas que cada red controla de forma independiente:

• La duración de la ventana de atribución: ¿cuenta una venta si ocurrió siete días después de la exposición al anuncio, o solo uno?
• Cómo se ponderan las conversiones view-through frente a las click-through
• Cómo se definen las ventas incrementales y cómo se establece la línea base
• Si se incluyen los efectos halo en productos no publicitados
• Cómo se identifican y cuentan los clientes nuevos para la marca

Cada una es una elección metodológica legítima. Cada una produce un número distinto.

Para una marca de eCommerce que ejecuta una campaña estacional, digamos, un impulso antes de un periodo de compras importante, la implicación práctica es contundente. El mismo SKU, promocionado simultáneamente en dos redes, producirá cifras de ROAS distintas, no porque una red haya tenido mejor performance que la otra, sino porque contaron de forma diferente. Un retorno de 4x en una red y de 2,8x en otra podrían reflejar un performance idéntico en el mundo real, visto desde diferentes perspectivas.

Este es el error fundamental. Cuando los marketers de eCommerce ven cifras de ROAS que divergen y concluyen que una red simplemente tiene mejor performance, muchas veces están viendo una diferencia de metodología, no una diferencia de performance. Las decisiones de presupuesto tomadas sobre esa base no solo son poco fiables, son estructuralmente engañosas.

Qué pasa cuando cada red se convierte en su propia fuente de verdad

Cuando las marcas de eCommerce escalan en varias redes de retail media (y la mayoría lo hace: las marcas trabajaron con un promedio de seis redes en 2025, según The Current), el impuesto de la fragmentación se multiplica con cada red añadida. Seis redes significan:

• Seis lógicas de atribución, cada una contando las conversiones de forma distinta
• Seis definiciones de ventana de conversión, ninguna alineada con las demás
• Seis dashboards que producen números que parecen confiables pero que no se pueden conciliar

El error específico que esto genera es usar el ROAS reportado por cada red para comparar unas redes con otras. Parece una forma razonable de asignar el presupuesto: ejecutar el mismo producto en varias redes, comparar los retornos y mover el gasto hacia la que gane. Pero cuando cada red calcula el ROAS de forma distinta, no estás comparando niveles de performance. Estás comparando marcos de medición y confundiendo esa diferencia con una señal real.

Para las marcas bajo presión para defender la inversión en retail media ante los equipos de finanzas y el liderazgo, esto no es un inconveniente analítico, es un riesgo estratégico. El problema no es la falta de datos. Es que los datos no se pueden conciliar. Y añadir más redes sin una capa de conciliación no escala los insights. Escala la fragmentación.

Qué cambia en realidad la medición independiente

La medición independiente no reemplaza lo que reportan las redes de retail media. Ofrece la capa por encima de ellas, donde la misma lógica de atribución, la misma infraestructura de señales y los mismos datos de conversión se aplican simultáneamente en todas las redes.

Con esa capa en su lugar, las cifras reportadas por cada red se convierten en insumos, no en veredictos. El dashboard de cada red sigue siendo útil para lo que se diseñó: reportar sobre su propio inventario. Pero las decisiones de presupuesto, las comparaciones entre redes y la pregunta de qué está impulsando realmente la conversión en eCommerce se responden en un lugar al que las redes no pueden llegar.

Aquí es donde los datos de retail media dejan de ser un reporte aislado y se convierten en una señal accionable, conectada con el resto del mix de canales, interpretada bajo la misma lógica que búsqueda, red social y cualquier otro canal del stack de eCommerce. Cuando la misma infraestructura de señales funciona en todos los canales y los datos de conversión regresan a cada red desde un solo lugar, las marcas de eCommerce dejan de maximizar redes individuales y empiezan a maximizar su negocio.

El estándar de medición que hace esto posible ya existe. El marketing de performance mobile lo construyó, bajo las condiciones de gobernanza de señales más exigentes de la industria, sorteando la fragmentación de plataformas, las restricciones de privacidad y el fraude sofisticado. Ese estándar es ahora lo que necesita cada canal, retail media incluido.

Esa infraestructura también está bajo presión. Cuando Publicis adquirió LiveRamp, tras la compra de InfoSum por parte de WPP, la categoría perdió a sus últimos grandes jugadores independientes. El mismo riesgo de conflicto de intereses que las marcas reconocen en las redes de autoatribución ahora se aplica a la propia capa de medición

Reflexiones finales

La medición de retail media no está rota. Pero se construyó para servir a las necesidades de reporte de cada red, no a las necesidades de toma de decisiones entre canales de una marca de eCommerce. Esa brecha no se cierra desde dentro del dashboard de ninguna red individual.

Las marcas que tomarán las decisiones de presupuesto de retail media con más confianza no son las que tienen más dashboards de redes. Son las que cuentan con una sola capa de medición por encima de todas ellas, donde la misma lógica se aplica en todas partes, los datos concilian y las decisiones a nivel de portafolio tienen una base fiable.

La confianza en la medición omnicanal de retail media no depende de que las redes reporten mejor. Depende de la medición independiente, y la infraestructura de señales para sostenerla ya existe.