Gema Buitrón

Sabes cuánto has vendido este mes, y es hora de tomar decisiones con respecto al reparto del presupuesto. ¡Con la pesadilla de la atribución hemos topado!

Si esta situación, como a todo buen _digital player te resulta familiar, no te preocupes. ¡Estamos aquí para ayudarte!

Últimamente los presupuestos destinados a marketing digital están creciendo (según los últimos datos de InfoAdex, aunque la TV sigue siendo el medio rey en España, la inversión en digital en estos 3 primeros meses de 2017 ha aumentado en un 8,9%). Es normal si nos paramos a pensar que, como usuarios, pasamos la mayor parte de nuestro tiempo conectados; buscando, consultando nuestros perfiles, hablando con nuestros amigos, etc. De hecho, según la 1ª Ola EGM, 3 de cada 4 españoles de 14 años o más utilizamos algún servicio de Internet al día. Lo hacemos además de forma intermitente y lo que es más crítico para todo digital player; a través de distintos dispositivos.

Si volvemos por un momento a nuestro negocio o a los negocios de nuestros clientes, este comportamiento de los usuarios hace que sea necesario trazar estrategias con diversificación de fuentes que nos permitan generar touchpoints con el usuario a lo largo de todo su path to conversion. Y con ello, surge la necesidad de asegurarnos de que cada una de esas tácticas que empleamos, está teniendo el retorno esperado. De hecho, según el último estudio de eMarketer, el 60% de los digital players a nivel mundial invertirá en soluciones de atribución y cross-channel.

Pero, aunque oímos hablar de ello a diario, ¿qué es exactamente eso de la atribución? Son reglas por las que asignamos crédito a los distintos canales que están presentes en el path to conversion.

¿Qué tipos de modelos de atribución podemos utilizar?

Hay diferentes tipos de modelos de atribución de conversiones. Por un lado tenemos los básicos:

Last Click_ La conversión se atribuye al último touchpoint.

Last Non Direct Click_ La conversión se la lleva el último touchpoint no directo.

Last Adwords Click_ La conversión se la lleva el último touchpoint de Adwords.

First Click_ El primer touchpoint se lleva la conversión.

Estos 3 modelos se basan en tener en cuenta un solo punto de contacto de toda la traza. Pero el path to conversion se ha vuelto muy complejo; ya no es lo suficientemente directo como para que un modelo basado en una sola interacción tenga sentido. Por eso, también existen modelos Multi-touch que nos aportan mayor luz sobre el aporte de cada uno de esos puntos de contactos con una visión holística:

Linear_ Cada touchpoint dentro del path to conversión comparte el mismo crédito.

Time Decay_ Los touchpoints más cercanos a la conversión se llevan más crédito.

Position Based_ Se asigna el 40% del crédito al primer y último touchpoint, y el 20% restante se distribuye entre los touchpoints intermedios.

Custom_ Hechos a medida a partir de un modelo estándar (Linear, Time Decay, Position Based). Para crearlo hay que tener un amplio conocimiento tanto del negocio como del sector. Dentro de Google Analytics, puedes construirte el tuyo.

Data Driven_ Con reglas más sofisticadas y algoritmos, lo que los hace más precisos. Son modelos basados por ejemplo en modelos probabilísticos como el de Huff (analiza en función de la posición de las fuentes), las cadenas de Markov, o el valor de Shapley (Teoría de Juegos Cooperativos). Este último modelo es el que utiliza Google para la atribución basada en datos de Google analytics 360º.

Este tipo de modelos son más sofisticados y dan visibilidad sobre la respuesta a las campañas en todos los puntos del path to conversion; asignan pesos diferenciados según las acciones de los usuarios basándose en la influencia de cada touchpoint a la decisión de compra final. Se consideran más fiables y precisos porque a parte de contar con más datos de los usuarios, aprenden a medida que van obteniendo resultados.

Pero, ¿cuál es el que mejor se adapta a lo que necesito?

Ésa es otra de las preguntas del millón; todo depende de los objetivos del negocio y de la forma en la que nos relacionemos con nuestros usuarios. Pero no lo vamos a dejar en un depende. Aquí tienes algunos métodos que te permitirán descubrirlo:

Haz Cohorte Analyses_ Ayuda a determinar la mejor ventana de conversión analizando comportamiento histórico de diferentes cohortes de usuarios.

Utilizar micro-conversiones_ Sí, aunque pequeñas, estas micro-conversiones son señales de intención que podemos utilizar para asignar pesos; ¿los usuarios que se descargan un whitepaper tienen más papeletas para contratar el servicio que aquéllos que no lo hacen?

Y tú, ¿has descubierto ya tu modelo perfecto o quieres que te ayudemos a construirlo?