Comprender las reglas que asignan un valor determinado a cada fase en el proceso que lleva hasta la conversión definitiva es una de las cuentas pendientes en performance marketing, ya que saber atribuir con la mayor exactitud posible de dónde provino la venta entraña una gran dificultad.
En la actualidad, el modelo comúnmente aceptado asigna la venta al último clic, pero desde hace mucho tiempo el mercado está exigiendo unos modelos de atribución mucho más avanzados, que determinen la importancia real que tiene cada canal implicado en el proceso de venta.
Llegar a conocer con absoluta certeza qué es lo que lleva a un usuario a la conversión resulta imposible. Ni tan siquiera preguntándole al propio individuo llegaríamos a estar seguros de cuánto peso tuvo en su decisión cada uno de los impactos recibidos. A pesar de ello, parece sensato pensar que el modelo de atribución del último clic tiene serias carencias al excluir tajantemente el peso de otros canales del proceso de venta cuando existe un mix, independientemente de que esta asignación pueda ser válida en muchos casos, dependiendo del número de canales en los que se esté presente.
En esta misma línea, existen modelos de atribución basados en diferentes combinaciones que parecen provenir de ese dicho de «para gustos, colores». Me refiero a la atribución al primer clic; al modelo lineal que, de forma muy salomónica, otorga el mismo valor a todos los actores del proceso; al de deterioro del tiempo, que otorga más peso a las acciones más cercanas en el tiempo a la conversión; o al que valora la primera y la última acción muy por encima de las que conforman la transición entre ambas.
El marketing de resultados necesita de modelos de atribución avanzados para poder tomar buenas decisiones, ya que sólo conociendo de dónde procede el grueso de las ventas es posible potenciar unos canales en detrimento de otros. Modelos heurísticos o estadísticos han intentado mejorar la atribución, sin embargo, el primero de ellos genera una atribución bastante arbitraria, mientras que el segundo resulta muy costoso y tiene el riesgo de ofrecer datos retrospectivos.
Frente a todos estos modelos de atribución, surge el modelo Data Driven Atribution (DDA), basado en la premisa de que los diferentes canales no convierten por sí solos, de manera que ofrece una visión global del mix de medios de la inversión en performance marketing. De todos los planteados, este modelo parece ser el más fiable por su naturaleza matemática, ya que se trata de un algoritmo de Google que se apoya en el DATA y que se basa en el concepto de la solución de los juegos cooperativos ideada en los años 50 por el premio Nobel de Economía Lloyd Shapley.
El modelo de atribución DDA contempla las distintas combinaciones entre canales, y, al compararlas, atribuye una probabilidad de conversión a cada uno de los canales que sirve para determinar qué grado de implicación ha tenido cada uno de ellos en el proceso de venta. Además, tienen en cuenta el histórico.
En este mismo sentido, la compañía de servicios globales de información, Experian, defiende la necesidad de desarrollar un modelo de atribución «multi-contacto», que tome como punto de partida los modelos estadísticos y posibilite interpretar la contribución de cada canal. Los modelos «multi-contacto» permitirían, además, generar scorings de usuario, gracias a los cuales se podría realizar una estimación de aspectos como las probabilidades de conversión y, además, permite llevar los modelos predictivos al ámbito del retargeting, donde resulta crucial poder identificar la contribución que cada canal tiene en las conversiones, imprescindible en marketing de resultados.
En Kanlli somos conscientes de la importancia de la atribución para estimar el retorno de la inversión (ROI) en marketing digital y así poder optimizar el mix de canales de nuestros clientes, por eso, creemos que cuanto más sofisticados sean los modelos desarrollados, más cercanos a la realidad serán los datos proporcionados. En este sentido, el modelo DDA responde a la necesidad de medir la atribución a la venta de los distintos canales donde la marca está presente sin preferencias y desagregando el peso entre los diferentes impactos que recibe el usuario.
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Fuentes: Marketing Redes, Experian
